論文の概要: Clustering of timed sequences -- Application to the analysis of care pathways

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15379v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 15:38:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:23:01.366582
• 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: 典型的なケアパスの発見は、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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Improving the future of healthcare starts by better understanding the current actual practices in hospital settings. This motivates the objective of discovering typical care pathways from patient data. Revealing typical 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 the clustering of timed 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-world data.
• Abstract（参考訳）: 医療の未来の改善は、病院の設定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。 典型的なケアパスの発見は、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、時間列のクラスタリングに時系列のために開発された2つの手法、すなわち、ドロップ-DTWメトリックとDBAアプローチを適用して平均時間列を構築する。 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、合成および実世界のデータに基づいて実験され、評価される。

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