Change-point detection for monitoring clinical decision support systems with a multi-process dynamic linear model

机译：用于监测临床决策支持系统的多点动态线性模型的变更点检测

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A clinical decision support system and its components may malfunction due to different reasons. The objective of this work is to develop computational methods that can help us to monitor the system and assure its proper operation by promptly detecting and analyzing changes in its behavior. We develop a new change-point detection method using the Multi-Process Dynamic Linear Model. The experiments on real and simulated data show that our method outperforms existing change-point detection methods, leading to higher accuracy and shorter delay in the detection.

机译：临床决策支持系统及其组件可能由于不同的原因而发生故障。这项工作的目的是开发一种计算方法，该方法可以帮助我们通过及时检测和分析其行为的变化来监视系统并确保其正常运行。我们使用多过程动态线性模型开发了一种新的变化点检测方法。对真实数据和模拟数据的实验表明，我们的方法优于现有的变化点检测方法，从而提高了检测的准确性和延迟时间。

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来源
《IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine》|2017年|569-572|共4页
会议地点
作者
Siqi Liu; Adam Wright; Dean F. Sittig; Milos Hauskrecht;
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中图分类
关键词
Time series analysis; Monitoring; Delays; Real-time systems; Data models; Covariance matrices; Decision support systems;

机译：时间序列分析监控延迟实时系统数据模型协方差矩阵决策支持系统;

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