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J-GLOBAL ID：202002258045122378   整理番号：20A0146845

抗菌薬耐性サーベイランスシステムにおける知識発見と可視化:スコーピングレビュー【JST・京大機械翻訳】

Knowledge discovery and visualization in antimicrobial resistance surveillance systems: a scoping review

著者 (7件)： Safdari Reza (Department of Health Information Management, School of Allied Medical Sciences, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Islamic Republic of Iran) ,  GhaziSaeedi Marjan (Department of Health Information Management, School of Allied Medical Sciences, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Islamic Republic of Iran) ,  Masoumi-Asl Hossein (Centre for Communicable Diseases Control, Ministry of Health and Medical Education, Tehran, Islamic Republic of Iran) ,  Rezaei-Hachesu Peyman (Road Traffic Injury Research Center, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Islamic Republic of Iran) ,  Rezaei-Hachesu Peyman (Department of Health Information Technology, School of Management and Medical Informatics, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Islamic Republic of Iran) ,  Mirnia Kayvan (Department of Neonatology, School of Medicine, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Islamic Republic of Iran) ,  Samad-Soltani Taha (Department of Health Information Technology, School of Management and Medical Informatics, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Islamic Republic of Iran)
資料名： Artificial Intelligence Review  (Artificial Intelligence Review)
巻： 53  号： 1  ページ： 369-406  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0339C  ISSN： 0269-2821  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データマイニング,臨床意思決定支援システム,地理情報システム,およびデジタルダッシュボードを含む4つの主要なカテゴリに基づいて,文献に報告された計算法とアルゴリズムの応用を同定し,それらを定性的な検査レビューにまとめる。系統的レビューとMeta分析ガイドラインのための参考文献に従って,展望レビューを提示した。データマイニングと知識発見,ダッシュボード,地理情報システム,監視システムにおける抗菌抵抗性の電子監視について議論する文書に対する一様なキーワードを用いて,MEDLINE,Emerald,Scopus,Google Scholarデータベースを7月2016年に検索した。著者らの研究は,主に知識発見と可視化アルゴリズム,方法,および抗菌耐性監視システムで使用される技術に焦点を合わせた。レビューした論文の13は,データマイニングプロセスにアルゴリズムを適用した。レビューした研究におけるデータ要素の比較表を抽出した。抗菌性ダッシュボードの特性を議論した。熱マップは,抵抗の強度を可視化するために用いられる最も一般的な方法であった。本論文の各セクションにおいて比較表を提供した。データマイニング,意思決定支援システム,地理情報システム,およびダッシュボードをデータ解析のために統合することができて,意思決定支援問題をより良く解明することができた。バイオ監視システムは,4つのカテゴリに基づいて設計されて,分析されるべきである:データマイニング,ダッシュボード,地理情報システム,および意思決定支援モジュール。さらに,いくつかのアンケートとチェックリストを開発し,関連するビジネスインテリジェンスと分析要件を把握するために検証した。将来の研究は,適切な選択によって,そして,考慮した方法とアルゴリズムを適用することによって,高速で,柔軟で,正確な計算バイオ監視システムを開発することに焦点を合わせるべきである。Copyright 2018 Springer Nature B.V. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： チェックリスト ,  抗細菌作用 ,  アンケート ,  システマティックレビュー ,  キーワード ,  *可視化 ,  データマイニング ,  アルゴリズム ,  データベース ,  *知識発見 ,  監視装置 ,  地理情報システム ,  *抗細菌薬 ,  意思決定支援システム ,  ディジタル方式

著者キーワード (5件)： 抗菌薬耐性 ,  意思決定支援 ,  ダッシュボード ,  データマイニング ,  監視

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 抗菌薬 ,  耐性 ,  サーベイランス ,  知識発見 ,  可視化