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針對(duì)單病種臨床序列大都具有類似的時(shí)序頻繁模式,提出一種基于馬爾可夫模型的臨床序列檢測(cè)模型。采用編輯距離算法對(duì)臨床序列進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,構(gòu)造其特征空間;根據(jù)特征空間中頻繁模式在臨床序列中的時(shí)序構(gòu)建馬爾可夫模型,獲取模型的參數(shù);將參數(shù)和待檢序列代入檢測(cè)模型進(jìn)行頻繁模式遷移支持概率的計(jì)算;比對(duì)計(jì)算結(jié)果與給定閾值偏差,確定臨床行為的異常性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在選取合適的參數(shù)值的基礎(chǔ)上,可有效的檢測(cè)出異常的臨床行為。
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