Slide thuyết trình giới thiệu máy tính health data mining (khai thác dữ liệu y tế)

Trang 1

GIỚI THIỆU MÁY TÍNH& HEALTH DATA MINING

(Khai thác dữ liệu y tế) PHAN CHAU TRINH UNIVERSITY

Trang 2

MỤC TIÊU

 Hiểu được cấu trúc của một hệ thống máy tính

 Giới thiệu các khái niệm liên quan đến công nghệ tri thức  Nắm được các khái niệm khai thác dữ liệu y tế và tầm quan

trọng của nó trong lĩnh vực y khoa

Trang 3

1 KHÁI NIỆM HỆ THỐNG TIN HỌC :

Vai trò : dùng để xuất, nhập, xử lý, truyền và lưu trữ thông tin.

Gồm ba thành phần :

Phần cứng (Hardware) gồm máy tính và một số thiết bị liên quan.

Phần mềm (Software) gồm các chương trình lý luận điều khiển máy tính

hoạt động.

Sự quản lý và điều khiển của con người.

GIỚI THIỆU MÁY TÍNH

Trang 4

2 SƠ ĐỒ CẤU TRÚC CỦA MỘT MÁY TÍNH

Máy tính là thiết bị dùng để tự động hóa quá trình thu nhập, lưu trữ và xử lý thông tin

Trang 5

BIT - ĐƠN VỊ ĐO THÔNG TIN

Bit là đơn vị đo thông tin nhỏ nhất, để diễn tả một thông tin

Trang 6

3 BỘ XỬ LÝ TRUNG TÂM (CPU-CENTRAL PROCESSING UNIT)

ALU – Arithmetic/Logic Unit – Bộ số /Logic: thực hiện các phép toán học và logic.

Trang 7

4 BỘ NHỚ TRONG (MAIN MEMORY)

Là nơi chương trình được đưa vào để thực hiện và là nơi lưu trữ dữ liệu đang được xử lý.

Gồm 2 phần :

ROM ( read only memory – Bộ nhớ chỉ đọc ) :

Chứa một chương trình hệ thống được hãng sản xuất nạp

sẵn,người sử dụng không thể thay đổi nội dung cũng như dung lượng ROM, thực hiện việc kiểm tra các thiết bị và tạo sự giao tiếp ban đầu của máy với các chương trình mà người dùng đưa vào để khởi động Khi tắt máy thì dữ liệu trong Rom không bị mất

RAM ( Random access memory – Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên ): chương trình và dữ liệu của

người sử dụng được nạp vào RAM lúc chạy

chương trình.Khi tắt máy dữ liệu trong RAM sẽ bị mất.

Trang 8

GIỚI THIỆU MÁY TÍNH – WINDOW 8.1

5 BỘ NHỚ NGOÀI (SECONDARY MEMORY)

Dùng để lưu trữ lâu dài dữ liệu (dữ liệu có thể tồn tại lâu dài cả khi tắt máy) và hỗ trợ cho bộ nhớ trong

Bao gồm: đĩa cứng, đĩa mềm, đĩa CD, thiết bị nhớ Flash (USB).

Trang 9

6 THIẾT BỊ VÀO (INPUT DEVICE)

Dùng để đưa thông tin vào máy tính

b) Chuột (Mouse) : là một thiết bị rất tiện lợi

trong khi làm việc với máy tính, có thể thay thế cho một số thao tác bàn phím

Trang 10

6 THIẾT BỊ VÀO (INPUT DEVICE)

c) Máy quét (Scanner)

-Là thiết bị cho phép đưa văn bản, hình ảnh vào máy tính, có khả năng chỉnh sửa văn bản hoặc hình ảnh đã đưa vào trong máy.

d) Webcam

-Là một camera kĩ thuật số, có thể thu để truyền trực tiếp hình ảnh qua mạng đến những máy tính đang kết nối với máy đó.

-Một số thiết bị vào: máy ảnh số, máy ghi hình, máy ghi âm…

Trang 11

7.THIẾT BỊ RA (OUTPUT DEVICE)

Dùng để đưa dữ liệu ta từ máy tính 1 số loại thiết bị ra:

a) Màn hình (Monitor) :

-Có cấu tạo tương tự như màn hình tivi, là tập hợp các điểm ảnh (pixel), chất lượng được quyết định bởi độ phân giải và chế độ màu

b) Máy in (Printer) :

-Dùng để in thông tin ra giấy

-Có nhiều loại máy in như in kim, in phun, in laser ….

Trang 12

7.THIẾT BỊ RA (OUTPUT DEVICE)

c) Máy chiếu (Projector) :

-Là thiết bị dùng để hiển thị nội dung máy tính lên màn ảnh rộng

d) Loa và tai nghe ( Speaker and headphone )

-Là các thiết bị để đưa tín hiệu âm thanh ra môi trường bên ngoài.

e) Modem

-Là thiết bị dùng để truyền thông giữa các hệ thống máy tính thông qua đường truyền (vd: đường điện

thoại, sóng điện từ, ), hỗ trợ việc đưa và lấy dữ liệu từ máy tính.

Trang 13

Windows là hệ điều hành đa nhiệm với giao

diện đồ họa dễ sử dụng, do hãng Microsoft sản xuất, có các chức năng cơ bản sau :

- Khởi động máy tính, điều khiển trực tiếp

Trang 14

I CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN

Trang 15

CÁCH ĐẶT TÊN FILE

Gồm 2 phần và được ngăn cách bởi dấu chấm

Phần chính (bắt buộc): không quá 255 kí tự và không chứa 1 số kí tự đặc biệt như : ? ,* , / , \

Trang 16

3 Folder (thư mục):

Thông tin trên đĩa là các file, để dễ dàng cho việc tìm kiếm và quản lý thì các file được đặt trong các thư mục.

HỆ ĐIỀU HÀNH WINDOW

Trang 17

4 Tạo mới :

Đối với folder: bấm chuột phải vào chỗ trống để xuất hiện lệnh New-Folder

Đối với file: chạy ứng dụng để tạo file.

Trang 18

Đường dẫn: là một dãy tên các thư mục phân cấp được phân cách bởi các dấu “/ hoặc \” và kết thúc là tên tập tin hoặc thư mục

Trang 19

Trang 20

GIỚI THIỆU DATA, INFORMATION & KNOWLEDGE

• Data

– Data (the plural of datum) are just raw facts (Long and Long, 1998)

– Data are streams of raw facts representing events before they have been arranged into a form that people can

understand and use (Laudon and Laudon, 1998) – Data is comprised of facts (Hayes, 1992)

– Recorded symbols (McNurlin and Sprague, 1998)

Dữ liệu (số nhiều của "datum") chỉ là những sự kiện thô chưa được xử lý (Long và Long, 1998)

Dữ liệu là những dòng sự kiện thô đại diện cho các sự kiện,

trước khi chúng được sắp xếp thành một dạng mà mọi người có thể hiểu và sử dụng (Laudon và Laudon, 1998)

Dữ liệu bao gồm các sự kiện (Hayes, 1992)

Dữ liệu là các ký hiệu được ghi lại (McNurlin và Sprague, 1998) •Ví dụ:

• Dữ liệu bán hàng: số lượng sản phẩm bán ra, giá bán, ngày bán, v.v.

• Dữ liệu cá nhân: tên, tuổi, địa chỉ, số điện thoại, v.v • Dữ liệu thời tiết: nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, v.v.

Tóm lại, những trích dẫn này đều nhấn mạnh rằng dữ liệu là những thông tin chưa được xử lý hoặc chưa được sắp

xếp Nó có thể ở dạng các sự kiện thô, ký hiệu hoặc các dòng đại diện cho các sự kiện Dữ liệu cần được xử lý và sắp xếp để trở thành

thông tin hữu ích có thể hiểu và sử dụng được.

Trang 21

• Information

– That property of data which represents and measures effects of processing them (Hayes, 1992)

– By information we mean data that have been shaped into a form that is meaningful and useful to human beings (Laudon and Laudon, 1998) – Information is data that have been collected and processed into a meaningful form Simply, information is the meaning we give to accumulated facts (data) (Long and Long, 1998)

– Information is the emergent property which comes from processing data so that it is transformed into a structured whole (Harry, 1994) – Information is data presented in a form that is meaningful to the recipient (Senn, 1990)

– Information is data in context (McNurlin and Sprague, 1998) – Information is data endowed with relevance and purpose (Drucker,

• Biểu đồ doanh thu bán hàng theo tháng • Báo cáo thống kê dân số.

• Dự báo thời tiết trong 7 ngày tới.

Trang 22

• Thông tin

•Đặc tính của dữ liệu thể hiện và đo lường kết quả của việc xử lý chúng (Hayes, 1992).

•Cụm từ "thông tin" có nghĩa là dữ liệu đã được định hình thành dạng ý nghĩa và hữu ích cho con người (Laudon và Laudon, 1998).

•Thông tin là dữ liệu đã được thu thập và xử lý thành dạng có ý nghĩa Nói đơn giản, thông tin là ý nghĩa mà chúng ta trao cho các sự kiện được tích lũy (dữ liệu) (Long và Long, 1998).

•Thông tin là một đặc tính xuất hiện khi xử lý dữ liệu để biến đổi nó thành một cấu trúc tổng thể (Harry, 1994) •Thông tin là dữ liệu được trình bày theo một dạng có ý nghĩa đối với người nhận (Senn, 1990).

•Thông tin là dữ liệu được đặt trong bối cảnh (McNurlin

• Biểu đồ doanh thu bán hàng theo tháng • Báo cáo thống kê dân số.

• Dự báo thời tiết trong 7 ngày tới.

Trang 23

• Knowledge

According to experts in the field, knowledge is:

– the result of the understanding of information (Hayes, 1992) – the result of internalising information (Hayes, 1992)

– collected information about an area of concern (Senn, 1990) – information with direction or intent—it facilitates a decision or an action (Zachman, 1987).

• Knowledge is ‘The explicit functional associations between items of information and/or data’ (Debenham, 1988)

Thông tin là dữ liệu đã được xử lý và sắp xếp, nhưng kiến thức còn nhiều hơn thế Kiến thức là sự hiểu sâu sắc về thông tin, là khả năng áp dụng thông tin đó vào thực tế, và là nền tảng cho việc đưa ra quyết định và hành động đúng đắn Nó thể hiện mối liên hệ và ý nghĩa của thông tin trong một bối cảnh cụ thể •Ví dụ:

• Kiến thức về cách vận hành một chiếc xe • Kiến thức về lịch sử Việt Nam.

• Kiến thức về lập trình máy tính.

Trang 24

• Knowledge

Kiến thức: Dựa trên quan điểm của các chuyên gia trong lĩnh vực, kiến thức được định nghĩa là:

•Kết quả của việc hiểu thấu thông tin (Hayes, 1992) •Kết quả của việc nội tâm hóa thông tin (Hayes, 1992)

•Thông tin được thu thập về một lĩnh vực quan tâm (Senn, 1990)

•Thông tin có định hướng hoặc mục đích - nó thúc đẩy việc đưa ra quyết định hoặc hành động

(Zachman, 1987)

• Kiến thức cũng được định nghĩa như: "Những mối liên hệ chức năng rõ ràng giữa các thông tin và/hoặc dữ liệu" (Debenham, 1988)

Trang 25

• Knowledge

Kiến thức: Dựa trên quan điểm của các chuyên gia trong lĩnh vực, kiến thức được định nghĩa là:

•Kết quả của việc hiểu thấu thông tin (Hayes, 1992) •Kết quả của việc nội tâm hóa thông tin (Hayes, 1992)

•Thông tin được thu thập về một lĩnh vực quan tâm (Senn, 1990)

•Thông tin có định hướng hoặc mục đích - nó thúc đẩy việc đưa ra quyết định hoặc hành động

(Zachman, 1987)

• Kiến thức cũng được định nghĩa như: "Những mối liên hệ chức năng rõ ràng giữa các thông tin và/hoặc dữ liệu" (Debenham, 1988)

Trang 26

Trang 27

GIỚI THIỆU DATA, INFORMATION &

• Dữ liệu theo dõi sức khỏe (nhịp tim, huyết áp, v.v.)

Information (Thông tin):

•Thông tin y tế là dữ liệu y tế đã được xử lý và sắp xếp để

•Kiến thức y tế là sự hiểu biết về các nguyên nhân, triệu chứng, phương pháp điều trị và phòng ngừa các bệnh.

•Kiến thức y tế được hình thành từ dữ liệu và thông tin y tế thông qua quá trình học tập, nghiên cứu và kinh nghiệm thực tế của các chuyên gia y tế.

Trang 28

Trang 29

HEALTH DATA MINING

Khai phá dữ liệu y tế là một lĩnh vực khoa học liên ngành sử dụng các

kỹ thuật thống kê, học máy và trí tuệ nhân tạo để trích xuất kiến

thức từ dữ liệu y tế Dữ liệu y tế có thể bao gồm hồ sơ bệnh án, hình

ảnh y tế, dữ liệu sinh học, dữ liệu về sức khỏe cộng đồng, v.v.

Mục tiêu:

• Cải thiện chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe:

• Hỗ trợ chẩn đoán bệnh chính xác hơn.

• Cá nhân hóa phương pháp điều trị cho từng bệnh nhân • Phát triển các phương pháp điều trị mới.

• Nâng cao hiệu quả của hệ thống y tế:

• Giảm chi phí y tế.

• Tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực y tế • Cải thiện quản lý bệnh án và dữ liệu y tế.

• Phát triển kiến thức y khoa:

• Xác định các yếu tố nguy cơ mắc bệnh.

• Khám phá các mối liên hệ giữa các bệnh lý khác nhau • Phát triển các mô hình dự đoán cho các bệnh lý.

Trang 30

HEALTH DATA MINING

Khai phá dữ liệu y tế sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm:

•Học máy (Machine learning)

• Phân loại (Classification) • Hồi quy (Regression)

• Học tập sâu (Deep Learning)

•Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing)

• Trích xuất thông tin từ văn bản y tế • Phân tích tình cảm

• Tóm tắt văn bản y tế

•Khai phá dữ liệu (Data mining)

• Phân tích cụm (Clustering)

• Phân tích liên kết (Association Analysis)

• Phát hiện điểm bất thường (Anomaly Detection)

•Phân tích thống kê (Statistics)

• Phân tích hồi quy • Phân tích sinh tồn • Phân tích đa biến

Trang 31

HEALTH DATA MINING

Khai thác dữ liệu y tế có nhiều ứng dụng trong y tế:

•Chẩn đoán bệnh:

• Hỗ trợ chẩn đoán ung thư, tim mạch, v.v • Phát hiện sớm các bệnh lý.

• Cá nhân hóa phương pháp điều trị.

•Phát triển thuốc và liệu pháp điều trị:

• Xác định các mục tiêu thuốc mới.

• Tối ưu hóa quá trình thử nghiệm lâm sàng.

• Phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa.

•Quản lý sức khỏe cộng đồng:

• Theo dõi và dự đoán các đợt bùng phát dịch bệnh • Đánh giá hiệu quả của các chương trình y tế.

• Phân bổ nguồn lực y tế hợp lý.

Trang 32

HEALTH DATA MINING

Lợi ích của KPDL:

•Nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe •Cải thiện hiệu quả của hệ thống y tế.

•Phát triển kiến thức y khoa.

Thách thức của KPDL:

•Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

•Vấn đề đạo đức trong sử dụng dữ liệu y tế •Khả năng tiếp cận và sử dụng công nghệ.

KPDL là một lĩnh vực tiềm năng, đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe và cải thiện hiệu quả của hệ thống y tế.

Trang 33

HEALTH DATA MINING

1 Dự đoán nguy cơ té ngã ở bệnh nhân cao tuổi:

•Sử dụng dữ liệu về các yếu tố nguy cơ té ngã (như tuổi tác, giới tính, tiền sử té ngã, sử dụng thuốc) để xây dựng mô hình dự đoán nguy cơ té ngã cho bệnh nhân cao tuổi.

•Mô hình này có thể được sử dụng để xác định những bệnh nhân có nguy cơ té ngã cao và can thiệp sớm để ngăn ngừa té ngã.

2 Phân loại các vết thương da:

•Sử dụng hình ảnh của các vết thương da để xây dựng mô hình phân loại các vết thương da (như loét do tì đè, nhiễm trùng da, chàm).

•Mô hình này có thể được sử dụng để giúp chẩn đoán các vết thương da một cách chính xác và nhanh chóng.

3 Cá nhân hóa việc điều trị bệnh hen suyễn:

•Sử dụng dữ liệu về các yếu tố nguy cơ hen suyễn (như di truyền, môi trường sống, mức độ

kiểm soát bệnh) để xây dựng mô hình cá nhân hóa việc điều trị bệnh hen suyễn cho từng bệnh nhân.

•Mô hình này có thể được sử dụng để lựa chọn phương pháp điều trị phù hợp nhất cho từng bệnh nhân và cải thiện hiệu quả điều trị.

Trang 34

HEALTH DATA MINING

4 Phát hiện sớm các trường hợp nhiễm trùng huyết:

•Sử dụng dữ liệu về các dấu hiệu sinh tồn (như nhịp tim, huyết áp, nhiệt độ cơ thể) và các xét nghiệm máu để xây dựng mô hình phát hiện sớm các trường hợp nhiễm trùng huyết.

•Mô hình này có thể được sử dụng để giúp chẩn đoán sớm nhiễm trùng huyết và cải thiện tỷ lệ sống sót của bệnh nhân.

5 Giám sát chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe:

•Sử dụng dữ liệu về các chỉ số chất lượng (như tỷ lệ tử vong, tỷ lệ nhiễm trùng, tỷ lệ hài lòng của bệnh nhân) để theo dõi chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

Định dạng
Số trang	35
Dung lượng	2,38 MB