Výběr relevantních pravidel pro podporu klinického rozhodování

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F17%3A00474079" target="_blank" >RIV/67985807:_____/17:00474079 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Výběr relevantních pravidel pro podporu klinického rozhodování

Popis výsledku v původním jazyce

Systémy pro podporu klinického rozhodování jsou důležitými telemedicínskými nástroji se schopností pomáhat lékařům při procesu rozhodování při stanovení diagnózy, terapie či prognózy pacientů. Navrhli a implementovali jsme prototyp systému pro podporu diagnostického rozhodování, který má podobu internetové klasifikační služby. Specifikem tohoto systému je sofistikovaná statistická komponenta, která umožňuje pracovat i s velkým počtem příznaků. Optimalizuje totiž výběr těch příznaků, které jsou nejdůležitější pro určení diagnózy. Její chování jsme ověřili při analýze dat genových expresí z kardiovaskulární genetické studie. Článek diskutuje principy mnohorozměrného statistického uvažování a ukazuje obtíže analýzy vysoce dimenzionálních dat, kdy počet pozorovaných proměnných (příznaků) převyšuje počet pozorování (pacientů).

Název v anglickém jazyce

Selection of Relevant Rules Within Clinical Decision Support

Popis výsledku anglicky

Clinical decision support systems represent important telemedicine tools with the ability to help physicians within the decision process leading to determining diagnosis, therapy or prognosis of patients. We proposed and implemented a prototype of a clinical decision support system, which has the form of an internet classification service. A specific property of this system is a sophisticated statistical component, which allows to handle also a large number of symptoms and signs. It namely optimizes the selection of such symptoms and signs which are the most relevant for determining the diagnosis. The performance of the prototype was verified on an analysis of gene expression data from a cardiovascular genetic study. The paper discusses principles of multivariate statistical thinking and reveals challenges of analyzing high-dimensional data with the number of observed variables (symptoms and signs) largely exceeding the number of observations (patients).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GA17-01251S" target="_blank" >GA17-01251S: Metaučení pro extrakci pravidel s numerickými konsekventy</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

MEDSOFT 2017

ISBN

978-80-86742-47-2

ISSN

1803-8115

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

44-49

Název nakladatele

Creative Connections s.r.o.

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Roztoky u Prahy

Datum konání akce

21. 3. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—