論文の概要: Clustering of timed sequences -- Application to the analysis of care pathways
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15379v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 07:16:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-25 15:44:33.602689
- Title: Clustering of timed sequences -- Application to the analysis of care pathways
- Title（参考訳）: 時間的配列のクラスタリング --ケア経路の解析への応用-
- Authors: Thomas Guyet, Pierre Pinson, Enoal Gesny,
- Abstract要約: ケアパスの均質なグループを探索することは、クラスタリングによって達成できる。
タイムスタンプされたイベントのシーケンスで表されるクラスタリングケアパスの難しさは、意味的に適切なメトリックとクラスタリングアルゴリズムを定義することである。
本稿では,Drop-DTW メトリックと DBA アプローチという,時系列から時系列へ展開する2つの手法を,平均時間列の構築に適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Improving the future of healthcare starts by better understanding the current actual practices in hospitals. This motivates the objective of discovering typical care pathways from patient data. Revealing homogeneous groups of care pathways can be achieved through clustering. The difficulty in clustering care pathways, represented by sequences of timestamped events, lies in defining a semantically appropriate metric and clustering algorithms. In this article, we adapt two methods developed for time series to time sequences: the drop-DTW metric and the DBA approach for the construction of averaged time sequences. These methods are then applied in clustering algorithms to propose original and sound clustering algorithms for timed sequences. This approach is experimented with and evaluated on synthetic and real use cases.
- Abstract（参考訳）: 医療の未来は、病院における現在の実践をよりよく理解することから始まる。
これは、患者データから典型的なケア経路を発見することの目的である。
ケアパスの均質なグループを探索することは、クラスタリングによって達成できる。
タイムスタンプされたイベントのシーケンスで表されるクラスタリングケアパスの難しさは、意味的に適切なメトリックとクラスタリングアルゴリズムを定義することである。
本稿では,Drop-DTW メトリックと DBA アプローチという,時系列から時系列へ展開する2つの手法を,平均時間列の構築に適用する。
これらの手法をクラスタリングアルゴリズムに適用し、時間付きシーケンスのオリジナルおよびサウンドクラスタリングアルゴリズムを提案する。
このアプローチは、合成および実際のユースケースで実験的に評価され、評価される。
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