久热精品在线视频,思思96精品国产,午夜国产人人精品一区,亚洲成在线a

  • <sub id="y9mkp"></sub>
    <sub id="y9mkp"><ol id="y9mkp"><abbr id="y9mkp"></abbr></ol></sub>

    1. <style id="y9mkp"><abbr id="y9mkp"><center id="y9mkp"></center></abbr></style>
      <legend id="y9mkp"><u id="y9mkp"></u></legend>
      <s id="y9mkp"></s>

      基于擴展主題模型的異常醫(yī)療處方檢測方法

      劉少欽; 唐爽; 趙俊峰; 王亞沙; 卓琳 北京大學信息科學技術學院; 北京100871; 高可信軟件技術教育部重點實驗室; 北京100871; 北京大學(天津濱海)新一代信息技術研究院; 天津300450; 北京大學公共衛(wèi)生學院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系; 北京100871

      關鍵詞:合理用藥 異常檢測 主題模型 多視圖主題模型 

      摘要:異常處方指的是醫(yī)生為患者所開具的存在異常的處方。醫(yī)療處方中出現(xiàn)異常,如濫用藥或者開錯藥等,會影響患者的治療效率,甚至造成嚴重的后果。由于一些主觀或者客觀原因,醫(yī)生總會開具一些異常處方。檢測出這些異常處方能夠提升患者就醫(yī)效率,減少社會醫(yī)療成本,并且對藥物濫用、多開藥、錯開藥的有效管理等都有著重要意義。為此,提出了一種基于擴展主題模型的異常處方檢測方法。該方法能夠自動地從大量處方數(shù)據(jù)中檢測出異常處方,并且對于每一個新的處方,該方法都能夠判斷其診斷和用藥是否匹配,進而判斷其是否正常。與其他異常檢測算法相比,該方法具有更廣泛的應用,不僅可以在醫(yī)療領域中使用,以檢測異常處方,還可以在其他領域中使用,以檢測其他特征之間的匹配關系異常。該方法已經(jīng)得到了實現(xiàn),并在真實的處方數(shù)據(jù)集中得到了驗證。

      計算機科學與探索雜志要求:

      {1}正文:論文篇幅(包括摘要、圖、表、參考文獻)。應包括研究背景、方法、結果、結論或討論等幾部分內(nèi)容。

      {2}作者應保證稿件內(nèi)容的穩(wěn)定性。稿件評審期間,除評審意見對稿件提出修改要求外,不接受作者自行對稿件進行的修改。

      {3}來稿一律文責自負,依照《著作權法》,本刊可對來稿做文字修改、刪減,凡有涉及原意的修改則提請作者考慮。

      {4}題目簡潔明了,字數(shù)一般不超過20字。

      {5}每篇文章都需要有投稿作者和通訊作者,可以由同一人擔任。如果是學生,通訊作者應該是指導教師。

      注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

      計算機科學與探索

      北大期刊
      預計1-3個月審稿

      期刊主頁
      相關期刊
      我們的服務