Informacja

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

Wyszukujesz frazę "system wspomagania decyzji klinicznych" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Computer simulation of a medical diagnosing support process
Komputerowa symulacja procesu wspomagania diagnozowania medycznego
Autorzy:
Ameljańczyk, A.
Długosz, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209536.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
clinical decision support system
disease symptoms
risk factors
initial diagnosis
diagnosis
reliability
multicriteria optimization
similarity indicators
similarity relations
pattern recognition
system wspomagania decyzji klinicznych
symptomy chorobowe
czynniki ryzyka
diagnoza wstępna
wiarygodność diagnozy
optymalizacja wielokryterialna
wskaźniki podobieństwa
relacje podobieństwa
rozpoznawanie wzorców
Opis:
The paper presents the computer method of simulation for the process of determining the initial medical diagnosis and the method of examining the selected qualitative characteristics of obtained diagnoses. The presented Computer Medical Decisions Support System uses diagnostic conclusion method based on defining a similarity between the patient’s condition and diseases’ patterns contained in repository. The application allows simulation of the diagnostic process and examination of qualitative characteristics of this process, particularly: a reliability indicator of generated medical diagnosis with different test scenarios is presented. This computer program was built using NET Framework technology and supporting libraries.
W pracy przedstawiono metodę komputerowej symulacji procesu wspomagania ustalania wstępnej diagnozy medycznej oraz symulacyjną metodę badania charakterystyk jakościowych procesu diagnozowania medycznego. Przedstawiony Komputerowy System Wspomagania Diagnozowania Medycznego wykorzystuje metodę wnioskowania opartą na określaniu podobieństwa stanu zdrowia pacjenta dozorców jednostek chorobowych zawartych w repozytorium. Przedstawiona aplikacja pozwala na symulację procesu diagnostycznego i badanie cech jakościowych samego procesu w szczególności wiarygodności diagnostycznej generowanych diagnoz medycznych przy różnych scenariuszach badawczych. Program komputerowy wykorzystuje platformę NET Framework oraz dodatkowe biblioteki.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2013, 62, 2; 13-31
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie systemów wspomagania decyzji klinicznych w diagnozowaniu chorób rzadkich
Use of clinical decision support systems in diagnostic of rare diseases
Autorzy:
Jasłowska, P.
Jasłowski, M.
Jóźwiak, I. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/326450.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
system wspomagania decyzji klinicznych
system ekspertowy
diagnozowanie chorób rzadkich
clinical decision support system
expert system
diagnosis of rare diseases
Opis:
W artykule opisano zastosowanie systemów wspomagania decyzji klinicznych w diagnozowaniu chorób rzadkich oraz przedstawiono perspektywy rozwoju tych systemów. W odpowiedzi na zidentyfikowane problemy stawiania złych diagnoz chorób trudnych do zdiagnozowania, opisano charakterystykę systemów wspomagania decyzji klinicznych opierających się na analizie algorytmicznej wielowymiarowych danych pacjenta. Powszechne wdrożenie takich systemów w placówkach leczniczych pozwoliłoby na dostarczenie usługi dla szerokiego grona odbiorców, która potencjalnie może poprawić jakość stawianych diagnoz.
The paper presents the use of clinical decision support systems in diagnostic of rare diseases and describe developing of those systems. In answer to identified problem of making the wrong diagnosis of unprecedented in our latitude diseases, described a system based on algorithmic analysis of patient data. Widespread implementation of such systems in the health-care centers would allow the provision of services for a wide audience which will not only help in the daily work, but also will affect the quality of medical diagnoses.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2017, 102; 119-127
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
AI-supported reasoning in physiotherapy
Wnioskowanie w fizjoterapii wspierane sztuczną inteligencją
Autorzy:
Mikołajewski, Dariusz
Mikołajewska, Emilia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41203435.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
artificial intelligence
machine learning
clinical reasoning
clinical decision support system
interview
musculoskeletal pain disorders
physiotherapy
usability
recommender system
self-management
mHealth
sztuczna inteligencja
uczenie maszynowe
wnioskowanie kliniczne
system wspomagania decyzji klinicznych
wywiad
zaburzenia bólowe układu mięśniowo-szkieletowego
fizjoterapia
użyteczność
system rekomendacji
samokontrola
mZdrowie
Opis:
Artificial intelligence (AI)-based clinical reasoning support systems in physiotherapy, and in particular data-driven (machine learning) systems, can be useful in making and reviewing decisions regarding functional diagnosis and formulating/maintaining/modifying a rehabilitation programme. The aim of this article is to explore the extent to which the opportunities offered by AI-based systems for clinical reasoning in physiotherapy have been exploited and where the potential for their further stimulated development lies.
Systemy wspomagania wnioskowania klinicznego w fizjoterapii oparte na sztucznej inteligencji, a w szczególności na danych (uczenie maszynowe), mogą być przydatne w podejmowaniu i weryfikacji decyzji dotyczących diagnostyki funkcjonalnej ora formułowania/utrzymywania/modyfikowania programu rehabilitacji. Celem niniejszego artykułu jest zbadanie, w jakim stopniu możliwości oferowane przez systemy oparte na sztucznej inteligencji w zakresie rozumowania klinicznego w fizjoterapii zostały wykorzystane i gdzie leży potencjał ich dalszego stymulowanego rozwoju.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2024, 16, 2; 21-27
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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