Koreferát: LISp-Miner a (lékařské) ontologie Vojtěch Svátek.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
SOCIÁLNÍ INDIKÁTORY V RÁMCI MĚŘENÍ UDRŽITELNÉHO ROZVOJE ÚVAHA NAD NEUDRŽITELNÝM STAVEM.
Advertisements

Cíle a postupy empirického výzkumu
Udržitelný rozvoj energetiky
Bezpilotní prostředky
Normalizace Řada analytiků se mylně domnívá, že pro každý objekt existuje jedno jediné univerzálně použitelné nejlepší řešení bez ohledu na řešený problém.
zdravotnickÉ ProstředkY Aktualní témata Pohled VZP ČR
Jiří Kvapil, CENIA Stahovací služby na národním geoportálu ČR Enviro-i-fórum 2013, 14. V. 2013, Zvolen.
CXPath Dotazování nad heterogenními XML zdroji s pomocí konceptuálního schéma Jan Vávra, 21. dubna 2004
Analýza kvantitativních dat I./II. Typy dat Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 26/2/2012 UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize.
KDD II David Pejčoch. KDD vs. data mining KDD = Knowledge discovery in databases, česky Získávání znalostí z databází nebo DZD = celý proces (viz např.
Umělá inteligence. Dva přístupy Technický – formální systémy, modely, konkrétní aplikace Filosofický – definice inteligence, vztah k mysli, vědomí a navíc.
Rapid e-learning (REL): sílící trend Mgr. Ludmila Urbášková CDV UP Olomouc akademie distančního vzdělávání.
SYNERGICKÁ INTEGRACE VÝUKY NA LF UP Milan Kolář LF UP v Olomouci.
SEMANTICKÝ WEB. Semantický Web WWW – Tim Berners-Lee, CERN, univerzum propojených HTML stránek, prostor hyperlinkovaných dokumentů – Informace jsou zobrazeny.
Sociologie – metody a techniky sociologického výzkumu
Vypracoval: Ladislav Navrátil, EI-4 Umělá inteligence Zaměření Expertní systémy.
HELPDESK Pomoc uživatelům s jejich IT problémy a zefektivnění práce servisních techniků.
Získávání informací Získání informací o reálném systému
ÚČEL AUTOMATIZACE (c) Tralvex Yeap. All Rights Reserved.
Bakalářský seminář Úvod BP Závěr BP.
DATOVÉ MODELY (c) Tralvex Yeap. All Rights Reserved.
STANOVENÍ NEJISTOT PŘI VÝPOŠTU KONTAMINACE ZASAŽENÉHO ÚZEMÍ
Sociologický výzkum.
Učebnice Ekologie a ochrana životního prostředí
Text: Reprodukce nálevníků Metody získávání vědeckých poznatků
2005 Šablona eVŠKP - titulní list ÚVOD  Definice doporučené šablony  Soubor s přednastavenými styly, strukturou, designem  NEREÁLNÉ problémy.
Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice
A weak fuzzy description logic with aggregation Peter Vojtáš na Pracovním semináři pořádaném Knowledge Engineering Group Knowledge Engineering.
Systémy pro podporu managementu 2
Autor:Jiří Gregor Předmět/vzdělávací oblast: Informační a komunikační technologie Tematická oblast:Práce se standardním aplikačním programovým vybavením.
Plynárenství v evropském kontextu Situace na trhu s plynem ČR Možnosti odběratelů při výběru dodavatele Ing. Vladimír Štěpán, ENA s.r.o. 8. březen 2007.
Artificial Intelligence (AI).  „Úloha patří do oblasti umělé inteligence, jestliže řešení, které najde člověk považujeme za projev jeho inteligence.
1 Kognitivní inspirace třídění na základě závislostí atributů Jan Burian Eurfomise centrum – Kardio, Ústav informatiky AV ČR Článek je dostupný na WWW:
Doktor. Co dělá doktor ? provádění vyšetření a preventivních prohlídek předepisování léků či doporučení týkající se životního stylu provádění povinných.
Získávání znalostí z medicínských textů Petr Kolesa EuroMISE Centrum.
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA STROJNÍ ÚSTAV PŘÍSTROJOVÉ A ŘÍDICÍ TECHNIKY ODBOR AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ A INŽENÝRSKÉ INFORMATIKY Aplikace objektově.
KONFERENCE PROTIPOVODŇOVÁ OCHRANA – PREZENTACE VÝSLEDKŮ PILOTNÍHO PROJEKTU „ATLAS LABE NA ÚZEMÍ KRÁLOVÉHRADECKÉHO KRAJE“ Projekt je spolufinancován Evropskou.
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Metody sociálního výzkumu 2. Ročník, LS 2010 VOŠ Jabok ETF UK.
Klíčové kompetence, výchovné a vzdělávací strategie Náměty a zkušenosti, jak pracovat s KK a VVS.
Péče o seniory.
SYNERGICKÁ INTEGRACE VÝUKY NA LF UP Milan Kolář LF UP v Olomouci.
Inovace kurikula studijního programu Všeobecné lékařství. Reg.č. CZ.1.07/2.2.00/ Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním.
Využití ontologií při dobývání znalostí z databází Hana Češpivová.
Nové technologie pro webové aplikace v cestovním ruchu Nové technologie pro webové aplikace v cestovním ruchu Pavel Čech Unverzita Hradec Králové.
Zadávání veřejných zakázek - workshop Projekt „Učíme digitálně“ Registrační číslo CZ.1.07/1.3.00/
Nonverbální úlohy Jiří Tesař. Výuka fyziky na ZŠ - zamyšlení  Fenclová, J.: Didaktické myšlení a jednání učitele fyziky: „Jeden učitel položí v jedné.
Normalizace v objektových databázích Vojtěch Merunka
Inovace kurikula studijního programu Všeobecné lékařství. Reg.č. CZ.1.07/2.2.00/ Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním.
Pojetí sociálněvědního výzkumu
Postup při empirickém kvantitativním výzkumu
Informatika. Cíle výuky informatiky Studenti se mají seznámit se základními pojmy, problémy, postupy, výsledky a aplikacemi informatiky tak, aby je dokázali.
Číslo projektuCZ.1.07/1.5.00/ Název školyGymnázium, Soběslav, Dr. Edvarda Beneše 449/II Kód materiáluVY_32_INOVACE_32_15 Název materiáluObsah, rozdělení.
Struktura a Koncept portálu ČVUT, © 2013 IBA CZ, s. r. o. Agenda Teoretický průřez strukturou a konceptem Liferay portálu Company Sites Pages (stránky)
EKAW’04 14th International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management Whittlebury Hall, Northamptonshire, UK říjen 2004
Mgr. Petr Hanuš KOORDINÁTOR ODBORNÝCH SEKCÍ ASOCIACE POSKYTOVATELŮ SOCIÁLNÍCH SLUŽEB ČR ŘEDITEL SEKCE SOCIÁLNÍCH SLUŽEB UNIE ZAMĚSTNAVATELSKÝCH SVAZŮ ČR.
Mentální reprezentace
Ukládání dat biodiverzity a jejich vizualizace
Požadavky RVP PV Úloha diagnostiky při sledování
Požadavky RVP PV Úloha diagnostiky při sledování
Workshop pro tazatele Bc. Petr Pavlíček Bc. Artem Vartanyan
Veřejný seminář k projektu NIX-ZD.CZ
Název prezentace (DUMu): Organismy a prostředí
Dobývání znalostí z databází znalosti
Somatologie zkoumá vlastnosti nejdokonalejšího a nejsložitějšího organismu, lidské bytosti zahrnuje mnoho vědních oborů.
Zaměření a funkce sociálního lékařství (SL)
WORKSHOP Metody práce s informacemi v online prostředí
Induktivní postupy ve výuce matematiky
Druhý stupeň malotřídně
STUDIE PROVEDITELNOSTI ZAVEDENÍ NÍZKOEMISNÍ ZÓNY NA ÚZEMÍ STATUTÁRNÍHO MĚSTA BRNA „Tento projekt je spolufinancován Státním fondem životního prostředí.
Transkript prezentace:

Koreferát: LISp-Miner a (lékařské) ontologie Vojtěch Svátek

Témata Možné oblasti využití lékařských ontologií v rámci LM Vybrané problémy Formulace požadavků na lékařskou ontologii pro potřeby KDD

Možné oblasti Porozumění problematice –způsob využití ontologií obecně, nejen v kontextu KDD Porozumění datům –mapování atributů (ev. jejich hodnot) na prvky ontologie může usnadnit jejich rozdělení do skupin a návrh úloh –může mít smysl i tehdy, když mapování nebude následně automaticky využíváno

Možné oblasti (pokr.) Automatická tvorba odvozených atributů –varianta konstruktivní indukce známé z ML –Philips&Buchanan (2001):využití ‘time ontology’ apod. napříč doménami: (příklad?) –v LM připadá v úvahu i tvorba koeficientů?

Možné oblasti (pokr.) Automatická tvorba analytických otázek (čili omezení prostoru hypotéz) –rozebráno v práci H. Češpivové –v LM může mít smysl v případě velmi rozsáhlých dat –ale není jasné, které typy otázek můžeme na základě ontologie vyloučit jako ‘nezajímavé’ (smysl mají jak potvrzení stávajících znalostí, tak i výjimky a zcela nové znalosti)

Možné oblasti (pokr.) Podpora interpretace hypotéz (generování vysvětlení) –asi nejperspektivnější v LM –hledání cest v ontologii spojujících třídy namapované na asociované atributy –problémem může být interpretace jednotlivých implikačních hypotéz (které je v praxi nutné zvažovat souhrnně - problém subsumpce)

Problém: způsob mapování Některé objekty z ontologie jsou z hlediska dat pro DM nepřístupné nebo implicitní –nepřístupné: např. orgány jako takové, v případě, že data zahrnují jen nepřímá vyšetření –implicitní: např. ‘pacient’ (v medicíně nás obvykle nezajímají relace mezi více pacienty) Data mohou zahrnovat problematiku, která by byla přirozeně rozdělena do více ontologií –např. fungování organismu vs. životní styl člověka

Problém: možné vs. platné vztahy Ontologie typu sémantické sítě UMLS zachycuje možné vztahy na úrovni velmi obecných kategorií, nikoliv (více či méně) platné vztahy na úrovni specifických orgánů, tkání apod. Má tedy smysl využívat přímo takovou ontologii, nebo jen konkrétní výchozí znalosti? –‘potvrzení’: ve vztahu ke konkrétní znalosti –‘výjimka’: ve vztahu ke konkrétní znalosti –‘nová znalost’: ve vztahu k ontologii nebo k celé bázi výchozích znalostí

Lékařská ontologie pro KDD Požadavky: –Anatomie, fyziologie a patologie (A-F-P) - znalosti o vztazích mezi konkrétními orgány, tkáněmi apod. –Navíc vztahy mezi A-F-P třídami a hodnotami vyšetření používaných v dané oblasti Z dostupných ontologií –UMLS dost nevhodné, chybí konkrétní vztahy –Foundational Model of Anatomy asi strukturně lepší, ale zahrnuje pouze anatomii –Další možnosti: ONIONS, workshop o lékařských ontologiích při konferenci KR’04? Záleží i na datech - pokrytí tříd ontologie