电子病历多模态数据缺失值动态填补算法

摘要

针对在电子病历数据进行填充时，使用固定的填充值会导致填补后的数据完整度不高，影响填补方法质量的问题，提出电子病历多模态数据缺失值动态填补算法。将获取的电子病历多模态数据进行融合，构建电子病历数据模型，并从中挖掘出相应的序列特征，在前向传播网络的作用下，检测电子病历数据的缺失值位置。根据建立的时间序列矩阵，对电子病历数据缺失值进行估计，并将估计的缺失值作为初始值，对电子病历数据进行初步填充。应用模糊聚类算法对其进行初步聚类，并通过不断更新聚类中心和填补值，计算出最优的填补值，以实现对电子病历数据缺失值的填充。实验结果表明，设计的填补算法能对电子病历数据进行准确填充，且填充后的电子病历数据完整度为0.95，填补后的数据质量较高。

关键词

电子病历 / 多模态数据 / 数据缺失值 / 缺失值填补 / 填补算法 / 缺失值检测