Luận văn Thạc sĩ ngành công nghệ thông tin: Khai phá dữ liệu và ứng dụng trong y tế dự phòng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ<br /> <br /> HOÀNG VĂN TIẾN<br /> <br /> KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG TRONG<br /> Y TẾ DỰ PHÒNG<br /> <br /> LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN<br /> <br /> GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN<br /> <br /> Đặng Thanh Hải<br /> <br /> Hà Nội - 2018<br /> <br /> ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ<br /> <br /> HOÀNG VĂN TIẾN<br /> <br /> KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG TRONG<br /> Y TẾ DỰ PHÒNG<br /> <br /> Ngành: Công nghệ thông tin<br /> Chuyên ngành: Quản lý Hệ thống thông tin<br /> Mã số: 8480205.01<br /> <br /> LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN<br /> <br /> NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. ĐẶNG THANH HẢI<br /> <br /> Hà Nội - 2018<br /> <br /> LỜI CAM ĐOAN<br /> Luận văn “Khai phá dữ liệu và ứng dụng trong y tế dự phòng” đánh dấu cho<br /> những thành quả, kiến thức của tôi đã tiếp thu được trong quá trình rèn luyện, học tập<br /> và nghiên cứu tại Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội. Tôi xin cam<br /> đoan các nội dung được trình bày trong luận văn này được xây dựng, hoàn thành bằng<br /> chính quá trình nghiên cứu của bản thân và dưới sự hướng dẫn của thầy giáo TS. Đặng<br /> Thanh Hải.<br /> Trong quá trình làm luận văn này, tôi đã tham khảo một số tài liệu từ nhiều<br /> nguồn khác nhau, các nội dung tham khảo đều được trích dẫn rõ ràng. Nếu có điều gì<br /> không trung thực, tôi xin chịu mọi hình thức kỷ luật theo đúng quy định.<br /> Hà Nội, ngày 02 tháng 10 năm 2018<br /> Học viên<br /> <br /> Hoàng Văn Tiến<br /> <br /> xi<br /> <br /> LỜI CÁM ƠN<br /> Lời đầu tiên, tôi xin gửi lời cám ơn đến Thầy Cô giáo tại trường Đại học Công<br /> nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội nói chung và Thầy Cô giáo trong bộ môn Hệ thống<br /> thông tin và Khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc<br /> gia Hà Nội đã nhiệt tình giảng dạy, truyền đạt những kiến thức, kinh nghiệm quý báu<br /> trong suốt thời gian tôi học tập tại trường.<br /> Đặc biệt, tôi xin gửi lời cám ơn chân thành nhất đến TS. Đặng Thanh Hải,<br /> người đã hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn này. Nhờ sự hướng dẫn<br /> và chỉ bảo tận tình của Thầy, tôi đã có được những kiến thức và kinh nghiệm quý báu<br /> về cách xác định vấn đề nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, trình bày kết quả và<br /> hoàn thành luận văn của mình.<br /> Cuối cùng, tôi xin gửi lời cám ơn tới toàn thể gia đình, bạn bè và đồng nghiệp<br /> đã luôn quan tâm, ủng hộ và động viên, giúp tôi có nghị lực phấn đấu để hoàn thành<br /> tốt luận văn.<br /> Hà Nội, ngày 02 tháng 10 năm 2018<br /> Học viên<br /> <br /> Hoàng Văn Tiến<br /> <br /> xii<br /> <br /> TÓM TẮT NỘI DUNG<br /> Phân tích và dự báo từ lâu đã được ứng dụng trong mọi lĩnh vực nhằm đưa ra<br /> những định hướng, chiến lược phát triển trong tương lai. Ngành Y tế không đứng<br /> ngoài xu thế đó, đặc biệt là dự báo dịch bệnh truyền nhiễm từ lâu đã được các nhà<br /> khoa học quan tâm nghiên cứu và ngày càng phát triển. Phân tích và dự báo dịch bệnh<br /> truyền nhiễm được quan tâm vì những lợi ích rất lớn nó mang lại trong công tác phòng<br /> ngừa dịch bệnh. Phân tích và dự báo diễn biến của dịch bệnh giúp chúng ta chủ động<br /> trong công tác phòng ngừa, nhằm giảm thiểu những tổn hại do dịch bệnh gây ra. Việc<br /> xác định được chu kỳ diễn biến của dịch bệnh truyền nhiễm dựa trên các yếu tố thời<br /> gian, khí hậu và vùng địa lý rất được quan tâm. Nắm bắt chu kỳ diễn biến của dịch<br /> bệnh, đưa ra dự báo và lên phương án ứng phó, khoanh vùng, dập dịch nhanh, không<br /> để lây lan là hết sức quan trọng góp phần hạn chế tối đa hậu quả của dịch bệnh gây ra<br /> cho con người.<br /> Đề tài nghiên cứu trước hết tìm hiểu kiến thức nền tảng về khai phá dữ liệu, sau<br /> đó tìm hiểu sâu các kỹ thuật khai phá dữ liệu tiên tiến đang nhận được nhiều sự quan<br /> tâm của cộng đồng nghiên cứu trên thế giới, qua đó đề xuất vận dụng phương pháp và<br /> công cụ khai phá dữ liệu phù hợp với tập dữ liệu dịch cúm do Google Flu Trends công<br /> bố. Google Flu Trends là dịch vụ của Tập đoàn Google, cung cấp số liệu ước tính về<br /> dịch cúm tại hơn 25 quốc gia, thông qua việc tổng hợp các truy vấn tìm kiếm trên<br /> www.google.com, thông qua đó cố gắng đưa ra dự báo chính xác về dịch cúm. Năm<br /> 2008, Google Flu Trends được Google.org lần đầu tiên đưa ra để giúp dự báo sự bùng<br /> phát dịch cúm của 25 nước trên thế giới.<br /> Đề xuất lựa chọn phương pháp khai phá dữ liệu phù hợp trên tập dữ liệu dịch<br /> bệnh cúm do Google Flu Trends công bố, tìm ra chu kỳ diễn biến của dịch, đưa ra các<br /> dự báo và hỗ trợ định hướng hoạt động y tế dự phòng theo từng thời điểm trong năm,<br /> nhằm có những chính sách và biện pháp phù hợp để hạn chế thiệt hại của dịch bệnh<br /> gây ra.<br /> <br /> xiii<br /> <br />