Анализ процедуры словарного шкалирования в применении к массиву описаний клинических проявлений наследственных заболеваний. Обоснование валидности применяемой методологии. Анализ результатов ее применения в задачах интеллектуального поиска информации.
При низкой оригинальности работы "Словарное шкалирование в медицинской информатике: инженерия знаний и интеллектуальный анализ данных", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
СЛОВАРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ В МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАТИКЕ: ИНЖЕНЕРИЯ ЗНАНИЙ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В работе описывается экспериментальная процедура словарного шкалирования в применении к массиву описаний клинических проявлений наследственных заболеваний.Документ может иметь аннотацию - ассоциированный с ним список терминов из иерархического словаря MESH [Netlson et al., 2004]. Для ускорения поиска наиболее адекватного (очередного) термина для аннотации рассматриваемого документа предусмотрены: (а) поиск по текстовому образцу, (б) поиск в таксономии терминов, (в) поиск в списке «ближайших семантических соседей» выбранного термина. Составлена выборка из 27 историй болезни пациентов с наследственными болезнями обмена веществ, представленных в виде «документов» системы Медис. Следует отметить, что аннотированию подвергалось формальное описание болезни на основании документации, составляющей ее «историю», представляющее собой дефрагментированное образное представление внешнего вида пациента, в том виде, как оно сложилось в сознании специалистов, дополненное признаками, характеризующими поражение нервной системы, зрения, слуха и внутренних органов у детей. Многие из статей этой выборки посвящены описанию историй болезни пациентов, страдавших заболеваниями, включенными в настоящее исследование или близкими к ним.Анализ наследственных заболеваний с применением методов многомерной классификации и распознавания образов [Кобринский и др., 1975; Кобринский и др., 1976a; Кобринский и др., 1976b] продемонстрировал вклад различных признаков и возможность дифференциальной диагностики и идентификации новых случаев на основе близости к известным образцам, характерным для конкретных классов заболеваний, в том числе с определенным типом наследования. Из полученных результатов видно, что помимо основной цели исследования - построения и изучения формальных моделей экспертных знаний в исследуемой предметной области, методика позволяет решать и другие актуальные задачи поиска, обработки и представления информации при классификации и необходимости опознания неизвестных объектов.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
