Дисертації з теми "Personalized medicine support systems"
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Cheng, Chih-Wen. "Development of integrated informatics analytics for improved evidence-based, personalized, and predictive health." Diss., Georgia Institute of Technology, 2015. http://hdl.handle.net/1853/54872.
Повний текст джерелаJacobson, Timothy. "A Trans-Dimensional View of Drug Resistance Evolution in Multiple Myeloma Patients." Scholar Commons, 2016. http://scholarcommons.usf.edu/etd/6099.
Повний текст джерелаDouali, Nassim. "Conception et évaluation des méthodes et des systèmes d'aide a la décision pour une médecine personnalisée." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066083.
Повний текст джерелаSeveral studies have tried to find ways to reduce medical and adverse drug errors:The evidence-based medicine, personalized medicine and clinical decision support systems. Many recommandations are developped periodically to improve a best practices. These recommendations are considered effective tools to bridge between medical practitioners and practice of scientific evidence. The use of the Clinical Practice Guidelines has a limited impact on clinical practice. Several studies showed that the computerization of these guides by integrating them into the clinical workflow improves adherence of physicians to these recommendations.One of the aims of improving care and reducing adverse effects of patients is personalizing care. This customization requires the use of all the information (clinical, biological, genetic, radiological, social..) to characterize the profile of the patient.We have developed a method of hybrid reasoning "Case Based Fuzzy CognitiveMaps" able to use knowledge and heterogeneous data. The implementation of themethod was made with semantic web technologies. We have developed an open source environment for modeling and formalization of medical knowledge.We validated the method with several studies in the field of urinary tract infections,but also in other areas (respiratory, nonalcoholic fatty liver disease, gestational diabetes..). The integration of genetic, clinical and laboratory data have allowed us to improve the prediction of certain diseases (NASH)
Banwell, Linda M. "PLUS : a system architecture for Personalized Library User Support." Thesis, University of Exeter, 1992. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.359596.
Повний текст джерелаRico-Fontalvo, Florentino Antonio. "A Decision Support Model for Personalized Cancer Treatment." Scholar Commons, 2014. https://scholarcommons.usf.edu/etd/5621.
Повний текст джерелаTzavaras, Aris. "Intelligent decision support systems in ventilation management." Thesis, City University London, 2009. http://openaccess.city.ac.uk/12084/.
Повний текст джерелаMcMinn, Megan. "Assessing Health Behavior Modification for Participants in the OSU-Coriell Personalized Medicine Collaborative Following Genomic Counseling." The Ohio State University, 2017. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu149226309823361.
Повний текст джерелаNirantharakumar, Krishnarajah. "Clinical decision support systems in the care of hospitalised patients with diabetes." Thesis, University of Birmingham, 2013. http://etheses.bham.ac.uk//id/eprint/4734/.
Повний текст джерелаWalton, Robert Thompson. "Computerised decision support systems to give advice to doctors about drug therapy." Thesis, Queen Mary, University of London, 1998. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.287572.
Повний текст джерелаSchärfe, Charlotta Pauline Irmgard [Verfasser], and Oliver [Akademischer Betreuer] Kohlbacher. "Towards Personalized Medicine : Computational Approaches to Support Drug Design and Clinical Decision Making / Charlotta Pauline Irmgard Schärfe ; Betreuer: Oliver Kohlbacher." Tübingen : Universitätsbibliothek Tübingen, 2019. http://d-nb.info/1176510053/34.
Повний текст джерелаSchneider, Lara Kristina [Verfasser], and Hans-Peter [Akademischer Betreuer] Lenhof. "Multi-omics integrative analyses for decision support systems in personalized cancer treatment / Lara Kristina Schneider ; Betreuer: Hans-Peter Lenhof." Saarbrücken : Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek, 2020. http://d-nb.info/1213723973/34.
Повний текст джерелаMazzocco, Thomas. "Toward a novel predictive analysis framework for new-generation clinical decision support systems." Thesis, University of Stirling, 2014. http://hdl.handle.net/1893/21684.
Повний текст джерелаBudak, Ayse Meltem. "Perinatal trauma and the aftermath : attachment, social support, parental rearing, meaning of loss & mental health." Thesis, University of Birmingham, 2014. http://etheses.bham.ac.uk//id/eprint/4864/.
Повний текст джерелаClamp, Susan Elizabeth. "The impact on and attitudes of society to computer-aided decision support systems in clinical medicine." Thesis, University of Leeds, 1995. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.417542.
Повний текст джерелаBen, Jebara Marouen. "Essays on Biopharmaceutical Supply Chains." University of Toledo / OhioLINK, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=toledo1438776838.
Повний текст джерелаRüter, Anders. "Disaster medicine- performance indicators, information support and documentation : a study of an evaluation tool /." Linköping : Linköping University, 2006. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-7990.
Повний текст джерелаBurridge, Alice. "Supporting pharmacists and prescribers in paediatrics : explorations of current practice and electronic systems for medicine related decision support." Thesis, Aston University, 2016. http://publications.aston.ac.uk/30077/.
Повний текст джерелаCure, Vellojin Laila Nadime. "Analytical Methods to Support Risk Identification and Analysis in Healthcare Systems." Scholar Commons, 2011. http://scholarcommons.usf.edu/etd/3054.
Повний текст джерелаKhan, Pour Hamed. "Computational Approaches for Analyzing Social Support in Online Health Communities." Thesis, University of North Texas, 2018. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc1157594/.
Повний текст джерелаTényi, Ákos. "A Systems Medicine approach to multimorbidity. Towards personalised care for patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease." Doctoral thesis, Universitat de Barcelona, 2018. http://hdl.handle.net/10803/599794.
Повний текст джерелаINTRODUCCIÓ: Tant la multimorbiditat (la presència de més d'una malaltia crònica en el mateix pacient), com la comorbiditat (la presència de més d'una malaltia crònica quan hi ha una malaltia de referència) són una font important de disfuncions en l’atenció sanitària dels pacients crònics i generen importants despeses evitables en sistemes de salut arreu del món. La multimorbiditat/comorbiditat afecta la majoria de població de més de 65 anys. El seu gran impacte sanitari i social fa necessària la revisió d’aspectes essencials de la pràctica mèdica convencional, molt enfocada al tractament de cada malaltia de forma aïllada. En aquest sentit, cal elaborar estratègies que considerin els mecanismes biològics comuns entre patologies, per tal de prevenir, retardar o fins i tot aturar la progressió del fenomen. Malauradament, el poc coneixement dels mecanismes biològics que modulen les interaccions entre malalties és un factor limitant important. Hi ha estudis sobre els mecanismes moleculars comuns entre malalties i s’han realitzat anàlisis poblacionals de la multimorbiditat, però no existeix encara una aproximació holística per tal de traduir aquest coneixement a la pràctica clínica. L’aparició de noves tecnologies òmiques, així com iniciatives recents en l’àmbit de la salut digital, han facilitat l'accés a una quantitat enorme d'informació dels pacients, tant a nivell poblacional com a nivell molecular. A més, les eines computacionals i d'aprenentatge automàtic existents estan demostrant un gran potencial predictiu que, conjuntament amb les metodologies de la biologia de sistemes, estan conformant els aspectes pràctics del desplegament de la medicina de sistemes. De forma progressiva, aquesta última esdevé una via efectiva per accelerar el rol de l’evidència científica com a suport a la atenció clínica. De forma recíproca, la digitalització sistemàtica de la pràctica clínica diària, permet la generació de noves descobertes científiques i la optimització de l’assistència sanitària. Aquesta tesis doctoral pretén explorar la multimorbiditat des d’una perspectiva de medicina de sistemes, considerant com a cas d'ús concret i pràctic la malaltia pulmonar obstructiva crònica (MPOC). La MPOC constitueix un cas d'ús ideal a causa de diversos factors: i) el seu alt impacte a nivell sanitari; ii) la heterogeneïtat en quant a manifestacions i progrés, sovint amb efectes extra-pulmonars, incloent de forma freqüent comorbiditats com la diabetis mellitus tipus 2, trastorns cardiovasculars, l'ansietat-depressió i el càncer de pulmó; i, iii) els efectes sistèmics de la malaltia pulmonar, que podrien presentar mecanismes biològics comuns a algunes comorbiditats. HIPÒTESIS: La hipòtesi central d’aquesta tesis doctoral considera que la multimorbiditat podria explicar-se per alteracions en les xarxes de regulació de mecanismes biològics rellevants com la bioenergètica, inflamació i remodelació de teixits. En aquest sentit, l’anàlisi holística del problema podria millorar la comprensió dels mecanismes moleculars que modulen les associacions entre malalties i, per tant, facilitar el disseny d'estratègies terapèutiques preventives i dirigides a modular el pronòstic dels pacients. Aquesta tesis doctoral estudia els fenòmens extra-pulmonars de la MPOC; és a dir, efectes sistèmics (disfunció del múscul esquelètic) i comorbiditats, com a paradigma de malalties cròniques complexes. OBJECTIUS: L'objectiu general d’aquesta tesis doctoral és triple: i) l’anàlisi holístic de pacients amb MPOC amb focus en la disfunció muscular i les comorbiditats; ii) avaluar el paper de les comorbiditats en el risc de salut dels pacients amb MPOC, tant a nivell poblacional com individual; i, iii) explorar estratègies tecnològiques i eines de salut digital que facilitin la transferència de coneixement a la pràctica clínica diària. RESULTATS: El primer manuscrit de la tesi descriu una nova eina de gestió del coneixement per l’anàlisi molecular dels mecanismes de disfunció del múscul esquelètic en pacients amb MPOC. També dins el primer objectiu de la tesi, s’efectua un anàlisi de xarxes orientat a la identificació de mòduls biològics explicatius de la disfunció muscular i de l’adaptació anòmala d’aquests malalts a l’entrenament físic, tal com es descriu en el segon manuscrit. Els tres articles següents exploren, des de diferents perspectives, l’impacte i mecanismes de les comorbiditats en els pacients amb MPOC. Els principals resultats d'aquests estudis indiquen una complexa i anormal regulació de vies biològiques principals, com es el cas de la bioenergètica, inflamació, estrès oxidatiu i remodelació de teixits, tant a nivell del múscul com a nivell sistèmic (sang, pulmó). Aquests resultats obren noves vies per a intervencions preventives, tant farmacològiques com no farmacològiques, sobre els fenòmens no pulmonars que presenten els pacients amb MPOC. Els resultats indiquen una associació de les alteracions musculars amb la capacitat aeròbica, i no pas amb la gravetat de la malaltia pulmonar. Aquestes troballes tenen un gran potencial en la millora de la gestió dels pacients amb MPOC, començant per la necessitat d’una millor caracterització de la capacitat aeròbica en la pràctica clínica i la promoció d'activitat física des de les primeres etapes de la malaltia. La tesi també ha generat resultats d’interès en relació amb el risc de multimorbiditat en pacients amb MPOC, mitjançant un enfocament de salut poblacional. Els resultats evidencien que els pacients amb MPOC presenten un risc mes elevat de comorbiditat que els pacients sense MPOC, independentment de les especificitats de la població i del sistema sanitari de les àrees analitzades (Catalunya, EUA). La tesi també demostra el paper de la multimorbiditat com a factor modulador del risc clínic dels pacients amb MPOC. Aquests resultats indiquen l’interès de l’ús de la multimobiditat en l’estadiatge dels pacients amb MPOC i en l’elaboració d’eines de suport al procés de decisió clínica. CONCLUSIONS: Aquesta tesi doctoral ha assolit els objectius generals plantejats i proposa les següents conclusions: 1. Les manifestacions no pulmonars en els pacients amb malaltia pulmonar obstructiva crònica (MPOC) tenen un impacte negatiu respecte a esdeveniments de gran rellevància clínica, ús de recursos sanitaris i pronòstic. En conseqüència, es fan les següents recomanacions: a. Els fenòmens no pulmonars de la MPOC s’haurien d’incloure de manera operativa en l’estadiatge d'aquests pacients. b. S’hauria de redefinir la gestió clínica dels pacients amb MPOC tot incorporant un enfocament holístic dels fenòmens no pulmonars. c. S’haurien de desenvolupar i avaluar correctament noves intervencions, farmacològiques i no farmacològiques, per a la prevenció de les manifestacions no pulmonars en pacients amb MPOC. 2. Les alteracions de la regulació de vies biològiques rellevants com la bioenergètica, inflamació, estrès oxidatiu i la remodelació de teixits a nivell del múscul esquelètic, i també a nivell sistèmic, s’observa en els pacients amb MPOC i pot tenir un paper important en les co-morbiditats. 3. Les relacions entre alteracions cardiovasculars, disfunció del múscul esquelètic i altres aspectes clínics dels pacients amb MPOC, indiquen la necessitat de caracteritzar la capacitat aeròbica i els nivells d'activitat física en la pràctica clínica, així com la implementació d’estratègies de rehabilitació cardiopulmonar en les primeres etapes de la malaltia, per tal de modular la prognosis dels malalts i prevenir l’aparició de comorbiditats. 4. La multimorbiditat és un bon predictor d’esdeveniments clínics rellevants en pacients amb MPOC i mostra un gran potencial per a personalitzar l’estimació de risc i la selecció de serveis. 5. La predicció de risc de forma personalitzada s’ha identificat com una eina amb molt potencial per a la gestió de la multimorbiditat en la pràctica clínica diària. S’han explorat els factors limitants de la seva aplicabilitat i s’han proposat estratègies d'implementació d’eines predictives adients, basades en solucions de computació en el núvol.
INTRODUCCIÓN: Tanto la multimorbilidad (la presencia de más de una enfermedad crónica en un mismo paciente) como la comorbilidad (la presencia de más de una enfermedad crónica en presencia de una enfermedad de referencia) son una fuente importante de disfunciones en la atención sanitaria de los pacientes crónicos y generan importantes costes evitables en los sistemas de salud de todo el mundo. La multimorbilidad/comorbilidad afecta a la mayoría de la población de más de 65 años. Debido a su gran impacto sanitario y social, resulta necesaria la revisión de aspectos esenciales de la práctica médica convencional, muy enfocada en el tratamiento de cada enfermedad de forma aislada. En este sentido, es necesario elaborar estrategias que consideren mecanismos biológicos comunes entre patologías, con el fin de prevenir, retrasar o incluso detener la progresión del fenómeno. Desgraciadamente, el escaso conocimiento de los mecanismos biológicos que modulan las interacciones entre enfermedades es un factor limitante importante. Existen estudios sobre los mecanismos moleculares comunes entre enfermedades y se han realizados análisis poblaciones de la multimorbilidad, pero no existe aún una aproximación holística que permita traducir este conocimiento a la práctica clínica. La aparición de nuevas tecnologías ómicas, así como recientes iniciativas en el ámbito de la salud digital, han facilitado el acceso a una cantidad enorme de información sobre los pacientes, tanto a nivel poblacional como a nivel molecular. Además, las herramientas computacionales y de aprendizaje automático existentes demuestran un gran potencial predictivo que, conjuntamente con las metodologías de biología de sistemas, están conformando los aspectos prácticos de la medicina de sistemas. De manera progresiva esta última se está convirtiendo en una vía efectiva para acelerar el papel de la evidencia científica como soporte a la atención clínica. De forma recíproca, la digitalización sistemática de la práctica clínica diaria permite la generación de nuevos descubrimientos científicos y la optimización de la asistencia sanitaria. Esta tesis doctoral pretende explorar la multimorbilidad desde una perspectiva de medicina de sistemas, considerando como caso de uso concreto y práctico la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). La EPOC constituye un caso de uso ideal debido a diversos factores: i) su alto impacto a nivel sanitario; ii) la heterogeneidad en cuanto a manifestaciones y progreso, a menudo con efectos extra pulmonares, incluyendo de forma frecuente comorbilidades como la diabetes mellitus tipo 2, trastornos cardiovasculares, la ansiedad-depresión y el cáncer de pulmón; y, iii) los efectos sistémicos de la enfermedad pulmonar, que podrían presentar mecanismos biológicos comunes a algunas comorbilidades. HIPÓTESIS: La hipótesis central de esta tesis doctoral considera que la multimorbilidad podría explicarse por alteraciones en las redes de regulación de mecanismos biológicos relevantes como la bioenergética, inflamación y remodelación de tejidos. En este sentido, el análisis holístico del problema podría mejorar la comprensión de los mecanismos moleculares que modulan las asociaciones entre enfermedades y, por tanto, facilitar el diseño de estrategias terapéuticas preventivas y dirigidas a modular el pronóstico de los pacientes. Esta tesis doctoral estudia los fenómenos extra pulmonares de la EPOC; es decir, efectos sistémicos (disfunción del músculo esquelético) y comorbilidades, como paradigma de enfermedades crónicas complejas. OBJETIVOS: El objetivo general de esta tesis doctoral es triple: i) el análisis holístico de pacientes con EPOC focalizando en la disfunción muscular y la comorbilidades; ii) evaluar el papel de las comorbilidades en el riesgo de salud de los pacientes con EPOC, tanto a nivel poblacional como individual; y, iii) explorar estrategias tecnológicas y herramientas de salud digital que faciliten la transferencia de conocimiento a la práctica clínica diaria. RESULTADOS: El primer manuscrito de la tesis describe una nueva herramienta de gestión del conocimiento para el análisis molecular de los mecanismos de disfunción del músculo esquelético en pacientes con EPOC. Incluido en el primer objetivo de la tesis, se efectúa un análisis de redes orientado a la identificación de módulos biológicos que explican la disfunción muscular y la adaptación anómala de estos pacientes al entrenamiento físico, tal y cómo se describe en el segundo manuscrito. Los tres artículos siguientes exploran, desde perspectivas diferentes, el impacto y mecanismos de las comorbilidades en los pacientes con EPOC. Los principales resultados de estos estudios indican una compleja y anormal regulación de vías biológicas principales, como es el caso de la bioenergética, inflamación, estrés oxidativo y remodelación de tejidos, tanto a nivel del músculo como a nivel sistémico (sangre, pulmón). Estos resultados abren nuevas vías para intervenciones preventivas, tanto farmacológicas como no farmacológicas, sobre los fenómenos no pulmonares que presentan los pacientes con EPOC. Los resultados indican una asociación de las alteraciones musculares con la capacidad aeróbica, y no con la gravedad de la enfermedad pulmonar. Estos hallazgos tienen un gran potencial en la mejora de la gestión de los pacientes con EPOC, empezando por la necesidad de una mejor caracterización de la capacidad aeróbica en la práctica clínica y la promoción de actividad física desde etapas tempranas de la enfermedad. La tesis también ha generado resultados de interés en relación con el riesgo de multimorbilidad en pacientes con EPOC, mediante un enfoque de salud poblacional. Los resultados evidencian que los pacientes con EPOC presentan un mayor riesgo de comorbilidad que los pacientes sin EPOC, independientemente de las especificidades de la población y del sistema sanitario de las áreas analizadas (Cataluña, EUA). La tesis demuestra también el papel de la multimorbilidad como factor modulador del riesgo clínico de los pacientes con EPOC. Estos resultados indican la conveniencia del uso de la multimorbilidad en el estadiaje de los pacientes con EPOC y en la elaboración de herramientas de soporte al proceso de decisión clínica. CONCLUSIONES: Esta tesis doctoral ha conseguido los objetivos generales planteados y propone las siguientes conclusiones: 1. Las manifestaciones no pulmonares en los pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) tienen un impacto negativo respecto a eventos de gran relevancia clínica, uso de recursos sanitarios y pronóstico. En consecuencia, se formulan las siguientes recomendaciones: a) Los fenómenos no pulmonares de la EPOC deberían incluirse de manera operativa en el estadiaje de estos pacientes. b) Se debería redefinir la gestión clínica de los pacientes con EPOC incorporando un enfoque holístico de los fenómenos no pulmonares. c) Se deberían desarrollar y evaluar correctamente nuevas intervenciones, farmacológicas y no farmacológicas, para la prevención de las manifestaciones no pulmonares en pacientes con EPOC. 2. Las alteraciones de la regulación de vías biológicas relevantes como la bioenergética, inflamación, estrés oxidativo y la remodelación de tejidos a nivel del músculo esquelético y también a nivel sistémico, se observa en pacientes con EPOC y puede tener un papel importante en las comorbilidades. 3. Las relaciones entre alteraciones cardiovasculares, disfunción del músculo esquelético y otros aspectos clínicos de los pacientes con EPOC, indican la necesidad de caracterizar la capacidad aeróbica y los niveles de actividad física en la práctica clínica, así como la implementación de estrategias de rehabilitación cardiopulmonar en las primeras etapas de la enfermedad, con el fin de modular el pronóstico de los pacientes y prevenir la aparición de comorbilidades. 4. La multimorbilidad es un buen predictor de eventos clínicos relevantes en pacientes con EPOC y muestra un gran potencial para personalizar la estimación de riesgo y la selección de servicios. 5. La predicción del riesgo de forma personalizada se ha identificado como una herramienta con alto potencial para la gestión de la multimorbilidad en la práctica clínica diaria. Se han explorado los factores limitantes de su aplicabilidad y se han propuesto estrategias de implementación de herramientas predictivas adecuadas, basadas en soluciones de computación en la nube.
Kanwal, Summrina. "Towards a novel medical diagnosis system for clinical decision support system applications." Thesis, University of Stirling, 2016. http://hdl.handle.net/1893/25397.
Повний текст джерелаJennings, Elizabeth M. "Matters of life and death : rationalizing medical decision-making in a managed care nation /." Diss., Connect to a 24 p. preview or request complete full text in PDF format. Access restricted to UC IP addresses, 2002. http://wwwlib.umi.com/cr/ucsd/fullcit?p3049667.
Повний текст джерелаJohansson, Rikard. "Model-Based Hypothesis Testing in Biomedicine : How Systems Biology Can Drive the Growth of Scientific Knowledge." Doctoral thesis, Linköpings universitet, Avdelningen för medicinsk teknik, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-141614.
Повний текст джерелаAnvändandet av matematiska verktyg har inom biologi och medicin traditionellt sett varit mindre utbredd jämfört med andra ämnen inom naturvetenskapen, såsom fysik och kemi. Ett ökat behov av verktyg som databehandling, bioinformatik, statistik och matematisk modellering har trätt fram tack vare framsteg under de senaste decennierna. Dessa framsteg är delvis ett resultat av utvecklingen av storskaliga datainsamlingstekniker. Inom alla områden av biologi och medicin så har dessa data avslöjat en hög nivå av interkonnektivitet mellan komponenter, verksamma på många kontrollnivåer och med flera återkopplingar både mellan och inom varje nivå av kontroll. Tillgång till storskaliga data är emellertid inte synonymt med en detaljerad mekanistisk förståelse för det underliggande systemet. Snarare uppnås en mekanisk förståelse först när vi bygger en hypotes vars prediktioner vi kan testa experimentellt. Att identifiera intressanta prediktioner som är av kvantitativ natur, kräver generellt sett matematisk modellering. Detta kräver i sin tur att det studerade systemet kan formuleras till en matematisk modell, såsom en serie ordinära differentialekvationer, där olika hypoteser kan uttryckas som precisa matematiska uttryck som påverkar modellens output. Inom vissa delområden av biologin har utnyttjandet av matematiska modeller haft en lång tradition, såsom den modellering gjord inom elektrofysiologi av Hodgkin och Huxley på 1950‑talet. Det är emellertid just på senare år, med ankomsten av fältet systembiologi, som matematisk modellering har blivit ett vanligt inslag. Den något långsamma adapteringen av matematisk modellering inom biologi är bl.a. grundad i historiska skillnader i träning och terminologi, samt brist på medvetenhet om exempel som illustrerar hur modellering kan göra skillnad och faktiskt ofta är ett krav för en korrekt analys av experimentella data. I detta arbete tillhandahåller jag sådana exempel och demonstrerar den matematiska modelleringens och hypotestestningens allmängiltighet och tillämpbarhet i tre olika biologiska system. I Arbete II visar vi hur matematisk modellering är nödvändig för en korrekt tolkning och analys av dominant-negativ-inhiberingsdata vid insulinsignalering i primära humana adipocyter. I Arbete III använder vi modellering för att bestämma transporthastigheter över cellkärnmembranet i jästceller, och vi visar hur denna teknik är överlägsen traditionella kurvpassningsmetoder. Vi demonstrerar också frågan om populationsheterogenitet och behovet av att ta hänsyn till individuella skillnader mellan celler och befolkningen som helhet. I Arbete IV använder vi matematisk modellering för att förkasta tre hypoteser om hur fenomenet facilitering uppstår i pyramidala nervceller hos råttor och möss. Vi visar också hur en överlevande hypotes kan beskriva all data, inklusive oberoende valideringsdata. Slutligen utvecklar vi i Arbete I en metod för modellselektion och modelldiskriminering med hjälp av parametrisk ”bootstrapping” samt kombinationen av olika empiriska fördelningar av traditionella statistiska tester. Vi visar hur det empiriska ”log-likelihood-ratio-testet” är den bästa kombinationen av två tester och hur testet är applicerbart, inte bara för modellselektion, utan också för modelldiskriminering. Sammanfattningsvis är matematisk modellering ett värdefullt verktyg för att analysera data och testa biologiska hypoteser, oavsett underliggande biologiskt system. Vidare utveckling av modelleringsmetoder och tillämpningar är därför viktigt eftersom dessa sannolikt kommer att spela en avgörande roll i framtiden för biologi och medicin, särskilt när det gäller att hantera belastningen från ökande datamängder som blir tillgänglig med nya experimentella tekniker.
Perez, Daniel Antonio. "Performance comparison of support vector machine and relevance vector machine classifiers for functional MRI data." Thesis, Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/34858.
Повний текст джерелаNguyen, Tan-Nhu. "Clinical decision support system for facial mimic rehabilitation." Thesis, Compiègne, 2020. http://www.theses.fr/2020COMP2590.
Повний текст джерелаFacial disorders negatively affect professional, social, and personal lives of involved patients.Thus, recovery of facial mimics into normal and symmetrical conditions allows these patients to improve their life qualities. Functional rehabilitation of facial disorders is an important clinical step to improve qualities of surgical interventions and drug therapies. However, facialmimic rehabilitation currently remains a major scientific, technological, and clinical challenge.Especially, conventional rehabilitation processes lack of quantitative and objective biofeedbacks. Moreover, rehabilitation exercises just included long-term and repetitive actions. This makes patients less ambitious for completing their training programs. Besides, numerous modeling methods, interaction devices, and system architectures have been successfully employed in clinical applications, but they have not been successfully applied for facial mimic rehabilitation. Consequently, this thesis was conducted to complement these drawbacks by designing a clinical decision-support system for facial mimic rehabilitation. Especially, patientspecific models and serious games were integrated with the system for providing quantitative and objective bio-feedbacks and training motivations. The thesis has six main contributions: (1) a novel real-time subject-specific head generation & animation systems, (2) a novel head-to-skull prediction process, (3) a muscle-oriented patientspecific facial paralysis grading system, (4) a novel serious game system for facial mimic rehabilitation, (5) a novel clinical decision-support system for facial mimic rehabilitation, and (6) a reference guide for developing real-time soft-tissues simulation systems. This thesis opens new avenues for new research areas relating to automatic generation of patient specific head from visual sensor and internal structures using statistical shape modeling and real-time modeling and simulation for facial mimic rehabilitation
Curreri, Allen J. "INFORMATION TECHNOLOGY IN THE EMERGENCY ROOM: THE ROLE OF MINDFULNESS." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2006. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1487264869557737.
Повний текст джерелаKahoul, Riad. "Apport de la modélisation numérique à l’innovation et au développement de nouvelles thérapeutiques : approche théorique, modèle simplifié et application à l’athérosclérose." Thesis, Lyon 1, 2012. http://www.theses.fr/2012LYO10324.
Повний текст джерелаNew drug discovery and development is a complex process which requires massive investments over protracted horizons. The cost of failed programs is significant in absolute dollar terms. Decreasing R&D productivity over the past 2 decades suggests that the traditional innovation model needs a radical rethink. The central purpose of this thesis work is to lay the theoretical foundations for a new "topdown" approach to new target identification construed as an alternative to the current bottomup approach based on high throughput screening. In essence, it will consist in the design and optimization of in silico models in order to guide the development of a new drug candidate by predicting the outcomes of each successive phase of the development process. This in silico framework brings together a physiopathological model (to simulate the natural evolution of the disease) with a therapeutic model (to simulate the effects of a drug candidate on disease evolution) and the effect model (to predict the impact of the drug candidate on a population of patients)
Rosier, Arnaud. "Raisonnement automatique basé ontologies appliqué à la hiérarchisation des alertes en télécardiologie." Thesis, Rennes 1, 2015. http://www.theses.fr/2015REN1B017/document.
Повний текст джерелаIntroduction :Remote monitoring of cardiac implantable electronic devices (CIED) such as pacemakers and defibrillators is the new follow-up standard. However, the numerous alerts generated in remote monitoring causes a burden for physicians. Morever, many alerts are notified despite the knowledge of patient condition and could be refined. This work proposes an automatic tool for classifying atrial fibrillation alert, based on an ontological knowledge model in OWL2. In particular, CHA2DS2VASc thrombo-embolic risk score and patient anticogulation status are accounted in order to determine alert importance. Materials and methods :An application ontology was designed in OWL2, in order to represent the concepts needed for processing alerts. This ontology was used to infer the importance of 1783 AF alerts among 60 CIED recipients, using a 4-grade scale. Automatic classification was compared to that of 2 medical experts.Results :1749 of 1783 alerts (98%) were correctly classified. 58 of 60 patients had every alerts classified with the same importance by the prototype and the human experts. An ontology-driven automatic reasoning tool is able to classify remote monitoring alerts, by using individual medical context. This technology could be important for managing data generated by connected medical devices
Richardson, Kevin Thomas. "DESIGN AND ANALYSIS OF A 3D-PRINTED, THERMOPLASTIC ELASTOMER (TPE) SPRING ELEMENT FOR USE IN CORRECTIVE HAND ORTHOTICS." UKnowledge, 2018. https://uknowledge.uky.edu/me_etds/127.
Повний текст джерелаMonaco, Cauê Freitas. "Sistemas informatizados de apoio à decisão clínica baseada em evidência e centrada no paciente: uma revisão sistemática." Universidade de São Paulo, 2016. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5137/tde-01032017-134346/.
Повний текст джерелаBackground: In spite of the wealth of publications in the field, Evidence-Based Medicine faces challenges in order to improve quality of health care. It takes too long for knowledge produced by its publications to be put into practice. Clinical Decision Support Systems (CDSS) may be a solution for incorporation of evidence into clinical practice. These systems have been associated with improvements in quality of various aspects of health care, including its organization, error minimizations, cost reductions and increases in its efficiency, but patient-oriented outcomes are still rare in research literature. Like any other healthcare intervention, claims that CDSS are beneficial for patients need to be confirmed by clinical trials. Objective: To verify whether the use of evidence-based Clinical Decision Support Systems is associated with improved patient-oriented clinical outcomes. Methods: Systematic literature review of randomized controlled trials that directly compared the use of CDSS with usual practice considering clinical outcomes classified as patient-oriented. Results: Our search strategy has identified 51,283 entries in MEDLINE-PubMed and, after filtering for randomized controlled trials 311 papers were selected for title and abstract reading. Forty-five were selected for full-text reading of which 19 have met eligibility criteria. Another nine trials were included after an overview of previous systematic reviews. Trials were published between 1995 and 2015 and performed in five care settings with a maximum follow-up of 12 months. Most evidence sources feeding systems´ knowledge bases were government agency guidelines or specialty societies. Twelve trials have assessed mortality, 14 have assessed hospital admissions and/or emergency visits and nine have assessed symptom-related outcomes. Meta-analyses were performed according to trials´ care setting and outcome types. Only a meta-analysis of three cluster-randomized trials involving mortality among outpatients with different clinical conditions was statistically significant, favouring CDSS group, but risk of bias was moderate, compromising the quality of evidence. Conclusions: Despite the potential of CDSS to improve healthcare quality there is no reliable evidence that they improve patients´ life extension or quality. The insufficient numbers of trials assessing these outcomes, studies´ subjects and follow-up periods, the heterogeneities of clinical settings across studies and knowledge bases feeding the systems impede achieving results that are more conclusive
Banjar, Haneen Reda. "Personalized Medicine Support System for Chronic Myeloid Leukemia Patients." Thesis, 2018. http://hdl.handle.net/2440/117837.
Повний текст джерелаThesis (Ph.D.) -- University of Adelaide, School of Computer Science, 2018
Cameron, Kellas Ross. "Studies on using data-driven decision support systems to improve personalized medicine processes." Thesis, 2018. https://hdl.handle.net/2144/30452.
Повний текст джерелаKureshi, Nelofar. "Personalized Medicine: Development of a Predictive Computational Model for Personalized Therapeutic Interventions." 2013. http://hdl.handle.net/10222/35383.
Повний текст джерелаHu, Xinyu. "Personalized Policy Learning with Longitudinal mHealth Data." Thesis, 2019. https://doi.org/10.7916/d8-94k8-1490.
Повний текст джерелаPalma, Ramiro Cesar IV. "Estimation and personalization of clinical insulin therapy parameters." 2013. http://hdl.handle.net/2152/21375.
Повний текст джерелаtext
Zhu, Jing. "Genetic Analysis and Cell Manipulation on Microfluidic Surfaces." Thesis, 2014. https://doi.org/10.7916/D8SN0712.
Повний текст джерелаGonçalves, Filipe Manuel Carvalho Rodrigues Bravo. "Computer-interpretable guidelines in decision support systems: creation and editing of clinical protocols for automatic Interpretation." Master's thesis, 2016. http://hdl.handle.net/1822/47796.
Повний текст джерелаCurrently in the health sector there is a growing need to standardize and promote the improvement of clinical practice in order to reduce costs, which requires a solution that will allow these goals to be more easily achieved. To this end, the solution that gathers the current interest is the use of clinical protocols and promoting conformity with practices contained in them. Clinical protocols aim to improve the quality of the clinical process, reducing variations in clinical practice and reducing health care costs. In order to be effective, these parameters must be integrated into the care flow and provide specific advice to a patient, regardless of time or place. Thus, their formalization as Computer-Interpretable Guidelines (CIG) makes possible the development of decision support systems based on CIGs, which may have a greater impact on the behavior of health professionals. However, the absence of a general pattern in terms of CIG often hinders progress in the development of these systems. Currently available tools for creating and editing clinical protocols for automatic interpretation are not functional or user-friendly. Most of them are academic projects developed in obsolete languages. As a means to solve this issue, this dissertation project presents an user-friendly tool that manages the creation and editing of CIGs, without requiring the user to have programming knowledge, and through the use of interfaces that are simple and intuitive.
Atualmente no setor da saúde há uma crescente necessidade de padronizar e promover a melhoria das práticas clínicas com o intuito de reduzir custos, o que exige uma solução que permita que estes objetivos sejam mais facilmente atingidos. Para o efeito, a solução que mais desperta o interesse atualmente é a utilização de protocolos clínicos e reforço da conformidade com as práticas que neles são recomendadas. Os protocolos clínicos visam melhorar a qualidade do processo clínico, reduzindo as variações da prática clínica e reduzindo os custos de saúde. De forma a serem eficazes, devem ser integrados no fluxo de atendimento e prestar aconselhamento específico para um paciente, independentemente do tempo ou local onde se encontram. Assim, a sua formalização como Computer-Interpretable Guidelines (CIGs) torna possível o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão baseados em CIGs, que apresentam uma maior capacidade de afetar o comportamento dos profissionais de saúde. Contudo, a inexistência de um padrão generalizado a nível das CIGs dificulta muitas vezes o progresso no desenvolvimento destes sistemas. As ferramentas atualmente disponíveis para a criação e edição de protocolos clínicos para interpretação automática não são funcionais ou de fácil utilização. Como meio de resolver esta questão, neste projeto de dissertação propõe-se o desenvolvimento de uma ferramenta user-friendly capaz de gerir a criação e edição de CIGs, sem a necessidade do utilizador apresentar conhecimentos de programação, e através do uso de interfaces que sejam simples e intuitivas.
Caetano, Gabriela Martins. "A study around the clock: human circadian rhythms, mechanisms, role in cancer and chronotherapy." Master's thesis, 2014. http://hdl.handle.net/10316/30560.
Повний текст джерелаObjective: The goal of this paper is to discuss biological rhythms, focusing on chronotherapy in cancer. The objectives are to: (1) briefly describe the circadian timing system, its physiology and networks; (2) address causal issues that have prompt progress toward an understanding of mechanisms underlying diseases as circadian-based disorders, specifically cancer; (3) review the concepts and principles of chronotherapy, applied in the medical oncology area; (4) dissect the results obtained by comparative studies between chronotherapy and conventional scheduled cancer treatments; and (5) offer a perspective about the future of chronotherapy and its knowledge in oncology. Methods: Review, synthesis, and interpretation of the literature. Results: Biological rhythms are a ubiquitous feature of life. There is circadian synchronization of endless molecular, physiological, biochemical and behavioral processes. Any deregulation of those rhythms may lead to disease, namely cancer. Likewise, experimental and clinical cancer processes are accelerated under rhythm disruption. On the other hand, anticancer drugs have their pharmacologic effects modified up to several folds accordingly to administration time: improved efficacy is seen when drugs are given near their respective times of best tolerability. Data extrapolated from animal experiments allowed a chronomodulated approach in cancer and randomized trials comparing chronotherapy versus conventional treatments have been performed. Besides the fact that some particular endpoints didn’t give always preference to circadian-based therapies, in no case to date has chronotherapy been shown to be less effective than standard approaches. Chronomodulated schedules allow an increase in dose intensity and have a better tolerability profile. Importantly, optimal circadian timing and dosing of anticancer drugs can differ according to gender. Conclusions: Understanding the chronobiology principles has the potential to contribute to improve outcomes, and can open research ground for the development of better prevention and treatment strategies. The fundamental principles of chronotherapy are worthy of further clinical implementation and the future advances towards personalized cancer chronotherapeutics.
Esta tese centra-se na discussão dos ritmos biológicos, dando particular enfoque à cronoterapia em oncologia. Os objetivos são: (1) descrever sumariamente o sistema circadiano, a sua fisiologia e interações; (2) explorar os fundamentos que têm permitido encarar a doença enquanto consequência de distúrbios da estrutura temporal, em especial as doenças oncológicas; (3) rever os conceitos e princípios da cronoterapia, através da sua aplicação em oncologia; (4) analisar os dados resultantes de estudos comparativos opondo duas estratégias ao tratamento de neoplasias: a cronoterapia e metodologias convencionais; e (5) apresentar uma perspectiva acerca do futuro da cronoterapia e dos conhecimentos que lhe estão inerentes em oncologia. Métodos: Revisão, síntese e interpretação da literatura. Resultados: Os ritmos biológicos são uma característica fundamental da vida. Inúmeros processos moleculares, fisiológicos, bioquímicos e comportamentais estão sob a alçada da sincronização circadiana. Uma desregulação desses ritmos pode conduzir a processos patológicos, nomeadamente oncológicos. De facto, processos neoplásicos demonstraram estar acelerados na presença de alterações dos ritmos circadianos tanto em contexto clínico como em experimental. Por outro lado, os efeitos farmacológicos dos medicamentos anti-neoplásicos diferem enormemente de acordo com o momento no tempo em que são administrados: observa-se uma melhor eficácia quando a administração coincide com o respetivo período de melhor tolerância. Resultados extrapolados de estudos pré-clínicos permitiram delinear uma abordagem cronomodulada ao cancro e desenharam-se ensaios clínicos confrontando a cronoterapia com as abordagens terapêuticas convencionais. Alguns resultados em particular não deram sempre preferência à terapêutica baseada nos ritmos circadianos, mas até à data a cronoterapia nunca mostrou ser menos eficaz do que as metodologias de tratamento correntes. Protocolos cronomodulados permitem um aumento na intensidade da dose administrada e normalmente apresentam um melhor perfil de tolerância. É de realçar, ainda, que o momento ótimo e a dose a administrar podem diferir de acordo com o género do doente. Conclusões: A compreensão dos princípios da cronobiologia tem o potencial de contribuir para melhorar os resultados obtidos em oncologia e abre portas à pesquisa de aprimoradas estratégias de prevenção e tratamento. Os princípios fundamentais da cronoterapia carecem de mais investigação e de consequente implementação clínica. O futuro está a avançar no sentido da personalização dos tratamentos cronomodulados em oncologia.
Hombakazi, Nkosi Phumla. "Investigating the quality of referral and support systems between fixed clinics and district hospitals in area 3 of KwaZulu-Natal Provincial Department of Health." Thesis, 2010. http://hdl.handle.net/10413/800.
Повний текст джерелаWells, Linda Susan Mary. "Getting evidence to and from general practice consultations for cardiovascular risk management using computerised decision support." 2009. http://hdl.handle.net/2292/4959.
Повний текст джерелаRibeiro, Ana Catarina Vieira. "Previsão dos fatores de risco e caracterização de doentes internados nos cuidados intensivos." Master's thesis, 2016. http://hdl.handle.net/1822/54545.
Повний текст джерелаA Medicina Intensiva (MI) é uma das áreas mais críticas da Medicina. A sua característica multidisciplinar torna-a muito abrangente, reunindo todo o tipo de profissionais de saúde, bem como um local com equipamentos e condições especiais, denominadas Unidades de Cuidados Intensivos (UCI). Tendo em conta o seu ambiente crítico torna-se evidente a necessidade de prever admissões às UCI, pois, para além de constituírem custos adicionais para as instituições e ocuparem recursos desnecessariamente, admissões não planeadas são arriscadas para os doentes que se encontram debilitados. Ao longo dos anos os Sistemas de Informação (SI) têm acompanhando o desenvolvimento da Medicina, tornando-se instrumentos imprescindíveis para o tratamento de doentes, sobretudo através dos Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) que apresentam as informações pertinentes sobre os doentes, sem necessidade análise manual de dados. Deste modo, a utilização de SAD na Medicina é crucial, principalmente na MI, em que as decisões têm, muito frequentemente, de ser tomadas com celeridade sempre no melhor interesse do doente. Um SAD pode ser constituído por diferentes técnicas, como é o caso do Data Mining (DM). A presente dissertação envolve descoberta de conhecimento em bases de dados extraídas a partir do sistema de apoio à decisão INTCare, localizado no Centro Hospitalar do Porto (CHP). Foi utilizado um conjunto de técnicas de DM, nomeadamente Clustering e Classificação, tendo por base diferentes algoritmos e métricas de avaliação. Assim foram descobertos padrões naturais nos dados, nomeadamente através da formação de dois grupos de características (Clusters) dos doentes internados em UCI e identificando os atributos mais críticos nestes Clusters. Além disso, foram obtidas previsões com cerca de 97% de capacidade de acertar nos doentes internados (sensibilidade) e que, apesar de criar demasiados Falsos Positivos (63% de especificidade), permitiu obter modelos que permitam que os médicos possam agir de forma proactiva e preventiva, tendo sido esta uma das principais motivações desta dissertação. A presente dissertação serviu para aumentar o número de estudos que aplicam técnicas de DM em MI, particularmente para realização de previsão de internamentos em UCI. Deste modo, contribui-se com conhecimento para a comunidade científica não só de DM, mas também para a Medicina, de modo a potenciar o processo de tomada de decisão médica e na procura pela melhoria dos serviços prestados aos doentes.
Intensive Medicine is one of the most critical areas of medicine. Its multidisciplinary feature makes it a very wide area that gathers all kinds of health professionals as well as a place with special equipment and conditions known as Intensive Care Unit. Having in account its critical environment it becomes evident the need to forecast Intensive Care Unit admissions because, besides being additional costs for institutions and occupy resources unnecessarily, unplanned admissions are risky for patients who are debilitated. Over the years, Information Systems are accompanying the development of medicine and have become essentials instruments for the treatment of patients especially using Clinical Systems Decision Support that have relevant information about patients without the need to manually analyse clinical data. Therefore, the use of DSS is crucial in medicine, particularly in the IM in which decisions must very often be taken speedily always in the best interest of the patient. This Decision Support Systems may be constituted by different techniques such as Data Mining (DM). This dissertation involves knowledge discovery in databases extracted from the Clinical Decision Support System being used in Centro Hospital do Porto (CHP) and named INTCare System. It was used a set of DM and rating techniques including clustering and classification which are based on different algorithms and evaluation metrics. Thereby, natural patterns were discovered in the data particularly through the formation of two groups of characteristics (clusters) of patients admitted to Intensive Care Unit and through the identification the most critical attributes in these clusters. Moreover, it was obtained predictions with approximately 97% of ability to get properly forecast admissions to Intensive Care Unit (Sensitivity) and despite creating too many false positives (63% specificity) it also created models that allow doctors to act proactively and preventively which is one of the main motivations of this dissertation. This dissertation served to increase the number of studies that apply DM techniques in Intensive Medicine particularly for performing predictions of admissions to Intensive Care Units. Thus, knowledge was created for the scientific community not only of DM, but also of medicine in order to promote the process of clinical decision-making and to improve services rendered to patients.
Oliveira, Pedro Miguel Martins de. "Benchmarking sobre técnicas de otimização para modelos de apoio à decisão na medicina intensiva." Master's thesis, 2015. http://hdl.handle.net/1822/39591.
Повний текст джерелаOs modelos de apoio à decisão na medicina intensiva são desenvolvidos para apoiar as equipas médicas na tomada de decisão sobre os tratamentos a aplicar a um doente. Existem inúmeros sistemas de apoio à decisão (SAD) que foram desenvolvidos nas últimas décadas para os mais variados ambientes. Em muitos desses SADs, o Machine Learning é utilizado para dar resposta a um problema específico. No entanto, a otimização desses sistemas é particularmente difícil de aplicar devido à dinâmica, complexidade e naturezas multidisciplinares. Com isso, hoje em dia existe uma constante investigação e desenvolvimento de novos algoritmos capazes de extrair conhecimento tratado de grandes volumes de dados, obtendo assim melhores resultados preditivos do que os atuais algoritmos. Existe e emerge um vasto grupo de técnicas e modelos que melhor se adaptam à natureza e complexidade do problema. É nesse propósito que se insere este trabalho. Esta dissertação teve como principal objetivo identificar essas técnicas de otimização, avaliar, comparar e classificar aquelas que melhor podem responder às particularidades da Medicina Intensiva. Como exemplo foram analisados modelos Evolutionary Crisp Rule Learning, Lazy Learning, Evolutionary Fuzzy Rule Learning, Prototype Generation, Fuzzy Instance Based Learning, Decision Trees, Crisp Rule Learning, Neural Networks e Evolutionary Prototype Selection. De seguida foram efetuados alguns desenvolvimentos / testes de modo a aplicar a melhor técnica a um problema de cuidados intensivos, onde a técnicas Decision Trees Genetic Algorithm, Supervised Classifier System e KNNAdaptive obtiveram a melhor taxa de acuidade, mostrando assim a sua exequibilidade e capacidade de atuar em um ambiente real.
The decision support models in intensive care are developed to support medical staff in decision making about treatments to be applied to a patient. There are numerous systems for decision support (DSS) that have been developed in recent decades for a variety of environments. In many of these DSS, the Machine Learning is used to address a specific problem. However, the optimization of these systems is particularly difficult to apply due to the dynamic, complex and multidisciplinary nature. Thus, there is a constant research and development of new algorithms capable of extracting knowledge treated large volumes of data today, able to obtain better predictive results than current algorithms. In fact, emerges a large group of techniques and models that are best suited to the nature and complexity of the problem. This work is incorporated in this context. This dissertation aims to identify these optimization techniques, evaluate, compare and classify them in order to identify what are the best respond to the particularities of Critical Care Medicine. As an example several models were analyzed: Evolutionary Fuzzy Rule Learning, Lazy Learning, Evolutionary Crisp Rule Learning, Prototype Generation, Fuzzy Instance Based Learning, Decision Trees, Crisp Rule Learning, Neural Networks and Evolutionary Prototype Selection. Afterwards some developments / tests were made in order to apply the best technique to a problem of intensive care, where the Decision Trees Genetic Algorithm, Supervised Classifier System and KNNAdaptive obtained the most accurate rate, thus showing their feasibility and ability to work in a real environment.
Chen, Wei. "Simulation of 48-Hour Queue Dynamics for A Semi-Private Hospital Ward Considering Blocked Beds." 2016. https://scholarworks.umass.edu/masters_theses_2/317.
Повний текст джерелаBraga, André Filipe Gonçalves Névoa Fernandes. "Pervasive patient timeline." Master's thesis, 2015. http://hdl.handle.net/1822/40094.
Повний текст джерелаEm Medicina Intensiva, a apresentação de informação médica nas Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) é feita de diversas formas (gráficos, tabelas, texto, …), pois depende do tipo de análises realizadas, dos dados recolhidos em tempo real pelos sistemas de monitorização, entre outros. A forma como é apresentada a informação pode dificultar a leitura da condição clínica dos doentes por parte dos profissionais de saúde, principalmente quando há a necessidade de um cruzamento entre vários tipos de dados clínicos/fontes de informação. A evolução das tecnologias para novos padrões como a ubiquidade e o pervasive torna possível a recolha e o armazenamento de vários tipos de informação, possibilitando um acesso em temporeal sem restrições de espaço e tempo. A representação de timelines em papel transformou-se em algo desatualizado e por vezes inutilizável devido às diversas vantagens da representação em formato digital. O uso de Sistemas de Apoio à Decisão Clínica (SADC) em UCI não é uma novidade, sendo que a sua principal função é facilitar o processo de tomada de decisão dos profissionais de saúde. No entanto, a associação de timelines a SADC, com o intuito de melhorar a forma como a informação é apresentada, é uma abordagem inovadora, especialmente nas UCI. Este trabalho procura explorar uma nova forma de apresentar a informação relativa aos doentes, tendo por base o espaço temporal em que os eventos ocorrem. Através do desenvolvimento de uma Pervasive Patient Timeline interativa, os profissionais de saúde terão acesso a um ambiente, em tempo real, onde podem consultar o historial clínico dos doentes, desde a sua admissão na unidade de cuidados intensivos até ao momento da alta. Torna-se assim possível visualizar os dados relativos a sinais vitais, análises clínicas, entre outros. A incorporação de modelos de Data Mining (DM) produzidos pelo sistema INTCare é também uma realidade possível, tendo neste âmbito sido induzidos modelos de DM para a previsão da toma de vasopressores, que foram incorporados na Pervasive Patient Timeline. Deste modo os profissionais de saúde passam assim a ter uma nova plataforma capaz de os ajudar a tomarem decisões de uma forma mais precisa.
In Intensive Care Medicine, the presentation of medical information in the Intensive Care Units (ICU) is done in many shapes (graphics, tables, text,…). It depends on the type of exams executed, the data collected in real time by monitoring systems, among others. The way in which information is presented can make it difficult for health professionals to read the clinical condition of patients. When there is the need to cross between several types of clinical data/information sources the situation is even worse. The evolution of technologies for emerging standards such as ubiquity and pervasive makes it possible to gather and storage various types of information, thus making it available in real time and anywhere. Also with the advancement of technologies, the representation of timelines on paper turned into something outdated and sometimes unusable due to the many advantages of representation in digital format. The use of Clinical Decision Support Systems (CDSS) is not a novelty, and its main function is to facilitate the decision-making process, through predictive models, continuous information monitoring, among others. However, the association of timelines to CDSS, in order to improve the way information is presented, is an innovative approach, especially in the ICU. This work seeks to explore a new way of presenting information about patients, based on the time frame in which events occur. By developing an interactive Pervasive Patient Timeline, health professionals will have access to an environment in real time, where they can consult the medical history of patients. The medical history will be available from the moment in which patients are admitted in the ICU until their discharge, allowing health professionals to analyze data regarding vital signs, medication, exams, among others. The incorporation of Data Mining (DM) models produced by the INTCare system is also a reality, and in this context, DM models were induced for predicting the intake of vasopressors, which were incorporated in Pervasive Patient Timeline. Thus health professionals will have a new platform that can help them to make decisions in a more accurate manner.