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申请/专利权人：中南大学湘雅医院
摘要：本发明涉及一种基于电子病历分析的隐含规则挖掘方法及系统。该方法包括：将从电子病历数据集中提取的特征分为左项集和右项集；根据左项集中的所有非空子集，遍历电子病历数据集，确定每个非空左项子集的支持度；并将支持度大于等于支持度阈值的非空左项子集进行保存，确定第一集合；将右项集的所有非空子集进行保存，确定第二集合；对第一集合和第二集合做直积，得到左项子集和右项子集的所有组合，确定第三集合；遍历电子病历数据集，确定第三集合每个组合的支持度；并将支持度大于等于支持度阈值的组合确定为频繁项集；确定每个频繁项集的置信度；并根据置信度大于等于置信度阈值的频繁项集确定强关联规则。本发明能够提高关联规则的有效率。
主权项：1.一种基于电子病历分析的隐含规则挖掘方法，其特征在于，包括：将从电子病历数据集中提取的特征分为左项集和右项集；所述左项集为手术前的特征；所述右项集为手术后的特征；根据左项集中的所有非空子集，遍历电子病历数据集，确定每个非空左项子集的支持度；并将支持度大于或等于支持度阈值的非空左项子集进行保存，确定第一集合；将所述右项集的所有非空子集进行保存，确定第二集合；对所述第一集合和所述第二集合做直积，得到左项子集和右项子集的所有组合，确定第三集合；遍历电子病历数据集，确定所述第三集合每个组合的支持度；并将支持度大于或等于支持度阈值的组合确定为频繁项集；确定每个频繁项集的置信度；并根据置信度大于或等于置信度阈值的频繁项集确定强关联规则；所述确定每个频繁项集的置信度；并根据置信度大于或等于置信度阈值的频繁项集确定强关联规则，之后还包括：根据强关联规则确定提升度；判断所述提升度是否小于1；若所述提升度小于1，则所述强关联规则无效；若所述提升度大于或等于1，则所述强关联规则有效。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学湘雅医院 一种基于电子病历分析的隐含规则挖掘方法及系统
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