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J-GLOBAL ID：201802263843144341   整理番号：18A0621492

飛行事故のための頻出パターンの発見【Powered by NICT】

Discovering frequent patterns for in-flight incidents

著者 (4件)： Sene Alsane (Laboratoire Genie de Production, Ecole Nationale d’Ingenieurs de Tarbes, Universite de Toulouse, 47 Avenue Azereix, BP 1629, F-65016 Tarbes Cedex, France) ,  Sene Alsane (Laboratoire de Gerontechnologie La Grave, CHU Toulouse/Gerontopole/UMR1027, Inserm Universite de Toulouse 3, Toulouse, France) ,  Kamsu-Foguem Bernard (Laboratoire Genie de Production, Ecole Nationale d’Ingenieurs de Tarbes, Universite de Toulouse, 47 Avenue Azereix, BP 1629, F-65016 Tarbes Cedex, France) ,  Rumeau Pierre (Laboratoire de Gerontechnologie La Grave, CHU Toulouse/Gerontopole/UMR1027, Inserm Universite de Toulouse 3, Toulouse, France)
資料名： Cognitive Systems Research  (Cognitive Systems Research)
巻： 49  ページ： 97-113  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2363A  ISSN： 1389-0417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 飛行中の医学的緊急事態管理のより明瞭なアイデアを得るために,データマイニングツールの適用は,既存の研究で収集したデータからの知識発見を容易にするために有用である。本研究の目的は,情報と生データから抽出物知識に必要な表現レベルに対応する三段階で臨床意思決定支援システム(CDSS)の構築を概念化することである。法は三つの部分に集約することができる(1)飛行中医療事故データ検索,(2)データマイニングツールを用いてこのデータの検証,(3)知識表現のレベルに対応する3段階でCDSSの構築。これらの三段階は,オントロジーとイベント表現に関して作用成文化を含むEORCA(イベント指向表現協調活動のための)のようなツールを用いて実施した。データ処理サービスは,有用な知識を生成できる飛行中医療事故は救急医療機器を採用することによって他の事故の取扱いを改善し,例えばたに関する情報のための良好な構造を提供する。構造形成は,ギャップを埋める,コヒーレンスを増加させるためのCDSSの使用により促進されることができ,危機的状況に関与するかもしれない選択肢のより完全な画像を意思決定者に提供する。は興味ある規則とより良い意思決定を生成するに必要であることを十分なデータ収集と適切な情報を用いた飛行中の医学的緊急事態の記述を容易にする進化する枠組みを提案した。収集したデータは,情報の組織化,処理された事故の数から得られた証拠の連続積分によって経時的に改善できるに栄養を与える。最後に,車上利用可能な医療機器に関する要求を強化し,特にの興味あるルール選択と承認から得られた知識のために提案した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 意思決定者 ,  データ処理 ,  オントロジー ,  データ収集 ,  医療機器 ,  意思決定 ,  データマイニング ,  知識表現 ,  構造形成 ,  データ検索 ,  *飛翔 ,  画像
準シソーラス用語： 医療事故 ,  臨床意思決定支援システム ,  *頻出パターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データマイニング ,  相関ルール ,  オントロジー推論 ,  意思決定システム ,  航空輸送

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 飛行 ,  事故 ,  頻出パターン ,  発見