Ви є тут

Повышение эффективности принятия решений в распределенной системе на основе гибридного подхода в анализе данных

Автор: 
Мутина Елена Игоревна
Тип роботи: 
диссертация кандидата технических наук
Рік: 
2008
Артикул:
566430
179 грн
Додати в кошик

Вміст

Содержание
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕДИЦИНСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.
1.1. Распределенная система лечебнопрофилактического
учреждения.
1.1.1. Основные виды медицинских информационных систем.
1.1.2. Обзор номенклатуры информации, содержащейся в медицинских информационных системах.
1.2. Применение медицинских систем поддержки принятия решений
1.2.1. Система поддержки принятия решений как экспертная система продукционного типа.
1.2.1.1. Описание экспертной системы.
1.2.1.2. Модели представления знаний в экспертных системах
1.2.1.3. Режимы функционирования экспертных систем.
1.2.2. Использование хранилища данных для поддержки принятия решений.
1.2.2.1. Разновидности архитектуры гиперкубов
1.2.2.2. Конструкция хранилища данных
1.2.3. Математическая модель системы поддержки принятия решений основанная на использовании хранилища данных
1.2.4. Выбор системы управления базами данных для реализации хранилища данных
1.2.4.1. Сравнение и i v.
1.2.4.1.1. Основа для сравнения
1.2.4.1.2. Интеграция с Vi i и . .
1.2.4.1.3. Разработка приложений.
1.2.4.1.4. Гибкость развертывания
1.2.4.2. Обзордостоинствi v..,.
1.2.5. Недостатки современных систем поддержки принятия решений.
1.3. Основные направления улучшения медицинских информационных систем
1.4. Выводы по главе 1
ГЛАВА 2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ МЕДИЦИНСКИХ УЧРЕЖДЕНИЯХ.
2.1. Сравнение методов интеллектуального анализа данных.
2.1.1. Классификация задач интеллектуального анализа данных по
типам извлекаемой информации.
2.1.2. Классификация стадий интеллектуального анализа данных
2.1.2.1. Свободный поиск
2.1.2.2. Прогностическое моделирование
2.1.2.3. Анализ исключений
2.1.3. Классификация технологических методов интеллектуального анализа данных.
2.1.3.1. Непосредственное использование обучающих данных
2.1.3.2. Выявление и использование формализованных закономерностей.
2.1.3.2.1. Методы кросстабуляции.
2.1.3.2.2. Методы логической индукции.
2.1.3.2.3. Методы вывода уравнений
2.2. Критерии и обоснование выбора технологии обеспечения системы поддержки принятия решений
2.2.1. Взаимодополняемость оперативной аналитической обработки и интеллектуального анализа данных.
2.2.2. Выбор технологии интеллектуального анализа данных
2.2.3. Достоинства деревьев решений.
2.3. остроение математической модели деревьев решений для задач поддержки принятия решений
2.3.1. Общие понятия деревьев решений.
2.3.2. Характеристики деревьев решений.
2.3.3. Вычислительные методы
2.3.3.1. Выбор критерия точности прогноза.
2.3.3.1.1. Априорные вероятности.
2.3.3.1.2. Цена ошибки классификации.
2.3.3.1.3. Веса наблюдений.
2.3.3.2. Выбор типа ветвления
2.3.3.2.1. Дискриминантное одномерное ветвление
2.3.3.2.2. Дискриминантное многомерное ветвление по линейным комбинациям.
2.3.3.2.3. Полный перебор деревьев с одномерным ветвлением по методу iii i.
2.3.3.3. Определение момента прекращения ветвлений.
2.3.4. математический аппарат.
2.3.4.1. Бинарное представление дерева решений.
2.3.4.2. Функция оценки качества разбиения.
2.3.4.3. Правила разбиения.
2.3.4.4. Механизм отсечения дерева.
2.3.4.5. Выбор финального дерева.
2.3.4.6. Регрессия.
2.4. Методика построения деревьев решений на основе хранилища данных
2.5. Выводы по главе 2.
ГЛАВА 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЛЕЧЕБНОПРОФИЛАКТИЧЕСКОМ
УЧРЕЖДЕНИИ.
3.1. Формализация задачи управления лечебным процессом с применением системы поддержки принятия решений медицинским персоналом.
3.1.1. Основные задачи врачатерапевта лечебнопрофилактического учреждения
3.1.2. Организация диспансерной работы в лечебнопрофилактическом учреждении.
3.1.2.1. Общие принципы организации диспансеризации
3.1.2.2. Работа врачатерапевта по диспансеризации.
3.1.2.3. Документация по диспансеризации
3.1.2.4. Контроль эффективности диспансеризации больных
острыми и хроническими заболеваниями.
3.1.3. Задачи анализа применительно к работе врачатерапевта.
3.2. Выявление и определение информации, применяемой для построения деревьев решений.
3.2.1. Экспорт и импорт данных.
3.2.1.1. Методы переноса данных.
3.2.1.2. Репликация данных
3.2.1.3. Службы i vi.
3.2.2. Определение информации необходимой для разработанной системы поддержки принятия решений.
3.2.3. Структура системы поддержки принятия решений в медицинской информационной системе.
3.2.4. Логическая модель хранилища данных
3.3. Логическая модель дерева решений и ее физическая реализация
3.4. Выводы по главе 3
ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ ЛЕЧЕБНОПРОФИЛАКТИЧЕСКОГО УЧРЕЖДЕНИЯ
4.1. Построение и реализация клиентской и серверной частей системы поддержки принятия решений.
4.1.1. Применения клиентской части системы поддержки принятия решений в работе врачатерапевта
4.1.2. Применения серверной части системы поддержки принятия решений в работе врачатерапевта
4.2. Обоснование экономической эффективности разработанных методик и применения системы поддержки принятия решений в информационной системе медицинского учреждения.
4.2.1. Основной критерий экономической эффективности созданной
системы поддержки принятия решений.
4.2.2. Определение суммарных затрат на разработку программного продукта
4.2.2.1. Расчет затрат на заработную плату
4.2.2.2. Единый социальный налог.
4.2.2.3. Расходы на приобретение, содержание и эксплуатацию комплекса технических средств
4.2.2.4. Затраты на универсальное программное обеспечение
4.2.2.5. Затраты на мероприятия, связанные с правовой охраной разработанного программного продукта.
4.2.3. Расчет ориентировочной цены программного продукта
4.2.4. Определение показателей экономической эффективности использования разработанного программного продукта.
4.3. Выводы по главе 4
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ