Improving Efficiency of Prevention in Telemedicine

Petr Nálevka

Doctoral thesis

Zlepšování učinnosti prevence v telemedicíně

Anotácia:

Cílem této práce je zlepšení účinnosti telemedicínských preventivních programů s využitím nástrojů z oblasti dobývání znalostí z databází a moderních telekomunikačních technologií. Tato práce využívá program ITAREPS jako případovou studii a ukazuje, že rozšíření tohoto programu postavené na navrhovaných metodách může výrazně zlepšit úspěšnost prevence. ITAREPS je sám o sobě ukázkou úspěšné aplikace telemedicíny a asi největším podobným počinem v oblasti prevence schizofrenie. Funguje již od roku 2006. Byl nasazen v osmi zemích světa a jen v České republice pomohl více než 400 pacientům v prevenci relapsu. Výsledky této práce mají širší využití, a to při prevenci jiných psychotických, ale i nepsychotických nemocí, které mají tendenci k recidivě a splňují další podmínky vymezené v této práci. Tato práce navrhuje dvě hlavní oblasti pro zlepšení. Zaprvé, využití historických dat a aplikaci různých metod temporálního dobývaní znalostí pro zlepšení úspěšnosti predikce relapsu. Zadruhé, využití nejnovějších telekomunikačních technologií pro zlepšení kvality získávaných diagnostických dat přímo u zdroje.

Abstract:

This thesis employs data-mining techniques and modern information and communication technology to develop methods which may improve efficiency of prevention oriented telemedical programs. In particular this thesis uses the ITAREPS program as a case study and demonstrates that an extension of the program based on the proposed methods may significantly improve the program's efficiency. ITAREPS itself is a state of the art telemedical program operating since 2006. It has been deployed in 8 different countries around the world, and solely in the Czech republic it helped prevent schizophrenic relapse in over 400 participating patients. Outcomes of this thesis are widely applicable not just to schizophrenic patients but also to other psychotic or non-psychotic diseases which follow a relapsing path and satisfy certain preconditions defined in this thesis. Two main areas of improvement are proposed. First, this thesis studies various temporal data-mining methods to improve relapse prediction efficiency based on diagnostic data history. Second, latest telecommunication technologies are used in order to improve quality of the gathered diagnostic data directly at the source.

Kľúčové slová

Aktigrafie, ROC, Schizofrenie, Temporalní abstrakce, Prevence, Telepsychiatrie, Telemedicína, Dobývání znalostí z databází, AdaBoost, naivní Bayesovský klasifikátor, Křížová validace, Šum v datech, Vzácné události

Keywords

Data-mining, Actigraphy, Schizophrenia, ROC, AdaBoost, Naive Bayes classifier, Cross-validation, Noise in data, Rare- events, Temporal abstraction, Prevention, Telepsychiatry, Telemedicine

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 9. 2010

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 4. 6. 2012
• Vedúci: Vojtěch Svátek
• Oponent: Petr Berka, Olga Štěpánková, Milan Šárek

Vysoká škola ekonomická v Praze

Doctoral programme / odbor:
Aplikovaná informatika / Informatika