基于半监督学习的医嘱辅助决策研究

针对常规数据挖掘方式难以从海量电子病历中有效挖掘出病历潜在价值的问题,根据电子病例数据特点,结合半监督学习方法,采用半监督k-means模型优化患者相似组划分,并综合考虑患者相似性及医嘱类别采用基于半监督LP算法确定最佳医嘱选择。通过对某三甲医院白血病电子病历进行医嘱辅助决策实验,对提出的基于半监督学习的医嘱辅助决策方法进行验证。结果表明,所提出的医嘱辅助决策方法可利用已有的医疗数据资源辅助医护人员诊疗,且其准确率优于传统基于患者相似性度量的医嘱选择方法,有助于医护人员开具准确的医嘱。