Management znalostí v medicíně „Datamining“ Management znalostí v medicíně „Datamining“ Professor R. Hanka Director, Medical Informatics Unit,University.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Znalostní zázemí organizace
Advertisements

Zpracování informací a znalostí Datové struktury a algoritmy pro vyhledávání informací Doc. RNDr. Jan Rauch, CSc. Katedra informačního a znalostního.
PRŮZKUM NA TÉMA: „Dopady finanční krize“ eficia .
Nový přístup k aplikacím Vema
Jednotky informace Bity, bajty a tak dál….
Management znalostí v medicíně „Lékařská informatika“ Professor Rudolf Hanka Director, Medical Informatics Unit,University of Cambridge Visiting Profesor,
Sémantická anotace dat z webovských zdrojů
Hra milionář Procvičujeme si jednotky hmotnosti
Snímek 1 Efekty podnikové informatiky J. Pour Katedra IT VŠE ČSSI, Praha, 15/12/2006.
SLOVNÍKY PO DRÁTĚ? Pavel Kurfürst Ústav cizích jazyků Lékařské fakulty Univerzity Palackého v Olomouci.
Internetový průvodce po fondech
Prezentace k semináři „ePraha – výzvy a příklady řešení“ ANALÝZA INFORMAČNÍCH POTŘEB (V PRAZE) Březen 2006 / Petr ŽIŽKA / STEM/MARK, a.s.
Školení zaměstnanců web + intranet v Praze.
Úvod do umělé inteligence
Management znalostí Znalostní systémy Professor R. Hanka Director, Medical Informatics Unit,University of Cambridge Visiting Profesor, Fakulta Managementu,
Management znalostí v medicíně „Znalostní společnost“
Eva Filípková Informační zdroje = zdroje, který přináší uživatelům informace, = zdroje, který přináší uživatelům informace, poznatky.
Prostředí pro tvorbu strukturovaných učebních textů Ing. Jiří Přibil Fakulta managementu VŠE Rozvojový grant Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy.
Elektronické formuláře v programu MS Word
Informatizace veřejných knihoven Internet a veřejné knihovny jako informační centra měst a obcí PhDr. Ivana Štrossová Okresní knihovna Havlíčkův Brod.
1 Martin Vojnar Indexy a uživatelé paměťových institucí IKI, 17. ledna
Obchodní činnosti - Kapitola 8 1 VÝZKUM TRHU KAPITOLA 8 Pavlíčková.
NaviTerier Navigační systém pro zrakově postižené.
Otto Chmelík, Státní okresní archiv Děčín
Poradenské systémy ve vybraných členských zemích EU (CIFAS projekt) European Environment Agency.
RNDr. Zdenek Kubíček Nemocnice Třinec
Systémy pro podporu managementu 2
E-knihovna pro knihovníky Seminář E-knihy III, NTK,
E-learningový kurz ÚK PdF bilance ročních zkušeností.
Studijní informační zdroje (a jak se k nim dostat) Pro předmět Jazykový projev (2014/15) připravila Eva Cerniňáková Jabok - Vyšší odborná škola sociálně.
PŘÍPRAVA K MATURITĚ. POČÍTAČOVÁ VĚDA ?? INFORMATIQUE VĚDU O CÍLEVĚDOMÉM ZPRACOVÁNÍ INFORMACÍ PROSTŘEDNICTVÍM AUTOMATICKY PRACUJÍCÍCH STROJŮ FRANCOUZ.
Internet Pojem Internet se začal vymezovat v polovině šedesátých let, kdy Američané hledali způsob, jak propojit důležitá vojenská pracoviště a tím zajistit.
Dlouhodobé uchovávání a zpřístupňování dokumentů v digitální podobě
Šablony dokumentů v programu MS Word Mgr. Ludmila Faltýnková EU OPVK ICT2-4/Inf04 Základní škola Olomouc, Heyrovského 33 Určeno pouze pro výuku Žádná část.
Organizační struktury, příklady
Národní registr vysokoškolských kvalifikačních prací.
Práce se šablonami v MS Word 2007
Artificial Intelligence (AI).  „Úloha patří do oblasti umělé inteligence, jestliže řešení, které najde člověk považujeme za projev jeho inteligence.
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Metody zpracování informací - 2
Informace a Informatika. Terminologie Informatika – anglicky information science Zabývá se zpracováním informací nejen na počítačích. Informatika (počítačová.
Systém dalšího vzdělávání pracovníků výzkumu a vývoje v MS kraji a jeho realizace Projekt A5 Nástroje informatiky pro získávání informací a jejich zpracování.
Knihovna společenských věd TGM v Jinonicích Společné zařízení Centra pro otázky životního prostředí UK, Fakulty humanitních studií UK, Fakulty sociálních.
INFORMATIKA 8 Multifunkční zařízení III2 – I8- 06.
knowledge management, řízení znalostí, management znalostí
Dana Sigmundová Jak najít plný text článku nebo kompletní číslo odborného časopisu aneb článkové databáze a jak v nich vyhledávat ÚK FSS MU,
Metody knihovnické práce (VIKBA04)
Základní informační zdroje pro zubní lékařství
Adaptivní webové systémy v e-learningu Miroslav Bureš Odborná skupina Webing, katedra počítačů.
Studijní informační zdroje (a jak se k nim dostat) Osnova Prezentace.
Sdílení dat o veřejné správě Jaroslav Svoboda MV, úsek informatiky odbor informatizace veřejné správy.
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Neuronové sítě. Vývoj NS 1943 – W. McCulloch, W. Pittse – první jednoduchý matematický model neuronu 1951 – M. Minsky - první neuropočítač Snark 1957.
Neuronové sítě.
Využití neuronových sítí IVTH – Informační technologie ve vodním hospodářství Vypracoval: Jiří Vacek Z-92.
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Praxe ve školní psychologii Školní psychologie jako aplikovaná psychologická disciplína.
Personální plán pro podnikatelský plán
Projekt „ Vzdělávání dotykem“ CZ.1.07/1.3.00/ DIDAKTIKA ODBORNÝCH PŘEDMĚTŮ S ICT Autor: Mgr. Vendulka Vorlová.
Vít Richter (využití podkladů kol. P. Mazáčové a L. Nivnické)
Business Inteligence – úvod
Nástroje podpory uživatelů
Osobní management – modul č.4
Novověk – průmyslová revoluce
Vědní obory zabývající se informacemi
Theses Abecední rejstřík klíčových slov.
Neuronové sítě.
ACM Digital Library Centrum informačních a knihovnických služeb VŠE
EBSCO Centrum informačních a knihovnických služeb VŠE
Transkript prezentace:

Management znalostí v medicíně „Datamining“ Management znalostí v medicíně „Datamining“ Professor R. Hanka Director, Medical Informatics Unit,University of Cambridge Visiting Profesor, Fakulta Managementu, VŠE

Management znalostí -v- ‘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.

Problém Rozdílný nárůst: Intelektuálních schopností Znalostí

Lidské intelektuální schopnosti Nemožné měřit objektivně Za minulých 5 millionů let objem mozku vzrostl ze 400cm 3 na 1,400cm 3 Obsahuje asi neuronů a synapsí Mezi n a n.(n-1)/2 spojů.

Zdvojnásobuje za 1.5 až 3 miliony roků Kapacita mozku Full connectivity L imited connectivity

Lidské znalosti Nemožné měřit objektivně Počet knih v knihovně Cambridge University.

Knihy v knihovně Cambridge University Zdvojnásobují se každých 33 let !

Nárůst znalostí a intelektu time intelekt znalosti

Nárůst znalostí a intelektu time intelekt znalosti Informační přetížení

15.století - polymath 18. století - lékař znal vše co se dalo znát 20. století - specializace 21. století - úzká specializace.

Šířka znalosti Hloubka znalostí

Velikost problému

Informační přetížení Zahlceni informacemi Obtížné najít požadované informace Obtížné posoudit kvalitu nalezených informací.

Vannevar Bush “As We May Think” (1945) Osobní knihovna (vertical books) Osobní knihovna (vertical books) Stezky (horizontal hypertext) Stezky (horizontal hypertext) Měnitelné Měnitelné Anotace. Anotace.

Memex

Rozhodnutí lékaře hledat informaci záleží na –Urgency –Očekávání že definitvní závěr bude nalezen. (Gorman & Helfand 1995)

Informace LokálníGlobální Všeobecné Specifické Individual Practice Guidelines Clinical pathways Medical knowledge base Local hospital prescribing guidelines

Informační potřeby ( Informační potřeby (clinické školení) Lokální Globální Všeobecné Specifické Individual Practice Guidelines Clinical pathways Medical knowledge base Local hospital prescribing guidelines

Informační potřeby (lékař v praxi) LokálníGlobální Všeobecné Specifické Individual Practice Guidelines Clinical pathways Medical knowledge base Local hospital prescribing guidelines

Informační přetížení Zahlceni informacemi Obtížné najít požadované informace Obtížné posoudit kvalitu nalezených informací Internet ?

Internet Haphazardní sbírka informací Navigace bez struktury Výsledky hledání často obsahují ‘64,000 hits ‘ Informační ‘zamoření’.

Základní elementy managementu znalostí ‘Rozumět’ textu Kategorizace slov, vět,paragrafů a celých dokumentů Knihovny elektronických dokumentů.

Digitální knihovny Většinou zatím obsahují elektronické kopie papírových dokumentů Podpora kompletního cyklu managementu znalostí Záruka kvality Vybrané vnější zdroje Archivování.

Digitální knihovny výhody/nevýhody Výhody –Založeny na informačních vědách –Dosažitelné odevšud –Kvalita managementu –Archivní role Nevýhody –“knihy” často nejsou svázány nebo neexistují –Žádná pomoc od professionálních knihovníků.

Nástroje managementu znalostí Manuální –Proces je explicitní (vs. tacit knowledge) –Zvyšuje hodnotu (Semi)automatické –Umělá inteligence (AI) –Rozpoznávání obrazců (pattern recognition).

Automatická klasifikace dokumentů Příklady tříd –Kardiovaskulární nemoce, chirurické techniky… –oficiální guidelines, guidelines pro zájmové skupiny, charity … ‘Učení s učitelem‘ –Příklady ze všech možných tříd –starý AI problém.

Příznaky, charakteristiky (features) Příznaky –Základní termíny (slova) –Kontextuální charakteristiky –Charakteristiky struktůry dokumentů Angličtina 500,000 slov Běžný soubor 30,000 slov Kletba Dimensionality Nutnost snížit počet characteristik.

Klasifikace s omezeným počtem příznaků

Další nástroje Produkce hyperlinků Summarizace ‘Vázání’ knih Inteligentní hledání Cíl je naučit počítač ’číst’.

Dvě 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.

Otázky?