Počet záznamů: 1

Feasibility Study of an Interactive Medical Diagnostic Wikipedia

SYSNO ASEP	0464681
Druh ASEP	C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
Zařazení RIV	D - Článek ve sborníku
Název	Feasibility Study of an Interactive Medical Diagnostic Wikipedia
Tvůrce(i)	Grim, Jiří (UTIA-B)_{RID, ORCID}
Celkový počet autorů	1
Zdroj.dok.	SPMS 2016 Stochastic and Physical Monitoring Systems. - Prague : Czech Technical University, 2016 - ISBN 978-80-01-06040-7
Rozsah stran	s. 31-45
Poč.str.	15 s.
Forma vydání	Nosič - C
Akce	SPMS 2016 Stochastic and Physical Monitoring Systems
Datum konání	20.06.2016-24.06.2016
Místo konání	Prague - Dobřichovice
Země	CZ - Česká republika
Typ akce	EUR
Jazyk dok.	eng - angličtina
Země vyd.	CZ - Česká republika
Klíč. slova	Multivariate statistics ; Medical diagnostics ; Product mixtures ; Incomplete data ; Sequential classification ; EM algorithm
Vědní obor RIV	IN - Informatika
CEP	GA14-02652S GA ČR - Grantová agentura ČR
	GA14-10911S GA ČR - Grantová agentura ČR
Institucionální podpora	UTIA-B - RVO:67985556
Anotace	Considering different application possibilities of product distribution mixtures we have proposed three formal tools in the last years, which can be used to accumulate decision-making know-how from particular diagnostic cases. First, we have developed a structural mixture model to estimate multidimensional probability distributions from incomplete and possibly weighted data vectors. Second, we have shown that the estimated product mixture can be used as a knowledge base for the Probabilistic Expert System (PES) to infer conclusions from definite or even uncertain input information. Finally we have shown that, by using product mixtures, we can exactly optimize sequential decision-making by means of the Shannon formula of conditional informativity. We combine the above statistical tools in the framework of an interactive open-access medical diagnostic system with automatic accumulation of decision-making knowledge.
Pracoviště	Ústav teorie informace a automatizace
Kontakt	Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
Rok sběru	2017

Počet záznamů: 1