論文の概要: An unsupervised clustering analysis of breast cancer data derived from electronic health records enhanced through UMAP dimensionality reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19089v1
• Date: Tue, 21 Jul 2026 13:26:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.434585
• Title: An unsupervised clustering analysis of breast cancer data derived from electronic health records enhanced through UMAP dimensionality reduction
• Title（参考訳）: UMAP次元減少により増強された電子健康記録から得られた乳癌データの教師なしクラスタリング解析
• Abstract要約: 乳がんは最も幅広い種類のがんの1つであり、世界中で約800万人の女性に影響を及ぼしている。 教師なしクラスタリングは、医学的に重要な特徴を持つ患者のグループを特定し、そうでなければ医師が気づかないかもしれないデータトレンドを明らかにする。 本研究では,乳腺癌患者の電子カルテから得られた3つの独立したデータセットにDBSCAN密度に基づくクラスタリング法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Breast cancer is one of the most widespread types of cancer, affecting approximately 8 million women worldwide. Electronic health records of patients diagnosed with this disease can serve as valuable datasets for computational analyses, enabling the discovery of new insights about the pathology. Unsupervised clustering, in particular, can identify groups of patients with medically significant features, revealing data trends that might otherwise go unnoticed by medical doctors. In this study, we first applied the DBSCAN density-based clustering method to three independent datasets derived from electronic medical records of patients with mammary carcinoma. Subsequently, to enhance our results, we preceded the DBSCAN application with a dimensionality reduction phase using UMAP. We evaluated our clustering outcomes using three statistical indices (DBCV, DCSI, and DISCO). Our results confirm the effectiveness of combining UMAP with DBSCAN for clustering data derived from electronic health records, paving the way for the medical interpretation of the patient groups identified by our approach.
• Abstract（参考訳）: 乳がんは最も幅広い種類のがんの1つであり、世界中で約800万人の女性に影響を及ぼしている。 この病気と診断された患者の電子的健康記録は、計算分析のための貴重なデータセットとして機能し、病理学に関する新たな知見を発見できる。 特に、教師なしクラスタリングは、医学的に重要な特徴を持つ患者のグループを特定でき、そうでなければ医師が気づかないかもしれないデータトレンドを明らかにすることができる。 本研究では,乳腺癌患者の電子カルテから得られた3つの独立したデータセットにDBSCAN密度に基づくクラスタリング法を適用した。 その後,本研究の成果を上げるために,UMAPを用いた次元還元位相を持つDBSCANアプリケーションに先行した。 3つの統計指標(DBCV, DCSI, DISCO)を用いてクラスタリングの結果を評価した。 本研究は,UMAPとDBSCANを組み合わせることで,電子カルテから得られたデータをクラスタリングし,患者集団の医療的解釈を行う効果を確認した。

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