Zastosowanie i ograniczenia technologii informacyjnych w diagnostyce medycznej

• Autorzy: Maciejewski M.

Warianty tytułu

UK

Застосування та обмеження інформаційних технологій в медичній діагностиці

EN

Information technology implementations and limitations in medical research

• Języki publikacji: PL UK

Abstrakty

PL

Artykuł zawiera przegląd zastosowań nowoczesnej technologii informacyjnej w medycynie i diagnostyce oraz wskazuje trudności na drodze postępującej informatyzacji wyżej wymienionych dziedzin . Do najczęściej stosowanych narzędzi informatycznych w służbie zdrowia należą bazy danych, narzędzia bazujące na algorytmach decyzyjnych i metodach przetwarzania danych. Do najważniejszych przeszkód w stosowaniu w/w metod zalicza się heterogeniczność danych medycznych, ich złożoność i konieczność interpretacji opisów słownych.

UK

Стаття містить огляд інформації про застосування сучасних інформаційних технологій у медицині та діагностиці, а також вказуються труднощі на шляху комп'ютеризації в вищезазначених областях. До найчастіше використовуваних інструментів у галузі охорони здоров'я відносяться бази даних, засоби які опираються на алгоритмах прийняття рішень і методах обробки даних. Найважливішими перешкодами під час застосування вищезазначених методів є багатозначність медичних даних, їх неоднорідність і необхідність інтерпретації вербальних описів.

EN

The article presents an overview of common uses of information technology in medicine and medical diagnostics, also pointing out major obstacles in the process of introducing information technology in the fields above. Information technology tools widely used in medicine include but are not limited to databases, decision algorithms and data processing and mining methods. Major obstacles include heterogeneity of medical data, their complexity and free text descriptions of procedures, diagnoses and interpretations of test results.

Słowa kluczowe

PL

dane medyczne; przetwarzanie danych; heterogeniczność; data mining

EN

medical data; data processing; heterogenity; data mining

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 1
• Strony: 66--72
• Opis fizyczny: Bibliogr. 22 poz., rys..

Twórcy

autor

Maciejewski M.

• Politechnika Lubelska, Instytut Elektroniki i Technik Informacyjnych

Bibliografia

• [1] Branson A., Hauer T., McClatchey R., Rouglin D., Shamdasani J.: A Data Model for Integrating Heterogeneous Medical Data in the Health-e-Child Project CCS Research Centre Stud Health Technol Inform, 2008.
• [2] Ciosa K.J., Moore G.W.: Uniqueness of medical data mining, Artificial Intelligence in Medicine 26, 2002, 1–24.
• [3] Hariz M., Adnan M., Husain W.: Data Mining for Medical Systems: A Review, Proceedings International Conference on Advances in Computer and Information Technology - ACIT 2012.
• [4] Healey M.P., Jacobson J.E.: Common Medical Diagnoses: An Algorithmic Approach, Saunders, 2006.
• [5] Miller M, Rabczenko D, Wojtyniak B.: Epidemiologia w zdrowiu publicznym, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, 1/2010.
• [6] Mitchell T.M.: Machine Learning McGraw-Hill, 2011.
• [7] Morris F. C.: Computer Medical Databases The First Six Decades (1950–2010), Springer, 2011.
• [8] Nguyen H.P., Kreinovich V.: Fuzzy Logic and its Applications in Medicine
• [9] Phuong N. H., Kreinovich V.: Fuzzy logic and its applications in medicine. Int. J. Med. Inform., 2001.
• [10] Salski A., Holsten B., Trepel M.: A fuzzy approach to ecological modelling and data analysis, Handbook of Ecological Modelling and Informatics, Wit Press, 01/2009.
• [11] Shortliffe, E.H., Cimino J. J.: Biomedical Informatics Computer Applications in Health Care and Biomedicine, Springer, 2014.
• [12] Tarski A.: Introduction to Logic and to theMethodology of Deductive Sciences,Courier Dover Publications, Oxford University Press, 1994.
• [13] Wojtusiak J.: Semantic Data Types in Machine Learning from Healthcare Data, Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), Florida, 2012.
• [14] Zadeh L.A.: Fuzzy sets, Information and Control, 1965.
• [15] http://guidetodatamining.com/
• [16] http://www.cdisc.org/
• [17] http://www.cdisc.org/system/files/all/article/image/jpeg/newdataset.jpg
• [18] http://www.hl7.org/
• [19] http://i.msdn.microsoft.com/dynimg/IC117351.gif
• [20] http://www.openehr.org/
• [21] http://www.openehr.org/files/what_is_openehr/multi_level_modelling.png
• [22] http://www.who.int/classifications/icd/en/