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详细简洁

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MedCare: Leveraging Medication Similarity for Disease Prediction

MedCare: Leveraging Medication Similarity for Disease Predic...

引用

International Conference on Data science and Advanced Analytics (DSAA)

作者： Dipanwita Dasgupta Nitesh V. Chawla Dpt of Computer Science and Engineering and iCeNSA University of Notre Dame Notre Dame Indiana

ISBN: (纸本)9781509052073

The emergence of electronic health records (EHRs) has made medical history including past and current diseases, and prescribed medications easily available. This has facilitated development of personalized and population health care management systems. Contemporary disease prediction systems leverage data such as disease diagnoses codes to compute patients' similarity and predict the possible future disease risks of an individual. However, we posit that not all diseases (such as pre-existing conditions) may be represented in an EHR as a disease diagnosis code. It is likely that a patient is already taking a medication but does not have a corresponding disease in the EHR. To that end, we posit that the medication history can serve as a proxy for disease diagnoses, and ask the question whether medication and disease diagnoses combined together can improve the predictability of such systems. Building on our prior work in predicting disease risks (CARE), we develop two disease prediction systems: one using medication-based similarity (medCARE) and the other using both disease and medication-based similarity (combinedCARE). We show that combinedCARE provided a greater coverage and a higher average rank.

关键词： Diseases Medical diagnostic imaging Hypertension Diabetes Predictive models History

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