Algorithm of surgery justification based on data mining of patients group

Abstract

В последнее время роль IT-технологий в медицине растет. Многие медицинские учреждения используют ERP – системы (Enterprise resource planning). Это компьютерные системы, которые позволяют провести оптимизацию ресурсов и процессов в компании. Данные системы позволяют автоматизировать многие задачи компании, что благотворно сказывается на времени их выполнения. В данной выпускной квалификационной работе рассматривается задача принятия решения о необходимости операции тому или иному пациенту на основе некоторых числовых характеристик признаков пациента. Также рассматривается более обобщенная задача – определения болезни пациента. Рассматриваются различные признаки, на основе которых можно осуществить классификацию пациентов. В работе также решается проблема несбалансированных выборок путем увеличения размера минорной выборки (undersampling) или уменьшения размера доминирующей выборки (oversampling).

Recently, the role of IT-technologies in medicine is growing. Many medical institutions use ERP systems (Enterprise resource planning). These are computer systems that allow you to optimize the resources and processes in the company. These systems allow you to automate many of the company's tasks, which has a beneficial effect on the time of their implementation. This final qualification work examines the problem of deciding whether to perform surgery for a patient based on some numerical values of the patient's characteristics. A more general problem is also considered - determining the patient's illness. Various signs are considered, on the basis of which it is possible to classify patients. The problem of unbalanced samples is also solved by increasing the size of the minor sample (undersampling) or reducing the size of the dominant sample (oversampling).