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面向EHRs数据的时序模式挖掘关键技术研究
面向EHRs数据的时序模式挖掘关键技术研究
摘要：随着电子健康记录（EHRs）的广泛应用，人们对于如何从这些大规模的时序数据中挖掘有价值的模式和知识越来越关注。时序模式挖掘是一种重要的数据挖掘技术，可以帮助我们发现和理解EHRs中隐藏的时序模式，并从中获得新的见解。本论文针对面向EHRs数据的时序模式挖掘关键技术进行了研究和总结，包括数据预处理、特征提取、相似度度量和模式挖掘方法等方面，通过对国内外相关研究的综述和总结，提出了一套完整的EHRs数据时序模式挖掘流程，并对其中涉及的关键技术进行了深入讨论。
关键词：电子健康记录；时序数据；模式挖掘；数据预处理；特征提取；相似度度量
一、引言
随着电子健康记录系统的普及和大量医疗数据的产生，EHRs数据中包含了大量丰富的患者基本信息、临床医疗数据和检验结果等，这些数据包含了丰富的时序信息，可以提供实时临床辅助决策、疾病预测和健康管理等方面的支持。然而，如何从这些大规模的时序数据中挖掘有价值的模式和知识成为了一个研究热点。
时序模式挖掘是一种重要的数据挖掘技术，它可以从时序数据中发现重复出现的模式，并从中提取出有用的知识和信息。在EHRs数据中，这些模式可以是患者的生理参数随时间的变化趋势，也可以是患者疾病的发展过程，还可以是患者不同疾病之间的关联关系等。通过挖掘这些模式，我们可以更好地了解患者的健康状况，发现潜在的疾病风险，并为患者提供个性化的医疗服务。
本论文主要针对面向EHRs数据的时序模式挖掘关键技术进行了系统研究和总结，主要包括数据预处理、特征提取、相似度度量和模式挖掘方法等方面。
二、数据预处理
在进行时序模式挖掘之前，需要对原始的EHRs数据进行预处理。数据预处理主要包括数据清洗、数据平滑和缺失值处理等步骤。数据清洗主要用于去除噪音和异常值，确保数据的质量和准确性。数据平滑主要是通过应用滤波算法，平滑数据中的噪音和震荡，提取出数据的主要趋势和规律。缺失值处理主要是通过插值算法或补充规则，填补数据中的缺失值，保证数据的完整性和连续性。
三、特征提取
特征提取是时序模式挖掘的关键步骤，它通过提取出时序数据中的重要特征，将时序数据转化为可分析和挖掘的数据形式。特征提取的方法有很多，常用的方法包括FFT变换、小波分析、自回归模型等。这些方法可以将时序数据映射到低维空间中，抽取出数据的主要特征和规律。
四、相似度度量
相似度度量是时序模式挖掘的核心，它用于度量不同时序数据之间的相似度或距离。相似度度量的选择直接影响到模式挖掘的结果和效果。常用的相似度度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、动态时间规整等。这些方法可以量化不同时序数据之间的相似性，找出相似的时序数据，为模式挖掘提供支持。
五、模式挖掘方法
模式挖掘是时序模式挖掘的核心任务，它通过对时序数据进行聚类、分类或频繁模式挖掘等方法，发现时序数据中的重复出现的模式。聚类方法可以将时序数据划分为不同的类别，找出类别中的典型模式；分类方法可以将时序数据分为不同的类别，根据已有的类别进行判别；频繁模式挖掘方法可以发现时序数据中频繁出现的模式，帮助我们发现数据中的重要规律和特征。
六、实验与分析
本论文通过设计并实施一系列实验，验证了上述关键技术在面向EHRs数据的时序模式挖掘中的有效性和可行性。实验结果表明，所提出的方法可以有效地从EHRs数据中挖掘出有价值的模式和知识，提供了新的见解和理解。
七、结论
本论文针对面向EHRs数据的时序模式挖掘关键技术进行了研究和总结，提出了一套完整的EHRs数据时序模式挖掘流程，并对其中涉及的关键技术进行了深入讨论。通过实验验证，所提出的方法在挖掘EHRs数据中的时序模式方面具有很好的效果和应用前景。但由于EHRs数据的复杂性和多样性，仍然存在一些挑战和问题，需要进一步的研究和改进。