SlideShare a Scribd company logo
1 of 9
Download to read offline
Predikce z´avaˇznosti nemoc´ı pomoc´ı datab´aze
Medicalc
Martin Holeˇcek
Medicalc software s.r.o
Matematicko-fyzik´aln´ı fakulta Univerzity Karlovy v Praze
Nov´e technologick´e centrum Z´apadoˇcesk´e univerzity v Plzni
Fakultn´ı nemocnice Plzeˇn
30. kvˇetna 2016
Dostupn´a data
Medicalc
Okem viditeln´a tendence v datech vyˇsetˇren´ı (zelen´a teˇcka -
ˇzij´ıc´ı pacient, ˇcerven´a - neˇzij´ıc´ı) - vˇetˇs´ı hodnoty (na grafu
vpravo) vedou k niˇzˇs´ımu doˇzit´ı.
2 medicalc.cz
Statistika
Medicalc
C´ıle
Varovat v pˇr´ıpadˇe z´avaˇzn´ych nemoc´ı
Vyuˇz´ıt uloˇzen´a data pro expertn´ı syst´emy
Za pouˇzit´ı
Anonymizovan´ych dat vyˇsetˇren´ı, pacienta, laboratorn´ıch dat,
datum˚u vyˇsetˇren´ı...
pacienti vyˇsetˇrovan´ı na n´adorov´e markery:
1 962 112 laboratorn´ıch z´aznam˚u
o 156 128 pacientech (142 285 ´uspˇeˇsnˇe vyl´eˇcen´ych)
88 045 z´aznam˚u z toho 300 dn´ı pˇred koncem ˇzivota
3 medicalc.cz
N´astroje
Expertn´ı syst´emy
Velik´e mnoˇzstv´ı dat, nezpracovateln´e ˇclovˇekem a
nezaˇraditeln´e do studie.
Bigdata - absence vˇedeck´e studie lze nˇekdy nahradit
velk´ym poˇctem dat
Metody umˇel´e inteligence a dob´yv´an´ı znalost´ı (... nejbliˇzˇs´ı
soused, rozhodovac´ı stromy, ...)
Neuronov´e s´ıtˇe!
...v minul´em stolet´ı zapomenuty pro absenci algoritm˚u a
efektivn´ıho hardware, novˇe pouˇz´ıv´any i pro detekci
obliˇcej˚u, automatick´e ˇr´ızen´ı aut atp.
(... s´ıtˇe s vˇetˇs´ım poˇctem spoj˚u, neˇz s´ıt’ na pozad´ı t´eto
str´anky)
4 medicalc.cz
Validace
Neur´aln´ı s´ıt’
Neoptimalizovan´y experiment
Pro pesimistick´y odhad ´uˇcinnosti (tzn. lze zlepˇsit).
Prediktor nevid´ı ˇz´adnou ˇc´ast validaˇcn´ı mnoˇziny!
... 168 820 z´aznam˚u ˇcasov´ych okamˇzik˚u v ˇzivotˇe pacient˚u
(D´ale ’z´avaˇzn´y pˇr´ıpad’ = pouze 300 dn´ı ˇzivota.)
Tr´enovac´ı a validaˇcn´ı mnoˇzina
tr´ening na 126 615 z´aznamech 35 605 pacient˚u
validace na 42 205 (25 %) z´aznamech 3 400 pacient˚u
5 medicalc.cz
V´ysledky
Na obr´azku rozloˇzen´ı z´avaˇznosti a chyb prediktoru dle vˇeku pacienta
Pˇresnost celkem 95 %
Pr˚umˇernˇe komplikace
odhaleny 60 dn´ı pˇredem.
Prediktor varuje pˇred
nebezpeˇc´ım, l´ekaˇr urˇc´ı,
kdy zaˇzehn´ano.
... ´Uspˇeˇsnˇejs´ı v predikci
z´avaˇzn´e nemoci (83 %)
neˇz pro predikci
uzdraven´ı (70 %)
6 medicalc.cz
V´ysledky pro kritick´e pˇr´ıpady
Na obr´azku rozloˇzen´ı poˇctu z´avaˇzn´ych pˇr´ıpad˚u a chyb prediktoru dle st´aˇr´ı testu.
S ˇcerstvˇejˇs´ımi testy pˇresnost
stoup´a (ˇcerstvˇejˇs´ı testy maj´ı
bohuˇzel tak´e z´avaˇznˇejˇs´ı
pacienti).
7 medicalc.cz
Moˇznosti v´yvoje
doplnˇen´ı
Vˇedeck´a spolupr´ace (identifikace laboratorn´ıch v´ysledk˚u,
co maj´ı nejvˇetˇs´ı vliv na pˇresnost)
Zv´yˇsen´ı pˇresnosti prediktoru (pˇrid´an´ı parametr˚u, cross
validation, hyperparameter optimization...)
8 medicalc.cz
Dˇekujeme za pozornost
9 medicalc.cz

More Related Content

Viewers also liked

Geo-Abstract
Geo-AbstractGeo-Abstract
Geo-Abstractsperkins
 
Rapport sur l'état de la société civile tunisienne pour le 2eme trimestre 2016
Rapport sur l'état de la société civile tunisienne pour le 2eme trimestre 2016 Rapport sur l'état de la société civile tunisienne pour le 2eme trimestre 2016
Rapport sur l'état de la société civile tunisienne pour le 2eme trimestre 2016 Hamdi Mohame Fadhel
 
دور الكاتب العام للحكومة من خلال مرسوم 88 الواقع و الآفاق
دور الكاتب العام للحكومة من خلال مرسوم 88  الواقع و الآفاقدور الكاتب العام للحكومة من خلال مرسوم 88  الواقع و الآفاق
دور الكاتب العام للحكومة من خلال مرسوم 88 الواقع و الآفاقHamdi Mohame Fadhel
 
المجتمع المدني و السلطة التشريعية أي علاقة ؟
المجتمع المدني و السلطة التشريعية أي علاقة ؟المجتمع المدني و السلطة التشريعية أي علاقة ؟
المجتمع المدني و السلطة التشريعية أي علاقة ؟Hamdi Mohame Fadhel
 
Insights Without Tradeoffs Using Structured Streaming keynote by Michael Armb...
Insights Without Tradeoffs Using Structured Streaming keynote by Michael Armb...Insights Without Tradeoffs Using Structured Streaming keynote by Michael Armb...
Insights Without Tradeoffs Using Structured Streaming keynote by Michael Armb...Spark Summit
 
Using Apache Spark for Intelligent Services by Alexis Roos
Using Apache Spark for Intelligent Services by Alexis RoosUsing Apache Spark for Intelligent Services by Alexis Roos
Using Apache Spark for Intelligent Services by Alexis RoosSpark Summit
 

Viewers also liked (11)

Geo-Abstract
Geo-AbstractGeo-Abstract
Geo-Abstract
 
5 soal latihan normalitas 2016
5 soal latihan normalitas 20165 soal latihan normalitas 2016
5 soal latihan normalitas 2016
 
л11 основа стереонаблюдений
л11 основа стереонаблюденийл11 основа стереонаблюдений
л11 основа стереонаблюдений
 
л3 виды съемок
л3 виды съемокл3 виды съемок
л3 виды съемок
 
Naskah soal uts statistik 2016.2017
Naskah soal uts statistik 2016.2017Naskah soal uts statistik 2016.2017
Naskah soal uts statistik 2016.2017
 
Rapport sur l'état de la société civile tunisienne pour le 2eme trimestre 2016
Rapport sur l'état de la société civile tunisienne pour le 2eme trimestre 2016 Rapport sur l'état de la société civile tunisienne pour le 2eme trimestre 2016
Rapport sur l'état de la société civile tunisienne pour le 2eme trimestre 2016
 
Naskah soal uas 2016.2017
Naskah soal uas 2016.2017Naskah soal uas 2016.2017
Naskah soal uas 2016.2017
 
دور الكاتب العام للحكومة من خلال مرسوم 88 الواقع و الآفاق
دور الكاتب العام للحكومة من خلال مرسوم 88  الواقع و الآفاقدور الكاتب العام للحكومة من خلال مرسوم 88  الواقع و الآفاق
دور الكاتب العام للحكومة من خلال مرسوم 88 الواقع و الآفاق
 
المجتمع المدني و السلطة التشريعية أي علاقة ؟
المجتمع المدني و السلطة التشريعية أي علاقة ؟المجتمع المدني و السلطة التشريعية أي علاقة ؟
المجتمع المدني و السلطة التشريعية أي علاقة ؟
 
Insights Without Tradeoffs Using Structured Streaming keynote by Michael Armb...
Insights Without Tradeoffs Using Structured Streaming keynote by Michael Armb...Insights Without Tradeoffs Using Structured Streaming keynote by Michael Armb...
Insights Without Tradeoffs Using Structured Streaming keynote by Michael Armb...
 
Using Apache Spark for Intelligent Services by Alexis Roos
Using Apache Spark for Intelligent Services by Alexis RoosUsing Apache Spark for Intelligent Services by Alexis Roos
Using Apache Spark for Intelligent Services by Alexis Roos
 

Prediction of fatal conditions from tumor markers

  • 1. Predikce z´avaˇznosti nemoc´ı pomoc´ı datab´aze Medicalc Martin Holeˇcek Medicalc software s.r.o Matematicko-fyzik´aln´ı fakulta Univerzity Karlovy v Praze Nov´e technologick´e centrum Z´apadoˇcesk´e univerzity v Plzni Fakultn´ı nemocnice Plzeˇn 30. kvˇetna 2016
  • 2. Dostupn´a data Medicalc Okem viditeln´a tendence v datech vyˇsetˇren´ı (zelen´a teˇcka - ˇzij´ıc´ı pacient, ˇcerven´a - neˇzij´ıc´ı) - vˇetˇs´ı hodnoty (na grafu vpravo) vedou k niˇzˇs´ımu doˇzit´ı. 2 medicalc.cz
  • 3. Statistika Medicalc C´ıle Varovat v pˇr´ıpadˇe z´avaˇzn´ych nemoc´ı Vyuˇz´ıt uloˇzen´a data pro expertn´ı syst´emy Za pouˇzit´ı Anonymizovan´ych dat vyˇsetˇren´ı, pacienta, laboratorn´ıch dat, datum˚u vyˇsetˇren´ı... pacienti vyˇsetˇrovan´ı na n´adorov´e markery: 1 962 112 laboratorn´ıch z´aznam˚u o 156 128 pacientech (142 285 ´uspˇeˇsnˇe vyl´eˇcen´ych) 88 045 z´aznam˚u z toho 300 dn´ı pˇred koncem ˇzivota 3 medicalc.cz
  • 4. N´astroje Expertn´ı syst´emy Velik´e mnoˇzstv´ı dat, nezpracovateln´e ˇclovˇekem a nezaˇraditeln´e do studie. Bigdata - absence vˇedeck´e studie lze nˇekdy nahradit velk´ym poˇctem dat Metody umˇel´e inteligence a dob´yv´an´ı znalost´ı (... nejbliˇzˇs´ı soused, rozhodovac´ı stromy, ...) Neuronov´e s´ıtˇe! ...v minul´em stolet´ı zapomenuty pro absenci algoritm˚u a efektivn´ıho hardware, novˇe pouˇz´ıv´any i pro detekci obliˇcej˚u, automatick´e ˇr´ızen´ı aut atp. (... s´ıtˇe s vˇetˇs´ım poˇctem spoj˚u, neˇz s´ıt’ na pozad´ı t´eto str´anky) 4 medicalc.cz
  • 5. Validace Neur´aln´ı s´ıt’ Neoptimalizovan´y experiment Pro pesimistick´y odhad ´uˇcinnosti (tzn. lze zlepˇsit). Prediktor nevid´ı ˇz´adnou ˇc´ast validaˇcn´ı mnoˇziny! ... 168 820 z´aznam˚u ˇcasov´ych okamˇzik˚u v ˇzivotˇe pacient˚u (D´ale ’z´avaˇzn´y pˇr´ıpad’ = pouze 300 dn´ı ˇzivota.) Tr´enovac´ı a validaˇcn´ı mnoˇzina tr´ening na 126 615 z´aznamech 35 605 pacient˚u validace na 42 205 (25 %) z´aznamech 3 400 pacient˚u 5 medicalc.cz
  • 6. V´ysledky Na obr´azku rozloˇzen´ı z´avaˇznosti a chyb prediktoru dle vˇeku pacienta Pˇresnost celkem 95 % Pr˚umˇernˇe komplikace odhaleny 60 dn´ı pˇredem. Prediktor varuje pˇred nebezpeˇc´ım, l´ekaˇr urˇc´ı, kdy zaˇzehn´ano. ... ´Uspˇeˇsnˇejs´ı v predikci z´avaˇzn´e nemoci (83 %) neˇz pro predikci uzdraven´ı (70 %) 6 medicalc.cz
  • 7. V´ysledky pro kritick´e pˇr´ıpady Na obr´azku rozloˇzen´ı poˇctu z´avaˇzn´ych pˇr´ıpad˚u a chyb prediktoru dle st´aˇr´ı testu. S ˇcerstvˇejˇs´ımi testy pˇresnost stoup´a (ˇcerstvˇejˇs´ı testy maj´ı bohuˇzel tak´e z´avaˇznˇejˇs´ı pacienti). 7 medicalc.cz
  • 8. Moˇznosti v´yvoje doplnˇen´ı Vˇedeck´a spolupr´ace (identifikace laboratorn´ıch v´ysledk˚u, co maj´ı nejvˇetˇs´ı vliv na pˇresnost) Zv´yˇsen´ı pˇresnosti prediktoru (pˇrid´an´ı parametr˚u, cross validation, hyperparameter optimization...) 8 medicalc.cz