論文の概要: Patient Clustering via Integrated Profiling of Clinical and Digital Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11748v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 19:25:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 16:59:43.215459
• Title: Patient Clustering via Integrated Profiling of Clinical and Digital Data
• Title（参考訳）: 臨床・デジタルデータの統合的プロファイリングによる患者クラスタリング
• Authors: Dongjin Choi, Andy Xiang, Ozgur Ozturk, Deep Shrestha, Barry Drake, Hamid Haidarian, Faizan Javed, Haesun Park
• Abstract要約: 医療における臨床データを対象とした新規なプロファイルベースの患者クラスタリングモデルを提案する。 本モデルは,患者の臨床データと,ブラウジングや検索を含むデジタルインタラクションデータを利用して,患者のプロファイルを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.370296071691569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel profile-based patient clustering model designed for clinical data in healthcare. By utilizing a method grounded on constrained low-rank approximation, our model takes advantage of patients' clinical data and digital interaction data, including browsing and search, to construct patient profiles. As a result of the method, nonnegative embedding vectors are generated, serving as a low-dimensional representation of the patients. Our model was assessed using real-world patient data from a healthcare web portal, with a comprehensive evaluation approach which considered clustering and recommendation capabilities. In comparison to other baselines, our approach demonstrated superior performance in terms of clustering coherence and recommendation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 医療における臨床データを対象とした新しいプロファイルベース患者クラスタリングモデルを提案する。 制約付き低ランク近似に基づく手法を用いて,患者の臨床データと,ブラウジングや検索を含むデジタルインタラクションデータを利用して,患者のプロファイルを構築する。 その結果、非負の埋め込みベクトルが生成され、患者の低次元表現として機能する。 本モデルは,医療用webポータルの患者データを用いて,クラスタリングとレコメンデーション機能を考慮した総合的な評価手法を用いて評価した。 他のベースラインと比較して,クラスタリングコヒーレンスとレコメンデーション精度の点で優れた性能を示した。

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