m anagement znalostí v medicíně „datamining“
DESCRIPTION
M anagement znalostí v medicíně „Datamining“. Professor R. Hanka Director, Medical Informatics Unit,University of Cambridge Visiting Profesor, Fakulta Managementu, VŠE. M anagement znalostí -v- ‘data mining’. Data mining Těžení informací z velmi rozsáhlých souborů electronic kých dat - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
![Page 1: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/1.jpg)
MManagement znalostí v anagement znalostí v medicíněmedicíně
„Datamining“„Datamining“
Professor R. HankaProfessor R. HankaDirector, Medical Informatics Unit,University of Director, Medical Informatics Unit,University of
CambridgeCambridge
Visiting Profesor, Fakulta Managementu, VŠEVisiting Profesor, Fakulta Managementu, VŠE
![Page 2: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/2.jpg)
MManagementanagement znalostí znalostí-v--v-
‘data mining’‘data mining’ Data mining
– Těžení informací z velmi rozsáhlých souborů electronických dat
Znalost– Vytvořená z informací využitím
interpretace a důležitosti Management znalostí
– zpřístupňování interpretovaných nebo interpretovatelných informací.
![Page 3: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/3.jpg)
PProblrobléémm
Rozdílný nárůst:
Intelektuálních schopností
Znalostí
![Page 4: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/4.jpg)
LidskéLidské iintelentelekktutuální ální schopnostischopnosti
Nemožné měřit objektivně
Za minulých 5 millionů let objem mozku
vzrostl ze 400cm3 na 1,400cm3
Obsahuje asi 1011 neuronů a 1014 synapsí
Mezi n a n.(n-1)/2 spojů.
![Page 5: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/5.jpg)
Zdvojnásobuje za 1.5 až 3 miliony roků
Kapacita mozkuKapacita mozku
Full connectivity
Limited connectivity
![Page 6: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/6.jpg)
Lidské znalostiLidské znalosti
Nemožné měřit objektivně
Počet knih v knihovně Cambridge
University.
![Page 7: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/7.jpg)
Knihy v knihovnKnihy v knihovněě Cambridg Cambridgee University University
Zdvojnásobují se každých 33 let !
![Page 8: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/8.jpg)
Nárůst znalostí a intelektuNárůst znalostí a intelektu
time
intelekt
znalosti
![Page 9: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/9.jpg)
Nárůst znalostí a intelektuNárůst znalostí a intelektu
time
intelekt
znalostiInformační přetížení
![Page 10: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/10.jpg)
InformaInformační přetíženíční přetížení
15.století - polymath
18. století - lékař znal vše co
se dalo znát
20. století - specializace
21. století - úzká specializace.
![Page 11: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/11.jpg)
Šířka znalosti
Hlo
ub
ka
znal
ostí
![Page 12: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/12.jpg)
Velikost problémuVelikost problému
![Page 13: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/13.jpg)
InformaInformační přetíženíční přetížení
Zahlceni informacemi
Obtížné najít požadované informace
Obtížné posoudit kvalitu nalezených informací.
![Page 14: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/14.jpg)
Vannevar BushVannevar Bush “As We May Think” “As We May Think” (1945)(1945)
Osobní knihovnaOsobní knihovna (vertical (vertical
books)books)
StezkyStezky (horizontal hypertext) (horizontal hypertext)
MěnitelnéMěnitelné
AnAnotace.otace.
![Page 15: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/15.jpg)
MemexMemex
![Page 16: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/16.jpg)
Rozhodnutí lékaře hledat informaci záleží na
– Urgency
– Očekávání že definitvní závěr bude nalezen.
(Gorman & Helfand 1995)
![Page 17: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/17.jpg)
InformaInformacece
Lokální Globální
Všeobecné
Specifické
Individual Practice Guidelines Clinical pathways
Medical knowledge baseLocal hospital prescribing guidelines
![Page 18: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/18.jpg)
InformaInformační potřebyční potřeby ((clinické školení)
Lokální Globální
Všeobecné
Specifické
Individual Practice
Guidelines
Clinical pathways
Medical knowledge baseLocal
hospital prescribing guidelines
![Page 19: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/19.jpg)
InformaInformační potřebyční potřeby ((lékař v praxilékař v praxi))
Lokální Globální
Všeobecné
Specifické
Individual Practice GuidelinesClinical
pathways
Medical knowledge
base
Local hospital prescribing guidelines
![Page 20: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/20.jpg)
InformaInformační přetíženíční přetížení
Zahlceni informacemi
Obtížné najít požadované informace
Obtížné posoudit kvalitu nalezených informací
Internet ?
![Page 21: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/21.jpg)
InternetInternet
Haphazardní sbírka informací
Navigace bez struktury
Výsledky hledání často obsahují ‘64,000 hits ‘
Informační ‘zamoření’.
![Page 22: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/22.jpg)
Základní elementy Základní elementy managementu znalostímanagementu znalostí
‘Rozumět’ textu
Kategorizace slov, vět,paragrafů a celých dokumentů
Knihovny elektronických dokumentů.
![Page 23: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/23.jpg)
Digitální knihovnyDigitální knihovny
Většinou zatím obsahují elektronické kopie papírových dokumentů
Podpora kompletního cyklu managementu znalostí
Záruka kvalityVybrané vnější zdrojeArchivování.
![Page 24: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/24.jpg)
DigitDigitální knihovny ální knihovny výhodyvýhody//nevýhodynevýhody
Výhody– Založeny na informačních vědách– Dosažitelné odevšud– Kvalita managementu– Archivní role
Nevýhody– “knihy” často nejsou svázány nebo
neexistují– Žádná pomoc od professionálních
knihovníků.
![Page 25: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/25.jpg)
Nástroje managementu Nástroje managementu znalostíznalostíManuální
– Proces je explicitní (vs. tacit knowledge) – Zvyšuje hodnotu
(Semi)automatické– Umělá inteligence (AI)– Rozpoznávání obrazců (pattern
recognition).
![Page 26: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/26.jpg)
AutomaticAutomatická klasifikace ká klasifikace dokumentůdokumentů
Příklady tříd– Kardiovaskulární nemoce,
chirurické techniky…– oficiální guidelines, guidelines
pro zájmové skupiny, charity …‘Učení s učitelem‘
– Příklady ze všech možných tříd– starý AI problém.
![Page 27: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/27.jpg)
Příznaky, charakteristiky Příznaky, charakteristiky ((featuresfeatures))
Příznaky– Základní termíny (slova)– Kontextuální charakteristiky– Charakteristiky struktůry dokumentů
Angličtina 500,000 slovBěžný soubor 30,000 slovKletba DimensionalityNutnost snížit počet
characteristik.
![Page 28: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/28.jpg)
KKlasifilasifikace s omezeným kace s omezeným počtem příznakůpočtem příznaků
Original Set of 3822 Features
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
90.00%
100.00%
6 12 25 50 100 200 400 600 800
number of features
ac
cu
rac
y
SOM clustering
chi-square
hierarchical clustering
hierarchical clustering- after removal of themost frequent clusterPCA
![Page 29: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/29.jpg)
Další nástrojeDalší nástroje
Produkce hyperlinků
Summarizace
‘Vázání’ knih
Inteligentní hledáníCíl je naučit počítač ’číst’.
![Page 30: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/30.jpg)
Dvě revoluceDvě revoluce
Parní stroj
začal průmyslovou revoluci Železnice, poštovní služba, telegraf
skutečný průmyslový rozvoj Vynález počítače
začal informační revoluci Internet (packet switching)
začátek rozvoje informační revoluce.
![Page 31: M anagement znalostí v medicíně „Datamining“](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/56815217550346895dc057c5/html5/thumbnails/31.jpg)
OtázkyOtázky??OtázkyOtázky??OtázkyOtázky??OtázkyOtázky??OtázkyOtázky??OtázkyOtázky??OtázkyOtázky??