Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "clinical decision support system" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Opening Access To Practice-based Evidence in Clinical Decision Support Systems with Natural Query Language
Autorzy:
Kapłański, P.
Seganti, A.
Cieśliński, K.
Chrabrowa, A.
Koziolkiewicz, J.
Bryk, M.
Ługowska, I.
Tematy:
Clinical Decision Support System (CDSS)
Natural Query Language (NQL)
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/106226.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Evidence-based medicine can be effective only if constantly tested against errors in medical practice. Clinical record database summarization supported by a machine allows allow to detect anomalies and therefore help detect the errors in early phases of care. Summarization system is a part of Clinical Decision Support Systems however it cannot be used directly by the stakeholder as long as s/he is not able to query the clinical record database. Natural Query Languages allow opening access to data for clinical practitioners, that usually do not have knowledge about articial query languages. Results: We have developed general purpose reporting system called Ask Data Anything (ADA) that we applied to a particular CDSS implementation. As a result, we obtained summarization system that opens the access for these of clinical researchers that were excluded from the meaningful summary of clinical records stored in a given clinical database. The most significant part of the component - NQL parser - is a hybrid of Controlled Natural Language (CNL) and pattern matching with a prior error repair phase. Equipped with reasoning capabilities due to the intensive use of semantic technologies, our hybrid approach allows one to use very simple, keyword-based (even erroneous) queries as well as complex CNL ones with the support of a predictive editor. By using ADA sophisticated summarizations of clinical data are produced as a result of NQL query execution. In this paper, we will present the main ideas underlying ADA component in the context of CDSS.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Specjalistyczna opieka ambulatoryjna nad chorymi na cukrzycę w Polsce : czy jesteśmy daleko od osiągnięcia celów leczenia? : przesłanki, metody i wstępne wyniki badania OPTIMO
Specialty outpatient care of diabetic patients in Poland : are we far from treatment targets? : rationale, design, and preliminary results of the OPTIMO study
Autorzy:
Jaeschke, Jaeschke
Topór-Mądry, Roman
Mejza, Filip
Płaczkiewicz‑Jankowska, Ewa
Gajewski, Piotr
Sieradzki, Jacek
Bała, Małgorzata
Jankowski, Miłosz
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Artykuł
Tytuł:
Technologie komputerowo interpretowalnych ścieżek klinicznych przykłady zastosowań
Computer interpretable clinical paths technologies – exemplary applications
Autorzy:
Bliźniuk, G.
Tomaszewski, W.
Czamara, A.
Ameljańczyk, A.
Widuchowski, W.
Tematy:
ścieżki kliniczne
węzły decyzyjne
komputerowy system wspomagania decyzji medycznych
clinical paths
decision-making nodes
clinical decision support system
Pokaż więcej
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki. Katedra Inżynierii Biomedycznej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/261321.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
W artykule omówiono wybrane rezultaty projektu naukowego POIG.01.03.01-00-145/08 „Modelowanie repozytorium i analiza efektywności informacyjnej wytycznych i ścieżek klinicznych w służbie zdrowia” Wnioskodawcą i wykonawcą instytucjonalnym projektu był Wydział Cybernetyki Wojskowej Akademii Technicznej w Warszawie. Jednocześnie, z uwagi na rozpoczęcie przez autorów niniejszego artykułu nowego projektu badawczego pt. „Próba opracowania modelu diagnostyki i rehabilitacji schorzeń i obrażeń narządu ruchu z wykorzystaniem nowoczesnych metod informatyczno-technicznych” (tytuł roboczy), przedstawiono aktualne możliwości badawcze z wykorzystaniem ścieżek klinicznych w tym obszarze medycyny. Zaproponowano kierunki dalszych badań, jak również potencjalne możliwości wykorzystania wyników w praktyce klinicznej.
The selected results of scientific project POIG.01.03.01-00-145/08 "Modelling of repository and efficiency analysis of the clinical information guidelines and paths in health", were discussed. The Cybernetics Department at the Military University of Technology in Warsaw was responsible for the project. At the same time, due to launching of the new research project entitled "The attempt of the model elaboration of diagnostics and rehabilitation of diseases and locomotory system injuries with application of the modern technical methods” (working title), the current research capabilities to use of clinical paths, are presented. The directions for further research, as well as the potential use of their outcomes in clinical practice, were proposed.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Concept of Usage of Bayesian Networks in Clinical Decision Support Module
Koncepcja wykorzystania sieci bayesowskich w module wspomagania decyzji medycznych
Autorzy:
Strawa, M.
Tematy:
sieci bayesowskie
sieci przekonań
system wspomagania decyzji medycznych
Bayesian networks
belief networks
clinical decision support system
Pokaż więcej
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305953.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Concept of decision support module utilizing a repository of clinical pathways has been presented in this paper: the definition of Bayesian networks and its major concepts, description of chosen inference algorithm and an example of diagnosis.
W artykule przedstawiono koncepcję budowy modułu wspomagania decyzji medycznych, współpracującego z repozytorium ścieżek klinicznych. Składają się na nią: definicja sieci bayesowskich oraz najważniejszych pojęć z nimi związanych, opis wybranego mechanizmu wnioskowania oraz przykład generowania diagnozy w module.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie systemów wspomagania decyzji klinicznych w diagnozowaniu chorób rzadkich
Use of clinical decision support systems in diagnostic of rare diseases
Autorzy:
Jasłowska, P.
Jasłowski, M.
Jóźwiak, I. J.
Tematy:
system wspomagania decyzji klinicznych
system ekspertowy
diagnozowanie chorób rzadkich
clinical decision support system
expert system
diagnosis of rare diseases
Pokaż więcej
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/326450.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
W artykule opisano zastosowanie systemów wspomagania decyzji klinicznych w diagnozowaniu chorób rzadkich oraz przedstawiono perspektywy rozwoju tych systemów. W odpowiedzi na zidentyfikowane problemy stawiania złych diagnoz chorób trudnych do zdiagnozowania, opisano charakterystykę systemów wspomagania decyzji klinicznych opierających się na analizie algorytmicznej wielowymiarowych danych pacjenta. Powszechne wdrożenie takich systemów w placówkach leczniczych pozwoliłoby na dostarczenie usługi dla szerokiego grona odbiorców, która potencjalnie może poprawić jakość stawianych diagnoz.
The paper presents the use of clinical decision support systems in diagnostic of rare diseases and describe developing of those systems. In answer to identified problem of making the wrong diagnosis of unprecedented in our latitude diseases, described a system based on algorithmic analysis of patient data. Widespread implementation of such systems in the health-care centers would allow the provision of services for a wide audience which will not only help in the daily work, but also will affect the quality of medical diagnoses.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wielokryterialne mechanizmy wspomagania podejmowania decyzji medycznych w modelu repozytorium w oparciu o wzorce
Multiple criteria mechanisms supporting clinical decisions making in the model of the repository based on the patterns
Autorzy:
Ameljańczyk, A.
Tematy:
komputerowy system wspomagania decyzji medycznych
ścieżka kliniczna
wzorzec medyczny
optymalizacja wielokryterialna
zbiór Pareto
clinical decision support system
clinical pathways
clinical patterns
multicriteria optimization
Pareto set
Pokaż więcej
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305869.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
W pracy przedstawiono możliwość zastosowania mechanizmów wnioskowania diagnostycznego wykorzystujących wzorce zdefiniowane w wielokryterialnej przestrzeni danych medycznych pacjenta. Mechanizmy takie mogą być zastosowane w procedurach wspomagania rozstrzygnięć medycznych w węzłach decyzyjnych ścieżek klinicznych na etapie wstępnego diagnozowania. Istotą przedstawionej koncepcji jest wyznaczenie zbioru diagnoz, które są najbardziej prawdopodobne przy stwierdzonych symptomach chorobowych i czynnikach ryzyka, oraz jego rankingu.
In this paper opportunities of usage diagnostics conclusion mechanisms based on patterns defined in multi criteria patient's medical data space were introduced. Such mechanisms might be used in medical resolve's supporting procedures in decision nodes of clinical pathways. The essence of the presented concept is to determine the set of diagnoses of which there are no higher probable ones when obseryed disease symptoms and risk factors.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza wpływu przyjętej koncepcji modelowania systemu wspomagania decyzji medycznych na sposób generowania ścieżek klinicznych
The influence analysis of adopted modelling conception of the medical decision support system on ways of generating clinical pathways
Autorzy:
Ameljańczyk, A.
Tematy:
system wspomagania decyzji medycznych
teoria zbiorów rozmytych
teoria zbiorów przybliżonych
wzorce deterministyczne
sieci bayesowskie
clinical decision support system
clinical pathways
fuzzy sets
rough sets
multicriteria optimization
Pokaż więcej
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305996.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
W pracy dokonano analizy najczęściej stosowanych koncepcji modelowych w konstrukcji systemów wspomagania decyzji medycznych pod kątem ich wpływu na sposób generowania ścieżek klinicznych w obszarze tzw. "węzłów decyzyjnych". Analizie poddano takie koncepcje modelowania jak modelowanie bazujące na teorii zbiorów rozmytych, teorii zbiorów przybliżonych, sieci bayesowskich oraz koncepcji wzorców deterministycznych.
In this paper the influence analysis of the most popular modeling conceptions in constructing medical decision support systems on the ways of generating clinical pathways in the field of decision-nodes was made. Such modeling conceptions as modeling based on the fuzzy set theory, rough set theory, Bayesian networks and determining patterns were analyzed.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
AI-supported reasoning in physiotherapy
Wnioskowanie w fizjoterapii wspierane sztuczną inteligencją
Autorzy:
Mikołajewski, Dariusz
Mikołajewska, Emilia
Tematy:
artificial intelligence
machine learning
clinical reasoning
clinical decision support system
interview
musculoskeletal pain disorders
physiotherapy
usability
recommender system
self-management
mHealth
sztuczna inteligencja
uczenie maszynowe
wnioskowanie kliniczne
system wspomagania decyzji klinicznych
wywiad
zaburzenia bólowe układu mięśniowo-szkieletowego
fizjoterapia
użyteczność
system rekomendacji
samokontrola
mZdrowie
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41203435.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Artificial intelligence (AI)-based clinical reasoning support systems in physiotherapy, and in particular data-driven (machine learning) systems, can be useful in making and reviewing decisions regarding functional diagnosis and formulating/maintaining/modifying a rehabilitation programme. The aim of this article is to explore the extent to which the opportunities offered by AI-based systems for clinical reasoning in physiotherapy have been exploited and where the potential for their further stimulated development lies.
Systemy wspomagania wnioskowania klinicznego w fizjoterapii oparte na sztucznej inteligencji, a w szczególności na danych (uczenie maszynowe), mogą być przydatne w podejmowaniu i weryfikacji decyzji dotyczących diagnostyki funkcjonalnej ora formułowania/utrzymywania/modyfikowania programu rehabilitacji. Celem niniejszego artykułu jest zbadanie, w jakim stopniu możliwości oferowane przez systemy oparte na sztucznej inteligencji w zakresie rozumowania klinicznego w fizjoterapii zostały wykorzystane i gdzie leży potencjał ich dalszego stymulowanego rozwoju.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Computer simulation of a medical diagnosing support process
Komputerowa symulacja procesu wspomagania diagnozowania medycznego
Autorzy:
Ameljańczyk, A.
Długosz, P.
Tematy:
clinical decision support system
disease symptoms
risk factors
initial diagnosis
diagnosis
reliability
multicriteria optimization
similarity indicators
similarity relations
pattern recognition
system wspomagania decyzji klinicznych
symptomy chorobowe
czynniki ryzyka
diagnoza wstępna
wiarygodność diagnozy
optymalizacja wielokryterialna
wskaźniki podobieństwa
relacje podobieństwa
rozpoznawanie wzorców
Pokaż więcej
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209536.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
The paper presents the computer method of simulation for the process of determining the initial medical diagnosis and the method of examining the selected qualitative characteristics of obtained diagnoses. The presented Computer Medical Decisions Support System uses diagnostic conclusion method based on defining a similarity between the patient’s condition and diseases’ patterns contained in repository. The application allows simulation of the diagnostic process and examination of qualitative characteristics of this process, particularly: a reliability indicator of generated medical diagnosis with different test scenarios is presented. This computer program was built using NET Framework technology and supporting libraries.
W pracy przedstawiono metodę komputerowej symulacji procesu wspomagania ustalania wstępnej diagnozy medycznej oraz symulacyjną metodę badania charakterystyk jakościowych procesu diagnozowania medycznego. Przedstawiony Komputerowy System Wspomagania Diagnozowania Medycznego wykorzystuje metodę wnioskowania opartą na określaniu podobieństwa stanu zdrowia pacjenta dozorców jednostek chorobowych zawartych w repozytorium. Przedstawiona aplikacja pozwala na symulację procesu diagnostycznego i badanie cech jakościowych samego procesu w szczególności wiarygodności diagnostycznej generowanych diagnoz medycznych przy różnych scenariuszach badawczych. Program komputerowy wykorzystuje platformę NET Framework oraz dodatkowe biblioteki.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting of Patients Condition in the Monitoring Medical Systems on the Example of Prostate Diseases
Autorzy:
Zelensky, Alexandr I.
Goriacha, Veronica A.
Sokolov, Oleksandr Yu.
Antonyan, Igor M.
Moshel, Fedor G.
Roshin, Yuri V.
Ugryumova, Kateryna M.
Nalbandian, Taron A.
Wydawca:
Kazimierz Wielki University in Bydgoszcz, Poland
Cytata wydawnicza:
Goriacha Veronica A., Sokolov Oleksandr Yu., Ugryumova Kateryna M., Antonyan Igor M., Roshin Yuri V., Zelensky Alexandr I., Moshel Fedor G., Nalbandian Taron A. Forecasting of Patients Condition in the Monitoring Medical Systems on the Example of Prostate Diseases. Journal of Education, Health and Sport. 2016;6(5):77-93. eISSN 2391-8306. DOI http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.51160 http://ojs.ukw.edu.pl/index.php/johs/article/view/3511
Opis:
Goriacha Veronica A., Sokolov Oleksandr Yu., Ugryumova Kateryna M., Antonyan Igor M., Roshin Yuri V., Zelensky Alexandr I., Moshel Fedor G., Nalbandian Taron A. Forecasting of Patients Condition in the Monitoring Medical Systems on the Example of Prostate Diseases. Journal of Education, Health and Sport. 2016;6(5):77-93. eISSN 2391-8306. DOI http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.51160 http://ojs.ukw.edu.pl/index.php/johs/article/view/3511 The journal has had 7 points in Ministry of Science and Higher Education parametric evaluation. Part B item 755 (23.12.2015). 755 Journal of Education, Health and Sport eISSN 2391-8306 7 © The Author (s) 2016; This article is published with open access at Licensee Open Journal Systems of Kazimierz Wielki University in Bydgoszcz, Poland Open Access. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Noncommercial License which permits any noncommercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author(s) and source are credited. This is an open access article licensed under the terms of the Creative Commons Attribution Non Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted, non commercial use, distribution and reproduction in any medium, provided the work is properly cited. This is an open access article licensed under the terms of the Creative Commons Attribution Non Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted, non commercial use, distribution and reproduction in any medium, provided the work is properly cited. The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this paper. Received: 05.04.2016. Revised 25.04.2016. Accepted: 05.05.2016. Forecasting of Patients Condition in the Monitoring Medical Systems on the Example of Prostate Diseases Goriacha Veronica A.1, Sokolov Oleksandr Yu.2, Ugryumova Kateryna M.1, Antonyan Igor M.3, Roshin Yuri V.3, Zelensky Alexandr I.3, Moshel Fedor G.3, Nalbandian Taron A.3 1Information technology department, National Aerospace University named by N. Ye. Zhukovsky “Kharkov Aviation Institute”, Ukraine 2Department of Informatics, Faculty of Physics, Astronomy and Informatics, Nicolaus Copernicus University, Grudzianska 5, 87-100, Torun, Poland 3Department of General and children's oncological urology, Medical Academy of Postgraduate Education Moscow Avenue 195, 61037, Kharkiv, Ukraine splaijna@gmail.com, osokolov@is.umk.pl, ukatya80@mail.ru, urology.edu.ua@gmail.com Abstract. The mathematical models and computational methods with implementing them applied information technology of decision support in monitoring medical system are proposed. The method of construction robust monitoring indices based diagnostic models for criteria quality assessment of the systems elements condition is described. The informativeness (significance) assessment method of the systems diagnosing models variables, obtained based on artificial neural networks (ANN) theory instrument is developed. The forecasting method of multivariate time series obtained on the monitoring indices based variables of the dynamic systems condition is developed. The method for solving the condition classification problem of the complex systems elements is improved. The decision support computer system in medical monitoring systems is developed. Application examples of the described methods on diagnosis of medical patients are presented. Keywords: Decision Support Software System, Reasoning Methods, computational methods, clinical medicine.
Walery Zukow
Goriacha Veronica A., Sokolov Oleksandr Yu., Ugryumova Kateryna M., Antonyan Igor M., Roshin Yuri V., Zelensky Alexandr I., Moshel Fedor G., Nalbandian Taron A. Forecasting of Patients Condition in the Monitoring Medical Systems on the Example of Prostate Diseases. Journal of Education, Health and Sport. 2016;6(5):77-93. eISSN 2391-8306. DOI http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.51160 http://ojs.ukw.edu.pl/index.php/johs/article/view/3511 The journal has had 7 points in Ministry of Science and Higher Education parametric evaluation. Part B item 755 (23.12.2015). 755 Journal of Education, Health and Sport eISSN 2391-8306 7 © The Author (s) 2016; This article is published with open access at Licensee Open Journal Systems of Kazimierz Wielki University in Bydgoszcz, Poland Open Access. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Noncommercial License which permits any noncommercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author(s) and source are credited. This is an open access article licensed under the terms of the Creative Commons Attribution Non Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted, non commercial use, distribution and reproduction in any medium, provided the work is properly cited. This is an open access article licensed under the terms of the Creative Commons Attribution Non Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted, non commercial use, distribution and reproduction in any medium, provided the work is properly cited. The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this paper. Received: 05.04.2016. Revised 25.04.2016. Accepted: 05.05.2016. Forecasting of Patients Condition in the Monitoring Medical Systems on the Example of Prostate Diseases Goriacha Veronica A.1, Sokolov Oleksandr Yu.2, Ugryumova Kateryna M.1, Antonyan Igor M.3, Roshin Yuri V.3, Zelensky Alexandr I.3, Moshel Fedor G.3, Nalbandian Taron A.3 1Information technology department, National Aerospace University named by N. Ye. Zhukovsky “Kharkov Aviation Institute”, Ukraine 2Department of Informatics, Faculty of Physics, Astronomy and Informatics, Nicolaus Copernicus University, Grudzianska 5, 87-100, Torun, Poland 3Department of General and children's oncological urology, Medical Academy of Postgraduate Education Moscow Avenue 195, 61037, Kharkiv, Ukraine splaijna@gmail.com, osokolov@is.umk.pl, ukatya80@mail.ru, urology.edu.ua@gmail.com Abstract. The mathematical models and computational methods with implementing them applied information technology of decision support in monitoring medical system are proposed. The method of construction robust monitoring indices based diagnostic models for criteria quality assessment of the systems elements condition is described. The informativeness (significance) assessment method of the systems diagnosing models variables, obtained based on artificial neural networks (ANN) theory instrument is developed. The forecasting method of multivariate time series obtained on the monitoring indices based variables of the dynamic systems condition is developed. The method for solving the condition classification problem of the complex systems elements is improved. The decision support computer system in medical monitoring systems is developed. Application examples of the described methods on diagnosis of medical patients are presented. Keywords: Decision Support Software System, Reasoning Methods, computational methods, clinical medicine.
Dostawca treści:
Repozytorium Centrum Otwartej Nauki
Artykuł

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies