利用医疗保险数据进行健康状况诊断的人口统计学先验
应用统计
2017-01-10 v2 机器学习
摘要
本文展示了一个例子，说明患者的人口统计学特征如何影响其对某些医疗状况的易感性。本文中，我们研究了异质性人群中健康状况与患者年龄的关联。我们表明，除了患者表现出的症状外，年龄也有助于医院中的诊断过程。通过使用电子健康记录（EHR），我们发现医疗状况会聚集成具有独特人群年龄密度的簇。我们使用了巴西从2013年3月到2014年7月共15个月的电子健康记录。数据中包含170万名患者和4700万条记录。这些发现有助于在自动化系统根据患者症状和人口统计学信息预测其状况的场景中提供帮助。
引用
@article{arxiv.1612.02460,
title = {Demographical Priors for Health Conditions Diagnosis Using Medicare Data},
author = {Fahad Alhasoun and May Alhazzani and Marta C. González},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.02460},
year = {2017}
}
备注
NIPS 2016 Workshop on Machine Learning for Health