Simulation of medical data as a way of speeding up development of algorithms for a system for estimation of patient's health

• Autorzy: Wenerski M. , Tylman W. , Napieralski A. , Trafidło T. , Waszyrowski T. , Tomala R. , Marciniak P. , Kotas R. , Kamiński M. , Kulesza Z.

Warianty tytułu

PL

Symulacja danych medycznych jako sposób przyspieszenia rozwoju algorytmów systemu oceny stanu pacjenta

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper presents decision support system for estimation of patient's general state, with particular stress laid on cardiovascular and pulmonary diseases. It works in conjunction with a standard medical monitor, which provides asset of input signals (for development stage signals are also simulated). The signals are preprocessed and analysed by a set of algorithms, the core of which is based on Bayesian networks. As an output the system should give information about detected problems, eventual future threats, possible causes and suggestions for further treatment.

PL

W artykule przedstawiono system wspomagania decyzji odnośnie do oceny stanu ogólnego pacjenta, ze szczególnym naciskiem położonym na choroby układu krążenia i układu oddechowego. Działanie tego systemu jest oparte na danych wejściowych ze standardowego monitora funkcji życiowych (w fazie rozwoju algorytmów dane są również symulowane). Sygnały są przetwarzane i analizowane za pomocą algorytmów opartych, przede wszystkim, na sieciach Bayesa. System na wyjściu powinien generować informację na temat wykrytych problemów, przyszłych zagrożeń, przyczyn pogorszenia zdrowia i propozycji dalszego leczenia.

Słowa kluczowe

EN

cardiovascular diseases; hospital treatment; decision support system; artificial intelligence; MEWS

PL

choroba układu krążenia; hospitalizacja; system wspomagania decyzji; sztuczna inteligencja; MEWS

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2014
• Tom: z. 74
• Strony: 631--639
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz.

Twórcy

autor

Wenerski M.

• Łódź University of Technology, Department of Microelectronics and Computer Science, ul. Wolczańska 221/223, 90-924 Łódź, Poland

autor

Tylman W.

• Łódź University of Technology, Department of Microelectronics and Computer Science, ul. Wolczańska 221/223, 90-924 Łódź, Poland

autor

Napieralski A.

• Łódź University of Technology, Department of Microelectronics and Computer Science, ul. Wolczańska 221/223, 90-924 Łódź, Poland

autor

Trafidło T.

• Norbert Barlicki University Clinical Hospital No. 1 in Łódź, ul. Kopcińskiego 22, 90-153 Łódź, Poland

autor

Waszyrowski T.

• Norbert Barlicki University Clinical Hospital No. 1 in Łódź, ul. Kopcińskiego 22, 90-153 Łódź, Poland

autor

Tomala R.

• Łódź University of Technology, Department of Microelectronics and Computer Science, ul. Wolczańska 221/223, 90-924 Łódź, Poland

autor

Marciniak P.

• Łódź University of Technology, Department of Microelectronics and Computer Science, ul. Wolczańska 221/223, 90-924 Łódź, Poland

autor

Kotas R.

• Łódź University of Technology, Department of Microelectronics and Computer Science, ul. Wolczańska 221/223, 90-924 Łódź, Poland

autor

Kamiński M.

• Łódź University of Technology, Department of Microelectronics and Computer Science, ul. Wolczańska 221/223, 90-924 Łódź, Poland

autor

Kulesza Z.

• Łódź University of Technology, Department of Microelectronics and Computer Science, ul. Wolczańska 221/223, 90-924 Łódź, Poland

Bibliografia

• 1. Bright T.J., Wong A., Dhurjati R., Bristow E., Bastian L., et al.: Effect of clinical decision-support systems: a systematic review. Ann. Intern. Med. 157(1), 2012, p. 29-43.
• 2. Burch V.C., Tarr G., Morroni C.: Modified early warning score predicts the need for hospital admission and inhospital mortality. Emerg. Med. J. 25, 2008, p. 674-678.
• 3. Farooq K., Hussain A., Leslie S., Eckl C., Slack W.: Ontology-driven cardiovascular decision support system. Proceedings of the 5th International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare, 2011, p. 283-286.
• 4. Kong G., Xu D.-L., Body R., Yang J.-B., Mackway-Jones K., Carley S.: A belief rule-based decision support system for clinical risk assessment of cardiac chest pain. European Journal of Operational Research 219(3), 2012, p. 564-573.
• 5. Mendis S., Puska P., Norrving B. (eds.): Global Atlas on cardiovascular disease prevention and control. WHO, 2011.
• 6. Piazza G., Goldhaber S.Z.: Computerized Decision Support for the Cardiovascular Clinician: Applications for Venous Thromboembolism Prevention and Beyond. Circulation 120(12), 2009, p. 1133-1137.
• 7. Tsipouras M.G., Exarchos T.P., Fotiadis D.I., Bechlioulis A.: Decision Support Systems for Cardiovascular Diseases Based on Data Mining and Fuzzy Modelling. Strategic Information Systems: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. IGI Global, Hershey 2010, p. 1520-1530.
• 8. Guide to Community Preventive Services. Cardiovascular disease prevention and control: clinical decision-support systems (CDSS), http://www.thecommunityguide.org/cvd/CDSS.html, accessed 22 April 2014.
• 9. The GeNIe (Graphical Network Interface) software package website, http://genie.sis.pitt.edu/, accessed 11 March 2014.