Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "clinical data" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-10 z 16
Tytuł:
Construction of a medical corpus based on information extraction results
Autorzy:
Marciniak, M.
Mykowiecka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206379.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
corpus
semantic annotation
clinical data
information extraction
Opis:
The paper presents a method of automatic construction of a semantically annotated corpus using the results of a rulebased information extraction (IE) application. Construction of the corpus is based on using existing programs for text tokenization and morphological analysis and combining their results with domain related correction rules. We reuse the specialized IE system to obtain a corpus annotated on the semantic level. The texts included within the corpus are Polish free text clinical data. We present the documents - diabetic patients' discharge records, the structure of the corpus annotation and the methods for obtaining the annotations. Initial evaluations based on the results of manual verification of selected data subset are also presented. The corpus, once manually corrected, is designed to be used for developing supervised machine learning models for IE applications.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2011, 40, 2; 337-360
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multivariate statistical interpretation of clinical data of prolactinoma patients
Interpretacja statystyczna wielowymiarowych danych klinicznych pacjentów z prolaktynemią
Autorzy:
Georgieva-Nikolova, R.
Kamenov, Z.
Slavova, M.
Nikolov, M.
Simeonov, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/388163.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
prolactinoma
clinical data
data treatment
cluster analysis
principal components analysis
prolaktynemia
dane kliniczne
obróbka danych
analiza skupień
analiza głównych składowych
Opis:
This study reveals some specific relationships between the clinical parameters usually checked at prolactinoma patients allowing in such a way to optimize the monitoring procedure by selecting a reduced number of health status indicators. This is achieved by multivariate statistical interpretation of the parameter values where clusters of indicators with correlated (similar) response are proven. Additionally, four patterns of prolactinoma patients are found each one of them characterized by specific clinical indicators. This original information could be of use for better interpretation of the health status of the patients.
Przeprowadzone badania pacjentów z prolaktynemią wykazały istnienie pewnych zależnooeci pomiędzy parametrami klinicznymi, umożliwiających optymalizację procedur monitorowania stanu zdrowia za pomocą mniejszej liczby wskaźników. Taką optymalizację można osiągnąć dzięki interpretacji wartooeci parametrów za pomocą wielowymiarowych metod statystycznych, za pomocą których wykazano istnienie skorelowanych grup zmiennych wskaźnikowych. Dodatkowo stwierdzono istnienie czterech grup pacjentów z prolaktynemią, charakteryzujących się specyficznymi wskaźnikami klinicznymi. Informacje te mogą być wykorzystane do lepszej oceny stanu zdrowia pacjentów.
Źródło:
Ecological Chemistry and Engineering. A; 2013, 20, 4-5; 585-594
1898-6188
2084-4530
Pojawia się w:
Ecological Chemistry and Engineering. A
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of Data Based on Clinical Aspects Implementing Meta-Heuristic Approach: A Case Study
Analiza danych dotyczących aspektów klinicznych z wykorzystaniem podejścia metaheurystycznego: studium przypadku
Autorzy:
Mishra, Jyoti Prakash
Mishra, Sambit Kumar
Pólkowski, Zdzisław
Borah, Samarjeet
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2085482.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
clinical data
deployed sensor
virtual machine
swarm
processing elements
dane kliniczne
wykorzystane czujniki
wirtualna maszyna
rój
element przetwarzający
Opis:
The application of information technology, particularly in health science in the present situation, is provisioned with intelligent applications along with automation to minimize the associated cost and enhancement of the facilities. Although the experimentation associated with the microorganisms may be a part of pathological aspects, it cannot be constrained at one specific location. Yet again, the same may be diversified widely in large geographical locations based on applications and utilities. The inclusion of computational intelligence along with complete advanced technical support is very necessary to overcome these difficulties and support the linked base stations for archiving optimum signals through the deployed sensors. In short, sensors can be used to translate the parametric values of accumulated data into signals which can also be analyzed and monitored. In this work, a specific meta-heuristic technique is implemented, focusing on the accumulation of sensors and the response time for accumulation of data.
Zastosowanie technologii informatycznych, szczególnie w naukach o zdrowiu w obecnej sytuacji, bazuje na inteligentnych aplikacjach wraz z automatyzacją w celu zminimalizowania związanych z tym kosztów i ulepszenia służby zdrowia. Chociaż eksperymenty związane z mikroorganizmami mogą być częścią zagadnień patologicznych, nie można ich ograniczać do jednej konkretnej lokalizacji. Wykorzystanie narzędzi i aplikacji na szerszym obszarze geograficznym może być bardzo zróżnicowane. Zastosowanie inteligencji obliczeniowej wraz z pełnym zaawansowanym wsparciem technicznym wydaje się konieczne, aby przezwyciężyć trudności i wspierać połączone stacje bazowe w celu archiwizacji optymalnych sygnałów za pomocą rozmieszczonych czujników. Czujniki zatem mogą służyć do przekształcania wartości parametrycznych zgromadzonych danych na sygnały, które można również analizować i monitorować. W artykule zaimplementowano specyficzną technikę metaheurystyczną skupiającą się na akumulacji czujników i czasie odpowiedzi na akumulację danych.
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2021, 4; 25-36
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fusion of clinical data: A case study to predict the type of treatment of bone fractures
Autorzy:
Haq, Anam
Wilk, Szymon
Abelló, Alberto
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330674.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
clinical data
data fusion
combination of data
combination of interpretation
prediction model
decision support
dane kliniczne
fuzja danych
łączenie danych
model predykcyjny
wspomaganie decyzji
Opis:
A prominent characteristic of clinical data is their heterogeneity—such data include structured examination records and laboratory results, unstructured clinical notes, raw and tagged images, and genomic data. This heterogeneity poses a formidable challenge while constructing diagnostic and therapeutic decision models that are currently based on single modalities and are not able to use data in different formats and structures. This limitation may be addressed using data fusion methods. In this paper, we describe a case study where we aimed at developing data fusion models that resulted in various therapeutic decision models for predicting the type of treatment (surgical vs. non-surgical) for patients with bone fractures. We considered six different approaches to integrate clinical data: one fusion model based on combination of data (COD) and five models based on combination of interpretation (COI). Experimental results showed that the decision model constructed following COI fusion models is more accurate than decision models employing COD. Moreover, statistical analysis using the one-way ANOVA test revealed that there were two groups of constructed decision models, each containing the set of three different models. The results highlighted that the behavior of models within a group can be similar, although it may vary between different groups.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 1; 51-67
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Medical text data anonymization
Autorzy:
Marciniak, M.
Mykowiecka, A.
Rychlik, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333126.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
dane tekstowe kliniczne
naturalne przetwarzanie tekstu
clinical text data
data de-identification
natural text processing
Opis:
The paper discusses a program for removing patient identification information from hospital discharge documents in order to make them available for scientific research e.g. information extraction system designing. The presented method allows de–anonymization of documents using a key–code file that is created on the basis of a patient‘s surname, forename and date of birth. Problems of normalization of crucial data used in the key–code file creation are presented.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 83-88
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Epidemiology of non-invasive aspergillosis of the maxillary sinuses - clinical data from the Maxillofacial Surgery Clinic of the Medical University in Lublin, Poland, 2005-2014
Autorzy:
Gaweda, A.
Wojciechowicz, J.
Barszczewski, G.
Tomaszewski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/3258.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Instytut Medycyny Wsi
Tematy:
epidemiology
non-invasive aspergillosis
aspergillosis
chronic sinusitis
maxillary sinus
clinical data
Maxillofacial Surgery Clinic
Medical University of Lublin
Polska
2005-2014 period
pathology
therapy
Opis:
Fungi are organisms which occur in the human environment. One of the potential pathogenic fungi is Aspergillus which belongs to mould, and is an etiological factor of non-invasive fungal paranasal sinusitis. Objective. Epidemiological analysis of aspergillosis of the maxillary sinuses. Material and methods. Retrospective analysis of the medical histories of 41 patients treated in the Maxillofacial Surgery Department of Medical University in Lublin, Poland between 2005–2014 due to non-invasive aspergillus maxillary sinusitis. The patients’ gender, age, and etiopathogenesis of the condition with signs and symptoms, and methods of treatment were analysed. Histological examination was crucial in the final diagnosis. Results. The majority of the patients constituted women aged 29–72. The most common complaints were suborbital pain, rhinorrhoea and impaired nasal ventilation. All the patients were treated surgically, and pharmacologically with Fluconazole. Conclusion. Fungal maxillary sinusitis should be taken into account in every case of chronic maxillary sinusitis resistant to standard treatment. Women are more susceptible to Aspergillosis, and the risk factors for the disease are endodontic treatment of the maxillary teeth and fistula antro-oralis post extractionem. Surgical treatment sometimes should be complemented by pharmacological antimycotic treatment.
Źródło:
Journal of Pre-Clinical and Clinical Research; 2014, 08, 2
1898-2395
Pojawia się w:
Journal of Pre-Clinical and Clinical Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
PROFILING IN THE RECRUITMENT OF SUBJECTS FOR CLINICAL TRIALS IN THE LIGHT OF GDPR
Profilowanie w rekrutacji do badań klinicznych w świetle RODO
Autorzy:
Domagała, Natalia
Oręziak, Bartłomiej
Świerczyński, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2096562.pdf
Data publikacji:
2020-07-30
Wydawca:
Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie
Tematy:
clinical trials; personal data; profling; recruitment; GDPR.
badania kliniczne; dane osobowe; proflowanie, rekrutacja; RODO.
Opis:
Highly specialized methods of selecting participants for clinical trials have been in use for a long time in the medical sciences. An example is offered by oncological pre-profling, which involves the use of genetic biomarkers for a preliminary identification of oncological patients for clinical trials. We should expect further developments in this area, due to the rapid progress being made in e-health technologies and patients’ growing use of mobile applications. Failure to use new technologies in recruitment could even lead to failure in carrying out a clinical trial due to a shortage of participants. This issue is particularly important due to the regulatory framework for profiling adopted under GDPR (the General Data Protection Regulation). GDPR is of crucial importance for the R&D activities pursued by the pharmaceutical industry and in personalized medicine, and one of the biggest challenges is the practical application of its rules in profiling activities. Te same applies to the use of data obtained during clinical trials at the stage when the medical product is about to be launched on the market. The aim of this paper is to present the GDPR rules to facilitate the use of profiling tools for the recruitment of participants for clinical trials. It includes a proposal for the amendment of the EU pharmaceutical law to introduce statutory grounds for profiling.
W naukach medycznych od dawna stosowane są wysoce wyspecjalizowane metody selekcji uczestników do badań klinicznych. Przykładem jest pre-profilowanie onkologiczne polegające na wykorzystaniu biomarkerów genetycznych do wstępnej identyfikacji pacjentów onkologicznych do badań klinicznych. Należy spodziewać się dalszych działań w tym obszarze, ze względu na dynamicznie rozwijające się technologie w dziedzinie e-zdrowia i większe wykorzystanie mobilnych aplikacji pacjentów. Brak zastosowania nowych technologii w rekrutacji może nawet doprowadzić do niepowodzenia w realizacji badania klinicznego z powodu niewystarczającej liczby uczestników. Kwestia profilowania do badań klinicznych jest ważna ze względu na ramy regulacyjne dotyczące profilowania przyjęte na mocy ogólnego rozporządzenia o ochronie danych („RODO”). Celem artykułu jest określenie zasad RODO, które ułatwiają korzystanie z narzędzi profilowania w celu rekrutacji uczestników do badań klinicznych. W artykule zaproponowano zmiany unijnego prawa farmaceutycznego w celu wprowadzenia ustawowych podstaw profilowania.
Źródło:
Zeszyty Prawnicze; 2020, 20, 2; 265-280
2353-8139
Pojawia się w:
Zeszyty Prawnicze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Grupowanie trajektorii w analizie wyników badań klinicznych
Clustering trajectories in clinical researches
Autorzy:
Mazurek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/404019.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
Tematy:
uczenie maszynowe
grupowanie trajektorii
algorytmy grupowania
analiza wyników badań klinicznych
statystyka
machine learning
trajectories clustering
clustering algorithms
clinical trials data analysis
statistics
Opis:
Wyniki badań klinicznych mogą tworzyć wielowymiarowe szeregi czasowe, które opisują zmiany w czasie istotnych parametrów opisujących stan zdrowia i kondycję pacjenta. Analiza tego typu danych polega na wyodrębnieniu typowych przebiegów - trajektorii w procesie analizy skupień. Klasteryzacja szeregów medycznych wiąże się z transformacją danych wejściowych: regularyzacją szeregu czasowego, uzupełnieniem brakujących danych, standaryzacją zmiennych. W dalszej kolejności należy dobrać liczbę skupień oraz wykonać grupowanie metodą k-średnich, DTW, PDC lub inną. Te algorytmy są dostępne w otwartych środowiskach obliczeń statystycznych, jednak aby ułatwić analitykom ich zastosowanie, został zbudowany pakiet medclust, który dostarcza wysokopoziomowych procedur, domyślnie sparametryzowanych do wyszukiwania skupień.
Clinical researches often involves measuring time-varying parameters of body condition, which forms multidimensional time-series. Typical, representative trajectories can be extracted with clustering algorithms. In order to apply clustering algorithms, raw data has to be preprocessed and this includes regularization of time series, imputation of missing values, values standardization. Next, one of time-series clustering can be applied: Dynamic Time Warping or Permutation Distribution Clustering. These algorithms are already available in open environments for statistical computing like R. In order to facilitate application of the clustering algorithms to the clinical reasarch data, new R package medclust was implemented. It provides analysts with ready-to-use high-level procedures with predefined set of parameters values to analyze clinical trajectories data.
Źródło:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2016, 7, 1-2; 15-24
2081-6154
Pojawia się w:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
From business to clinical trials: a systematic review of the literature on fraud detection methods to be used in central statistical monitoring
Autorzy:
Fronc, Maciej
Jakubczyk, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2176605.pdf
Data publikacji:
2023-02-28
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
fraud detection
clinical trials
finance
data mining
big data
Opis:
Data-driven decisions can be suboptimal when the data are distorted by fraudulent behaviour. Fraud is a common occurrence in finance or other related industries, where large datasets are handled and motivation for financial gain may be high. In order to detect and the prevent fraud, quantitative methods are used. Fraud, however, is also committed in other circumstances, e.g. during clinical trials. The article aims to verify which analytical fraud-detection methods used in finance may be adopted in the field of clinical trials. We systematically reviewed papers published over the last five years in two databases (Scopus and the Web of Science) in the field of economics, finance, management and business in general. We considered a broad scope of data mining techniques including artificial intelligence algorithms. As a result, 37 quantitative methods were identified with the potential of being fit for application in clinical trials. The methods were grouped into three categories: pre-processing techniques, supervised learning and unsupervised learning. Our findings may enhance the future use of fraud-detection methods in clinical trials.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2022, 69, 3; 1-22
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Ontological Framework for Representing Clinical Knowledge in Decision Support Systems
Autorzy:
Iannaccone, M.
Esposito, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/307826.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
Clinical Practice Guidelines
decision support systems
ontology
Rules
Unstructured Data
Opis:
In the last decades, clinical evidence and expert consensus have been encoded into advanced Decision Support Systems (DSSs) in order to promote a better integration into the clinical workflow and facilitate the automatic provision of patient specific advice at the time and place where decisions are made. However, clinical knowledge, typically expressed as unstructured and free text guidelines, requires to be encoded into a computer interpretable form suitable for being interpreted and processed by DSSs. For this reason, this paper proposes an ontological framework, which enables the encoding of clinical guidelines from text to a formal representation, in order to allow querying, advanced reasoning and management in a well defined and rigorous way. In particular, it jointly manages declarative and procedural aspects of a standards based verifiable guideline model, named GLM-CDS (GuideLine Model for Clinical Decision Support), and expresses reasoning tasks that exploit such a represented knowledge in order to formalize integrity constraints, business rules and complex inference rules.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2014, 1; 77-83
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-10 z 16

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies