基于电子医疗记录的临时性缺血病发作风险因素分布的患者图形分析

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 网络科学 网络科学
• 流行病学 流行病学

背景情况:

• 暂时性缺血性攻击 (TIA) 影响全球数以百万计的人,个人风险因素已知,但缺乏系统的定量分析.
• 电子医疗记录 (EMR) 为了解复杂的疾病关联提供了巨大的数据潜力.
• 需要使用EMR进行TIA风险因素识别的综合性,数据驱动的方法.

研究的目的:

• 用数据驱动图表方法对TIA健康因素进行定量分析.
• 通过利用医院EMR数据来识别和排名TIA风险因素.
• 整合患者数据与已建立的医学知识,以获得临床实用性.

主要方法:

• 使用医院EMR数据构建TIA患者健康因素图 (737名TIA患者,737名对照患者,740名健康因素).
• 计算和排列所有健康因素的连接三角比率 (CDR).
• 患者图的可视化与统一医疗语言系统中的TIA知识图集成.

主要成果:

• 通过图形CDR分析生成了TIA健康因素的定量分布.
• 56个已知的TIA风险因素在分布中得到证实.
• 鼻炎已成为一种潜在的新风险因素,需要进一步验证.

结论:

• 图形CDR分析为量化TIA风险因素分布提供了一种有效的方法.
• 识别的风险因素分布可以为TIA预测的机器学习模型的开发提供信息.
• 集成图形可视化增强了临床对患者数据和标准化医疗知识的访问.