Интеллектуальный анализ данных
Стремительное развитие технологий в последние годы в области информационно-коммуникационных технологий и позволило сформировать значительный резерв в отношении разработанного программного обеспечения и аппаратной инфраструктуры, которая поддерживает накопление и постоянное дополнение архивов данных различной природы и назначения.
Усиление конкуренция в различных областях человеческой деятельности (бизнес, медицины, управление и т.д.) и сложности внешней среды делает его чрезвычайно популярные подходы к осознанному использованию имеющихся данных в целях повышения адекватности и оперативности принятия управленческих решений.
По этой причине в последнее время, область, связанная с высокой производительностью интеллектуальной аналитической обработкой данных привлекла особое внимание, чтобы быстро извлечь ценный опыт из значительного массива накопленных и поступающих данных и поддерживать эффективную деятельность управления.
Ведущие медицинские организации осуществляют активные системы поддержки принятия решений, которые поддерживают со специалистами методы обработки интеллектуальных данных в диагностике, предписывающие процессы лечения и прогнозирование развития заболевания. Вхождение систем поддержки принятия решений получать информацию от электронных систем управления делами, которые собирают большое количество разнородной информации, которая генерируется медицинской организация: показатели состояния здоровья пациента, результаты обследования, данные о лечебных процедурах и т.д. В организации могут быть сразу несколько медицинских систем, хранящих данные в различных форматах, соответствующих различным стандартам. Каждая из этих систем, как правило, предназначены для решения узкого круга задач, например, для лечения конкретного заболевания или сделать конкретный диагноз.
На практике существует необходимость комплексной системы добычи данных, что может быть объединено с различными типами информации из всех медицинских систем организации и проанализировано. Из-за больших объемов анализируемой информации подобная комплексная система должна использовать технологии работы с большими данными.
1 Основные задачи и классификация методов анализа данных. 5
1.1 Этапы интеллектуального анализа данных. 5
1.2 Общие типы закономерностей при анализе данных. 5
1.3 Группы задач анализа данных. 6
1.5 Сравнительные характеристики основных методов. 9
2 Состав исходных данных и задачи системы комплексного интеллектуального анализа медицинских данных. 11
2.1 Состав анализируемых данных. 11
2.2 Направления применения системы комплексного интеллектуального анализа медицинских данных. 13
3. Архитектура системы комплексного интеллектуального анализа медицинских данных. 16
1. Абдуманонов А.А., Алиев Р. Э., Карабаев М.К.ч, Хошимов В. Г. О проектировании медицинских баз данных и информационных систем для организации и управления лечебно-диагностических процессов // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт, вып. 10, № 1, 2016г., С. 45-53.
2. Власенко А.И. О моделях данных для медицинских информационных систем // Вестник Саратовского государственного технического университета, вып. 2, № 1, 2014г., С. 205-209.
3. Канева И. Ю. Технологии реализации интеллектуального анализа данных // European research, №2 (3), 2015г., С. 24-25.
4. Карасева Т.С. Решение задач медицинской диагностики методами интеллектуального анализа данных // Решетневские чтения, вып. 2, 3. 19, 2015, С. 46-47.
5. Лосев А. Г., Зенович А. В., Бочкарев О. А., Левшинский В. В. Интеллектуальный анализ многомерных термометрических данных в медицинской диагностике // Математическая физика и компьютерное моделирование, №5 (36), 2016г., С. 150-161.
6. Никонорова М.Л. «Интеллектуальный анализ медицинских данных с использованием кейсовой технологии» Врач и информационные технологии, №1, 2016г., С. 54-59.
7. Пиотровская К.Р., Тербушева Е.А. Интеллектуальный анализ данных и развитие научно-исследовательских компетенций бакалавров // Современные проблемы науки и образования. – 2017. – № 1. – [Электронная ссылка]. – Режим доступа: http://www.science-education.ru/ (дата обращения: 04.07.2019).
