title: Control over medical documentation filling in based on association rule discovery and application
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Шатилова Анна Вячеславовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Филиппова Анна Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Filippova Anna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Добрынин Владимир Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Dobrynin Vladimir Iurevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 032582
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11041
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной выпускной квалификационной работе поставлена задача нахождения и применения ассоциативных правил для проверки правильности заполнения медицинской документации. По наличию данных о составлении счетов для страховых компаний выявлены поля для поиска в них закономерностей. Рассмотрены алгоритм Apriori и пакет arules языка R для эффективного поиска ассоциативных правил. Показано, что найденные правила находят неправильно заполненные истории болезней, что может упростить работу сотрудникам технической поддержки медицинских учреждений.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The problem of this final qualification work is to find and apply associative rules to verify the correctness of filling out medical documentation. According to the availability of information on the compilation of accounts for insurance companies, fields for finding regularities in them have been identified. We consider the Apriori algorithm and the R language arules package for efficient search of associative rules. It is shown that the rules can effectively find incorrectly filled medical history of clients, which can simplify the work of technical support staff.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ассоциативные правила
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: медицина
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: априори
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сэмплирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data mining
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: association rules
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: medicine
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: apriori
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sampling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Control over medical documentation filling in based on association rule discovery and application
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Контроль заполнения медицинской документации на основе извлечения и применения ассоциативных правил
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11041/1/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,16 MB
resources.filename: reviewSV_Filippova_A_M__bak_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11041/3/reviewSV_Filippova_A_M__bak_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 152,76 kB
resources.filename: reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11041/4/reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,62 kB