Style Sampler
Layout Style
Patterns for Boxed Mode
Backgrounds for Boxed Mode
Search News Posts
Genel Sorular 850-244-11-22
•
Destek 850-244-11-22
Varyant Analİzİ
Günümüzde bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi birçok alanda yapılan çalışmaları etkilemiştir. alanlar. Moleküler biyoloji ve bilgisayar teknolojilerindeki gelişmeler, biyoinformatik bilimi. Biyoinformatik alanındaki hızlı gelişmeler, bu alanda çözülmeyi bekleyen birçok sorunun çözümüne büyük katkı sağlamıştır.
DNA mikroarray gen ifadelerinin sınıflandırılması bu problemlerden biridir. DNA mikroarray çalışmaları biyoinformatik alanında kullanılan bir teknolojidir. DNA Mikroarray veri analizi, ilgili hastalıkların tanısında çok etkili bir rol oynamaktadır. kanser gibi genlere. Türüne bağlı olarak gen ifadeleri belirlenerek hastalığa sahip olup olmadığı büyük bir başarı oranıyla belirlenebilir.
Yüksek performanslı sınıflandırma tekniklerinin kullanılması Mikroarray gen ifadeleri, bir bireyin olup olmadığını belirlemek için büyük önem taşımaktadır.
DNA mikrodizilerini sınıflandırmak için birçok yöntem vardır. Vektör makineleri desteklemek, Naive Bayes, k-En Yakın Komşu, Karar Ağaçları gibi birçok istatistiksel yöntem yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak bu yöntemler tek başlarına kullanıldıklarında her zaman başarılı olamamaktadırlar. mikroarray verilerinin sınıflandırılmasında yüksek başarı oranları verir. Bu nedenle yapay kullanımı sınıflandırmasında yüksek başarı oranları elde etmek için zekaya dayalı yöntemler Yapılan çalışmalarda mikroarray verileri görülmektedir.
İnsan genetik varyasyon çalışmalarında olası bir iş akışı, belirli bir özellik veya popülasyonla ilişkili varyantların analizi ve tanımlanmasıdır. Biyoinformatik, bu sürecin her aşamasının anahtarıdır ve genom ölçeğindeki verileri işlemek için gereklidir. Ayrıca varyantları tanımlamak için standartlaştırılmış bir çerçeve sağlar.
Sağlık hizmeti ortamlarında kalite iyileştirmenin amacı, hastaları güvenli ve etkili bir şekilde tedavi ederken tedaviyle ilişkili travmayı en aza indirmektir. Bu hedefe ulaşmak için sağlık hizmeti sağlayıcıları, günümüzün karmaşık sağlık hizmeti ortamlarını daha net bir şekilde anlamak için hasta verilerini giderek daha fazla gerçek zamanlı olarak toplar ve analiz eder; hasta sonuçlarını iyileştirmek için sistematik bir yaklaşım geliştirmek ve uygulamak; ve sağlık hizmetleri süreçlerinde iyileştirmeleri sürekli olarak geliştirmek, test etmek ve uygulamak.
Sağlık hizmeti sunucuları, hasta verilerini analiz ederek yeniden kabul oranlarını düşürebilir, hataları azaltabilir ve risk altındaki popülasyonları daha iyi belirleyebilir. Bu analizlerde kullanılan hasta verileri türleri arasında kan şekeri seviyesi, vücut sıcaklığı, kan testi sonuçları ve hastanın kendi bakım istekleri yer alır. Hastaların aldığı bakımın kalitesini etkileyen başlıca faktörler şunlardır:
TARİH
CAC
DAX
DJI
SP
FTSE
NIKKEI
NASDAQ
VIX
Klinik çalışmalar kontrollü bir ortamda yürütülmekte ve sonuçları istatistiksel amaçlarla değerlendirilmektedir. Makine Öğrenimi yöntemleri, veri materyalinden yanıtlar elde etmek için idealdir. Sadece sorulara cevap vermekle kalmaz, aynı zamanda henüz tanınmayan kalıpları da keşfederler.
Klinik çalışmalarınızı geriye dönük olarak analiz edebiliriz (ikincil analiz) ve/veya ileriye dönük olarak herhangi bir bilgi toplayabiliriz. Bunu yaparken, bağışıklık sistemi ile ilgili kronik hastalıkların incelenmesi gibi yeni analitik prosedürler geliştirebiliriz.
Rutin tıbbi prosedürler için hayati önem taşıyan önemli miktarda bilgi, metin belgeleri biçiminde bulunur. Bu belgeler çok çeşitli olabilir ve özel tıbbi literatürü ve çalışma sonucu yayınlarının yanı sıra doktor mektuplarını ve tıbbi raporları içerebilir.
"Doğal Dil Anlayışı"na dayalı Metin Madenciliği çözümleri sunuyoruz. İlgili tüm belgelerden temel bilgilerin çıkarılmasını ve yapılandırılmış bir biçimde sunulmasını içerir.
Sağlık sektörü, dijitalleşmeden ve artan verimlilik, kalite ve yeni çalışma biçimleri için yarattığı fırsatlardan büyük ölçüde yararlanabilir.
Bu potansiyeli belirlemenize ve ortaya çıkarmanıza yardımcı oluyoruz. Ayrıca, ısmarlama bir dijitalleşme stratejisinin tasarımı ve hedeflenen uygulaması konusunda da size destek oluyoruz.
Birlikte çalışarak hangi prosedürlerin dijitalleştirilmesi gerektiğini ve belirli uygulama senaryolarının nasıl görünebileceğini belirleyebiliriz.
Her dönemde olduğu gibi günümüzün en önemli araştırma alanı olan tıp alanında da hastaların verileri sürekli olarak kayıt altına alınmaktadır. Kaydedilen veriler bazen tek başına önemsiz gibi görünse de diğer verilerle birlikte analiz edildiğinde gizlenen önemli bilgilere ulaşmak mümkündür. Elde edilen değerli bilgiler sayesinde sağlık sektörünün gelişmesine ve doktorların doğru teşhis koymasına yardımcı olur.
Metin, önemli bilgiler içerdiğinden EHR'lerdeki en önemli kategorilerden biridir. hastanın sağlık durumu, test sonuçları, tanı, tedaviler vb. ailenin tıbbi geçmişi, alerji gibi isteğe bağlı veriler de toplanır ve klinik kararlara yardımcı olmak ve hastalıklardan veya yanlış uygulamalardan kaçınmak için kaydedilir. tedaviler.
Tıbbi görüntüler, bir hastanın vücudunun içini (iç kısmını) görüntülemek için kullanılan prosedürleri temsil eder. klinik analiz için. Yaygın olarak X-ışınları, Manyetik Rezonans Görüntüleme kullanılarak üretilir. (MRI), Mikroskopi Görüntüsü, Optik Koherens Tomografi (OCT) veya Pozisyon Emisyon Tomografi (PET).
Elektronik sağlık kayıtları (EHR), sağlık bilgilerinin gelişmiş ve elektronik bir versiyonudur. hastalıklar, önceki konsültasyonlar ve muayene hakkında belgeler sağlayan sistem sonuçlar.
Sorusunu soracak olursak, sağlık sektöründeki zorluklar nelerdir? Bu cevapları verebiliriz. Sağlık sektöründe uygulanması için zorluklar şunlardır:
Verilerin kullanılabilirliği, işletmelerin makine öğrenimiyle ilgili en sık karşılaştığı sorunlardan biridir. İşletmelerin makine öğrenimini kullanabilmesi için ham verilere erişilebilir olması gerekir. Makine öğrenimi algoritmaları geliştirmek için büyük miktarda veri gerekir. Sistemleri düzgün bir şekilde eğitmek ve makine öğrenimini kullanmak için birkaç yüz bitlik veri yetersizdir.
Yine de tek sorun veri toplama değil. Ek olarak, seçilen algoritmalara uyması için verileri modellemeniz ve hassaslaştırmanız gerekir..
Makine öğrenimiyle ilgili düzenli olarak karşılaşılan sorunlardan biri de veri güvenliğidir. Güvenlik, bir şirket verileri aldığında ele alınması gereken çok önemli bir konudur. Makine öğrenimini doğru ve etkili bir şekilde kullanmak için hassas ve hassas olmayan verileri birbirinden ayırmak çok önemlidir. Şirketler, hassas verileri şifreleyerek ve diğer sunuculara veya tam güvenlikli bir yere koyarak saklamalıdır. Güvenilir ekip üyelerine daha az hassas bilgilere erişim izni verilebilir.
anaplatform Big Data offers appropriate technology and solutions for all sectors. Until today, Software Houses, GSM, Insurance, E-Commerce, Bank - TSM, Automobile, Education, Payment Systems, Robot Industry - guided missile etc. and served in many other fields.
