Koncepcja wykorzystania algorytmów genetycznych jako metody analizy danych medycznych gromadzonych w ramach Internetowego Konta Pacjenta

• Autorzy: Grzegorz Wojarnik

Warianty tytułu

The concept of using genetic algorithms as a method of analysing medical data collected under the Internet Patient's Account

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Internetowe Konto Pacjenta (IKP) to projekt, którego celem jest umożliwienie gromadzenia w jednym miejscu danych na temat stanu zdrowia pacjenta. Projekt ten zakłada rejestrację w centralnej bazie danych wszystkich danych związanych ze stanem zdrowia obywateli Polski. Będą tutaj rejestrowane dane na temat skierowań, recept, zaświadczeń, zaleceń, historia zdrowia i choroby, badania diagnostyczne poszczególnych użytkowników systemu.(fragment tekstu)

EN

The Internet Patient's Account (IKP) is a project whose aim is to enable the collection of data regarding a patient's medical condition in one place. This project involves the registration of all the data related to the health of Polish citizens in a central database. Therefore, it is worthwhile to make an attempt at an extensive use of data that will be collected by this system. The paper presents a concept of using the data analysis system involving a genetic algorithm, which will allow the exploration of the data collected under IKP.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Bazy danych klientów; Sieci neuronowe; Technologie informacyjne i telekomunikacyjne

EN

Customer databases; Neural networks; Information and Communication Technology (ICT)

• Czasopismo: Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa
• Rocznik: 2014
• Numer: nr 35 Technologie informatyczne w służbie zdrowia
• Strony: 365--381

Twórcy

autor

Grzegorz Wojarnik

• Uniwersytet Szczeciński

Bibliografia

• Abbass H.A., Sarker R., Newton C., PDE: A Pareto-frontier Differential Evolution Approach for Multi-objective Optimization Problems, w: Proceedings of the Congress on Evolutionary Computation (CEC'2001), IEEE Service Center, Piscataway, New Jersey 2001.
• Abbass H.A., Towsey M., Finn G., C-net: a method for generating nondeterministic and dynamic multivariate decision trees, "Knowledge and Information Systems" 2001, vol. 3.
• De Jong K., Fogel D.B., Schwefel H.P., A history of evolutionary computation w Handbook of Evolutionary Computation, Oxford University Press, Oxford 1997.
• Hallinan J., Feature Selection and Classification in the Diagnosis of Cervical Cancer, The Practical Handbook Of Genetic Algorithms Applications, Chapman & Hall/ CRC 2001.
• Kennedy J., Eberhart R.C., Shi Y., Swarm intelligence, Morgan Kaufman Publishers, San Francisco 2001.
• Krmicek V., Sebag M., Functional Brain Imaging with Multi-objective Multi-modal Evolutionary Optimization, w: Parallel Problem Solving from Nature - PPSN IX, 9th International Conference, red. T.P. Runarsson, H.-G. Beyer, E. Burke, J.J. Merelo-Guerv´os, L.D. Whitley, X. Yao, Springer, Lecture Notes in Computer Science, vol. Reykjavik 2006/4193.
• Konkurs na "opracowanie koncepcji wykonania i wdrożenia prototypu Internetowego Konta Pacjenta (IKP), www.csioz.gov.pl/file.php?s=d2k/MTg=.
• Kwiatkowska A.M., Systemy wspomagania decyzji w praktyce, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007.
• Larose D.T., Metody i modele eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.
• Lucasius C.B., Kateman G., Application of Genetic Algorithms in Chemometrics, ICGA, San Mateo CA 1989.
• Łęski J., Systemy neuronowo-rozmyte, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2008.
• Marvin N., Bower M., Rowe J.E., An evolutionary approach to constructing prognostic models, "Artificial Intelligence in Medicine" 1999, vol. 15(2).
• Mitchell T.M., An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, Massachusetts 1996.
• Petrovski A., McCall J., Multi-objective Optimisation of Cancer Chemotherapy Using Evolutionary Algorithms, w: First International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization, red. E. Zitzler, K. Deb, L. Thiele, C.A. Coello Coello, D. Corne, Springer-Verlag, Lecture Notes in Computer Science 2001/1993.
• Tadeusiewicz R., Odkrywanie właściwości sieci neuronowych, Polska Akademia Umiejętności, Kraków 2007.
• Wojarnik G., Ewolucyjny system analizy danych w warunkach adaptacyjnego środowiska zastosowań informatyki, volumina.pl, Szczecin 2013.
• Wojarnik G., Metody oceny jakości algorytmów genetycznych, w: Technologie informacyjne dla społeczeństwa, red. W. Chmielarz, T. Parys, Wyższa Szkoła Ekonomiczno-Informatyczna w Warszawie, Warszawa 2009.
• Wojarnik G., Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji w zastosowaniach internetowych, w: Społeczeństwo informacyjne - problemy rozwoju, red. A. Szewczyk, Difin, Warszawa 2007.
• Yu Y., Multi-objective decision theory for computational optimization in radiation therapy, "Medical Physics" 1997, vol. 24.
• Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie, red. K. Perechuda, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005.
• Zitzler E., Thiele L., Multiobjective Evolutionary Algorithms: A Comparative Case Study and the Strength Pareto Approach, "IEEE Transactions on Evolutionary Computation" 1999, vol. 3(4).