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

Chia sẻ: Nguyễn Văn H | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:34

0
7
lượt xem
1
download

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

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài nghiên cứu trước hết tìm hiểu kiến thức nền tảng về khai phá dữ liệu, sau đó tìm hiểu sâu các kỹ thuật khai phá dữ liệu tiên tiến đang nhận được nhiều sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu trên thế giới, qua đó đề xuất vận dụng phương pháp và công cụ khai phá dữ liệu phù hợp với tập dữ liệu dịch cúm do Google Flu Trends công bố.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt 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 /> 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 /> 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,<br /> học tập và nghiên cứu tại Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà<br /> Nội. Tôi xin cam đoan các nội dung được trình bày trong luận văn này được xây<br /> dựng, hoàn thành bằng chính quá trình nghiên cứu của bản thân và dưới sự<br /> hướng dẫn của thầy giáo TS. Đặng 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<br /> điều gì không trung thực, tôi xin chịu mọi hình thức kỷ luật theo đúng quy định.<br /> Hà Nội, ngày<br /> <br /> tháng<br /> Học viên<br /> <br /> năm 2018<br /> <br /> Hoàng Văn Tiến<br /> <br /> i<br /> <br /> LỜI CÁM ƠN<br /> Lời đầu tiên, tôi xin gửi lời cám ơn đến Thầy Cô giáo tại trường Đại học<br /> Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội nói chung và Thầy Cô giáo trong bộ môn<br /> Hệ thống thông tin và Khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học Công nghệ Đại học Quốc gia Hà Nội đã nhiệt tình giảng dạy, truyền đạt những kiến thức,<br /> kinh nghiệm quý báu 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<br /> hướng dẫn và chỉ bảo tận tình của Thầy, tôi đã có được những kiến thức và kinh<br /> nghiệm quý báu về cách xác định vấn đề nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu,<br /> trình bày kết quả và hoàn thành luận văn của mình.<br /> Cuối cùng, tôi xin gửi lời cám ơn tới toàn thể gia đình, bạn bè và đồng<br /> nghiệp đã luôn quan tâm, ủng hộ và động viên, giúp tôi có nghị lực phấn đấu để<br /> hoàn thành tốt luận văn.<br /> Hà Nội, ngày<br /> <br /> tháng năm 2018<br /> Học viên<br /> <br /> Hoàng Văn Tiến<br /> <br /> ii<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<br /> đứng ngoài xu thế đó, đặc biệt là dự báo dịch bệnh truyền nhiễm từ lâu đã được<br /> các nhà khoa học quan tâm nghiên cứu và ngày càng phát triển. Phân tích và dự<br /> báo dịch bệnh truyền nhiễm được quan tâm vì những lợi ích rất lớn nó mang lại<br /> trong công tác phòng ngừa dịch bệnh. Phân tích và dự báo diễn biến của dịch<br /> bệnh giúp chúng ta chủ động trong công tác phòng ngừa, nhằm giảm thiểu<br /> những tổn hại do dịch bệnh gây ra. Việc xác định được chu kỳ diễn biến của<br /> dịch bệnh truyền nhiễm dựa trên các yếu tố thời gian, khí hậu và vùng địa lý rất<br /> được quan tâm. Nắm bắt chu kỳ diễn biến của dịch bệnh, đưa ra dự báo và lên<br /> phương án ứng phó, khoanh vùng, dập dịch nhanh, không để lây lan là hết sức<br /> quan trọng góp phần hạn chế tối đa hậu quả của dịch bệnh gây ra cho con<br /> người.<br /> Đề tài nghiên cứu trước hết tìm hiểu kiến thức nền tảng về khai phá dữ liệu,<br /> sau đó tìm hiểu sâu các kỹ thuật khai phá dữ liệu tiên tiến đang nhận được nhiều<br /> sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu trên thế giới, qua đó đề xuất vận dụng<br /> phương pháp và công cụ khai phá dữ liệu phù hợp với tập dữ liệu dịch cúm do<br /> Google Flu Trends công bố. Google Flu Trends là dịch vụ của Tập đoàn<br /> Google, cung cấp số liệu ước tính về dịch cúm tại hơn 25 quốc gia, thông qua<br /> việc tổng hợp các truy vấn tìm kiếm trên www.google.com, thông qua đó cố<br /> gắng đưa ra dự báo chính xác về dịch cúm.<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<br /> ra các dự báo và hỗ trợ định hướng hoạt động y tế dự phòng theo từng thời điểm<br /> trong năm, nhằm có những chính sách và biện pháp phù hợp để hạn chế thiệt hại<br /> của dịch bệnh gây ra.<br /> <br /> iii<br /> <br /> MỞ ĐẦU<br /> Ngày nay, con người đang phải đối mặt với tình hình dịch bệnh lây nhiễm<br /> hoành hành, bùng phát một cách nhanh chóng. Dịch bệnh ngày càng diễn biến<br /> phức tạp về phạm vi và chủng loại. Thực tế đó, đòi hỏi công tác y tế dự phòng<br /> cần phải được đẩy mạnh, nâng cao nhằm khoanh vùng và hạn chế sự lây lan của<br /> dịch bệnh. Công tác giám sát dịch bệnh lây nhiễm, phân tích và dự báo phục vụ<br /> ra quyết định ngày càng trở nên quan trọng và cần được đẩy mạnh.<br /> Chính từ sự cấp thiết đó, học viên đã chọn đề tài “Khai phá dữ liệu và ứng<br /> dụng trong y tế dự phòng” làm luận văn thạc sĩ của mình, nhằm góp phần công<br /> sức nhỏ bé cho lĩnh vực y tế dự phòng có thêm một số giải pháp phân tích, dự<br /> báo hiệu quả dịch bệnh truyền nhiễm hiện nay. Nội dung luận văn tập trung vào<br /> những phần sau:<br /> Chương 1: Giới thiệu về lĩnh vực y tế dự phòng<br /> Trong chương này giới thiệu tổng quan về lĩnh vực y tế dự phòng, lịch sử<br /> hình thành và phát triển của y tế dự phòng.<br /> Chương 2: Các phương pháp và công cụ khai phá dữ liệu<br /> Nội dung tại chương này xoay quanh khái niệm, tính chất cơ bản của các<br /> phương pháp khai phá dữ liệu phổ biến hiện nay. Qua đó, đề xuất một phương<br /> pháp và công cụ phù hợp khai phá tập dữ liệu dịch bệnh cúm.<br /> Chương 3: Phương pháp phân tích và dự báo với chuỗi dữ liệu thời gian<br /> Đi sâu vào kỹ thuật phân tích chuỗi dữ liệu chuỗi thời gian (time series data)<br /> và áp dụng kỹ thuật này với tập dữ liệu dịch bệnh cúm do Google Flu Trends<br /> công bố trên mô hình ARIMA.<br /> Chương 4: Thực nghiệm và đánh giá<br /> Phân tích và đưa ra kết quả dự báo dựa trên tập dữ liệu Google Flu Trends<br /> công bố dịch bệnh cúm, sử dụng các phương pháp phân tích chuỗi dữ liệu thời<br /> gian và công cụ khai phá dữ liệu.<br /> <br /> iv<br /> <br />

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản