| 000 | 06986nlm1a2200409 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 640050 | ||
| 005 | 20231030040339.0 | ||
| 035 | _a(RuTPU)RU\TPU\network\4580 | ||
| 090 | _a640050 | ||
| 100 | _a20150408a2015 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 |
_arus _drus _deng |
|
| 102 | _aRU | ||
| 135 | _adrcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | _ai | |
| 182 | 0 | _ab | |
| 200 | 1 |
_aПрименение методов DATA MINING для выявления скрытых закономерностей в задачах анализа медицинских данных _dUsing DATA MINING for revealing hidden regularities in the task of analyzing medical data _fО. В. Марухина, Е. Е. Мокина, О. Г. Берестнева |
|
| 203 |
_aТекст _cэлектронный |
||
| 225 | 1 | _aТехнические науки | |
| 300 | _aЗаглавие с экрана | ||
| 320 | _a[Библиогр.: с. 113 (5 назв.)] | ||
| 330 | _aВ настоящее время ожирение является одним из самых распространенных хронических заболеваний,по данным Всемирной организации здравоохранения (World Health Organization) к началу XXI века избы-точную массу имело около 30 % населения планеты. В том числе, ожирение у детей и подростков являетсяодной из актуальных проблем современного здравоохранения. Детское ожирение является фактором, обуславливающим более высокую вероятность ожирения, преждевременной смерти и инвалидности во взрос-лом возрасте. Накопленные в архивах медицинские данные актуальны для изучения механизмов ожирениясреди детского населения, поскольку содержат огромный запас информации, сведений о различных случаяхзаболеваний, ходе и тяжести лечения, значения разнообразных клинических и лабораторных показателей.По результатам диспансеризации в Томской области каждый 15-й ребенок страдает ожирением. Решениемпроблемы заболевания ожирением может являться анализ клинико-лабораторных показателей, отражающихсостояние и клиническую картину детей и нахождение закономерностей, помогающих корректировать лече-ние. В статье рассмотрены вопросы применения методов Data Mining в задачах медицинских исследований.Рассмотрено применение кластер-анализа в задаче выявления закономерностей (определение групп детей,имеющих схожий результат лечения) после проведения лечения. Полученный результат даст возможностьправильно выбрать процедуру лечения для вновь поступивших пациентов. | ||
| 330 | _aCurrently, obesity is one of the most common chronic diseases, according to the World Health Organization (WorldHealth Organization) to the beginning of the XXI century overweight had about 30 % of the world population. In particular,obesity in children and adolescents is one of the urgent problems of modern health care. Childhood obesity is afactor that contributes to a higher likelihood of obesity, premature death and disability in adulthood. Accumulated in the archives of medical data relevant to the study of the mechanisms of obesity among children, because they contain a huge stock of information, information about various cases of diseases, the course and severity of the treatment, the values of a variety of clinical and laboratory parameters. According to the results of the clinical examination in the Tomsk region every 15 children is obese. Solution to the problem of the disease of obesity may be the analysis of clinical and laboratoryparameters, refl ecting the state and the clinical picture of children and fi nding regularities to help adjust the treatment. Thearticle discusses the use of Data Mining methods in problems of medical research. The application of cluster analysis toidentify patterns of problem (defi nition of groups of children with similar results of treatment) after treatment. This resultwill provide an opportunity to choose the right procedure for the treatment of newly admitted patients. | ||
| 461 |
_tФундаментальные исследования _d2003- |
||
| 463 |
_t№ 4 _v[С. 28-31] _d2015 |
||
| 510 | 1 |
_aUsing DATA MINING for revealing hidden regularities in the task of analyzing medical data _zeng |
|
| 610 | 1 | _aэлектронный ресурс | |
| 610 | 1 | _aтруды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | _aмногомерные данные | |
| 610 | 1 | _aData mining | |
| 610 | 1 | _aскрытые закономерности | |
| 700 | 1 |
_aМарухина _bО. В. _cспециалист в области оценки качества образования _cдоцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук _f1974- _gОльга Владимировна _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\25935 |
|
| 701 | 1 |
_aМокина _bЕ. Е. _cспециалист в области информатики и вычислительной техники _cстарший преподаватель Томского политехнического университета _f1978- _gЕлена Евгеньевна _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\26572 |
|
| 701 | 1 |
_aБерестнева _bО. Г. _cспециалист в области информатики и вычислительной техники _cпрофессор Томского политехнического университета, доктор технических наук _f1953- _gОльга Григорьевна _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\24545 |
|
| 712 | 0 | 2 |
_aНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) _bИнститут кибернетики (ИК) _bКафедра оптимизации систем управления (ОСУ) _h127 _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\18702 |
| 801 | 2 |
_aRU _b63413507 _c20150408 _gRCR |
|
| 856 | 4 | _uhttp://www.rae.ru/fs/631-r37131/ | |
| 942 | _cCF | ||