התחברות

התחברות
x
או
x
הרשמה
x

או

קליק אחד ואתם מחוברים. מהיר .קל .מאובטח.

חדש בפורומים

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

אירועים קרובים

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

הדף שלנו בפייסבוק

ברוך הבא, אורח
שם משתמש: סיסמא: זכור אותי

דיון: הרצאה על גילוי מוקדם בעזרת DM, בכנס תו"נ 4-7 מרץ

הרצאה על גילוי מוקדם בעזרת DM, בכנס תו"נ 4-7 מרץ 7 years 3 months ago #7477

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 315
  • קרמה: 0
ניצול בסיס נתוני מטופלים לצורכי אבחון רפואי מוקדם, כנס תו"נ - מרצה: אדית אורי

הכנס מטעם לשכת המהנדסים ("ניהול אירועים קריטיים" מלון רויאל ביץ' 4-7.3.2012) דן במצבים שבהם המנהל נדרש לספק תגובה דחופה לשטח גיאוגראפי רחב.


נהוג לתכנן מערכות כאלה לפי דרישות זמני שיא, להקים מערך שמסוגל לתת תגובה ראשונית, ולערוך הסכמים עם גורמים שיכולים לגבות במקרה הצורך. הבעיה בפתרון זה, שהוא תלוי בקואורדינציה עם גופים חיצוניים וניצול המשאבים שלו קטן (רוב הזמן הם לא בשימוש, רק ממתינים לקריאה).

ההרצאה תעסוק באתגר של שימוש במידע הטמון במערכות הארגון כדי לתת התראה מוקדמת, לרופאים ולמקבלי החלטות במרכז רפואי.
הפתרון שמבוסס על DM מציע לבצע גילוי מוקדם ו'יישור' ככל שניתן של זמני השיא, ובכך להקטין את היקף המשאבים הנדרשים ולהגדיל את אחוז הניצול של צי האמבולנסים והמתקנים הרפואיים.


למה כל כך חשוב לקבל התראה מוקדמת?

ראשית, משום שגילוי מוקדם מאפשר כידוע, טיפולים מונעים ובכך - צמצום הבעיה ונזקיה.

שנית, היתרון הניהולי: ידיעה מראש מאפשרת התארגנות ותגובה משופרת, מורידה את הלחץ מזמני השיא, וחוסכת עלויות המשאבים המוגדלים שנדרשים כאשר מנסים לענות לקריאות מהשטח כפי שהן מתקבלות ללא התראה מוקדמת.

ושלישית, היתרון הסמוי, שלא מרבים לדבר עליו, השיך לרופאים ומקבלי ההחלטות, והוא - עזרה לצורכי מחקר ופיתוח.
נוסחות החיזוי של כריית נתונים, שמספקות את ההתראות, מכילות קשרים מענינים, כגון: הגדרות של אוכלוסיות בסיכון, גורמים משפיעים, טיפולים עדיפים, מגמות ועוד'.


באמצעות תכנות מתקדמות של כריית נתונים, ניתן למעשה, לנצל את המידע הרב שעומד לרשות מרכז רפואי, לצורך הפקת ידע מחקרי רב משמעות ובעל ערך.

חזון המרכז הרפואי שמצויד ב-DM חכם, מדבר אם כך על 3 סוגי תועלת במהלך אחד:
(א) שיפור מצב המטופלים,
(ב) ייעול ארגוני וקיצור זמני תגובה קריטיים,
(ג) תמיכה במחקר.


דוגמאות בכנס.


בברכה,
אדית
הבית של GT data mining

בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

תגובה:עלתה מצגת ההרצאה על גילוי מוקדם בעזרת DM 7 years 1 month ago #7584

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 315
  • קרמה: 0
המצגת מראה כיצד ניתן לאתר מוקדם מטופלים בסיכון, במטרה לאפשר מניעת הסיכון ותכנון סדיר של הפעולות הרפואיות הנחוצות. האתגר כאן הוא להצליח לאפין קבוצות סיכון ואינדיקטורים מוקדמים, בתוך מגוון גדול מאד של מצבי מחלה וגורמים אפשריים. הפתרון משתמש ביכולת של כריית נתונים GT ליצר קבוצות - clusters מדויקים ומאפינים מרובי-מישתנים, המאפשרים למרכז הרפואי לעקוב ולזהות מבעוד מועד הידרדרות בריאותית.

המצגת באתר אגודת מהנדסי תו"נ בלשכת המהנדסים:
www.engineers.org.il/Index.asp?ArticleID...tegoryID=3203&Page=1

בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.
מנהלים: Edith Ohri
זמן יצירת העמוד: 0.290 שניות

Microsoft

Oracle

IBM

Informatica

Sap

SAS

Qlikview

Cloudera

Machine Learning