An Ensemble Learning Based Framework for Traditional Chinese Medicine Data Analysis with ICD-10 Labels
المؤلفون المشاركون
Huang, Yonghui
Zhong, Ling
Zhang, Yi
Zhang, Gang
Li, Zi-ping
Ou, Shanxing
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Objective.
This study aims to establish a model to analyze clinical experience of TCM veteran doctors.
We propose an ensemble learning based framework to analyze clinical records with ICD-10 labels information for effective diagnosis and acupoints recommendation.
Methods.
We propose an ensemble learning framework for the analysis task.
A set of base learners composed of decision tree (DT) and support vector machine (SVM) are trained by bootstrapping the training dataset.
The base learners are sorted by accuracy and diversity through nondominated sort (NDS) algorithm and combined through a deep ensemble learning strategy.
Results.
We evaluate the proposed method with comparison to two currently successful methods on a clinical diagnosis dataset with manually labeled ICD-10 information.
ICD-10 label annotation and acupoints recommendation are evaluated for three methods.
The proposed method achieves an accuracy rate of 88.2% ± 2.8% measured by zero-one loss for the first evaluation session and 79.6% ± 3.6% measured by Hamming loss, which are superior to the other two methods.
Conclusion.
The proposed ensemble model can effectively model the implied knowledge and experience in historic clinical data records.
The computational cost of training a set of base learners is relatively low.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Gang& Huang, Yonghui& Zhong, Ling& Ou, Shanxing& Zhang, Yi& Li, Zi-ping. 2015. An Ensemble Learning Based Framework for Traditional Chinese Medicine Data Analysis with ICD-10 Labels. The Scientific World Journal،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078853
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Gang…[et al.]. An Ensemble Learning Based Framework for Traditional Chinese Medicine Data Analysis with ICD-10 Labels. The Scientific World Journal No. 2015 (2015), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078853
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Gang& Huang, Yonghui& Zhong, Ling& Ou, Shanxing& Zhang, Yi& Li, Zi-ping. An Ensemble Learning Based Framework for Traditional Chinese Medicine Data Analysis with ICD-10 Labels. The Scientific World Journal. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078853
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1078853
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر