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Graph Clustering System for Text-Based Records in a Clinical Pathway

机译：临床途径中基于文本记录的图形聚类系统

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The progressive digitization of medical records has resulted in the accumulation of large amounts of data. Electronic medical data include structured numerical data and unstructured text data. Although text-based medical record processing has been researched, few studies contribute to medical practice. The analysis of unstructured text data can improve medical processes. Hence, this study presents a clustering approach for detecting typical patient's condition from text-based medical record of clinical pathway. In this approach, the sentences in a cluster are merged to generate a "sentence graph" of the cluster after classified feature word by Louvain method. An analysis of real text-based medical records indicates that sentence graphs can represent the medical treatment and patient's condition in a medical process. This method could help the standardization of text-based medical records and the recognition of feature medical processes for improving medical treatment.
机译：医疗记录的逐渐数字化导致累积大量数据。电子医疗数据包括结构化的数值数据和非结构化文本数据。虽然已经研究了基于文本的医疗记录处理，但很少有研究有助于医疗实践。对非结构化文本数据的分析可以改善医学过程。因此，本研究提出了一种用于检测临床途径的文本的医学记录典型患者条件的聚类方法。在这种方法中，群集中的句子被合并以在levain方法后的分类功能字后生成群集的“句子图”。对基于文本的医疗记录的分析表明，句子图可以代表医疗过程中的医疗和患者的病情。这种方法可以帮助基于文本的医疗记录的标准化以及对改善医疗的特征医疗过程的识别。

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