Original title: Výběr relevantních pravidel pro podporu klinického rozhodování
Translated title: Selection of Relevant Rules Within Clinical Decision Support
Authors: Kalina, Jan ; Zvárová, Jana
Document type: Papers
Conference/Event: MEDSOFT 2017, Roztoky u Prahy (CZ), 20170321
Year: 2017
Language: cze
Abstract: [cze] [eng]
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). 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).
Keywords: extrakce pravidel; klasifikační analýza; mnohorozměrná statistika; podpora rozhodování; redukce dimensionality
Project no.: GA17-01251S (CEP)
Funding provider: GA ČR
Host item entry: MEDSOFT 2017, ISBN 978-80-86742-47-2, ISSN 1803-8115

Institution: Institute of Computer Science AS ČR (web)
Document availability information: Fulltext is available on demand via the digital repository of the Academy of Sciences.
Original record: http://hdl.handle.net/11104/0271186

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-316663


The record appears in these collections:
Research > Institutes ASCR > Institute of Computer Science
Conference materials > Papers