Задача диагностики в области медицины реферат

Обновлено: 05.07.2024

Методы исследования в медицине. Чувствительность и специфичность метода. Что такое скрининг-тест? Степень риска диагностической манипуляции. Обзор современных методов исследования и их диагностическая ценность. Диагностика по методу Фолля. Квантовая и биорезонансная диагностика.

Современная медицина располагает большими возможностями для детального изучения строения и функционирования органов и систем, быстрой и точной диагностики каких-либо отклонений от нормы или заболеваний. Методы лабораторной диагностики в большей степени отражают проблемы на клеточном и субклеточном уровне (глава 1.4), но в то же время позволяют судить о “поломках” в конкретном органе. Чтобы увидеть, что происходит в данном органе, используют, в частности, инструментальные методы диагностики.

Некоторые исследования применяют только для выявления тех или иных специфических заболеваний. Однако многие диагностические процедуры универсальны и используются врачами разных специальностей (глава 2.1). Для выявления заболеваний, симптомы которых еще не проявились или проявились слабо, проводят скрининг-тесты. Примером скрининг-теста является флюорография, позволяющая обнаружить болезни легких на ранних стадиях. Скрининг-тест должен быть точен, относительно недорог, а его проведение не должно вредить здоровью и сопровождаться сильными неприятными ощущениями для обследуемого. К скрининг-тестам можно отнести некоторые лабораторные методы диагностики – анализы крови и мочи. Самое распространенное исследование – клинический анализ крови, который является основным методом оценки форменных элементов крови. Кровь для исследования обычно получают из капилляров пальца. Кроме числа эритроцитов, лейкоцитов и тромбоцитов, определяют процентное содержание каждого вида лейкоцитов, содержание гемоглобина, размер и форму эритроцитов, число ретикулоцитов (незрелых эритроцитов, еще имеющих ядро). Клинический анализ крови (таблица 2.1.1) позволяет диагностировать большинство заболеваний крови (анемии, лейкозы и другие), а также оценить динамику воспалительного процесса, эффективность проводимого лечения, вовремя обнаружить развивающийся побочный эффект препарата.

Таблица 2.1.1. Клинический анализ крови

Биохимический анализ крови (таблица 2.1.2) позволяет оценить содержание в ней электролитов (ионов натрия, калия, хлоридов, бикарбонат-ионов и других), ферментов, характеризующих состояние того или иного органа (щелочная фосфатаза, аланинаминотрансфераза и другие). Во время исследования определяют количество белка, глюкозы и токсических продуктов обмена, которые в норме выводятся почками (креатинин, мочевина). Кровь для биохимического анализа получают из вены. Существует еще множество анализов крови, позволяющих контролировать состояние различных органов и систем, а также косвенно оценивать состояние организма в целом.

Современный период развития общества характеризуется сильным влиянием на него компьютерных технологий, которые проникают во все сферы человеческой деятельности, обеспечивают распространение информационных потоков в обществе, образуя глобальное информационное пространство. Они очень быстро превратились в жизненно важный стимул развития не только мировой экономики, но и других сфер человеческой деятельности. Трудно найти сферу, в которой сейчас не используются информационные технологии. Лидирующие области по внедрению компьютерных технологий занимают архитектура, машиностроение, образование, банковская структура и конечно же медицина.

Содержание

1. Введение.
2. Медицинская информатика.
3. Классификация медицинских информационных систем.
4. Медицинские приборно-компьютерные системы.
5. Медицинская диагностика.
6. Системы для проведения мониторинга.
7. Системы управления лечебным процессом.
8. Пути развития медицинских ИТ.
9. Телемедицина.
10. Компьютер в стоматологии.
11. Компьютерная томография.
12. Использование компьютеров в медицинских лабораторных исследованиях.
13. Компьютерная флюрография.
14. Заключение.
15. Список использованной литературы.

Работа содержит 1 файл

Информационные технологии в медицине1.doc

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

доцент Кусмарцева Наталья Викторовна

группы 10 – Э – 5 Краснова Е. О.

Введение.
Медицинская информатика.
Классификация медицинских информационных систем.
Медицинские приборно-компьютерные системы.
Медицинская диагностика.
Системы для проведения мониторинга.
Системы управления лечебным процессом.
Пути развития медицинских ИТ.
Телемедицина.
Компьютер в стоматологии.
Компьютерная томография.
Использование компьютеров в медицинских лабораторных исследованиях.
Компьютерная флюрография.
Заключение.
Список использованной литературы.

Компьютер все больше используется в области здравоохранения, что бывает очень удобным, а порой просто необходимым. Благодаря этому медицина, в том числе и нетрадиционная, приобретает сегодня совершенно новые черты. Во многих медицинских исследованиях просто не возможно обойтись без компьютера и специального программного обеспечения к нему. Этот процесс сопровождается существенными изменениями в медицинской теории и практике, связанными с внесением корректив к подготовке медицинских работников.

Жизненный путь каждого человека в той или иной степени пересекается с врачами, которым мы доверяем свое здоровье и жизнь. Но образ медицинского работника и медицины в целом в последнее время претерпевает сильные изменения, и происходит это во многом благодаря развитию информационных технологий.

Медицинская информатика.

Информационные процессы присутствуют во всех областях медицины и здравоохранения. От их упорядоченности зависит четкость функционирования отрасли в целом и эффективность управления ею. Информационные процессы в медицине рассматривает медицинская информатика. В настоящее время медицинская информатика признана как самостоятельная область науки, имеющая свой предмет, объект изучения и занимающая место в ряду медицинских дисциплин. Медицинская информатика – это прикладная медико-техническая наука, являющаяся результатом перекрестного взаимодействия медицины и информатики: медицина поставляет комплекс задача – методы, а информатика обеспечивает комплекс средства – приемы в едином методическом подходе, основанном на системе задача – средства – методы – приемы.

Предметом изучения медицинской информатики при этом будут являться информационные процессы, сопряженные с методико- биологическими, клиническими и профилактическими проблемами. Объектом изучения медицинской информатики являются информационные технологии, реализуемые в здравоохранении. Основной целью медицинской информатики является оптимизация информационных процессов в медицине за счет использования компьютерных технологий, обеспечивающая повышение качества охраны здоровья населения.

Классификация медицинских информационных систем.

Ключевым звеном в информатизации здравоохранения является информационная система.

Классификация медицинских информационных систем основана на иерархическом принципе и соответствует многоуровневой структуре здравоохранения. Различают:

медицинские информационные системы базового уровня, основная цель которых – компьютерная поддержка работы врачей разных специальностей; они позволяют повысить качество профилактической и лабораторно-диагностической работы, особенно в условиях массового обслуживания при дефиците времени квалифицированных специалистов. По решаемым задачам выделяют:

- информационно-справочные системы (предназначены для поиска и выдачи медицинской информации по запросу пользователя),

- консультативно-диагностические системы (для диагностики патологических состояний, включая прогноз и выработку рекомендаций по способам лечения, при заболеваниях различного профиля),

- приборно-компьютерные системы (для информационной поддержки и/или автоматизации диагностического и лечебного процесса, осуществляемых при непосредственном контакте с организмом больного),

- автоматизированные рабочие места специалистов (для автоматизации всего технологического процесса врача соответствующей специальности и обеспечивающая информационную поддержку при принятии диагностических и тактических врачебных решений);

медицинские информационные системы уровня лечебно-профилактических учреждений. Представлены следующими основными группами:

- информационными системами консультативных центров (предназначены для обеспечения функционирования соответствующих подразделений и информационной поддержки врачей при консультировании, диагностике и принятии решений при неотложных состояниях),

- банками информации медицинских служб (содержат сводные данные о качественном и количественном составе работников учреждения, прикрепленного населения, основные статистические сведения, характеристики районов обслуживания и другие необходимые сведения),

- персонифицированными регистрами (содержащих информацию на прикрепленный или наблюдаемый контингент на основе формализованной истории болезни или амбулаторной карты),

- скрининговыми системами (для проведения доврачебного профилактического осмотра населения, а также для выявления групп риска и больных, нуждающихся в помощи специалиста),

- информационными системами лечебно-профилактического учреждения (основаны на объединении всех информационных потоков в единую систему и обеспечивают автоматизацию различных видов деятельности учреждения),

- информационными системами НИИ и медицинских вузов (решают 3 основные задачи: информатизацию технологического процесса обучения, научно-исследовательской работы и управленческой деятельности НИИ и вузов);

медицинские информационные системы территориального уровня. Представлены:

- ИС территориального органа здравоохранения;

- ИС для решения медико-технологических задач, обеспечивающие информационной поддержкой деятельность медицинских работников специализированных медицинских служб;

- компьютерные телекоммуникационные медицинские сети, обеспечивающие создание единого информационного пространства на уровне региона;

федеральный уровень, предназначенные для информационной поддержки государственного уровня системы здравоохранения.

Медицинские приборно-компьютерные системы.

Важной разновидностью специализированных медицинских информационных систем являются медицинские приборно- компьютерные системы (МПКС).

В настоящее время одним из направлений информатизации медицины является компьютеризация медицинской аппаратуры. Использование компьютера в сочетании с измерительной и управляющей техникой в медицинской практике позволило создать новые эффективные средства для обеспечения автоматизированного сбора информации о состоянии больного, ее обработки в реальном масштабе времени и управление ее состоянием. Этот процесс привел к созданию МПКС, которые подняли на новый качественный уровень инструментальные методы исследования и интенсивную терапию. МПКС относятся к медицинским информационным системам базового уровня. Основное отличие систем этого класса – работа в условиях непосредственного контакта с объектом исследования и в реальном режиме времени. Они представляют собой сложные программно-аппаратные комплексы. Для работы МПКС помимо вычислительной техники, необходимы специальные медицинские приборы, оборудование, телетехника, средства связи.

Типичными представителями МПКС являются медицинские системы мониторинга за состоянием больных, например, при проведении сложных операций; системы компьютерного анализа данных томографии, ультразвуковой диагностики, радиографии; системы автоматизированного анализа данных микробиологических и вирусологических исследований, анализа клеток и тканей человека.

В МПКС можно выделить три основные составляющие: медицинское, аппаратное и программное обеспечение.

Применительно к МПКС медицинское обеспечение включает в себя способы реализации выбранного круга медицинских задач, решаемых в соответствии с возможностями аппаратной и программной частей системы. К медицинскому обеспечению относятся наборы используемых методик, измеряемых физиологических параметров и методов их измерения, определение способов и допустимых границ воздействия системы на пациента.

Под аппаратным обеспечением понимают способы реализации технической части системы, включающей средства получения медико-биологической информации, средства осуществления лечебных воздействий и средства вычислительной техники.

К программному обеспечению относят математические методы обработки медико- биологической информации, алгоритмы и собственно программы, реализующие функционирование всей системы.

Медицинская диагностика.

Разработка и внедрение информационных систем в области медицинских технологий является достаточно актуальной задачей. Анализ применения персональных ЭВМ в медицинских учреждениях показывает, что компьютеры в основном используются для обработки текстовой документации, хранения и обработки баз данных, статистики. Часть ЭВМ используется совместно с различными диагностическими и лечебными приборами. В большинстве этих областей использования ЭВМ применяют стандартное программное обеспечение – текстовые редакторы, СУБД и др. Поэтому создание информационной организационно-технической системы, способной своевременно и достоверно установить диагноз больного и выбрать эффективную тактику лечения, является актуальной задачей информатизации.

Задачу диагностики в области медицины можно поставить как нахождение зависимости между симптомами (входными данными) и диагнозом (выходными данными). Для реализации эффективной организационно- технической системы диагностики необходимо использовать методы искусственного интеллекта. Целесообразность такого подхода подтверждает анализ данных, используемых при медицинской диагностике, который показывает, что они обладают целым рядом особенностей, таких как качественный характер информации, наличие пропусков данных; большое число переменных при относительно небольшом числе наблюдений. Кроме того, значительная сложность объекта наблюдения (заболеваний) нередко не

Современные успехи клинической диагностики во многом определяются совершенствованием методов исследования. Значительный скачек в этом вопросе был достигнут благодаря разработке и внедрению в практику принципиально новых способов получения медицинского изображения. Чрезвычайно ценным является способность визуализировать внутреннюю структуру паренхиматозных органов, что было недоступно традиционному рентгенологическому исследованию. Благодаря высокой информативности и достоверности многих новейших методов, диагностика многих заболеваний и повреждений поднялась на качественно новый уровень.

Содержание работы

Файлы: 1 файл

Министерство здравоохранения Республики Беларуhhhь.docx

Министерство здравоохранения Республики Беларусь

Витебский государственный ордена Дружбы народов

Кафедра общественного здоровья и здравоохранения

Исполнитель: студентка 13 группы 2курса

Игнатчик Виктория Олеговна

2. Методы лучевой диагностики…………………………………. . . 4

Введение
Современные успехи клинической диагностики во многом определяются совершенствованием методов исследования. Значительный скачек в этом вопросе был достигнут благодаря разработке и внедрению в практику принципиально новых способов получения медицинского изображения. Чрезвычайно ценным является способность визуализировать внутреннюю структуру паренхиматозных органов, что было недоступно традиционному рентгенологическому исследованию. Благодаря высокой информативности и достоверности многих новейших методов, диагностика многих заболеваний и повреждений поднялась на качественно новый уровень. Специальные методы развиваются параллельно развитию естественных наук и медицинских знаний; они определяют высокий потенциал диагностических возможностей, включая исследования на субклеточном уровне и обработку медицинских данных с помощью ЭВМ. Практическое использование специальных диагностических методов определяется современными требованиями к клиническому диагнозу, основанному на нозологическом принципе и включающему этиологический, морфологический, патогенетический и функциональный компоненты, которые с достаточной полнотой должны характеризовать особенности возникновения и течения болезни. Из специальных методов широко распространены Рентгенодиагностика, Радионуклидная диагностика, электрофизиологические исследования (в т.ч. Электрокардиография, Электроэнцефалография, Электромиография), методы функциональной диагностики, лабораторная диагностика (включая цитологические, биохимические, иммунологические исследования, микробиологическую диагностику (Микробиологическая диагностика)). В крупных стационарах и диагностических центрах используются высокоинформативные современные специальные методы — компьютерная Томография, Ультразвуковая диагностика, Эндоскопия и т.д. В последние годы в связи с очень широким распространением новейшей аппаратуры, ее доступностью для любых даже очень небольших медицинских учреждений, назревает потребность в специалистах, в совершенстве владеющих методикой и техникой исследования.

Методы лучевой диагностики

Существенный прогресс в диагностике многих заболеваний и планировании лечении связан с внедрением в медицинскую практику методов визуализации, позволяющих получать изображения внутренней структуры и функционирования организмов без хирургического вмешательства. В числе широко используемых методов - рентгенография, компьютерная рентгеновская томография, ультразвуковая диагностика, позитронная эмиссионная томография, гамма-томография, а также получение изображений с помощью магнитного резонанса.

Сейчас 90% ключевой информации для правильной постановки диагноза обеспечивают инструментальные методы исследования. Львиная доля здесь приходится на лучевую диагностику, которая интегрировала целый ряд методов получения медицинских изображений, таких, как компьютерная томография (КТ), магнитно-резонасная томография (МРТ), ультразвуковое исследование (УЗИ), радионуклидное исследование. Основу лучевой диагностики составляет рентгеновский метод, который остается основным методом визуализации органов и структур организма человека и выявления патологических изменений. Сегодня классическое рентгеновское исследование вместе с рентгеновской ангиографией переходит на цифровые методы получения изображений. Это обеспечивает более высокое качество изображений, снижает лучевую нагрузку, способствует интеграции в систему единой компьютерной сети. С внедрением компьютерных технологий диагностические возможности рентгеновского метода значительно выросли. Появились рентгеновская компьютерная томография, спиральная и многосрезовая КТ, КТ-ангиография. Вместе с тем возникли и альтернативные методы визуализации, не использующие в своей основе рентгеновское излучение. Так, с помощью магнитно-резонансной томографии удается получать более информативные, чем при КТ, изображения различных органов и сосудов. Новые уникальные диагностические возможности появились и у ультразвукового метода. Важная роль в лучевой диагностике принадлежит радиоизотопным методам исследования, таким, как однофотонная эмиссионная компьютерная томография (ОФЭКТ) и позитронная эмиссионная компьютерная томография (ПЭТ). Появились комбинированные аппараты, совмещающие разные методы визуализации, например КТ и ПЭТ.

Лучшим считается тот метод визуализации, который обеспечивает быстроту, неинвазивность и точность диагностики при минимальных расходах. Кроме того, визуальная информация, полученная с помощью какого-то одного метода, должна быть достаточной для лечащего врача.

2.1 Ультразвуковая диагностика

2.2 Рентгеновская диагностика

Рис.1 Результат компьютерной томографии человека

Ренессанс КТ сегодня многие связывают с появлением новой технологии сканирования — многосрезовой компьютерной томографии. Эта технология позволяет одномоментно производить от 4 до 256 компьютерных срезов и при спиральном движении рентгеновской трубки получать изображение всего тела за несколько секунд. При этом собираемая при сканировании информация имеет очень высокую степень пространственного и контрастного разрешения и находится в компьютере в виде цельного объема, а у врача имеется возможность затем выделить и изучить практически каждый орган или структуру организма человека в любой интересующей его плоскости.

Следует подчеркнуть, что компьютерное изображение исследуемых органов и структур приближается по своей информативности к морфологическому уровню. Если при проведении многосрезовой компьютерной томографии тела внутривенно ввести небольшое количество рентгеноконтрастного вещества, то можно одновременно с изображением всех внутренних структур получить и изображение сердечно-сосудистой системы. Так, новая технология позволяет проводить КТ-коронароангиографию и получать четкое изображение коронарных артерий, обеспечивая визуализацию не только стенки сосуда, но и его просвета. Компьютерная обработка волюметрических данных дает возможность получать беспрецедентные виртуальные изображения внутренних органов и структур. Например, имеется возможность выполнить виртуальную КТ-колоноскопию, КТ-бронхоскопию и т.д.

Рис.2 Визуализация сосудов: сосудистый стент изнутри (слева) и сосуды основания черепа (справа).

Различают такие виды компьютерной томографии, как

- Контрастная и безконстрастная компьютерная томография

- Компьютерная томография для диагностики ишемической болезни сердца (позволяет избежать хирургических методов диагностики)

- Компьютерная томография головы (мозга, черепа, придаточных и околоносовых пазух), позвоночника, шеи, органов грудной клетки (легких и средостения), органов брюшной полости (печени, кишечника, селезенки, почек), таза, костной системы и опорно-двигательного аппарата).

- Компьютерная томография сосудов (на спиральном томографе)

2.3 ЯМР томография

ЯМР-томография основана на эффекте ядерного магнитного резонанса. Ядерный магнитный резонанс – резонансное поглощение электро-магнитных волн, обусловленное квантовыми переходами атомных ядер между энергетическими состояниями с разными ориентациями спина ядра. Для большинства ядер в магнитных полях 103-104 Эрстед ЯМР наблюдается в диапазоне частот 1-10 МГц. Спектры ЯМР используются для исследования структуры твердых тел и сложных молекул.

Магнитно-резонансная томография (МРТ) применяется при исследовании головного и спинного мозга, при исследовании сердца и крупных сосудов, костно-мышечной системы. Имеется ряд ситуаций, когда МРТ может дать определяющую диагностическую информацию. Это, в основном, касается исследования головного мозга и сосудистых структур. В настоящее время в ведущих клиниках мира широко используются методики МР-ангиографии, которые, не уступая по своей информативности рентгеновской ангиографии, выгодно отличаются от последней своей неинвазивностью. МР-ангиография не связана с лучевой нагрузкой и применением йодсодержащих препаратов. Проводятся МР-ангиографические исследования сосудов головы и шеи, крупных сосудов — аорты и ее ветвей, периферических артерий и вен, брюшной аорты и почечных сосудов.

2.4 Позитронно-эмиссионная томография

Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ)- новейший уникальный метод радиоизотопной диагностики. Главное преимущество ПЭТ – возможность не только получать изображения внутренних органов, но и оценивать их функцию и метаболизм, таким образом, при помощи позитронной томографии удается выявлять болезнь на самом раннем этапе, еще до проявления клинических симптомов. Особую роль ПЭТ играет в онкологии, кардиологии и неврологии, где ранняя диагностика заболеваний является особенно важной.

Рис. 3. Оборудование для позитронной эмиссионной томографии

ПЭТ - одна из самых избирательных методик для поиска опухолевого поражения некоторых локализаций и для поиска отдаленных метастазов. Уникальной особенностью ПЭТ является способность метода обнаруживать наличие опухолевого процесса в организме задолго до того, как он может быть обнаружен с помощью КТ, МРТ и УЗИ. Метод пока не получил большого распространения из-за высокой стоимости и определенных технических требований, которые обусловлены использованием для сканирования короткоживущих радиофармпрепаратов. Вместе с тем при ряде локализаций опухолевого процесса (кожа, лимфатическая система, легкие, поджелудочная железа) точность метода приближается к 100%. Внедрение сверхбыстрых кристаллов с высокой разрешающей способностью позволило получить на ПЭТ-сканерах трехмерные изображения всего тела. Это способствовало более точной диагностике опухолей, оптимальному планированию лучевой терапии за счет снижения рассеянной дозы и максимальному сохранению здоровых тканей вокруг опухоли. Большие возможности связывают с созданием гибридных ПЭТ и КТ-сканеров, которые позволяют совмещать или накладывать одновременно два вида изображения. Такая комбинация технологий способствует более четкой локализации опухоли, получению развернутой информации не только о месте расположения опухоли, но и о состоянии других органов и систем, обеспечивает получение волюметрических данных.

Рассмотрены основные проблемы, возникающие при решении задачи медицинской диагностики. Предлагаются подходы формализации медицинских данных для задачи диагностирования. Приведена классификация методов обработки данных и их основные особенности при решении задачи медицинской диагностики.

Discover the world's research

20+ million members
135+ million publications
700k+ research projects

лагаются подходы формализации м едицинских данных для задачи диаг ностирования . Приведена классиф и -

кация методов обработки данных и их основные о собенности при р ешении задачи медицинской д иагности -

Ключевы е слова : м едицинс кая диагно стика , представ ление знан ий , се мантиче ские сети , фреймы , он -

Розглянуто основні проб леми , що виникають при ро зв'язанні задачі медично ї діагностики . Пропону ються підходи

формалізації ме дичних даних для завдан ня діагностування . Наведено класифікац ію методів обробки даних і їх основні

Ключові слова : медична діагно стика , предста влення знань , се мантичні мере жі , фрейми , онт ології , нейроме реже -

Basic problems, arisin g up at the decision of task of me dical diagnostics, are con sidered. Approache s of formalization o f

medical information are of fered for the task of diagno sing. Classification o f methods of processing of dat a and their basic fea-

Keywo rds: medical diagnostics, represe ntation of knowledge s, semantic networks, frame s, to ontology, conne ctionist tech-

можності методу дво критерійної апроксимац ії експериментальних даних при за стосуванні його для вимі -

завад . Також визначено умови , при яких змінюється точність оцінювання електрични х параметрів живих

Ключові слова : ж иві тканини , вимірюван ня , двокритерійна а проксимація , спромож ність , незміще -

Case based reasoning (CBR) methodology presents a foundation for a new technology of building intelligent computer-aided diagnoses systems. This Technology directly addresses the problems found in the traditional Artificial Intelligence (AI) techniques, e.g. the problems of knowledge acquisition, remembering, robust and maintenance. This paper discusses the CBR methodology, the research issues and technical aspects of implementing intelligent medical diagnoses systems. Successful applications in cancer and heart diseases developed by Medical Informatics Research Group at Ain Shams University are also discussed.

Case-based reasoning means using old experiences to understand and solve new problems. In case-based reasoning, a reasoner remembers a previous situation similar to the current one and uses that to solve the new problem. Case-based reasoning can mean adapting old solutions to meet new demands; using old cases to explain new situations; using old cases to critique new solutions; or reasoning from precedents to interpret a new situation (much like lawyers do) or create an equitable solution to a new problem (much like labor mediators do). This paper discusses the processes involved in case-based reasoning and the tasks for which case-based reasoning is useful.

Briefly describes frame systems as a formalism for representing knowledge and then concentrates on the issue of what the content of knowledge should be in specific domains. Argues that vision should be viewed symbolically with an emphasis on forming expectations and then using details to fill in slots in those expectations. Discusses the enormous problem of the volume of background common sense knowledge required to understand even very simple natural language texts and suggests that networks of frames are a reasonable approach to represent such knowledge. Discusses the concept of expectation further including ways to adapt to and understand expectation failures. Argues that numerical approaches to knowledge representation are inherently limited.

Abdel-Badeeh M. Salem. A Case Based Expert System for Supporting Diagnosis of Heart Diseases / Abdel-Badeeh M. Salem, Mohamed Roushdy, Rania A. HodHod. // ICGST International Journal on Artificial Intelligence and Machine Learning. -2005. -P. 33-39.

Recommendations

МЕТОД І МОДЕЛІ ІНФОРМАЦІЙНОГО СКРИНІНГУ МЕДИЧНОЇ ДОКУМЕНТАЦІЇ В СИСТЕМАХ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ З НЕОДНОЗНАЧНОЮ ІНФОРМАЦІЄЮ

A Framework Intelligent Mobile for Diagnosis Contact Lenses by Applying Case Based Reasoning

This paper is lead to the development of the system that allows detection of which suitable type of lenses thus will minimize the margin of destruction. The proposed system serves as advisory system to assist in predicting type of lenses in the early stage, through analysis of similar historical events of several aspects of paddy diseases cases and features which are stored in time-series form . [Show full abstract] (temporal information), restructured and re-designed into case based format. The AI technique, case based reasoning (CBR) supports the process of finding the similarity.

Sentence Analysis by Case-Based Reasoning

In this paper we propose a sentence analysis which relies on case-based reasoning principles. Our approach provides a semantic interpretation of a sentence in natural language, which can be used in a textual data mining process. This analysis is based on several types of knowledge: a thesaurus, a case base and a hierarchy of index. We adopt a case-based reasoning model founded on the classication . [Show full abstract] principles and paths of similarity in order to guarantee the adaptability.

Case-based reasoning system for histopathology diagnosis

The objective of this research is to develop a case based reasoning system (CBRS) to assist medical students in diagnosis the histopathology. Case-based reasoning system will provide assistance to the medical students to retrieve the past successful diagnosis cases. This paper utilizes the CBR tool, myCBR, to construct a case-based reasoning system. myCBR is built upon the ontology tool: Protégé. . [Show full abstract] The cases are organized in an object-oriented way, which is inherited from Protégé, for easy organization of the existing cases. Each class would have its attributes stored in the corresponding frame. Users can easily retrieve the most closed case by selecting the proper class from the menu then specified the corresponding values in the frame. A pilot implementation will show the process of the simulation case retrieval.

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА КОЛЛАБОРАТИВНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ДЛЯ ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ

Рассмотрена проблема повышения эффективности работы медицинского учреждения в рамках реализации социального проекта. Выполнен обзор методов коллаборативной фильтрации. Для расчета меры схожести между медицинскими картами пациентов предлагается использовать коэффициент Гауэра.

The Technology of Short-Term Planning for Resolving the Problems with High Level of Uncertainty on a.

The problem of short-term planning in the face of uncertainty is considered. The major tasks of planning on an enterprise are highlighted. The functional scheme of the planning process in the form of an IDEF0-diagram has been developed. The step-by-step solution of the planning task is proposed: data forecasting, estimation of possible risks, estimation of forecast data based on risks. An . [Show full abstract] analytical review of short-term forecasting methods is conducted. Using of Brown and Wade models to determine the next values of time series has been proposed. A model for assessing possible risks based on the use of a matrix of criteria important to the company has been developed. The process of estimating forecast data based on the possible risks using the developed technology has been improved. The conducted experiments confirmed the importance of the proposed technology of short-term planning in the face of uncertainty and allow to recommend it for a practical use.

Читайте также: