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

Nội dung luận văn tập trung vào những phần sau: Chương 1: Giới thiệu về lĩnh vực y tế dự phòng, chương 2: Các phương pháp và công cụ khai phá dữ liệu, chương 3: Phương pháp phân tích và dự báo với chuỗi dữ liệu thời gian, chương 4: Thực nghiệm và đánh giá và phần kết luận. Và luận văn của tác giả với mong muốn góp phần công sức nhỏ bé cho lĩnh vực y tế dự phòng có thêm một số giải pháp phân tích, dự báo hiệu quả dịch bệnh truyền nhiễm hiện nay, góp phần nâng cao ứng dụng công nghệ thông tin trong lĩnh vực y tế đặc biệt là lĩnh vực y tế dự phòng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ ngành công nghệ thông tin: Khai phá dữ liệu và ứng dụng trong y tế dự phòngĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘITRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆHOÀNG VĂN TIẾNKHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG TRONGY TẾ DỰ PHÒNGLUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TINGIÁO VIÊN HƯỚNG DẪNĐặng Thanh HảiHà Nội - 2018ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘITRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆHOÀNG VĂN TIẾNKHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG TRONGY TẾ DỰ PHÒNGNgành: Công nghệ thông tinChuyên ngành: Quản lý Hệ thống thông tinMã số: 8480205.01LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TINNGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. ĐẶNG THANH HẢIHà Nội - 2018LỜI CAM ĐOANLuận văn “Khai phá dữ liệu và ứng dụng trong y tế dự phòng” đánh dấu chonhững thành quả, kiến thức của tôi đã tiếp thu được trong quá trình rèn luyện, học tậpvà nghiên cứu tại Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội. Tôi xin camđoan các nội dung được trình bày trong luận văn này được xây dựng, hoàn thành bằngchính quá trình nghiên cứu của bản thân và dưới sự hướng dẫn của thầy giáo TS. ĐặngThanh Hải.Trong quá trình làm luận văn này, tôi đã tham khảo một số tài liệu từ nhiềunguồn khác nhau, các nội dung tham khảo đều được trích dẫn rõ ràng. Nếu có điều gìkhông trung thực, tôi xin chịu mọi hình thức kỷ luật theo đúng quy định.Hà Nội, ngày 02 tháng 10 năm 2018Học viênHoàng Văn TiếnxiLỜI CÁM ƠNLời đầu tiên, tôi xin gửi lời cám ơn đến Thầy Cô giáo tại trường Đại học Côngnghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội nói chung và Thầy Cô giáo trong bộ môn Hệ thốngthông tin và Khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốcgia Hà Nội đã nhiệt tình giảng dạy, truyền đạt những kiến thức, kinh nghiệm quý báutrong suốt thời gian tôi học tập tại trường.Đặc biệt, tôi xin gửi lời cám ơn chân thành nhất đến TS. Đặng Thanh Hải,người đã hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn này. Nhờ sự hướng dẫnvà chỉ bảo tận tình của Thầy, tôi đã có được những kiến thức và kinh nghiệm quý báuvề cách xác định vấn đề nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, trình bày kết quả vàhoàn thành luận văn của mình.Cuối cùng, tôi xin gửi lời cám ơn tới toàn thể gia đình, bạn bè và đồng nghiệpđã luôn quan tâm, ủng hộ và động viên, giúp tôi có nghị lực phấn đấu để hoàn thànhtốt luận văn.Hà Nội, ngày 02 tháng 10 năm 2018Học viênHoàng Văn TiếnxiiTÓM TẮT NỘI DUNGPhân tích và dự báo từ lâu đã được ứng dụng trong mọi lĩnh vực nhằm đưa ranhững định hướng, chiến lược phát triển trong tương lai. Ngành Y tế không đứngngoài xu thế đó, đặc biệt là dự báo dịch bệnh truyền nhiễm từ lâu đã được các nhàkhoa học quan tâm nghiên cứu và ngày càng phát triển. Phân tích và dự báo dịch bệnhtruyền nhiễm được quan tâm vì những lợi ích rất lớn nó mang lại trong công tác phòngngừa dịch bệnh. Phân tích và dự báo diễn biến của dịch bệnh giúp chúng ta chủ độngtrong công tác phòng ngừa, nhằm giảm thiểu những tổn hại do dịch bệnh gây ra. Việcxác định được chu kỳ diễn biến của dịch bệnh truyền nhiễm dựa trên các yếu tố thờigian, khí hậu và vùng địa lý rất được quan tâm. Nắm bắt chu kỳ diễn biến của dịchbệnh, đưa ra dự báo và lên phương án ứng phó, khoanh vùng, dập dịch nhanh, khôngđể lây lan là hết sức quan trọng góp phần hạn chế tối đa hậu quả của dịch bệnh gây racho con người.Đề tài nghiên cứu trước hết tìm hiểu kiến thức nền tảng về khai phá dữ liệu, sauđó tìm hiểu sâu các kỹ thuật khai phá dữ liệu tiên tiến đang nhận được nhiều sự quantâm của cộng đồng nghiên cứu trên thế giới, qua đó đề xuất vận dụng phương pháp vàcông cụ khai phá dữ liệu phù hợp với tập dữ liệu dịch cúm do Google Flu Trends côngbố. Google Flu Trends là dịch vụ của Tập đoàn Google, cung cấp số liệu ước tính vềdịch cúm tại hơn 25 quốc gia, thông qua việc tổng hợp các truy vấn tìm kiếm trênwww.google.com, thông qua đó cố gắng đưa ra dự báo chính xác về dịch cúm. Năm2008, Google Flu Trends được Google.org lần đầu tiên đưa ra để giúp dự báo sự bùngphát dịch cúm của 25 nước trên thế giới.Đề xuất lựa chọn phương pháp khai phá dữ liệu phù hợp trên tập dữ liệu dịchbệnh cúm do Google Flu Trends công bố, tìm ra chu kỳ diễn biến của dịch, đưa ra cácdự báo và hỗ trợ định hướng hoạt động y tế dự phòng theo từng thời điểm trong năm,nhằm có những chính sách và biện pháp phù hợp để hạn chế thiệt hại của dịch bệnhgây ra.xiii ...