Sammanfattning av kliniska data Mining Services

Kliniska data kan erhållas från olika källor, såsom fil medicinsk transkription och elektroniska journaler (EMR). Kan vi få en ny klinisk databas som stora mängder patientinformation och medicinska tillstånd med hjälp av dessa två källor ackumuleras? Relationer och mönster i dessa data kan ge ny medicinsk kunskap. Omdömen

Vikten av kliniska data Mining Omdömen

1. Under 2010 mer än 30 miljoner människor behandlas för dödliga sjukdomar. Cancer och hjärtsjukdomar är få. Identifiering av tidiga tecken på cancer och hjärtsjukdomar är möjligt och kan rädda tusentals liv. Analys av en databas med tusentals patienter kan ge värdefull information om möjliga orsaker, natur progression, osv, kan hjälpa system som skulle identifiera sjukdomen vid första tecken på åtgärder för att utveckla leder till snabb behandling och förebyggande metoder.

2. Varje år utfärdade nya riktlinjer för användning och dosering av olika läkemedel. Ibland riktlinjer ger ett antal läkemedel som används i kombination kan ge biverkningar. Det senaste exemplet på detta:

8 JUNI 2011, FDA kom ut med nya riktlinjer för användning av simvastatin, i synnerhet specifika kombinationer av läkemedel som nu definieras som "cons" till varje dos av . simvastatin

Med hjälp av denna kunskap, vi patienter som tar dessa läkemedel oense Omdömen

Klinisk inställning till data mining. Omdömen

De data mining processen är indelad i fyra faser: i) insamling av information ii) före behandling iii) Dataanalys iv) Tillämpning av kunskaper Omdömen klinisk Data Mining Omdömen

1. Datainsamling: kliniska data hos en patient lagras i två olika format. i) Medicinsk Transkription fil (innehållande 25-30% av information) ii), DME (i 75-80% av information). I denna fas, varje patient information om filen transkriberas och EMR kartläggas. Omdömen

2. Förbehandling: För en exakt makt analysator, är indatadokumentet Clinical Document Architecture (CDA) den. Så i förbehandlingsingångs dokument kommer att konverteras till CDA-format. Omdömen

3. Dataanalys: förbearbetade data analyseras i ett strukturerat format unik. Här är negationen, SNOMED koder, Rx Norm koder, ICD-9-koder, mätningar; doser av mediciner, allergier och rökning upptäcks. Omdömen

4. KT: Användningen av denna kunskap, har vi en ny databas, och söka i databasen kan vara användbar i medicinsk forskning och förbättra hälsan hos patienten
processen för systematiskt och automatiskt vara.. I denna studie, en "ram för uppgifts preparat som kallas" modell för databeredning. I den föreslagna modellen, data från källdata till ett plant bord verifieringsspecialist, en datamängd kan göras lämpliga för vidare lärande maskin.

validering av den föreslagna modellen, ett antal experiment. , Maskininlärning, prestanda, mottagare kurvan med hjälp av området till den kliniska relevansen av de utvalda variabler bedöms av läkare för att utvärdera två typer av mätningar utvärderades som resultatindikatorer.

Resultaten visar betydande prestandaförbättringar i vart och ett av de tre principer förbehandlings behandling, indikeras av båda typerna till rätt data och heuristiska regler för att vägleda arbetet kan bidra till att minska efterfrågan, och därmed göra det möjligt att utveckla. < . br>