424-425 / 568
תמיר מזרחי
: מנחה
ד״ר שרון
- ילוב
הנדזל
הנדסת תעשייה וניהול
מערכת כריית מידע למציאת התאמה בין מטופלים
לתרופות חדשות
ניתוח הנתונים
העבודה על הנתונים נעשתה בעזרת שפת התכנות
R
,
שפה וסביבת עבודה שנמצאת בשימוש נרחב
בקרב סטטיסטיקאים ומדעני מידע
.
הניתוח הראשוני של הנתונים כלל תהליכים כגון
:
•
ניקוי הנתונים והורדת
מימד
של מאגר המידע
.
•
דיסקרטיזציה
של מאפיינים מספרים רציפים
.
•
בדיקת קשרים ותלויות בין המאפיינים השונים
.
•
התאמת מאגר הנתונים לקלט של האלגוריתם
.
אלגוריתם
האלגוריתם המרכזי במערכת נקרא
SIDES
( 2011 )
ותפקידו לחלק
,
עבור כל תרופה
,
את המטופלים
לשתי קבוצות מרכזיות שלאחת מהן אפקטיביות טיפול גבוהה יותר ביחס לקבוצה השנייה
.
שיטת
העבודה של האלגוריתם היא חלוקה רקורסיבית לזיהוי תת
-
קבוצות של נבדקים עם השפעות טיפול
משופרות בהתבסס על אלגוריתם חיפוש אפקטיבי
.
דוגמה גרפית לחלוקה
:
תהליך מרכזי במערכת
-
בדיקת התאמת מטופל לתרופה
בתהליך המרכזי הצוות הרפואי בוחר את המטופל והתרופה שאותה הוא רוצה לבדוק עליו מקטגוריות
. שונות
לאחר בחירה ואימות של הנתונים
,
הצוות מקבל דו״ח התאמה שכולל טבלאות וגרפים שמציגים
את עוצמת ההתאמה או חוסר ההתאמה ונתונים נוספים על קבוצות המטופלים אליה המטופל הנבחר
. משתייך
אחד מתוצרי הפרויקט
–
אב טיפוס
•
ניהול פעולות המערכת בצד השרת באמצעות שפת הסקריפט
PHP
.
•
ניהול ושמירת המידע במערכת באמצעות בסיס נתונים מסוג
MYSQL
.
•
יצירת ממשק משתמש אינטראקטיבי ופשוט להבנה באמצעות טכנולוגיות אינטרנט כגון
•
CSS –
עיצוב דפי המערכת ע״י שימוש בחבילת העיצוב הפופולרית ביותר כיום
Bootstrap
.
•
JavaScript
–
יצירת ממשק דינמי וקבלת נתונים מהשרת בזמן אמת בהתאם לפעולת
המשתמש
(
ע״י שימוש ב
-
AJAX
.)
•
הטמעת תוצאות מאפייני החלוקה של האלגוריתם במערכת
.
תכנון
מערכת
שמטרה
לעזור
לצוותים
רפואיים
להתאים
באופן
אישי
תרופות
חדשות
למטופלים
.
המערכת
עושה
שימוש
באלגוריתמים
כריית של
( מידע
Data
Mining
)
ולמידת
( מכונה
Machine Learning
)
בשביל
לאבחן
האם
תרופה
מתאימה
למטופל
, מסוים
נותנת
המלצה
בהתאם
באמצעות
ממשק
-ב משתמש
WEB
.
תועלת
מהטיפול
X
נתוני מטופל
בקרה
טיפול
אלטרנטיבי
נקודת הבחנת
קבוצה