Информационная технология оценки показателей качества жизни пациентов
Оценка качества жизни пациентов на основе многомерного анализа данных (результатов психологического тестирования). Выбор R в качестве основного инструментария.
Введение…………………………………………………………………………………………………………………………………..13
Глава 1. Оценка качества жизни ………………………………………………………………………………………………..15
1.1 Описание предметной области ……………………………………………………………………………………15
1.2 Описание исходных данных………………………………………………………………………………………..17
Глава 2. Методы обработки данных …………………………………………………………………………………………..23
2.1 Обзор методов Data Mining ………………………………………………………………………………………………23
2.2 Методы анализа исходных данных …………………………………………………………………………………..26
2.2.1 Анализ выбросов ……………………………………………………………………………………………………….26
2.2.2 Восстановление пропущенных значений…………………………………………………………………….27
2.2.3 Факторный анализ ……………………………………………………………………………………………………..29
2.2.4 Кластерный анализ …………………………………………………………………………………………………….31
2.3 Описание инструмента решения……………………………………………………………………………………….34
2.3.1 Скриптовый язык R ……………………………………………………………………………………………………34
2.3.2 Особенности языка R …………………………………………………………………………………………………35
2.3.3 Форматы данных ……………………………………………………………………………………………………….35
Глава 3. Разработка технологии оценки качества жизни …………………………………………………………….37
3.1 Алгоритм обработки данных…………………………………………………………………………………………….37
3.2 Анализ выбросов ……………………………………………………………………………………………………………..37
3.3 Визуализация и восстановление пропущенных значений…………………………………………………..42
3.4 Факторный анализ ……………………………………………………………………………………………………………45
3.5 Кластерный анализ …………………………………………………………………………………………………………..47
3.5.1 Иерархический подход ………………………………………………………………………………………………47
3.5.2 Метод k-средних………………………………………………………………………………………………………..48
3.5.3 Оценка качества кластеризации………………………………………………………………………………….48
3.6 Интерпретация результатов ……………………………………………………………………………………………..49
Глава 4. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение ……………………….51
4.1 Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения научных исследований с
позиции ресурсоэффективности и ресурсосбережения ……………………………………………………………51
4.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования ……………………………………………..51
4.1.2 Анализ конкурентных технических решений ……………………………………………………………..52
4.1.3 Технология QuaD ………………………………………………………………………………………………………53
4.1.4 SWOT-анализ …………………………………………………………………………………………………………….54
4.2 Планирование проектных работ ……………………………………………………………………………………….56
4.2.1 Структура работ в рамках проекта ……………………………………………………………………………..56
4.2.2 Определение трудоемкости выполнения работ……………………………………………………………57
4.2.3 Разработка графика проведения проекта …………………………………………………………………….58
4.2.4 Бюджет научно-технического исследования (НТИ) …………………………………………………….62
4.3 Определение ресурсной (ресурсосберегающей), финансовой, бюджетной, социальной и
экономической эффективности исследования ……………………………………………………………………….69
Глава 5. Социальная ответственность ………………………………………………………………………………………..73
5.1 Производственная безопасность ……………………………………………………………………………………….74
5.1.1 Анализ выявленных вредных факторов при разработке и эксплуатации проектируемого
решения …………………………………………………………………………………………………………………………….75
5.1.2 Анализ выявленных опасных факторов при разработке и эксплуатации проектируемого
решения …………………………………………………………………………………………………………………………….82
5.2 Экологическая безопасность …………………………………………………………………………………………….84
5.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях ………………………………………………………………………….85
5.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ……………………………………87
5.5 Выводы по разделу…………………………………………………………………………………………………………..88
Заключение ………………………………………………………………………………………………………………………………89
Список использованных источников …………………………………………………………………………………………90
Приложение А ………………………………………………………………………………………………………………………….93
Понятие качества жизни было введено в середине XX века, на тот
момент стало необходимо решать проблемы благосостояния населения. В
настоящее время это понятие внедрилось в различные области человеческой
деятельности, такие как социология, экономика, политика медицина и
другие.
Актуальность проведения оценки качества жизни в медицинских
исследованиях заключается в том, что эффективность лечения зависит не
только от применения различных медико-биологические методов, но и от
общего состояния пациента и его моральной готовности к лечению, которые,
в свою очередь, зависят от качества жизни.
В настоящее время разработано множество методик для оценки
качества жизни. Психологическая служба, проводящая сбор данных
столкнулась с проблемой некачественного заполнения листов с тестами. Это
связано с тем, что пациенты могут иметь плохое самочувствие, им
предлагают большое количество тестов, и ответы на последние они дают с
чувством усталости, что отражается на полученных выводах.
Целью работы является разработка технологии оценки показателей
качества жизни пациентов (на основе данных тестирования по методикам
оценки качества жизни).
Для достижения поставленной цели были определены следующие
задачи:
провести обзор литературы и интернет-источников для
определения методов и инструментов исследования;
исследовать данные на наличие выбросов;
удалить возможные выбросы и, по возможности, очистить данные
от них;
восстановить однородность исследуемых данных;
снизить размерность данных за счет выявления латентных
переменных;
в размерности новых переменных провести кластеризацию данных
В результате исследования исходных данных была разработана
информационная технология оценки показателей качества жизни пациентов,
которая позволила сократить количество используемых методик до трех. В
конечный список вошли тест SF-36 health status survey, шкала базисных
убеждений Янов-Бульман и тест жизнестойкости Мадди (в адаптации
Леонтьева). Среднее время тестирования сократилось с 48 до 30 минут, то есть
на 37,5%.
Был разработан алгоритм обработки данных, заложенный в основу
разработанной информационной технологии. Он состоит из нескольких этапов:
поиск аномальных значений и, по возможности, их удаление;
восстановление однородности выборки;
сокращение признакового пространства путем выявления латентных
переменных;
интерпретация полученных результатов.
По результатам исследований были написаны следующие статьи:
1. Былина Т. А. Методы Data Mining в задачах принятия решений / Т. А.
Былина ; науч. рук. О. В. Марухина // Молодежь и современные
информационные технологии : сборник трудов XV Международной
научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых
учёных, 04-07 декабря 2017 г., г. Томск. — Томск : Изд-во ТПУ, 2017. —
[С. 264-265].
2. Былина Т. А. Применение методов Data Mining в исследовательских
задачах / Т. А. Былина ; науч. рук. О. В. Марухина // Информационные
технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине : сборник
научных трудов IV Международной научной конференции, 5-8 декабря
2017 г., Томск : в 2 ч. — Томск : Изд-во ТПУ, 2017. — Ч. 1. — [С. 361-
362].
Последние выполненные заказы
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!