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Leveraging Domain Knowledge to Facilitate Visual Exploration of Large Population Datasets

机译:利用领域知识来促进大量人口数据集的可视化探索

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摘要

Observational patient data provides an unprecedented opportunity to gleam new insights into diseases and assess patient quality of care, but a challenge lies in matching our ability to collect data with a comparable ability to understand and apply this information. Visual analytic techniques are promising as they permit the exploration and manipulation of complex datasets through a graphical user interface. Nevertheless, current visualization tools rely on users to manually configure which aspects of the dataset are shown and how they are presented. In this paper, we describe an approach that utilizes characteristics of the data and domain knowledge to assist users with summarizing the information space of a large population. We present a representation that captures contextual information about the data and constructs that operate on this information to tailor the data’s presentation. We describe a use case of this approach in exploring a claims dataset of individuals with spinal dysraphism.
机译:观察性患者数据提供了前所未有的机会来了解疾病的新见解并评估患者的护理质量,但挑战在于将我们收集数据的能力与具有类似能力的理解和应用此信息的能力相匹配。视觉分析技术很有希望,因为它们允许通过图形用户界面浏览和操纵复杂的数据集。但是,当前的可视化工具依赖于用户手动配置显示数据集的哪些方面以及如何显示它们。在本文中,我们描述了一种利用数据特征和领域知识来帮助用户总结大量信息空间的方法。我们提供了一个表示形式,可以捕获有关数据的上下文信息,并根据这些信息进行构造以定制数据的表示形式。我们描述这种方法的用例,以探索患有脊椎发育不良的个体的索赔数据集。

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