Статьи с темой: «анализ данных»
-
2018 № 3 Совершенствование методики скрининга для определения принадлежности к группе риска по последствиям употребления алкоголя с применением информационных технологий и математического моделирования
Скрининговые исследования актуальны для обследования больших групп населения с целью выделения групп риска. В ходе исследования проанализировано несколько тестов, достаточно широко представленных в литературе и применяемых на практике для определения принадлежности к группе риска по последствиям употребления алкоголя: AUDIT, БАСТ, ПАТ, MAST и CAGE. Наиболее детально был исследован тест AUDIT. Про- веден сравнительный анализ эффективности работы традиционного теста AUDIT и его компьютерной реализации, в основе которой заложена математическая модель, основанная на использовании нечетких множеств. Такой подход позволяет учесть степень согласованности ответов, повысить объективность результата и гибкость при конструировании нового теста, когда еще не имеется достаточно реальных данных, повышает точность проверки качества разработанного теста и определения порогового значения.
-
2013 № 2 Реализация интеллектуальной информационной системы для управления сетью лечебных учреждений.
В данной статье приведена реализация интеллектуальной информационной системы центра управления здравоохранением. Сформированы схема системы и реляционная модель обработки данных: проведены первичный анализ информационных потребностей пользователей и формирование исходных сущностей. Разработан коммуникационный модуль, который позволяет осуществлять импорт данных из МИС. Разработанные модели, алгоритмы и технологии созданной системы применены для организации обработки данных в МЛМПУ «Больница № 2», г. Томск.
-
2011 № 6 Анализ данных медицинских регистров
Статья посвящена проблеме анализа данных в медицинских регистрах. Приводится возможный способ анализа данных медицинских регистров на основе расчетов с заранее известными причинно-следственными результатами. Совокупность подобных точечных расчетов в достаточной степени захватывает все информационное пространство и позволяет провести эффективную оценку массива данных.