Wykrywanie wzorców zachowań pacjentów w stabilnej chorobie wieńcowej

Speaker(s)

Sylwia Buregwa-Czuma, Jan Bazan oraz Przemysław Pardel

Seminar

Research Seminar of the Logic Group: Approximate reasoning in data mining

---

Referat ma na celu omówienie stanu prac, których finalnym
celem jest skonstruowanie klasyfikatorów złożonych pozwalających na
wykrywanie zmian wzorców zachowań obiektów zmieniających się w czasie.
Na razie rozwijane są metody wykrywania wzorców zachowania z danych przy
wykorzystaniu wiedzy dziedzinowej.  Jest to konieczny etap zanim będzie
można zastosować metody wykrywania zmian wzorców zachowania. Ponieważ
opisywane badania są weryfikowane w zastosowaniach medycznych
dotyczących wspomagania diagnostyki medycznej,  na potrzeby referatu
przez wspomniany wyżej obiekt złożony będziemy rozumieli pacjenta.
Wzorce zachowania to zatem pojęcia opisujące zachowanie pacjenta
(specyficzne zmiany stanu pacjenta) zaobserwowane w pewnym okresie. Na
przykład wzorcem zachowania może być  "stabilne zachowanie pacjenta
podczas intensywnej terapii", "zachowanie pacjenta zwiastujące rychły
zawal serca lub utratę życia", "zachowanie pacjenta związane z pozytywna
reakcją na podany lek" itd. Dla ilustracji omawianych metod,
przeprowadzane są eksperymenty na danych medycznych zebranych podczas
badania EKG metoda Holtera pacjentów cierpiących na stabilną chorobę
wieńcowa . Dane zostały pozyskane z II Katedry Chorób Wewnętrznych
Colegium Medicum Uniwersytetu Jagiellońskiego. Podczas referatu krótko
omówię te dane. Dla celów komputerowej obróbki wspominanych wyżej danych
wykonano hurtownie danych bazującą na systemie ICE, która także będzie
omówiona podczas referatu.  Wykrycie wzorców zachowania jest możliwe na
podstawie dialogu z ekspertem dziedzinowym (zastosowanie tego typu
wykrywania wzorców zachowania wielokrotnie poruszałem podczas
wcześniejszych referatów)  lub metod wykrywających wzorce zachowania
automatycznie z danych. W referacie przedstawię propozycje jednej z
metod automatycznych wykrywania wzorców zachowania oparta na grupowaniu
pacjentów w oparciu o ontologie zaproponowaną przez eksperta. Na koniec
bardzo ogólnie przedstawię docelową metodę wykrywania zmian wzorców
zachowania.

---