7、电子健康记录数据处理与机器学习算法应用

电子健康记录数据处理与机器学习算法应用

在医疗领域，电子健康记录（EHR）包含了大量的数据，这些数据对于医疗决策、研究和患者护理至关重要。然而，EHR 数据往往是复杂且多样化的，包括结构化和非结构化数据。为了有效地利用这些数据，需要运用机器学习和自然语言处理等技术进行处理和分析。

1. 数据预处理方法

1.1 标准化方法

机器学习中有不同的标准化方法，常见的有标准化缩放和最小 - 最大缩放两种归一化方法。
- 最小 - 最大缩放 ：通过平移和重新缩放将特征值归一化到 0 到 1 的范围。计算公式为：
[X_n = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}]
其中，(X_n) 是归一化值，(X_{max}) 是特征的最高值，(X_{min}) 是特征的最低值。当 (X) 为最小值时，归一化值为 0；当 (X) 为最大值时，归一化值为 1；若 (X) 既不是最大值也不是最小值，归一化值则在 0 到 1 之间。归一化有助于模型表现更好、更准确。
- 标准化缩放（Z - 分数标准化） ：基于均值和单位标准差对值进行处理。数学计算方法是将特征值除以标准差并减去均值，公式如下：
[X’ = \frac{X - \mu}{\sigma}]
其中，(\mu) 是特征值的均值，(\sigma) 是标准差。与最小 - 最大缩放方法不同，标准化技术不将特征值限制在特定范围内，适用于 KNN、K - 均值聚类、主成分分析等基于距离的机器学习算法。当数据呈正态分布且模型基于假设时，该方法很有用，并且不会影响数据的异常值，在处理具有可变