Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/14548
Title: Научный анализ данных в медицинской информационной системе (на примере определения факторов, влияющих на уровень с-реактивного белка, с помощью нейронных сетей)
Other Titles: Scientific data analysis in medical information system (case study of determining the factors affecting the level of c-reactive protein using neural networks)
Authors: Irina, V. Osipova
Tatyana, I. Payusova
Tatyana, I. Petelina
Natalya, A. Musikhina
Lyudmila, I. Gapon
Anastasiya, G. Takkand
Olga, E. Belosludtseva
Захаров, Александр Анатольевич
Оленников, Евгений Александрович
Паюсова, Татьяна Игоревна
Петелина, Татьяна Ивановна
Мусихина, Наталья Алексеевна
Гапон, Людмила Ивановна
Осипова, Ирина Владимировна
Такканд, Анастасия Глебовна
Белослудцева, Ольга Евгеньевна
Alexander, A. Zakharov
Evgeniy, A. Olennikov
Keywords: Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm;C-reactive protein;artificial neural network;Medical Information System;алгоритм Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно;С-реактивный белок;искусственная нейронная сеть;Медицинская информационная система;анализ чувствительности;sensitivity analysis based on artificial neural networks
Issue Date: 2014
Citation: Научный анализ данных в медицинской информационной системе (на примере определения факторов, влияющих на уровень С-реактивного белка, с помощью нейронных сетей) / А. А. Захаров [и др.] // Вестник Тюменского государственного университета. - 2014. - № 7. - С. 251-257.
metadata.dc.relation.ispartof: Вестник ТюмГУ: Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. Физико-математические науки. Информатика (№7, 2014)
Abstract: В статье описаны подходы, позволяющие использовать медицинские информационные системы в качестве инструмента для проведения клинико-биологических исследований. В качестве примера описана технология и методика, позволяющая автоматизировать медицинские научные исследования, проводимые для определения факторов, влияющих на уровень маркера воспалительной реакции — C-реактивного белка у пациентов с ишемической болезнью сердца. В качестве инструментальных средств используется искусственная нейронная сеть, что позволяет оценить ситуацию на основе анализа большого количества показателей и их взаимосвязей. Технология и методика реализуются в качестве программного модуля медицинской информационной системы Тюменского кардиологического . This article describes the approaches that admit usage of medical information systems as a tool for clinical and biological researches. The technology that allows to automate medical research conducted to determine the factors affecting the level of a marker of the inflammatory response (C-reactive protein) in patients with coronary heart disease is described as an example. Artificial neural network which allows to assess the situation on the basis of analysis of a large number of indicators and their relationships is used as the tool. Technology and methodology are implemented as a software module of the medical information system of Tyumen Cardiology Center, Affiliate of Research Institute for Cardiology of Siberian Branch of the Russian Academy of Medical Sciences.
URI: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/14548
Appears in Collections:Вестник ТюмГУ: Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика

Files in This Item:
There are no files associated with this item.


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.