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聚类时间疾病网络在共病进展的视觉分析中协助临床决策支持系统- ScienceDirect( Clustering temporal disease networks to assist clinical decision support systems in visual analytics of comorbidity progression - ScienceDirect )
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共病的检测和表征，即在一组特定的患者中同时发生的不止一种不同的疾病或疾病的存在，是一个非常宝贵的决策辅助工具，也是医疗保健研究和实践中的一个突出挑战。本文的目的是设计一个新的可视化分析系统，该系统能够支持有效的模式检测和通过时间疾病网络（TDNs）建模的共病进展的直观可视化。在底层系统中，我们提出了两种新的聚类技术--时间聚类和疾病聚类，以检测病情显著变化的时间，简化TDNS的可视化。通过对艰难梭菌和卒中的两个案例研究，我们证明了所提出的系统能够有效地为临床决策支持提供关于共病进展的循证和可视化的见解。
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