Ответы по информатике горячев 2 класс: ГДЗ решебник по информатике 2 класс Горячев Горина

гдз 4 класс информатика тетрадь — ГДЗ по информатике 4 класс Матвеева (рабочая тетрадь) gdzlolbizinformatika- 4 -klass-matveeva Cached ГДЗ Информатика 4 класс Матвеева (рабочая тетрадь ) из раздела Информатика 4 класс ГДЗ по информатике за 4 класс рабочая тетрадь часть 1, 2 onlinegdzapp 4 -klassinformatikarabochaya Cached ГДЗ по информатике за 4 класс рабочая тетрадь часть 1, часть 2 Матвеева НВ, Челак ЕН гдз 4 класс Информатика рабочая тетрадь Матвеева Гдз 4 Класс Информатика Тетрадь — Image Results More Гдз 4 Класс Информатика Тетрадь images ГДЗ по информатике 4 класс Матвеева рабочая тетрадь ответы gdzputinaco1- 4 -klassi-onlajninformatika-1- 4 Cached ГДЗ 1- 4 класс Информатика Матвеева рабочая тетрадь ответы Здесь представлены ответы к рабочей тетради по информатике Матвеева, Челак, Конопатова, Панкратова, Нурова за 3 класс часть 1 и 2 ГДЗ по информатике 4 класс Матвеева рабочая тетрадь gdz-putinainfo1- 4 -klassiinformatika-1- 4 gdz Cached ГДЗ 1- 4 классы Информатика ГДЗ готовые домашние задания рабочей тетради по информатике Матвеева, Челак, Конопатова, Панкратова, Нурова за 4 класс часть 1 и 2 ФГОС от Путина ГДЗ Информатика 4 класс Рудченко, Семёнов — Рабочая тетрадь gdzltd 4 -classinformatikaRudchenko-Semenov Cached Решения и ГДЗ Информатика 4 класс Рудченко, Семёнов — Рабочая тетрадь Просвещение с подробным объяснением ГДЗ по информатике за 4 класс рабочая тетрадь Рудченко ТА onlinegdzapp 4 -klassinformatikarudchenko-tetrad Cached Лучшие гдз по информатике за 4 класс рабочая тетрадь , Рудченко ТА, Семенов АЛ ФГОС С подробными решениями и удобным интерфейсом от Онлайн ГДЗ ГДЗ по Информатике за 4 класс рабочая тетрадь Матвеева НВ megareshebarugdzinformatika 4 -klassrabochaya Cached ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева НВ часть 1, 2 авторы: Матвеева НВ , Челак ЕН Подробный решебник ( ГДЗ ) по Информатике для 4 класса рабочая тетрадь , часть 1, 2 ГДЗ Информатика 4 класс Рудченко, Семёнов — Тетрадь проектов gdzltd 4 -classinformatikaRudchenko-tetrad Cached Необходим помощник, готовый подсказать верное решение в любой момент — решебник к учебнику Информатика 4 класс Тетрадь проектов Рудченко, Семёнов Просвещение Перспектива О решебнике ГДЗ Информатика за 4 класс Семенов АЛ, Рудченко ТА eurokiappgdzinformatika 4 classsemyonov-tetrad Cached Приветствуем на образовательном портале Еуроки Здесь вы найдете ГДЗ с подробным и полным решением упражнений (номеров) по Информатике рабочая тетрадь за 4 класс , автор: Семенов АЛ, Рудченко ТА Издательство ГДЗ по информатике 4 класс (рабочая тетрадь) gdzhahacomgdz42-informatika- 4 -klass-rabochaya Cached ГДЗ (готовые домашние задания) и решебник по информатике за 4 класс (рабочая тетрадь ), авторы: Матвеева НВ, Челак ЕН Promotional Results For You Free Download Mozilla Firefox Web Browser wwwmozillaorg Download Firefox — the faster, smarter, easier way to browse the web and all of 1 2 3 4 5 Next 177,000

• Гдз рабочая тетрадь по Информатике 4 класс Матвеева Н.В. Авторы: Матвеева Н.В., Челак Е.Н. Пояснени
• е: в слове молоко буква м по этому правилу кодируется числом 1, о — 2, л — 3, к — 4. Перейти к ответам к рабочей тетради. Пусть твои родители немного отдохнут от проверки домашнего задания, и тебе не
• ам к рабочей тетради. Пусть твои родители немного отдохнут от проверки домашнего задания, и тебе не придется списывать у своих одноклассников домашку просто выбирай удобный способ самоконтроля это готовые ответы информатика 4 класс Горячев. Типовые задачи по формированию универсальных учебных действий 4 класс: Хиленко Т.П. — 2014 год. Рабочая тетрадь по информатике 4 класс: Матвеева Н.В., Челак Е.Н., Конопатова Н.К., Панкратова… Информатика 4 класс рабочая тетрадь. Авторы: Матвеева Н.В., Челак Е.Н. ГДЗ от Путина 2016 admingdzputina.com. Введите в строку поиска только фамилию автора и класс. Добавить книги в список По запросу не найдено ни одной книги. Рабочая тетрадь по информатике. Учебно-методический комплект для 4 класса состоит из учебника- тетради Проведите круговой турнир в Крестики-нолики (34 челове- ка). Anatu решебник по математике рабочая тетрадь 6 класс 2013 0… Главная 1-4 классы Информатика ГДЗ по информатике 4 класс Матвеева рабочая тетрадь. Выберите номер страницы Рабочей тетради. Выбери свой класс. Copyright 2010-2017 4book.org (Учебники, підручники, ГДЗ, решебники, ответы к рабочим тетрадям, відповіді в онлайн на телефоне, планшете) Выберите номер задания рабочей тетради. Рабочая тетрадь по Информатике Босова для 7 класса. Вся информация, изложенная в ГДЗ:

о — 2

Челак Е.Н.

• Рудченко ТА
• Семёнов — Рабочая тетрадь gdzltd 4 -classinformatikaRudchenko-Semenov Cached Решения и ГДЗ Информатика 4 класс Рудченко
• Нурова за 4 класс часть 1 и 2 ФГОС от Путина ГДЗ Информатика 4 класс Рудченко

Нажмите здесь , если переадресация не будет выполнена в течение нескольких секунд гдз класс информатика тетрадь Поиск в Все Картинки Ещё Видео Новости Покупки Карты Книги Все продукты ГДЗ по Информатике за класс рабочая тетрадь Матвеева gdz informatika Подробный решебник ГДЗ по Информатике для класса рабочая тетрадь , часть , Авторы учебника ГДЗ по информатике класс Матвеева рабочая тетрадь https gdz lolbiz informatika klass Здесь вы найдете готовый решебник по информатике за класс начальной школы по рабочей тетради и ГДЗ по информатике за класс рабочая тетрадь GDZ RU https gdz ru class informatika ГДЗ Спиши готовые домашние задания рабочая тетрадь по информатике за класс , решебник Матвеева НВ, ГДЗ по информатике класс Матвеева рабочая тетрадь https gdz putinainfo klass i Рейтинг , голосов ГДЗ готовые домашние задания рабочей тетради по информатике Матвеева , Челак, Конопатова, Панкратова, ГДЗ по Информатике за класс Рабочая тетрадь Матвеева gdz informatika Убедись в правильности решения задачи вместе с ГДЗ по Информатике за класс Матвеева НВ, Челак ЕН ГДЗ от Путина по информатике класс Матвеева рабочая https gdz putinacc klass matveeva Ответы к рабочей тетради по информатике для класса Матвеева содержат основополагающие данные и ГДЗ по информатике класс Матвеева, Челак, Конопатова https gdz plusme klass informatika Подробный разбор задач из рабочей тетради по информатике за класс Матвеевой, Челак, Конопатовой часть Решебник для класса по Информатике на Гитем ми class informatika издательство Баласс авторы АВ Горячев КИ Горина Информатика класс рабочая тетрадь Матвеева НВ Решебник рабочая тетрадь по Информатике за класс class informatika Данное пособие содержит решебник ГДЗ рабочая тетрадь по Информатике за класс часть , часть Автора ГДЗ по информатике класс рабочая тетрадь Матвеева eurokiorg gdz informatik Решебник по информатике за класс авторы Матвеева, Челак издательство Бином Картинки по запросу гдз класс информатика тетрадь Гдз по Информатике за класс рабочая тетрадь , авторы https gdz ometrcom gdz informatika Готовые ответы помогут Вам сверить задание по Информатике Рабочая тетрадь за класс , от автора Матвеева ГДЗ решебник по информатике класс Горячев Горина gdz com gdz klass Подробный решебник ГДЗ к учебнику по информатике класс Горячев Выберите страницу рабочей тетради ГДЗ решебник по английскому языку класс рабочая https gdz goorg klass Рейтинг голосов ГДЗ решебник по английскому языку класс рабочая тетрадь Вербицкая ГДЗ по английскому языку класс ГДЗ по информатике класс Матвеева рабочая тетрадь lolkekru informatika klass matveeva Здесь вы найдете готовый решебник по информатике за класс начальной школы по рабочей тетради и ГДЗ по информатике класс рабочая тетрадь часть gdz klass Рейтинг , голосов Преобразуй данные gdz klass informatika rabochaya tetrad chast В результате получим ГДЗ ГДЗ по информатике класс Матвеева рабочая тетрадь gdz informatika kla Публикуем для Вас ответы к рабочей тетради по информатике Матвеева, Челак, Конопатова, Панкратова, Рабочая тетрадь по информатике и ИКТ класс Н В bosova gdz rurabochaya tetrad po Задания к п Человек в мире информации Ответы Гдз класс рабочая тетрадь информатика и икт матвеева pinterestcom Гдз класс рабочая тетрадь информатика и икт матвеева ГДЗ по информатике класс Горячев часть, часть Был выпущен решебник ГДЗ по информатике класс Горячев и часть рабочая тетрадь ответы, который Рабочая тетрадь по Информатике класс Босова, гдз к gdz bosova_ Ответы по информатике класс , решенная рабочая тетрадь с правильным решением по Информатике Босова Информатика класс Рабочая тетрадь Часть в Курске informatika гдз класс информатика матвеева рабочая тетрадь Урок информатики класс ПРИКОЛОВ НА Информатика , класс , рабочая тетрадь с domivseru domivseru informatika informati Здесь вы найдете ответы и подсказки для решения задач из Рабочей тетради по информатике , класс , авторы ГДЗ к РТ по информатике класс Матвеева НВ Челак ЕН klass informatika Разбор номеров и заданий из рабочей тетради по информатике за класс Матвеева Н В Челак Е Н Все ГДЗ по информатике класс , Босова, рабочая тетрадь , упр https class ramblerru gdz gdz po Ответы на вопрос ГДЗ по информатике класс , Босова, рабочая тетрадь , упр В каком виде представлена ГДЗ решебник Информатика класс Г В Ломаковська, Т В obozrevatelcom gdz kla Рейтинг , голос ГДЗ решебник Информатика класс Г В Ломаковська, Т В Проценко, Й Я Рывкинд Рабочая тетрадь Информатика класс учебники, ГДЗ , учебные пособия xunicom book ss Информатика и ИКТ, класс , Комплект компьютерных программ к учебнику, Методическое пособие, Паутова АГ, ГДЗ по Информатике Информатика в играх и задачах для gdz com klass gdz uchebni Рабочая тетрадь по Информатике класс Горячев Часть Информатика класс Информатика в играх и Информатика и ИКТ класс Рабочая тетрадь купить в ozonrucontext Информатика и ИКТ класс Рабочая тетрадь характеристики, фото и отзывы покупателей Доставка по всей Информатика , класс , Рабочая тетрадь , Часть , Матвеева informatika klass ноя Рабочая тетрадь для класса в двух частях входит в состав УМК по информатике для ГДЗ решебник Информатика класс gdzbotcom https gdz botcom klass informatika Информатика класс Контрольноизмерительные материалыМасленикова ВАКО Рабочая тетрадь ГДЗ класс Окружающий мир Рабочая тетрадь Человек и klass rabochaya ГДЗ Рабочая тетрадь по окружающему миру Человек и человечество часть Вахрушев Бурский Раутиан класс ГДЗ по информатике класс Рудченко Семенов учебник gdz com klass informatika ГДЗ решебник к рабочей тетради , учебнику по информатике класс часть Рудченко Семенов ФГОС Ответы на ГДЗ по информатике класс рабочая тетрадь Матвеева , gdz com klass informatika ГДЗ решебник к рабочей тетради по информатике класс Матвеева, Челак, Конопатова, Панкратова, Нурова ГДЗ Решебник по информатике класс Матвеева gdz putinabiz gdz gdz reshebnikpo Предлагаем Вам списать готовые ответы на вопросы к страницам рабочей тетради по информатике за класс ГДЗ к рабочей тетради по информатике класс Босова gdz onlinecom klass informatika boso ГДЗ к рабочей тетради по информатике за класс Босова онлайн Босова рабочая тетрадь БИНОМ год Часть Страница , Информация вокруг нас ГДЗ информатика класс Матвеева рабочая тетрадь , new gdz net gdz klass matveeva Готовые домашние задания за класс по информатике в х частях Матвеева рабочая тетрадь ответы и ГДЗ по информатике класс Матвеева , часть рабочая mnogoreshebnikovcom klass ГДЗ по информатике за класс В нём даны решения абсолютно всех заданий , части рабочей тетради НВ ГДЗ по Информатике решебника с ответами онлайн gdz informatika Информатика и ИКТ класс рабочая тетрадь Босова Авторы Гдз по информатике класс автор Масленикова Гдз по информатике класс подписывайтесь YouTube янв Гдз по информатике класс подписывайтесь Lord Фнафа И майнкоафта Loading Unsubscribe myoutubecom ГДЗ по информатике класс Горячев Горина решебник https gdz me class informatika Решебник по информатике за класс авторов Горячева АВ, Гориной КИ года издания Сборник состоит Гдз по информатике класс тетрадь часть скачать wwwrvistacke gdz poinformatike Different aspects of life in гдз по информатике класс тетрадь часть гдз информатика класс матвеева ответы часть permcongresscom gdz informatika янв гдз информатика класс матвеева ответы часть Челак, Конопатова, Панкратова, Нурова за класс часть и ГДЗ по информатике класс рабочая тетрадь Матвеева , ЯКласс ya klass ru Избавьтесь от рутины проверки тетрадей и составления отчётов Система проверит работы школьников Другие предметы Школьные Знанияcom Какие уроки будут в классе в Казахстане на этот учебный год StExpert anonimus StExpert anonimus Математика Школьные Знанияcom ,,,; ,,,,,; ,,, ,,; ,,, Вопросы и ответы Корпорация Российский учебник На странице УМК выберите класс и вид пособия Кликните по ссылке, и zip архив с _png Перед вами откроется страница с более подробной информацией по данному учебникурабочей тетради ГДЗ по ИНФОРМАТИКЕ за класс , все решебники и ответы klass informatika Информатика класс Рудченко Семёнов рабочая тетрадь Перспектива авторы Рудченко ТА, Семенов АЛ ГДЗ по информатике класс Матвеева рабочая тетрадь klass informatika ГДЗ по информатике за класс Матвеева НВ, Челак ЕН часть , ; ГДЗ по информатике за класс рабочая Решебник ГДЗ рабочая тетрадь по информатике класс https gdz georu gdz klass Решебник ГДЗ ответы к рабочей тетради по информатике класс Матвеева Конопатова Челак В ответ на жалобы, поданные в соответствии с Законом США Об авторском праве в цифровую эпоху , мы удалили некоторые результаты с этой страницы Вы можете ознакомиться с жалобами на сайте LumenDatabaseorg Жалоба , Жалоба , Жалоба Запросы, похожие на гдз класс информатика тетрадь гдз по информатике класс семёнов рудченко информатика класс учебник ответы информатика класс учебник гдз по информатике класс бененсон гдз по информатике класс матвеева часть учебник гдз по информатике класс семёнов рудченко учебник гдз по информатике класс горячев гдз по информатике класс матвеева контрольные работы След Войти Версия Поиска Мобильная Полная Конфиденциальность Условия Настройки Отзыв Справка

Гдз рабочая тетрадь по Информатике 4 класс Матвеева Н.В. Авторы: Матвеева Н.В., Челак Е.Н. Пояснение: в слове молоко буква м по этому правилу кодируется числом 1, о — 2, л — 3, к — 4. Перейти к ответам к рабочей тетради. Пусть твои родители немного отдохнут от проверки домашнего задания, и тебе не придется списывать у своих одноклассников домашку просто выбирай удобный способ самоконтроля это готовые ответы информатика 4 класс Горячев. Типовые задачи по формированию универсальных учебных действий 4 класс: Хиленко Т.П. — 2014 год. Рабочая тетрадь по информатике 4 класс: Матвеева Н.В., Челак Е.Н., Конопатова Н.К., Панкратова… Информатика 4 класс рабочая тетрадь. Авторы: Матвеева Н.В., Челак Е.Н. ГДЗ от Путина 2016 admingdzputina.com. Введите в строку поиска только фамилию автора и класс. Добавить книги в список По запросу не найдено ни одной книги. Рабочая тетрадь по информатике. Учебно-методический комплект для 4 класса состоит из учебника- тетради Проведите круговой турнир в Крестики-нолики (34 челове- ка). Anatu решебник по математике рабочая тетрадь 6 класс 2013 0… Главная 1-4 классы Информатика ГДЗ по информатике 4 класс Матвеева рабочая тетрадь. Выберите номер страницы Рабочей тетради. Выбери свой класс. Copyright 2010-2017 4book.org (Учебники, підручники, ГДЗ, решебники, ответы к рабочим тетрадям, відповіді в онлайн на телефоне, планшете) Выберите номер задания рабочей тетради. Рабочая тетрадь по Информатике Босова для 7 класса. Вся информация, изложенная в ГДЗ:

Информатика, 2 класс, Часть 1, Горячев А.В., Горина К.И., Волкова Т.О., 2011

MAVERIC — Информатика

Научно-исследовательские проекты MAVERIC Informatics Group

Узнайте больше о наших усилиях по улучшению здравоохранения за счет более разумного использования информации

Геномная информационная система для интегративной науки (GenISIS)

Многоразовые компоненты НЛП

Интернет-реестр средств биомедицинской информатики (ОРБИТ), проект

Клинические испытания в пунктах оказания медицинской помощи (POC CT)

Повышение качества измерения качества

Публикации

Д’Аволио Л., Нгуен Т, Горячев С., Фиоре Л. Автоматическое извлечение информации на уровне концепций для уменьшения потребности в разработке специального программного обеспечения и правил. (PDF) Журнал Американской ассоциации медицинской информатики: The Citation.

Шайнер Б., Д’Аволио Л. В., Нгуен Т. Н., Зайед М. Х., Уоттс Б. В., Фиоре Л. (2011). Автоматическая классификация текста примечания к психотерапии: Значение для оценки качества лечения посттравматических стрессов. (PDF) Журнал оценки в клинической практике. 103: 885-892

Фарвелл В. Р., Д’Аволио Л. В., Скрэнтон Р. Е., Лоулер Е. В., Газиано Дж. М.. Статины и диагностика и степень рака простаты у ветеранов. (PDF) Журнал Национального института рака. (Статья впервые опубликована в Интернете: DOI: 10.1093 / jnci / djr108)

Фиоре Л., Брофи М., Фергюсон Р., Д’Аволио Л., Хермос Дж., Лью Р., Дорос Г., Конрад К., О’Нил Дж., Сабин Т., Кауфман Дж., Шварц С. ., Лоулер Э., Лян М., Газиано Дж., Лавори П. Клиническое испытание на месте оказания медицинской помощи, сравнивающее вводимый инсулин с использованием скользящей шкалы и схемы, основанной на весе.(PDF) Клинические испытания. 2011; 8 (2): 183-195

D’Avolio L, Nguyen T, Fiore L. Консоль автоматизированного поиска (ARC): программное обеспечение с открытым исходным кодом для оптимизации процесса обработки естественного языка. Труды Международного симпозиума по информатике здравоохранения Ассоциации вычислительной техники: 11-12 ноября 2010 г .; Арлингтон, Вирджиния; п. 469-473.

Д’Аволио Л., Нгуен Т., Фаруэлл В., Чен И., Фицмейер Ф., Харрис О., Фиоре Л. Оценка универсального подхода к поиску клинической информации с использованием консоли автоматического поиска (ARC).(PDF) Журнал Американской ассоциации медицинской информатики, 2010 г. 17 (4): 375-382.

D’Avolio L, Farwell W, Fiore L. Исследования сравнительной эффективности и медицинская информатика. (PDF) Американский медицинский журнал, 2010 г. 123 (12): 32-37.

Д’Аволио Л. Электронные медицинские карты на распутье; Толчок к переменам или упущенная возможность? (PDF) Журнал Американской медицинской ассоциации, 2009 г. 302 (10): 1109-10.

Информатика: эволюция модели данных, информации, знаний и мудрости Нельсона: Часть 2

Рамона Нельсон, доктор философии, BC-RN, ANEF, FAAN

Образец цитирования: Нельсон Р., (21 июля 2020 г.) «Информатика: эволюция модели данных, информации, знаний и мудрости Нельсона: часть 2» OJIN: Интернет-журнал проблем сестринского дела Vol. 25, № 3.

DOI: 10.3912 / OJIN.Vol25No03InfoCol01
https: // doi.org / 10.3912 / OJIN.Vol25No03InfoCol01

Сестринская информатика — это медсестринская специальность, в которой основное внимание уделяется использованию инструментов и процессов, присущих автоматизации, для достижения целей сестринского дела. Компьютеры — отличные устройства для управления мельчайшими деталями, тем самым поддерживая более безопасную, более действенную и качественную систему здравоохранения. В то же время они могут управлять огромными базами данных информации и знаний. Но в конечном итоге — с точки зрения результатов для пациентов — важна способность применять эти инструменты для оказания помощи пациентам, потребителям, семьям и сообществам.

Всегда нужно помнить, что возможности компьютеров (которые постоянно меняются) не определяют сферу применения медсестры по информатике; скорее, именно то, как медсестры используют эти инструменты, определяет их практику. В свою очередь, если мы не понимаем, как медсестры на всех уровнях знаний и опыта используют компьютеры для поддержки своей практики, мы не сможем разработать автоматизированные системы, которые действительно поддерживают цели медсестер.

Модель данных, информации, знаний и мудрости (модель DIKW) обеспечивает теоретическую основу для определения объема практики медсестринской информатики.В Части 1 этой колонки, состоящей из двух частей, были объяснены движущие силы создания модели DIKW. Здесь, в Части 2, описывается развитие модели и эволюция фигур, используемых для иллюстрации модели. Рисунок, используемый в этой колонке, иллюстрирующий модель, все еще находится в стадии «незавершенной работы». Эта колонка завершается обсуждением ограничений текущего показателя и поощрением будущих лидеров разработать фигуру, которая более полно и эффективно формулирует богатые и сложные отношения в рамках модели и, в свою очередь, сферу применения медсестер-информатики.

Что касается истории модели DIKW и связанных фигур, то первоначальной попыткой сформулировать концепции в рамках модели DIKW была краткая статья, определяющая концепции данных-информации-знаний-мудрости (Nelson & Joos, 1989). Эта публикация не включала модель, а скорее таблицу, в которой кратко объясняются концепции (см. Таблицу). В третьем столбце таблицы также указывается взаимосвязь между концепциями данных, информации, знаний и мудрости и различными уровнями компьютерных систем.

Табл. Термины, значение и относящиеся к ним компьютерные системы

В течение следующего десятилетия в последующих публикациях, например, (Joos, et al., 1996; Nelson, 2001) подробно остановился на четырех концепциях, но не создал рисунка, показывающего отношения между концепциями.

Первый рисунок (см. Рисунок 1), иллюстрирующий модель, сфокусирован на перекрывающихся отношениях между концепциями данных, информации, знаний и мудрости. Перекрывающийся характер отношений между этими понятиями был изображен в перекрывающихся кругах и в словах, используемых для определения понятий. Например, слово , объединяющее , включается как в данные, так и в информацию.Эта первая версия модели (Nelson, 2002) была опубликована Мосби в учебнике по информатике в области здравоохранения (Englebardt & Nelson, 2002).

Рис. 1. Данные Нельсона в континууме мудрости.

[Полный размер]

Используется с разрешения Рамоны Нельсон, президента Рамоны Нельсон Консалтинг по адресу [email protected]. Copyright 2002. Все права защищены.

На момент написания этого учебника Мосби принадлежал компании Harcourt Brace & Company.В 2001 году Reed Elsevier приобрела Harcourt Brace & Company, и Мосби присоединился к Elsevier. В течение этого периода я был членом рабочей группы Американской ассоциации медсестер (ANA), которой было поручено пересмотреть Область применения и стандарты практики медсестринской информатики ANA 2002 года. В этой роли я запросил и получил разрешение от Elsevier / Mosby для ANA напечатать измененную версию рисунка 1, который впоследствии был назван Рисунок 2. Рисунок 2, напечатанный в этом столбце, является копией этого рисунка в том виде, в котором он был напечатан. в документе ANA «Объем и стандарты сестринской информатики » 2002 года (ANA, 2002), включая разрешение, использованное в этой публикации..

[Полный размер]

Эта вторая цифра была улучшена по сравнению с первой в том смысле, что взаимодействие между концепциями и между ними было более четко сформулировано. Двунаправленная стрелка, проходящая через каждую из концепций, означает, что поток взаимодействий перемещается по континууму от данных к мудрости. Овал с пунктирной линией, обозначенный , постоянный поток , показывает, что это открытая система с постоянным взаимодействием между внутренней и внешней средой.Другими словами, контекст важен при использовании модели для понимания конкретного явления.

Вскоре после публикации ANA авторские права на книгу были возвращены от Elsevier авторам, и теперь я владею авторскими правами на эти две фигуры, а также на рисунок 3, созданный в 2013 году. сделал запрос получил разрешение на бесплатное использование любых или всех рисунков в публикациях, презентациях и исследованиях. Единственное ограничение заключается в том, что разрешение на изменение рисунка никогда не предоставляется, и всегда есть просьба признать авторское право.У многих людей есть отличные идеи, касающиеся модели и того, как ее можно использовать, но я считаю, что разрешение публикации нескольких разных рисунков, отражающих разные интерпретации модели DIKW, все из которых определены как модель, создаст путаницу, а не ясность. .

Были публикации, которые включали неточную иллюстрацию модели. Лучшим источником для гарантии того, что вы просматриваете точную иллюстрацию модели, являются различные издания ANA «Стандарты практики сестринской информатики » и мои собственные публикации.

Хотя рисунок 2 был значительным улучшением, он все еще не полностью отражал богатство и сложность взаимодействий внутри модели. Это также, похоже, не способствовало пониманию важности контекста, представленного взаимодействием внутри и между внутренней и внешней средой. Рисунок 3 был разработан и впервые опубликован в ходе обсуждения теоретических основ информатики здоровья, представленных в главе 2 учебника Информатика здравоохранения: межпрофессиональный подход (Nelson & Staggers, 2014).

Рис. 3. Пересмотренные данные Нельсона в континуум мудрости.

[Полный размер]

Каждая версия модели создавалась, чтобы более эффективно проиллюстрировать взаимосвязанные взаимосвязи в континууме, а также факторы внутри и внутри среды, которые влияют на движение внутри и внутри данных к континууму мудрости. Однако текущий Рисунок, изображающий Модель, по-прежнему ограничен реальностью иллюстрации четырехмерного явления с помощью двухмерной среды.Печать, будь то на экране или на бумаге, имеет два измерения. Однако континуум Нельсона DIKW следует сначала концептуализировать как открытую живую систему со всеми характеристиками открытой живой системы. В такой системе время, четвертое измерение, также является частью картины. Итак, теперь остается вопрос, как бы выглядела автоматизированная трехмерная модель (возможно, голограмма), если бы она полностью функционировала и менялась с течением времени?

Рамона Нельсон, доктор философии, BC-RN, ANEF, FAAN
Электронная почта: ramonanelson @ verizon.нетто

Д-р Нельсон имеет степень бакалавра медсестер Университета Дюкена и степень магистра медсестер и информатики, а также докторскую степень в области образования Университета Питтсбурга. До своей нынешней должности президента собственной консалтинговой компании она была профессором и заведующей кафедрой медсестер в Университете Слиппери-Рок в Пенсильвании. В начале 1980-х годов одним из льгот для сотрудников доктора Нельсона, когда он преподавал в Университете Питтсбурга, была возможность пройти университетские курсы всего за 5 долларов.00 кредит. Пройдя курсы компьютерного обучения и теории информатики, она поняла, что эти инструменты (компьютеры) могут быть полезны как у постели больного, так и в классе. С тех пор она изучает и обнаруживает, насколько они могут быть полезны.

Последние исследования и публикации доктора Нельсона посвящены специальной области информатики здоровья. Информатика в области здравоохранения: межпрофессиональный подход (2014), в соавторстве с Нэнси Стэггерс, получил первое место. Американский журнал медсестер Премия года в области информационных технологий / информатики.Второе издание (2018 г.) продолжается и сегодня как учебник для начинающих в области информатики здравоохранения. Основываясь на ее вкладе в медсестринское дело и информатику здравоохранения, она была введена в должность как в Американскую академию медсестер, так и в первую группу стипендиатов Национальной лиги медсестер Академии медсестринского образования. Она также была признана пионером в этой дисциплине Американской ассоциацией медицинской информатики. Ее цель в качестве редактора колонки информатики OJIN — открыть дискуссию о том, как мы, медсестры в межпрофессиональном мире здравоохранения, можем максимизировать преимущества и справиться с проблемами, которые компьютеризация привносит в нашу практику.

Американская ассоциация медсестер. (2002). Объем и стандарты практики сестринской информатики. Вашингтон, округ Колумбия: Издательство американских медсестер.

Энглебард, С. и Нельсон, Р. (ред.) (2002) Информатика здравоохранения: междисциплинарный подход . Сент-Луис: Mosby-Year Book, Inc.

Джус И., Н. Уитмен, М. Смит и Р. Нельсон. (1996) Компьютеры в маленьких байтах: компьютерная книга. 2-е издание. Нью-Йорк: Национальная лига медсестер.

Нельсон Р. (2001). Обработка данных. В В. Саба и К. Маккормик (ред.), Необходимые компьютеры для медсестер (стр. 85-100). Нью-Йорк: Макгроу Хилл.

Нельсон Р. (2002). Основные теории, поддерживающие информатику здравоохранения. В S. Englebardt & R. Nelson (Eds), Информатика здравоохранения; Междисциплинарный подход (стр. 3-28). Сент-Луис: Mosby-Year Book, Inc.

Нельсон Р. и Джус I. (1989). О языке в уходе: от данных к мудрости. Пенсильвания Лига медсестер PLN Visions, 1 (5), 6.

Нельсон Р. и Стаггерс Н. (2014). Теоретические основы информатики здоровья., В Р. Нельсон и Н. Стэггерс, (ред.), Информатика здоровья: межпрофессиональный подход (стр. 18–39). Сент-Луис: Эльзевьер / Мосби.

© 2020 OJIN: Интернет-журнал проблем сестринского дела

Статья опубликована 21 июля 2020 г.

Информатика: эволюция модели данных, информации, знаний и мудрости Нельсона: Часть 1

Рамона Нельсон, доктор философии, BC-RN, ANEF, FAAN

Образец цитирования: Nelson, R., (19 сентября 2018 г.) «Информатика: эволюция модели данных, информации, знаний и мудрости Нельсона: Часть 1» OJIN: Интернет-журнал проблем сестринского дела Vol. 23, № 3.

DOI: 10.3912 / OJIN.Vol23No03InfoCol01
https://doi.org/10.3912/OJIN.Vol23No03InfoCol01

Модель данных, информации, знаний и мудрости (Nelson DW), изображающая мегаструктуры и концепции, лежащие в основе практики сестринской информатики, была впервые включена в Американскую ассоциацию медсестер (ANA) 2008 года. Объем и стандарты практики сестринской информатики (АНА, 2018).Дата публикации — почти 20 лет после публикации первой версии модели. В 1989 году мы с коллегой написали краткую статью, в которой определяли концепции данных, информации, знаний и мудрости. (Нельсон и Джус, осень 1989 г.). В то время три концепции данных, информации и знаний были прочно закреплены в области информатики и были введены в развивающуюся дисциплину медицинской информатики. Однако добавление концепции мудрости к этим трем концепциям и определение того, как мудрость соотносится с установленными концепциями, было новым.Первая часть этой двухчастной колонки по информатике будет посвящена добавлению мудрости в модель. Во второй части будет рассмотрено, как модель изменилась за почти 30 лет, прошедших после этой первой краткой статьи.

Две движущие силы, взаимодействующие вместе, привели к моему решению включить мудрость в модель. Во-первых, летом 1988 года я закончил пост-докторантуру по сестринской информатике у Джуди Грейвс в Университете Юты. Доктор Грейвс только что перешла в университет, где она создавала одну из первых программ для аспирантов по информатике для медсестер.Под руководством доктора Грейвса каждый из четырех аспирантов этим летом был погружен в образовательный процесс, основанный на определении практики ухода за информатикой, начиная с концепций данных, информации и знаний. Доктор Грейвс также был занят написанием статьи, которая стала одной из основополагающих статей в литературе по медсестринскому делу.

В 1989 году Джудит Грейвс и Шейла Коркоран опубликовали свою статью, в которой использовались концепции информации о данных и знаний при определении информатики медсестер как научной дисциплины.«Рабочее определение медсестринской информатики [это] изучение управления и обработки медсестринских данных, информации и знаний» (Graves & Corcoran, 1989, стр. 228). В статье также представлена ​​концептуальная модель, которая «должна служить моделью для понимания взаимосвязей между концепциями и процедурными знаниями» (Graves & Corcoran, 1989, p. 228). Модель представила три концепции медсестринских данных, информации и знаний в линейной связи с данными, ведущими к информации, и информацией, ведущей к знаниям.Процедурные знания подразумевают умение что-то делать. Например, знание того, как оценивать звуки дыхания пациента, требует процедурных знаний. В модели Грейвса управленческая обработка — это процедурные знания, используемые для обработки данных, информации и знаний.

Как отмечают в своей статье Грейвс и Коркоран, модель была построена на основе работы Брюса Блюма. «Эта основа для медсестринской информатики основана на таксономии и определениях основных концепций данных, информации и знаний, выдвинутых Блюмом (1986)» (Graves & Corcoran, 1989, p.227). Блюм ранее определил концепции данных, информации и знаний при обсуждении дисциплины медицинской информатики (Blum, 1986). Одна из его целей состояла в том, чтобы объяснить, что дисциплина не может определяться информационными технологиями, которые используются в практике медицинской информатики, а скорее дисциплина информатики определяется тем, как поставщик использует технологии для удовлетворения человеческих потребностей. «Акцент делается на медицинском использовании информационных технологий, а не на их применении в медицине» (Blum, 1989, p.24). Высказывая свою точку зрения, Блюм определил три объекта, которые могут быть обработаны с помощью информационных технологий.

• Данные — неинтерпретированные элементы, часто называемые элементами данных. Примером может служить вес человека. Без дополнительных элементов данных, таких как рост, возраст, общее самочувствие, было бы невозможно интерпретировать значимость отдельного числа.
• Информация — группа элементов данных, которые были организованы и обработаны таким образом, чтобы можно было интерпретировать значимость элементов данных.Например, рост, вес, возраст и пол — это элементы данных, которые можно использовать для расчета ИМТ. ИМТ можно использовать, чтобы определить, имеет ли человек недостаточный вес, избыточный вес, нормальный вес или ожирение.
• Знания построены на формализации отношений и взаимосвязей между данными и информацией. База знаний позволяет понять, что человек может иметь рассчитанный ИМТ более 30 и не страдать ожирением. В то время несколько автоматизированных систем поддержки принятия решений включали базу знаний и набор правил применения базы знаний в конкретной ситуации.Например, база знаний может включать следующую информацию. Лихорадка или повышение температуры часто начинаются с озноба. В начале озноба температура пациента может быть нормальной или даже субнормальной, но через 30 минут, вероятно, температура у пациента резко повысится. Правило может гласить: если пациент жалуется на озноб, измерьте температуру пациента и повторите через 30 минут.

Вторая движущая сила исходила из моего опыта работы преподавателем университета в клинических условиях.Когда осенью 1988 г. я вернулся на должность преподавателя, эта литература и эти концепции, лежащие в основе информатики медсестер, прочно вошли в мои мысли.

Одна из моих основных обязанностей как преподавателя заключалась в обучении медсестер-медсестрам старшим медсестрам в классе и в клинических условиях. Клиника находилась в крупном медицинском центре. Медперсонал в этом отделении был превосходным и являлся выдающимся примером для подражания для студентов.Пациенты были тяжело больны с серьезными проблемами со здоровьем. Другими словами, это были идеальные условия для обучения старших медсестер.

Во время этого осеннего семестра один из пациентов этого клинического отделения оказал большое влияние на мои представления о концепциях информации и знаний. Пациентка была молодой женщиной, которая родила своего первого ребенка и была немедленно переведена в медицинский центр с множеством серьезных медицинских проблем и связанных с ними симптомов, включая застойную сердечную недостаточность большого объема, 4 плюс отек и излияние в легкие.Годом ранее она была полностью здорова и планировала свою первую беременность. Вскоре после поступления в наше отделение у нее обнаружили неизлечимую болезнь. Уход за таким пациентом — всегда мучительное испытание.

Мы со студентами тесно сотрудничали с персоналом в обеспечении качественного ухода за этим пациентом, но одно было очевидно для меня с первого дня. Опытный персонал, кажется, интуитивно понимает, как оказывать как физическую, так и эмоциональную помощь. Они знали, что сказать, а что оставить недосказанным.Они знали, когда нужно двигаться вперед и завершить сложную процедуру, такую ​​как глубокое отсасывание, а когда остановиться и дать пациенту отдохнуть. Они чувствовали себя комфортно и уверенно в своей роли опекуна. Студентам же было очень неуютно. Хотя они были посвящены изучению своей роли, они также очень боялись сказать или сделать что-то неправильное. Перед тем, как войти в комнату, я часто видел, как студент глубоко вздыхает.

Я подозреваю, что если бы мы дали теоретический тест по стадиям смерти и умирания как студентам, так и сотрудникам, оценки были бы очень похожи.Возможно даже, что баллы студентов будут выше, так как они изучали этот материал совсем недавно. Но, как показали мои наблюдения об уходе за этим пациентом, существует разница между знанием чего-либо и способностью применить эти знания в конкретной ситуации. Данные можно обрабатывать для получения информации. Данные и информация — это строительные блоки для создания знаний. Но практика сестринского дела и, в свою очередь, практика сестринской информатики происходит тогда, когда данные, информация и знания используются для удовлетворения медицинских потребностей отдельных лиц, семей, групп и сообществ.

Чем больше я обдумывал то, что видел в клиническом отделении, и что я понимал о концептуальной основе информатики медсестер, тем больше я чувствовал, что модель не является законченной. Часть изображения отсутствовала. Данные, информация и знания, которые используют медсестры, являются фундаментом, на котором строятся образовательные программы медсестер, и, в свою очередь, являются основой практики медсестер. Но практика сестринского дела определяется тем, как медсестры используют данные, информацию и знания при оказании помощи.Мудрость медсестер проявляется, когда медсестринские данные, информация и знания обрабатываются и используются для принятия соответствующих решений, отвечающих потребностям здоровья отдельных лиц, семей, групп и сообществ. Хотя эти концепции не требуют технологий, практика медсестринской информатики требует технологий. Практика сестринской информатики использует «информационные структуры, информационные процессы и информационные технологии» для поддержки этой практики. (Американская ассоциация медсестер, 2015, стр.2) Как заметил Блюм несколько десятилетий назад, технология не определяет практику, а скорее ее использование практикующими специалистами.

Когда концепция мудрости была впервые предложена, несколько экспертов в этой области задались вопросом, принадлежит ли эта концепция модели, изображающей концептуальную основу для информатики медсестер. Например, издание 2001 года ANA «Информатика для медсестер: стандарты и объем практики » содержало следующее заявление:

После статьи Грейвса и Коркорана (1989) другие предложили добавить концепцию мудрости к триаде данных, информации и знаний (Nelson and Joos, 1989).Мудрость может быть определена как надлежащее использование данных, информации и знаний при принятии решений и выполнении сестринских действий. Он включает в себя способность интегрировать данные, информацию и знания с профессиональными ценностями при решении конкретных человеческих проблем.

Некоторые специалисты по сестринской информатике (NI) твердо убеждены в том, что мудрость является прерогативой людей и не может или не должна рассматриваться как функция внутри технологий. Другие считают, что решения в области информатики, соответствующие профессиональным ценностям и полезные для опытных медсестер, потребуют использования мудрости.Это противоречие делает включение мудрости в триаду данных, информации и знаний в настоящее время нерешенной проблемой в NI. (Американская ассоциация медсестер, 2001 г., стр. 130)

Для этого автора вопрос восходит к первоначальному вопросу, который поднял Блюм. Определяется ли объем практики функциональностью технологии или ее использованием практикующим специалистом? Это не простой вопрос. Практика информатики не существовала бы без технологий.Кроме того, функциональные возможности, предлагаемые этой технологией, оказывают сильное влияние на то, что практикующие могут делать с этой технологией. Информационные технологии необходимы для практики сестринской информатики, но их недостаточно для определения практики. В публикации 2002 года я создал рисунок, демонстрирующий, как разные уровни информационных технологий связаны с концепциями данных, информации, знаний и мудрости. (Энглебардт и Нельсон, 2002).

Рис. 1. Взаимосвязь данных, информации, знаний и мудрости и автоматизированных систем: версия 1

Кредит: Авторское право Рамона Нельсон.Используется с разрешения Рамоны Нельсон, президента Рамоны Нельсон Консалтинг по адресу [email protected] и Шейлы П. Энглебардт. Все права защищены.

На этом рисунке информационная система обрабатывает данные для получения информации. Система поддержки принятия решений определяется как автоматизированная система, которая может поддерживать лицо, принимающее решения, в процессе принятия решений путем предоставления данных и информации. Экспертная система идет еще дальше и фактически использует данные и информацию для принятия решения.Типичный пример действующей экспертной системы можно увидеть, если кто-либо когда-либо открывал счет новой кредитной карты при выезде из магазина. Через несколько минут автоматизированная система принимает решение о предоставлении кредита или отказе от него. Исторически решения такого типа принимались людьми на основе информации, содержащейся в заявке на получение кредитной карты, а также других источников данных. Оценка кредитоспособности клиента зависела от того, как человек интерпретировал эту информацию и данные.Сегодня во многих случаях принятие решения о кредитоспособности клиента автоматизировано.

Первая модель, рисунок 1, не смогла четко продемонстрировать перекрывающуюся взаимосвязь между концепциями, используемыми в модели, и уровнями технологий, классифицированными на рисунке. В ответ на эту реальность был разработан рисунок 2, показывающий перекрывающиеся взаимосвязи.

Рисунок 2. Взаимосвязь данных, информации, знаний и мудрости и автоматизированных систем: версия 2.

Кредит: Авторское право Рамона Нельсон. Используется с разрешения Рамоны Нельсон, президента Ramona Nelson Consulting, по адресу [email protected]. Все права защищены.

Нет никаких сомнений в том, что компьютеры могут обрабатывать данные, дающие информацию. IBM Watson, а также другие системы на основе искусственного интеллекта (ИИ) демонстрируют, как автоматизированные системы могут обрабатывать информацию для создания новых знаний. Сегодня, когда происходят удивительные разработки в приложениях, основанных на ИИ, возникает вопрос: где мудрость подходит для автоматизированных систем?

Хотя новая модель лучше показывает перекрывающиеся отношения, возникли проблемы с пониманием этой модели.Был опубликован, по крайней мере, один учебник, который модифицировал этот рисунок и описывал их как модель Nelson D-W. Меня заверили, что эта ошибка будет исправлена ​​при втором издании этой книги. Однако в результате этой ошибки на сегодняшний день со мной связались два докторанта, которые планируют использовать модель Nelson D-W в своих докторских диссертационных исследованиях, и были сбиты с толку этой ошибкой. Рисунок 2, изображенный здесь, используется для иллюстрации того, как концепции модели D-W Нельсона могут взаимодействовать с различными уровнями информационных технологий.Он не иллюстрирует отношения и взаимосвязи с реальной моделью. Эволюция модели, а также взаимосвязи и взаимосвязи будут дополнительно исследованы во второй части этой серии.

Рамона Нельсон, доктор философии, BC-RN, ANEF, FAAN
Электронная почта: [email protected]

Д-р Нельсон имеет степень бакалавра медсестер Университета Дюкена и степень магистра медсестер и информатики, а также докторскую степень в области образования Университета Питтсбурга.До своей нынешней должности президента собственной консалтинговой компании она была профессором и заведующей кафедрой медсестер в Университете Слиппери-Рок в Пенсильвании. В начале 1980-х годов одним из льгот для сотрудников доктора Нельсона во время преподавания в Университете Питтсбурга была возможность пройти университетские курсы всего за 5 долларов за кредит. Пройдя курсы компьютерного обучения и теории информатики, она поняла, что эти инструменты (компьютеры) могут быть полезны как у постели больного, так и в классе.С тех пор она изучает и обнаруживает, насколько они могут быть полезны.

Последние исследования и публикации доктора Нельсона посвящены специальной области информатики здоровья. Ее последняя книга Health Informatics: An Interprofessional Approach (2018), написанная в соавторстве с Нэнси Стэггерс, получила второе место в номинации American Journal of Nursing Book of the Year в области информационных технологий / информатики. Второе издание продолжается и сегодня в качестве основного учебника в области информатики здравоохранения.Основываясь на ее вкладе в медсестринское дело и информатику здравоохранения, она была введена в должность как в Американскую академию медсестер, так и в первую группу стипендиатов Национальной лиги медсестер Академии медсестринского образования. Она также была признана пионером в этой дисциплине Американской ассоциацией медицинской информатики. Ее цель в качестве редактора информационной колонки OJIN — открыть дискуссию о том, как мы, медсестры в межпрофессиональном мире здравоохранения, можем максимизировать преимущества и справиться с проблемами, которые компьютеризация привносит в нашу практику.

Американская ассоциация медсестер. (2001). Объем и стандарты практики сестринской информатики. Сильвер-Спринг, Мэриленд: Nursesbooks.org.

Американская ассоциация медсестер. (2008). Сестринская информатика: объем и стандарты практики. Сливерс Спрингс, Мэриленд: Nursesbooks.org.

Американская ассоциация медсестер. (2015). Сестринская информатика: объем и стандарты практики. (2-е, ред.). Сильвер-Спринг, Мэриленд: Nursingbooks.org.

Блюм, Б. (1989). Медицинская информатика — II этап.В Х. Ортнер и Б. Блюм (ред.), Внедрение информационных систем здравоохранения (стр. 24). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer-Verlag,

Блюм, Б. Л. (1986). Клинические информационные системы. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer-Verlag.

Энглебард, С., и Нельсон, Р. (2002). Информатика здравоохранения: междисциплинарный подход. Сент-Луис, Миссури: Мосби, Инк.

Грейвс, Дж. И Коркоран, С. (Зима 1989 г.). Изучение сестринской информатики. ИЗОБРАЖЕНИЕ: Journal of Nursing & Scholarship, 21 (4), 227-231.

Нельсон Р. и Джус И. (осень 1989 г.). О языке в уходе: от данных к мудрости. PLN Vision , стр. 6.

© 2018 OJIN: Интернет-журнал проблем сестринского дела

Статья опубликована 19 сентября 2018 г.

2 урока и операции над ними. Разработка урока информатики по теме «Операции над множествами» (4 класс)

Наборы и операции с ними.

Тип урока: изучение урока с новым материалом.

Цель урока: показать множественность — как основа современного математического языка.

Задания урока:

Учебные: знакомство с понятием множества, подмножества и множеств множеств; методы установки наборов; виды наборов;

развивающие: развитие познавательного интереса студентов; Развитие интеллектуальной сферы личности, развитие навыков сравнения и обобщения.

образовательная: воспитывать аккуратность и внимательность при решении задач.

На занятиях

I этап. Формулировка темы, цели, задачи урока и мотивация учебной деятельности.

Какие числа вы видите на экране? (Естественный, целостный, рациональный, действительный)

Как называется эта схема? (Круги Эйлера)

Какая тема у кругов Эйлера? (много цифр).

Как вы думаете, у других номеров есть другие наборы?

Что это много? (Набор — это определенное количество объектов со схожими свойствами)

Блиц-опрос:

Какие названия используются для обозначения наборов животных?

Какие наименования используются для обозначения групп военнослужащих?

Как называется множество цветов, стоящих в вазе?

Какие названия используются для обозначения кораблей?

Как зовут многих королей (фараонов, императоров и т. Д.)) эта страна принадлежит одной семье?

Как называются многие картины?

Как называются многие документы?

II этап. Ознакомление с новым материалом.

А в математике нет точного определения набора. Но каждый объект, входящий во многие, называется его элементом. Откройте руководство на странице 25 и найдите таблицу

Приведите пример вашего собственного набора (много дней недели; много планет солнечной системы; много месяцев; много знаков зодиака; числовые наборы).

Если каждый элемент множества A является элементом множества B, то множество A называется подмножеством V. Обозначение: A⊂ V. знак «⊂» — знак включения.

На плате А = 3,4,5 В = 1,2,3,4,5,6.

С наборами связаны разные парадоксы, самый простой из парадоксов — «парадокс бренда». Появление парадоксов связано с тем, что не всякие конструкции и не всякие множества могут быть рассмотрены.

Одному солдату приказали брить тех и только тех солдат своего взвода, которые сами не бреются.Отсутствие порядка в армии, как известно, величайшее преступление.

Однако возник вопрос, бриться ли этим солдатиком. Если он попытается, это следует отнести к множеству солдат, которые бреются, а он не имеет права бриться. Если он не побреется, он попадет в группу солдат, которые не бреются, и такого солдата, согласно приказу, который он должен брить. Бриться или не бриться — вот в чем вопрос!

III этап. Динамическая пауза

1.Быстро лягушка, закройте глаза и спокойно сядьте, медленно считая до 5. Повторите 4-5 раз.
2. Сильно осмотрите глаза (сосчитайте до 3), откройте глаза и посмотрите вдаль (сосчитайте до 5). Повторить 4-5 раз.
3. Движение глаз: вверх, вниз, влево, вправо. Повторить 4-5 раз
4. Поворачивает голову: вверх, вниз, влево, вправо. Повторить 4-5 раз

IV этап. Первичное понимание и закрепление связей и отношений в учебных объектах.

Открываем задачу на странице 26 пункт 3. Выполняем задачи записанные на доске No.1, 2, 9

В каскад. Самостоятельная работа (заявка)

VI этап Домашнее задание

Пункт 3 Осмотр №4, 8, 10,18 (дополнительно)

VII этап. Подведение итогов урока.

Что это много?

Кто такой Леонард Эйлер?

Что такое подмножество набора?

На прошлых уроках мы говорили о рациональном неравенстве, сегодня о множествах. Кто догадался, какая тема будет следующей?

Список использованных источников и литературы:

Учебники «Алгебра.9 cl.i и II части »Авторы: А.Г. Мордкович, Л.А. Александрова, т.н. Мишустина и др., — 11 издание, стерто. — М .: Мнемозина, 2009;

http://mathlog.h21.ru/mnoj.htm. ;

http://festival.1september.ru. ;

http://ru.wikipedia.org. ;

http://mmmf.msu.ru/archive/20092010/lanin/9.html;

http://www.it-n.ru;

Развлекательные математические задачи. Исследования. Действительный. / Сост: А.М. Быковский, Г.Я. Куклин. 2-е изд. Новосиб. Государственный ун-т.Новосибирск, 2010. 88 с .;

Математика: нестандартные задания. / Сост: А.М. Биковский, канд. физический мат. Наук, доцент кафедры высшей математики, Красолог.-Красноярск, 2006. 27 с .;

Ященко И.В. Парадоксы теории множеств. (Серия: «Библиотека

« Математическое просвещение »»). М .: МЦНМО, 2002. — 40 с .: Ил.

Самостоятельная работа ученика 9 разряда __________________

Урок методического проектирования.doc.

Алексей Юлия Вадимовна , информатика и математика

Константиновск Ростовская область

ГБОУ СПО РО «Константиновский педагогический колледж»

Дисциплина: дискретная математика

М.С. Спирина, П. А. Спирин «Дискретная математика» / М .: Издательский центр «Академия», 2010

Разработка методических занятий

Специальность 2 курса: «Профессиональное образование»

с использованием информационных технологий: При проведении урока используется презентация, тестирование программ.

Цели урока: Обобщить и систематизировать полученные знания учащихся по теме «» с помощью мультимедийных технологий.

Задания урока:

Образовательный:

безопасные теоретические знания: понятие множества, элемент множества, типы множеств, отношения между множествами, операции над множествами;

для формирования навыков применения теоретических знаний об определении набора и его элементов, навыков, характеризующих набор, выполнения действий над наборами (слияние и пересечение), изображения наборов с использованием диаграмм Эйлера-Венны, применения данных знаний для решения прикладных задач ;

форма информационно-коммуникативной компетенции;

Разработка:

развивают познавательный интерес, интеллектуальные и творческие способности студентов;

формирование информационной культуры, овладение навыками управления и самоконтроля;

осуществляет научно-исследовательскую деятельность.

Образовательный:

обучать самостоятельной деятельности для овладения знаниями;

для формирования осознанных мотивов учения, самосовершенствования, самообразования;

воспитывать целеустремленность и настойчивость в достижении цели;

разгрузить взаимопомощь.

ZUN + опыт. Мультимедийная технология позволяет работать в индивидуальном темпе, осуществлять дифференцированный подход, способствовать закреплению полученных знаний, а также выступать источником дополнительной информации по предмету.Использование в уроке вспомогательных рефератов — фрагментов рабочих тетрадей для учащихся позволяет улучшить навыки управления и самоконтроля, как способ самоорганизации труда и самообразования.

В процессе урока, учеников:

систематизируют свои знания по данной теме;

Будет закреплено

теоретических знаний: понятие множества, элемент множества, типы множеств, отношения между множествами, операции над множествами;

закрепляет умение применять полученные теоретические знания;

научно-исследовательских работ.

Урок снаряжения. Учитель ПК, мультимедийный проектор, ученики персональных компьютеров.

Программное обеспечение : MS PowerPoint (2007). Презентация «Наборы . Наборы над набором », Сопроводительные тезисы для студентов.

Презентация иллюстрирует основную информационную составляющую урока по теме «Наборы . Наборы сверх набора » Содержит задания для самостоятельной работы, развлекательные задания

Этапы урока

В начале занятий проводятся знания, умения и навыки: студенты повторяют основные понятия теории множеств.Отзывы студентов сопровождаются презентацией слайд-шоу с четкими формулировками, определениями. (Слайды 1,2,4,5,6)

В качестве дополнительного материала можно предложить студентам подготовить материал об основоположнике теории множеств. Джордж Канторе ( слайд 6. ), I. Леонард Эйли — швейцарская, немецкая и русская математики, внесшие значительный вклад в развитие математики, а также механики, физики, астрономии и ряда прикладных наук. (слайд 28).(как домашнее задание к уроку).

Этот урок является заключительным на этапе изучения теории множеств. В ходе урока студентам предлагается выполнить различные задания по теме, которые выполняются в подготовленных фрагментах рабочих тетрадей (Приложение 2), частично с проверкой и обсуждением. На этапе применения теоретических знаний для решения задач показываются слайды с условиями для решения устных и письменных упражнений, происходит обсуждение алгоритмов решения, в целях контроля и формирования навыков самоконтроля, слайды с ответами и объяснения демонстрируются.

Если первые упражнения требуют от учащихся определения набора и его элементов, навыков, характеризующих набор, выполнения действий над наборами (слияние и пересечение), отображения наборов с помощью диаграмм Эйлера-Венны, то последующие требуют применения данных знаний для решения прикладных задач. задания. Вторая часть занятия посвящена решению прикладных задач, демонстрируя наиболее рациональный метод решения с использованием теории множеств (Слайды 29 — 39)

Самый важный этап урока.Студенты на протяжении всего урока работают в рабочих тетрадях, выполняя предложенные задания. Частично во время урока проверяют выполнение части упражнения и обсуждают решение решения, выявляя пробелы и исправляя знания. На завершающих этапах Урока студентам предоставляется возможность реализовать в рамках самостоятельной работы полученные на предыдущих этапах знания и навыки, накопленные опытом. Отдельную часть заданий студентам предлагается выполнить самостоятельно, в конце урока дать оценку своей работе.

Отражение деятельности на уроке.

Оценка вашего участия в работе на уроке по 10 мячу

шкалы: 0 / __________________ / 10 По критериям самооценки.

Самоудовлетворение

10- Я хорошо знаю все фактические материалы и участвовал в организации группы;

9 — я хорошо знаю свой вопрос, участвовал в работе на уроке;

8 — Хорошо знаю весь фактический материал;

7 — я хорошо знаю свой вопрос;

6 — Я знаю свой вопрос;

5 — я знаю свой вопрос, но был пассивен;

4 — Я не плохо знаю свой вопрос, но активно обсуждал другие вопросы;

3 — я не плохо знаю свой вопрос, был пассивен;

1.2 — я не знаю свой вопрос, был пассивен.

Оценка валеологической составляющей рефлексивного оценочного письма

Форма светоотражающей экспертизы

Уважаемый студент! Для того, чтобы тренировки приносили вам больше пользы, радости, здоровья, просим вас высказать свое мнение об этом занятии, ответив на вопросы по этой анкете. Внимательно ознакомьтесь с утверждением и предложенными вариантами ответов, выберите наиболее подходящий и поставьте напротив него ² стик ² (\\).Заранее благодарим за искренние и точные ответы.

Обсуждение со студентами, какой урок они считают более эффективным — обычный или электронный, о том, чего они добились наилучшего результата: больше узнали, больше решили.

Заключение. Презентация — самая удачная форма мультимедийного материала. Использование презентации в этом уроке позволяет обобщить изученный материал, продемонстрировать способы решения задач с использованием теории множеств, диаграмм Эйлера, показать поэтапное решение прикладных задач, преимущества использования графического решения. Все, что интересно, активизирует память, обеспечивает более эффективное усвоение материала, дает возможность организовать интересную самостоятельную работу, развивает творческое мышление и способствует закреплению учебного материала.

Урок проходит в быстром темпе, экономия времени позволяет выполнять большой объем разноплановой работы: учитывать типы наборов, взаимосвязь между наборами (не иметь общих элементов, быть подмножеством, быть равным иметь общие элементы), организовать работу студентов на уровне, соответствующем уровню уже сформированных Знаний.

Этот электронный материал можно использовать на уроках и во внеклассной деятельности. Презентация используется студентами для самостоятельного повторения, закрепления или углубления своих знаний по теме «Теория множеств».Это особенно удобно для студентов, пропустивших занятия по уважительной причине и желающих восполнить пробелы в знаниях.

Использованные источники и литература:

Спырина М.С., Спирин П.А. Дискретная математика. — М .: Издательский центр «Академия», 2011.

.

Виленкин Н.Я. Рассказы о наборах. — М .: Наука, 1965.

Q «Дискретная математика» (данный материал также может быть полезен учителям математики при изучении темы в школьном курсе математики).Мультимедийные технологии позволяют работать в индивидуальном темпе, применять дифференцированный подход, способствовать закреплению полученных знаний, а также выступать источником дополнительной информации по предмету. Использование в уроке вспомогательных рефератов — фрагментов рабочих тетрадей для учащихся позволяет улучшить навыки управления и самоконтроля, как способ самоорганизации труда и самообразования.

При проведении урока использовалась презентация, сделанная в программе PowerPoint.Презентация «Наборы . Наборы над набором » Содержит 40 слайдов, при проявке используются на отдельных слайдах эффекты анимации, при ознакомлении с ними их назначение вполне понятно. По завершении тренировок можно проводить тестирование. Тест прилагается к тесту, разработанному программной оболочкой IYREJ.

План — Конспект урока

«Много. Количество элементов набора. Подмножество»

Цели урока:

Обучение i: познакомить с понятиями «множество», «элемент множества», «подмножество»; научат определять количество элементов набора; Учимся определять принадлежность элементов множества и его подмножества.

Развивающая : развивать логическое мышление, внимание, воображение, способность анализировать, сравнивать, резюмировать.

Риппинг : Воспитание у студентов интереса к предмету, коммуникативных навыков.

Литература:

Учителю:

Горячев А.В., «Информатика в играх и задачах. 3 класс. Пособие для учителя»

Для студентов:

Горячев А.В., «Информатика в играх и задачах. 3 класс.

Тип занятия : Знакомство с новым материалом

План урока:

Организационный этап.

Проверьте свою домашнюю работу.

Этап получения новых знаний.

Этап фиксации нового материала.

Этап обобщения знаний.

Отражение.

Домашнее задание.

Во время занятий

Организационный этап.

Приветствие.

Начинает урок

Пойдет ребята

Попробуй все разобраться

Интересно знать.

Проверьте свою домашнюю работу.

Задание 45.

Этап получения новых знаний.

Ребята, на уроках информатики вы уже научились описывать состав предметов, выделять их отличительные особенности, отвечать на вопросы «Что это?» И кто это?».Также научился отвечать на вопрос «Как это делается?» С подготовкой алгоритма. Но есть и другие вопросы, на которые нужно ответить. Например, как определить, относится ли объект к этой группе? И чтобы узнать, как ответить на этот вопрос, давайте решим загадку.

Любит мед

Зимой спит

Весной хорошего аппетита! Это медведь.

Твердо сбил так низко,

На носу — крепкий рог,

Кто его одевает —

Он свой рог прибавит.Носорог

Он сидит на ветке,

Зоркие глаза и цепочки когтей,

Все на двух счетах b вызов,

Потому что он … Орел.

Собственное гнездо в поле

Где нарисованы растения.

Его песни и полет

Вошли в стихотворение! Это жаворонок.

Прекрасный, Сер, Усат,

Его хвостовая полоса.

Пища грязная не грызет —

Моет все в воде… Енот.

Днем спит, ночью летает,

Охренеть людей пугает.

Глаза горят в темноте —

Всем мышкам она грозит. Это Сова.

Он приклеен и хорошенько

И, конечно же, в полоску.

РРРР, — рычит, — мне все равно.

Кто дети? … Тигр.

Эта птичка знакома каждому —

Важно гулять возле дома

Кар-Авто-машина вдруг кричит

И спокойно улетает.Ворона.

Других не обижает.

Ест траву, в лесу гуляет,

Но рога ветвистые

С волками справляется! Это олень.

Как мы можем разделить эти объекты? По общему признаку. В одной группе будут животные, а в другой — птицы.

А теперь посмотрите — по первым буквам слово можно складывать. Какие? Слово «набор». И это очень важное слово для нашего урока!

Под многими понимают объединение предметов на основе каких-то общих свойств или признаков.

Чтобы узнать объект в этом наборе или нет, достаточно выделить признак признака, по которому можно однозначно определить, что данный объект может быть включен в этот набор. Другая вещь, которой нет этой функции, невозможно включить в нее.

Рассматривая две наши группы, мы можем сказать, что у нас есть две группы: много животных и много птиц.

Какие предметы входят в эти наборы?

В первый набор входят: Медведь, Енот, Олень, Носорог, Тигр.

Во втором наборе: орел, жаворонки, сова, ворона.

Объекты, принадлежащие набору, называются элементами набора.

Как вы думаете, от какого слова произошло название «набор»? Много.

А сколько это много? Мы не можем сказать наверняка. Набор может состоять из любого количества элементов, даже из одного элемента. Могут быть абстрактные элементы большого числа, например, много чисел. А может быть и такой, что во множестве не будет стихии. Такой лот называется пустым. Например, много чисел, которые делятся на ноль.Мы знаем, что нет таких чисел, которые делятся на ноль, потому что невозможно делить на ноль.

Множество может быть самым разным: дети гуляют в парке, много сказок Пушкина, много учеников танцев, много страниц в книге и т.д.

А сколько элементов в наших наборах? У разных животных их пять, а у многих птиц четыре.

А как отметить предметы в наборе, не раскрашивать картинки все время? И будем отмечать предметы.

Итак, в наших множественных животных — пять объектов, это означает, что мы ставим пять точек: один раз, два, три, четыре, пять.

Как вы можете показать, что они составляют один набор вместе? Разрежьте их.

Теперь сделаем то же самое для разных птиц. Ставим четыре точки и подводим их.

Итак, ребята, у нас было много животных, в которых пять элементов и много птиц, в этот набор входят четыре элемента.

Этап фиксации новым материалом.

А теперь необходимо разместить предметы в наборе.

Для начала ознакомимся с названиями наборов: сосна, яблоня, ель, вишня, дуб, ромашка.

А теперь прочтите названия наборов: деревья, фруктовые деревья, растения.

Какой цифрой обозначено много фруктовых деревьев? Круг.

Какие элементы войдут в этот набор? Яблоня, вишня.

Переместите название элементов по кругу.

Теперь напишем элементы множества деревьев.

Сосна, яблоня, ель, вишня, дуб. Предлагаем их на площадь.

А как оказалось, что яблоня и вишня входят в оба набора?

Яблоня и вишня, плодовые деревья. Все фруктовые деревья включены во многие деревья.

Что еще: фруктовые деревья или все деревья?

Несколько деревьев больше, так как они включают все фруктовые деревья, а также остальные деревья.

Получается, что если все элементы одного набора включены в другой, более крупный набор, первый является подмножеством второго. Итак, среди множества деревьев есть подмножество фруктовых деревьев.

Однако есть и другой набор — растения. Назовем это элементами. Это все предметы в списке: сосна, яблоня, ель, вишня, дуб, ромашка. — Все они растения.

Ребята, оказывается, это намного больше: в него входят все элементы, из предыдущих наборов и еще одна ромашка. Выносим эти элементы в прямоугольник.

Рассмотрим, что произошло. Существует большой набор растений, который включает ромашки и подмножество «Деревья». И в подмножество деревьев включено подмножество фруктовых деревьев.

А теперь предлагаю вам построить пирамиду из множеств. На первом этаже будет четыре элемента, на втором — три, на третьем — два. На четвертом этаже будет один элемент, а на чердаке — никто жить не будет. Давайте посмотрим, что это за наборы, и разместим их по этажам, чтобы их было много с соответствующим количеством предметов на каждом этаже.

Итак! Согласные в слове «пирамида». Сколько согласных в слове «пирамида»? Четыре. Итак, это много постов на полу, где будут жить четыре элемента.

Крылья у птицы. У птицы два крыла, это значит, что мы кладем туда, где две стихии.

Учащиеся шестнадцатого класса. Шестнадцатый класс? Хм, это пустой набор, нет в школе 16 класса. Ставим на чердак.

Зимние месяцы. Их трое. Ставим на второй этаж.

Гласные в слове «торт». В этом слове одна гласная — это буква О. Разместите четвертый этаж.

Наборы ставятся на свое место. И пирамида готова!

Карты с заданиями.

Задания 1, 3 учебника.

Этап обобщения знаний.

Набор предназначен для объединения объектов на основе некоторых общих свойств или признаков.

Сколько предметов может быть в комплекте? Сколько. И один, и два, и бесконечно много, и даже не один. Такой лот называется пустым.

А также вы узнали, что их много, что входит в другой набор и называется подмножеством.

Отражение.

«Спасибо… ».

В конце урока учитель предлагает каждому ученику выбрать только одного из парней, который хочет поблагодарить за сотрудничество и объяснить, в чем именно проявилось это сотрудничество. Учителей из числа выбранных следует исключить . Спасибо. Учитель окончательный. При этом он выбирает тех, кто получил наименьшее количество комплиментов, пытаясь найти убедительные слова признательности и этого участника событий.

Домашнее задание

1.Соединение набора 1.

2. Дополнительная настройка набора 3

3. Расхождения между наборами 5

4-я операция на наборах 7

5. Создатели объединения и пересечения наборов 10

6. Лежащая устанавливает в классы. Классификация 11.

7. Жидкие элементы и разность двух конечных множеств 12

8. Примеры решения задач 13

1. Концепция множества

Одним из основных понятий современной математики является понятие набор . Он первичен, т. Е. Не поддается определению с помощью других, более простых понятий. С понятием множества мы встречаемся довольно часто: много студентов нашего института, много преподавателей, много изучаемых дисциплин и т.д. можно воспользоваться описательным определением, предложенным одним из создателей теории множеств — немецким математиком Георгом Кантором (1845-1918). Он сказал: «Этот лот очень продуман нами как единый.«

Приведенные выше примеры обладают одним существенным свойством: все эти наборы состоят из определенного конечного числа объектов, которые мы назовем элементами набора . При этом каждый из объектов этого вида либо принадлежит, либо не принадлежит рассматриваемому множеству. Например, если мы рассматриваем множество студентов определенной учебной группы, то, связавшись со списком этой группы, мы можем утверждать, что ученик Иванова принадлежит к этому множеству, а ученик Петрова больше не принадлежит дедукции.

Наборы, включающие только такие объекты, принадлежащие или не принадлежащие к тому или иному набору, вызывают сомнения очистить комплекты . Поскольку каждый проверяемый объект либо принадлежит, либо не принадлежит четкому набору, эти наборы всегда имеют четко определенные границы. Четкие наборы противопоставляются нечеткие или «Лингвистические» наборы , содержащий такие объекты, которые можно отнести к определенному набору только с определенной степенью надежности.Концепция нечетких множеств (, нечетких множеств. ) Впервые он был введен в 1965 году американским математиком Л. Заде.

Понятие нечеткого множества может быть проиллюстрировано на примере использования прилагательных для детей, юношеский, молодой, средний возраст, пожилой, старый. Разные люди вкладывают в эти концепции разные возрастные рамки. Например, период от 16 до 21 года можно рассматривать либо как юношеский, либо как принадлежащий молодому возрасту. Таким образом, каждое из рассмотренных определений представляет собой нечеткое подмножество с размытыми краями.Объекты, падающие на эти размытые края, принадлежат указанным множествам только с известной точностью. Так, например, девятнадцатилетнего мужчину можно с достоверностью 50% приписать многим молодым людям, и с такой же надежностью — многим молодым людям.

Аппарат нечетких множеств можно использовать для описания процессов мышления, языковых явлений и в целом для моделирования человеческого поведения, в котором разрешены частичные истины, а строгий математический формализм не является категорически необходимым.

Наборы, состоящие из конечного числа элементов, называются конечными наборами . Конечные наборы также включают в себя пустой набор, то есть набор, не содержащий ни одного элемента. Введение понятия пустого множества связано с тем, что, определяя набор тем или иным способом, мы не можем заранее знать, содержит ли он хотя бы один элемент. Например, много отличников в любой учебной группе.

Наборы, рассматриваемые при решении практических задач, чаще всего связаны с конечными наборами объектов.В качестве примеров бесконечных множеств можно привести рассматриваемые в математике множества: множество всех натуральных чисел ( N. ) и многие целые числа ( Z. ).

Что может сделать обработка естественного языка для поддержки принятия клинических решений?

% PDF-1.4 % 1 0 объект > эндобдж 10 0 obj > эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > транслировать application / pdfdoi: 10.1016 / j.jbi.2009.08.007

Классификация серьезности симптомов с усилением градиентного дерева

Списки содержания доступны на ScienceDirect

Домашняя страница журнала Journal of Biomedical Informatics: www.elsevier.com/locate/yjbin

Классификация тяжести симптомов с использованием дерева градиентов Ян Лю a, ⇑, Yu Gu b, 1, John Chu Nguyen a, Haodan Li a, Jiawei Zhang a, Yuan Gao a, Yang Huang aab

Med Data Quest, Inc., 505 Coast Blvd S Ste 300, La Jolla, CA 92037, Департамент электротехники и вычислительной техники США, UCSD, 9500 Gilman Drive, La Jolla, CA 92093, США

article

info

История статьи: Получено 2 февраля 2017 г. Отредактировано 3 мая 2017 г. Принято 17 мая 2017 г. Доступно онлайн xxxx Ключевые слова: Классификация текста Повышение уровня дерева градиентов Предсказание степени тяжести Bootstrap Психиатрическая оценка NLP

аннотация В этой статье мы представляем нашу систему в том виде, в котором она представлена ​​в CEGS N- Соревнование по классификации RDoC GRID 2016, задание 2.Задача состояла в том, чтобы определить тяжесть симптомов (0–3) в домене для пациента на основе текста, предоставленного в его / ее первоначальном психиатрическом обследовании. Сначала мы предварительно обработали психиатрические заметки в полуструктурированную анкету и преобразовали короткие ответы в числовые, бинарные или категориальные характеристики. Мы дополнительно обучили слабые регрессоры опорных векторов (SVR) для каждого подробного ответа и объединили выходные данные регрессоров с другими функциями для подачи в окончательный классификатор повышения градиентного дерева с повторной выборкой отдельных заметок.В нашем лучшем представлении средняя макро-средняя абсолютная ошибка составила 0,439, что соответствует нормированному баллу 81,75%. Ó 2017 Elsevier Inc. Все права защищены.

1. Введение Клиническая психиатрическая оценка — один из самых сложных видов документации в области медицины. Трудности в понимании психиатрических заметок усугубляет иногда случайное сочетание стилей повествования и структурированных стилей (то есть шаблонов или стандартизированных вопросников).Кроме того, по сравнению с другими медицинскими специальностями, психиатрия делает упор на субъективное общение пациента, которое может привести к неорганизованному психиатрическому собеседованию из-за нелинейного, излишнего, сбивающего с толку и / или дублирующего анамнеза. Некоторые общие обследования, используемые в психиатрии, включают анкеты, в которых перечисляются критерии DSM-5 [1] для психических расстройств, таких как генерализованное тревожное расстройство, большое депрессивное расстройство и синдром дефицита напряжения / гиперактивности. Идеальная психиатрическая справка должна демонстрировать внутреннюю согласованность — анамнез, физический осмотр, оценка и план лечения должны поддерживать друг друга.Идеальная психиатрическая справка направлена ​​на постановку точного диагноза пациенту с использованием всех доступных источников информации, включая результаты лабораторных исследований и другие медицинские консультации. Идеальная психиатрическая справка должна быть как можно более конкретной, например, использовать «Большое депрессивное расстройство, рецидивирующее». Автор, отвечающий за переписку. Адреса электронной почты: [защита электронной почты] (Y. Liu), [защита электронной почты] (Y. Gu), [защита электронной почты] (JC Nguyen), [защита электронной почты] (H. Li), [защита электронной почты] (J . Zhang), [адрес электронной почты защищен] (Y.Гао), [электронная почта защищена] (Я. Хуан). 1 Эта работа была выполнена, когда второй автор проходил стажировку в Med Data Quest, Inc.

тяжелая, в настоящее время частичная ремиссия, в отличие от нечеткого описания «большого депрессивного расстройства». На практике, однако, редкость такой идеальной записи затрудняет для клиницистов интерпретацию психиатрических заметок и их совместное использование. Следовательно, усилия по компьютерному синтаксическому анализу и оценке психиатрических записей должны помочь в правильной стратификации психиатрических пациентов с точки зрения расстройства и тяжести.Классификация степени тяжести позволяет упорядочить пациентов для выявления тех, кто находится в группе повышенного риска, чтобы можно было оказать своевременную медицинскую помощь. Последствия отсутствия классификатора степени тяжести могут оказаться дорогостоящими с точки зрения заболеваемости и смертности, поскольку пациенты со средним или тяжелым заболеванием могут случайно отложить лечение. Высокая распространенность психических расстройств в данной популяции неизбежно приводит к тому, что у некоторых пациентов ставится неполный или отсутствующий диагноз. Достижения в области клинической обработки естественного языка (cNLP) и машинного обучения могут эффективно помочь смягчить неблагоприятные результаты, отмечая и отмечая недостатки документации.Кроме того, после того, как пациенты будут правильно идентифицированы и классифицированы по расстройству и тяжести, последующий анализ данных по подгруппам пациентов может быть адекватно проведен, чтобы найти оптимальные стратегии лечения. Критерии области исследования (RDoC) — это исследовательская структура для новых способов изучения психических расстройств. Он фокусируется на пяти психиатрических областях — положительной валентности, отрицательной валентности, когнитивных, социальных процессах, а также системах возбуждения и регуляции. Трек 2 Совместной задачи CEGS N-GRID 2016 года на клиническом естественном языке сосредоточен на одной области: положительной валентности [2].Организаторы предоставили корпус, состоящий из записей первоначального психиатрического обследования пациентов с общей оценкой тяжести (0–3)

http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2017.05.015 1532-0464 / Ó 2017 Elsevier Inc. Все права защищены.

Процитируйте эту статью в прессе как: Y. Liu et al., Классификация тяжести симптомов с использованием градиентного дерева, J Biomed Inform (2017), http://dx.doi.org/ 10.1016 / j.jbi.2017.05. 015

2

Y. Liu et al. / Журнал биомедицинской информатики xxx (2017) xxx – xxx

домена положительной валентности для каждого примечания, аннотированного опытными клиницистами.Задача заключалась в создании системы, которая может автоматически прогнозировать общую положительную оценку тяжести валентности на основе психиатрических записей пациентов. Простой подход к этой проблеме — рассматривать ее как традиционную задачу классификации текстов [3]. Однако записи психиатрической экспертизы значительно отличаются от обычных текстовых документов. Психиатрические документы обычно содержат утвержденные опросы, состоящие из шаблонов с оценочными вопросами и ответами. Ответ на вопрос может варьироваться от очень короткого до ответа «да / нет» или может быть подробным при описании истории болезни.Простая модель «мешка слов» не может ни связывать вопросы с соответствующими ответами, ни обрабатывать разные ответы должным образом в зависимости от своего свойства. Еще один недостаток традиционного текстового классификатора заключается в том, что модель представляет собой «черный ящик», в который вводятся десятки тысяч функций, которые клиницистам очень трудно интерпретировать и проверять [4]. Наш подход сначала тщательно преобразует заметку в структурированный формат перед применением классификаторов. Вопросы были преобразованы в стандартный шаблон.Ответы были обработаны способом, основанным на свойствах вопросов. Отформатированные пары вопрос-ответ затем напрямую использовались как пары характеристика-значение и обрабатывались окончательным классификатором. Мы специально применили повышение градиентного дерева в качестве нашего классификатора из-за его успеха во многих недавних соревнованиях по интеллектуальному анализу данных [5]. Результатом модели является дерево решений, которое врачам намного легче интерпретировать и проверять. Наш метод также позволил получить отформатированные пары вопрос-ответ в качестве побочного продукта, который можно сохранить в структурированной базе данных и который может облегчить будущее исследование оценочных записей.Еще одно отличие нашего подхода — использование начальной загрузки для генерации повторной выборки заметок, чтобы приспособиться к несбалансированному и небольшому размеру обучающих данных. Аннотированные медицинские документы встречаются в гораздо меньшем количестве, чем другие источники аннотированных документов. Распределение меток в аннотированном корпусе часто бывает необъективным. Повторная выборка аннотированных документов с заменой — это простой, но эффективный метод, который можно применять во всех связанных клинических задачах обработки естественного языка. Оставшаяся часть теста организована следующим образом.В разделе 2 представлены работы, связанные с предыдущими исследованиями. Раздел 3 подробно описывает каждый шаг нашей системы. В разделе 4 представлены результаты оценки и анализ ошибок. Раздел 5 предлагает несколько потенциальных направлений улучшения нашей системы. Раздел 6 завершает статью. 2. Связанные работы Во многих предыдущих работах методы обработки естественного языка применялись к электронным данным о здоровье для определения тяжести симптомов психических заболеваний. Perils et al. [6] обучили модель логистической регрессии прогнозированию вероятности того, что у пациента клиническая депрессия или нет, путем анализа слов и фраз, взятых из медицинских записей пациентов с большим депрессивным расстройством.Howes et al. [7] применили тематическое моделирование и анализ настроений к текстам онлайн-терапии депрессии. Они обнаружили, что использование общих функций, таких как тема обсуждения и настроение, может предсказать тяжесть симптомов с сопоставимой точностью с данными личного общения. Gorrell et al. [8] построили систему для автоматического извлечения негативных симптомов шизофрении из медицинских карт пациентов. Они применили машину опорных векторов с униграммами и частью речевых функций, а также разработанные вручную правила для классификации предложений медицинских заметок по каждому из одиннадцати негативных симптомов шизофрении.Помимо психических заболеваний, Xia et al. [9] извлекли описательные переменные о симптомах, признаках и лекарствах из заметок с помощью клинической системы анализа текста и извлечения знаний (cTAKES) и сопоставили концепции либо с SNOMED-CT, либо с RxNorm. Они обучили модель логистической регрессии с этими переменными, чтобы идентифицировать когорту пациентов с рассеянным склерозом (РС).

3. Методы В этом разделе мы представляем наш подход к классификации тяжести симптомов. Сначала мы представим набор данных CEGS N-GRID 2016 и официальную метрику оценки, а затем три основных этапа нашей системы классификации: (1) предварительная обработка, (2) извлечение признаков и (3) классификация с использованием повышения градиентного дерева с помощью передискретизация.

3.1. Корпус и метрика оценки Корпус конкурса этого года содержит 1000 деидентифицированных записей первичной психиатрической оценки, предоставленных Partners Healthcare и проектом Neuropsychiatric Genome-Scale и RDoC Individualized Domains (N-GRID) Гарвардской медицинской школы. Каждая записка описывает одного пациента. Некоторые из этих заметок были оценены опытными клиницистами по порядковой шкале от 0 до 3 (от отсутствия до тяжелой) в зависимости от тяжести симптомов пациента в области RDoC с положительной валентностью.Распределение аннотаций в обучающем и тестовом наборе описано в таблице 1. Мы использовали 325 заметок с золотыми метками в обучающем наборе для обучения наших классификаторов. Каждая из этих заметок была аннотирована двумя опытными клиницистами. Третий эксперт-клиницист вмешивался в случае разногласий и действовал как разрешающий момент. 108 заметок в обучающем наборе, аннотированных только одним клиницистом, использовались в качестве промежуточных данных для оценки производительности наших моделей до того, как был выпущен официальный набор тестов. Мы не использовали заметки без аннотаций в нашей заявке.В этом соревновании представленные результаты оцениваются по золотому стандарту с использованием макро-усредненной средней абсолютной ошибки:

MAEM ¼

jC j 1 X 1 X jhðxi Þ yi j; jC j j¼1 Dj x 2D i

ð1Þ

j

где C — набор оценок серьезности (0–3), Dj — совокупность записей со степенью серьезности j; hðxi Þ и yi — прогнозируемая оценка и золотой стандарт соответственно. Обратите внимание, что этот показатель придает одинаковую важность каждому классу, независимо от его относительной частоты [2].

3.2. Предварительная обработка Сначала мы предварительно обработали необработанные заметки в полуструктурированные пары вопрос – ответ. Ниже описаны два этапа предварительной обработки.

3.2.1. Нормализация текста На этапе нормализации текста решается проблема сцепленных слов в этом корпусе (например, treatmentNeeds, wifeAxis). Сначала мы разделяли такие строки в позиции заглавной буквы в середине строки. Однако этот подход не может обрабатывать ошибочно сцепленные аббревиатуры в верхнем регистре (например,грамм. «LSDADHD» должно быть «LSD ADHD»). Для таких случаев мы создали словарь общепринятых психиатрических сокращений и проанализировали строки в верхнем регистре путем простого сопоставления словаря.

Таблица 1 Распределение аннотаций в обучающей / тестовой выборке.

Всего Аннотировано золотыми этикетками Аннотировано только одним аннотатором Без аннотации

Обучение

Тест

600 325 108 167

400 216 NA 184

Цитируйте эту статью в прессе: Y. Liu et al., Классификация тяжести симптомов с использованием градиентного дерева, J Biomed Inform (2017), http://dx.doi.org/ 10.1016 / j.jbi.2017.05.015

Y. Liu et al. / Журнал биомедицинской информатики xxx (2017) xxx – xxx

3

Алгоритм 1.

Цитируйте эту статью в прессе как: Y. Liu et al., Классификация тяжести симптомов с использованием градиентного дерева, J Biomed Inform (2017 ), http://dx.doi.org/ 10.1016 / j.jbi.2017.05.015

4

Y. Liu et al. / Журнал биомедицинской информатики xxx (2017) xxx – xxx

3.2.2. Извлечение пар вопрос-ответ Как упоминалось выше, многие пункты в психиатрических заметках структурированы как пары вопрос-ответ. Большинство вопросов основаны на шаблонах, но формулировки в разных примечаниях неодинаковы. Мы итеративно определили и сгруппировали похожие вопросы из наиболее часто встречающихся. Детали этого шага были описаны в алгоритме 1. В таблице 2 показаны некоторые примеры пар вопрос-ответ, которые были извлечены из необработанных заметок. Обратите внимание, что не все вопросы присутствовали в каждой заметке.Мы рассматривали ответы на отсутствующие вопросы как недостающие данные в нашем дальнейшем анализе.

Таблица 3 Топ-5 вопросов с наивысшими коэффициентами корреляции между его наличием и оценкой серьезности. Вопрос

Коэффициент корреляции

Как часто вы выпивали шесть или более порций за один раз в прошлом году

0,20⁄⁄⁄⁄

Сколько напитков, содержащих алкоголь, вы выпивали в типичный день, когда вы употребляли алкоголь в прошлом год

0,20 /

Предыдущие испытания лекарств История употребления наркотиков Hx военной службы

0.18 / 0,18 / 0,15 /

/

Значительно при 5%. Значительно на 1%. ⁄ /⁄⁄ Значительно при 0,1%. ⁄ /

3.3. Извлечение признаков После извлечения пар вопрос-ответ из психиатрических заметок мы рассматривали каждый вопрос как отдельный признак и преобразовывали ответ на вопрос как значение признака. Ответы были обработаны по-разному в зависимости от их длины и типа вопроса, на котором они были получены. В частности, мы преобразовали короткие ответы в числовые, двоичные или категориальные функции.Для ответов, таких как результаты экзаменов или баллы, мы рассматривали их как числовые характеристики и напрямую использовали их числовые значения в качестве входных данных. Для ответов «да» или «нет» мы рассматривали их как двоичные функции. Для ответов с ограниченным набором возможных результатов мы рассматривали их как категориальные особенности и применяли «одноразовое» кодирование для перевода категориальной информации в двоичные векторы. Мы дополнительно обучили модели регрессии опорной векторной машины (SVR) как слабых учеников для обработки подробных ответов.В частности, мы обучили одну модель SVR на представлении «набора слов» каждого подробного ответа, чтобы предсказать степень серьезности документа, которому принадлежит ответ. Мы выбрали один из малых C-параметров модели SVR и использовали только униграммы и биграммы, которые встречаются как минимум в 5% учебных документов, чтобы избежать переобучения. Гиперпараметры SVR были настроены путем перекрестной проверки. Затем баллы прогноза каждого слабого SVR использовались в качестве значений характеристик каждого подробного ответа с 5-кратным суммированием.Примеры пар вопросов и ответов разных типов показаны следующим образом: Числовые — Оценка аудитора C Текущий: 2. — Чашки в день: 1 чашка кофе. — Уровень боли (числовая шкала): 4. Двоичный — Кокаин: Нет. — Марихуана: Да. — Галлюцинации: Нет. Категориальный — Если рекомендуется амбулаторное лечение, укажите его методику: Психодинамический; Парная терапия; Медикаментозное лечение. — нейровегетативный симптом: сон; интерес; энергия; концентрация. Подробно — История настоящего заболевания и провоцирующих событий: 62-летняя замужняя женщина с аденокарциномой пищевода, диагностированной в 2096 году на FOLFOX.. .. — Главный жалоба: «Я все еще очень беспокоюсь».

3.4. Классификация с усилением градиентного дерева. На последнем этапе мы обучили многоклассовый классификатор, повышающий градиентное дерево, с использованием XGBoost [5] со всеми функциями, извлеченными из предыдущего шага. Повышение градиентного дерева, наряду с другими методами обучения ансамблю деревьев, широко используется в промышленности и соревнованиях по интеллектуальному анализу данных. Он инвариантен к масштабированию входных данных и может изучать взаимодействие между функциями более высокого порядка.В отличие от других методов ансамбля деревьев, усиление градиентного дерева обучается аддитивным образом. На каждом временном шаге t растет другое дерево, чтобы минимизировать остаток текущей модели. Формально целевая функция может быть описана следующим образом:

LðtÞ ¼

n X lðyi; ybi t1 þ f t ðxi ÞÞ þ Xðf t Þ;

ð2Þ

i¼1

где l обозначает функцию потерь, которая измеряет разность между меткой i-го экземпляра yi и предсказанием на последнем шаге плюс текущий вывод дерева; и Xðf t Þ — член регуляризации, который штрафует сложность нового дерева.XGBoost — одна из самых известных реализаций повышения градиента благодаря своей высокой эффективности и успеху в различных соревнованиях по интеллектуальному анализу данных. По умолчанию он также обрабатывает отсутствующие значения. В частности, алгоритм изучает оптимальное направление по умолчанию в каждом узле дерева из обучающих данных. Если значение признака отсутствует, экземпляр будет классифицирован в направлении по умолчанию для этого объекта [5]. Поскольку обучающий набор содержит только 325 заметок с золотыми метками и сильно несбалансирован по разным оценкам серьезности, мы экспериментировали с повторной выборкой заметок с заменой, чтобы увеличить размер обучающих данных и сбалансировать количество заметок с разными оценками.Мы дополнительно ограничили максимальную глубину деревьев решений и минимальные дочерние веса, а также добавили случайность в процесс обучения путем выборки функций и обучающих экземпляров на каждом этапе, чтобы избежать переобучения. Мы использовали 5-кратную перекрестную проверку, чтобы настроить все гиперпараметры наших классификаторов. Мы также обучили многоклассовые классификаторы логистической регрессии (LR), дерева решений (DT) и случайного леса (RF), используя библиотеку scikit-learn [10] с теми же настройками, чтобы сравнить их производительность с классификатором повышения градиентного дерева.3.5. Обработка отсутствующих данных Как упоминалось выше, не все примечания в корпусе состоят из одного и того же набора вопросов. Врачи могут задавать разные вопросы.

Таблица 2 Примеры структурированных пар вопрос-ответ после предварительной обработки. Note ID

ADHD

Выполненные действия

ADL Bathing

Affect

…

1 2 3

NaN NaN NaN

Продолжить наблюдение. . . Рассмотрите возможность медикаментозного лечения. . . Смена лекарств. . .

Независимый Независимый Независимый

WNL Соответствует настроению Полный

… … …

Пожалуйста, цитируйте эту статью в прессе как: Y. Liu et al., Классификация тяжести симптомов с использованием градиентного дерева, J Biomed Inform (2017), http://dx.doi.org/ 10.1016 / j.jbi.2017.05.015

5

Y. Liu et al. / Журнал биомедицинской информатики xxx (2017) xxx – xxx Таблица 4 Среднее значение MAE всех классификаторов с десятью раундами 5-кратной перекрестной проверки. Размер выборки классификатора

LR

DT

RF

GBT

0250500 1000 2000

0.552 / 0,602 0,593 0,605 0,666

0,644 0,737 0,696 0,686 0,705

0,613 0,629 0,582 0,568 0,566

0,605 0,548 / 0,542 / 0,509 / 0,504 /

Жирный шрифт: лучшая производительность для данного ряда . ⁄ Значительно на уровне 5%. ⁄⁄ Значительно на уровне 1%. ⁄ /⁄⁄ Значительно при 0,1%.

вопросов по личным предпочтениям. Также вероятно, что некоторые вопросы не относятся к пациентам с определенными заболеваниями и расстройствами. Мы исследовали корреляцию между наличием вопроса и оценкой серьезности заметки.В таблице 3 показаны пять основных вопросов с наивысшими коэффициентами корреляции Пирсона. Мы рассматривали ответы на отсутствующие вопросы как недостающие данные и экспериментировали с двумя методами для вменения недостающих данных. Первый метод заключался в использовании среднего значения других экземпляров; другой метод заключался в следовании алгоритму, разработанному Chen et al. [5], чтобы классифицировать отсутствующее значение в направлении по умолчанию узла дерева, полученного из данных.

имеет лучшую производительность без передискретизации. Он также показывает, что оба метода ансамбля (LR и GBT) достигли лучшей производительности с большим размером повторной выборки, в то время как методы, не являющиеся ансамблевыми (LR и DT), не выиграли от повторной выборки.На рис. 1 показаны MAE различных стратегий вменения недостающих данных и повторной выборки. Мы сообщили о средней производительности десяти запусков каждой настройки. Он показывает, что использование вменения оптимального направления, полученного из обучающих данных, неизменно превосходит вменение среднего значения. Повторная выборка нот каждой оценки 1000 раз дает наименьшее среднее значение MAE. 4.2. Анализ характеристик

4. Эксперименты и результаты В этом разделе мы представляем и обсуждаем производительность классификаторов, оцениваемую по 325 банкнотам с золотыми этикетками с использованием 5-кратной перекрестной проверки.4.1. Характеристики классификатора Таблица 4 суммирует эффективность каждого метода классификации с усреднением десяти раундов 5-кратной перекрестной проверки. Обратите внимание, что для того, чтобы сравнение было справедливым, мы применили среднее значение отсутствующих данных в этом эксперименте, поскольку не все классификаторы или их реализации поддерживают вменение оптимизированного направления. Результат демонстрирует, что классификатор GBT почти постоянно превосходит остальные три классификатора, за исключением того, что классификатор LR

(рис. 2) показывает наиболее важные характеристики лучшей модели на основе среднего усиления каждой функции, когда она использовалась в дереве.Названия функций, начинающиеся с «score-», представляют собой оценки, предсказанные SVR на основе подробных ответов. Это показывает, что интерес пациентов к действиям, наличие депрессии и история стационарного лечения являются тремя наиболее важными характеристиками для определения оценки тяжести положительной валентной области у пациентов на основе нашей модели. Мы дополнительно исследовали вклад функций подробных ответов в оценки, предсказанные SVR. Таблица 5 демонстрирует, что добавление функций оценки, предсказанных SVR, значительно повысило производительность наших классификаторов.Мы также перечислили ответы с самым высоким и самым низким прогнозируемым баллом на некоторые подробные вопросы ниже. Обратите внимание, что отсутствующие ответы по умолчанию рассматривались как отсутствующие данные и, следовательно, не имели прогнозируемых оценок.

Рис. 1. Коробчатая диаграмма средней средней ошибки для различных стратегий повторной выборки и вменения отсутствующих данных.

Процитируйте эту статью в прессе как: Y. Liu et al., Классификация тяжести симптомов с использованием градиентного дерева, J Biomed Inform (2017), http://dx.doi.org/ 10.1016 / j.jbi.2017.05.015

6

Y. Liu et al. / Журнал биомедицинской информатики xxx (2017) xxx – xxx

Рис. 2. Относительная важность функций на основе того, сколько раз каждая функция была разделена.

Таблица 5 Средняя MAE GBT с функциями подробного ответа или без них с десятью раундами 5-кратной перекрестной проверки. Характеристики Размер повторной выборки

Функции краткого ответа

Функции краткого ответа + подробного ответа

0 250 500 1000 2000

0.617 0,514 0,548 0,539 0,549

0,445 / 0,461 / 0,432 / 0,415 / 0,460 /

\ G

ol

d

Жирный шрифт: лучшая производительность для данного ряда. ⁄ Значительно на уровне 5%. ⁄⁄ Значительно на уровне 1%. ⁄ /⁄⁄ Значительно при 0,1%.

Осевые диагнозы / Ось оценки I (код и описание) — Наивысший: «Алкогольная зависимость, расстройства, связанные с психоактивными веществами 303.90 Алкогольная зависимость». — Самый низкий: «309,24». Поддающиеся изменению факторы риска — Самый высокий: «Потребитель опиатов, употребление других психоактивных веществ, беспокойство, жизнь вдали от семейной поддержки».- Самый низкий: «настроение, боль». Лонгитюдный анамнез употребления алкоголя — Наивысший: ‘‘ Первое употребление: Высшее употребление в колледже: 2077 г. до начала работы, сообщалось о употреблении алкоголя 3–4 раза в неделю, 4–5 порций. Отказано в любом проблемном поведении, связанном с употреблением алкоголя ». — Самый низкий: 0 проблем нет. Семейный анамнез психических заболеваний / госпитализаций — высший уровень: «Мать, биполярная сестра?» диагноз «Отец — параноидальный шизофреник». — Самый низкий: «мать: депрессия».

Легкая

Средняя

Сильная

Sy

st

em

Отсутствует

4.3. Анализ ошибок. Лучшее из представленных данных дало среднюю макро-среднюю абсолютную ошибку 0,439 на тестовой выборке. На рис. 3 показана матрица путаницы в нашем лучшем представлении. Большинство ошибочных классификаций было между классами легкой / средней и средней / тяжелой степени. Поскольку комментаторы экспертов-клиницистов также больше всего расходятся во мнениях об этих классах [2], кажется, что их трудно отличить только на основе психиатрических заметок. Кроме того, наша система сделала больше всего ошибок в среднем классе, который, как оказалось, больше всего различается между обучающим и тестовым набором в отношении распределения частот между всеми классами.

Отсутствует

20

5

4

0

Легкий

9

65

12

5

Умеренный

2

12

21000

27 9000

210006 work

27

Есть несколько способов, которые, по нашему мнению, могут улучшить производительность нашего подхода. Во-первых, наш подход рассматривает задачу прогнозирования оценки серьезности как проблему классификации нескольких классов. Реализация алгоритма обучения, который может напрямую оптимизировать MAE, может улучшить наши результаты.Кроме того, наши слабые регрессоры SVR подробных ответов использовали только простые функции униграмм и биграмм. Поскольку клинические термины могут быть выражены очень по-разному, используя

Серьезный

0

4

3

Рис. 3. Матрица путаницы наилучшего представления.

Процитируйте эту статью в прессе как: Y. Liu et al., Классификация тяжести симптомов с использованием градиентного дерева, J Biomed Inform (2017), http://dx.doi.org/ 10.1016 / j.jbi.2017.05. 015

г.Лю и др. / Журнал биомедицинской информатики xxx (2017) xxx – xxx

таких функций, как встраивание слов или концепции UMLS, могут дать лучшие результаты. Наконец, отзывы клинических психиатров могут помочь нам разработать и выбрать более эффективные функции. 6. Заключение. Прогнозирование тяжести симптомов с использованием информации из плохо отформатированных психиатрических заметок — новая и сложная задача для клинического сообщества НЛП. Наши результаты показали, что с тщательной предварительной обработкой заметок и методами машинного обучения мы смогли построить интерпретируемую модель и сделать точные прогнозы, которые могли бы оценить риск неблагоприятных исходов среди психических расстройств, а затем предупредить и помочь врачам выбрать лучший курс лечения. лечение.Благодарности Мы благодарим участников семинара CEGS N-GRID 2016 за полезное обсуждение. Совместная задача CEGS N-GRID 2016 по клинической обработке естественного языка была поддержана NIH P50 Mh206933 (PI: Isaac Kohane) и NIH 4R13LM011311 (PI: Ozlem Uzuner). Ссылки [1] Американская психиатрическая ассоциация, Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам, пятое издание, 2013 г.

7

[2] М. Филаннино, А. Стаббс, Ö. Узунер, Прогнозирование тяжести симптомов на основе нейропсихиатрических клинических записей: Обзор общих задач 2016 CEGS N-GRID Track 2, J.Биомед. Информ .. [3] М. Йетисген-Йилдиз, В. Пратт, Влияние представления признаков на классификацию документов в медлайн, в: AMIA, 2005. [4] Н. Баракат, А.П. Брэдли, Извлечение правил из опорных векторных машин: измерение возможность объяснения с использованием площади под кривой roc, 18-я Международная конференция по распознаванию образов, 2006 г., ICPR 2006, т. 2, IEEE, 2006, стр. 812–815. [5] Т. Чен, К. Гестрин, XGBoost: масштабируемая система повышения качества дерева, в: Материалы Международной конференции 22Nd ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, KDD’16, ACM, стр.785–794. DOI: http: //dx.doi.org/10.1145/ 2939672.2939785. . [6] Р.Х. Перлис, Д.В. Иосифеску, В. Кастро, С. Мерфи, В. Гейнер, Дж. Минье, Т. Кай, С. Горячев, К. Зенг, П. Дж. Галлахер, М. Фава, Дж. Б. Вайльбург, С. Черчилль, И.С. Кохан, Дж. У. Смоллер, Использование электронных медицинских карт для проведения крупномасштабных исследований в области психиатрии: депрессия, устойчивая к лечению, как модель 42 (1), 41–50. DOI: http://dx.doi.org/10.1017/S00332

000997. [7] К. Хоус, М. Пурвер, Р. МакКейб, Лингвистические индикаторы серьезности и прогресса в онлайн-текстовой терапии депрессии, в: Материалы семинара по компьютерной лингвистике и клинической психологии: от лингвистического сигнала к клинической реальности. Ассоциация компьютерной лингвистики, стр.7–16. . [8] Г. Горрелл, Р. Джексон, А. Робертс, Р. Стюарт, Обнаружение негативных симптомов шизофрении в картах пациентов, в: Материалы семинара по НЛП для медицины и биологии, связанного с РАНЛП 2013, INCOMA Ltd, стр. 9–17. [9] З. Ся, Э. Секор, Л.Б. Чибник, Р. Бове, С. Ченг, Т. Читнис, А. Каган, В.