מאמרים אקדמיים במדעי המחשב

Improving Patient Safety through Human-factor-based Risk Management

נובמבר 22, 2020 אין תגובות

שיפור בטיחות המטופל באמצעות ניהול סיכונים מבוסס גורמי אנוש תקציר מאמצים לאומיים ובין-לאומיים תחת יוזמת “בטיחות המטופל” מכוונים להגברת הבטיחות והשקיפות בקרב מערכות בריאות עבור המטופלים ואנשי המקצוע. במגזר שירותי הבריאות, זרימת העבודה הופכת מורכבת יותר ויותר, בעוד שהזמן והכסף הולכים ומתמעטים. כתוצאה מכך, המודעות לסיכונים, ניהול הכשלים ופן האיכות באופן כללי הופכים חשובים יותר. אחת השיטות המבוססות ביותר בהערכת סיכונים היא ניתוח אופני כשל (Failure Mode and Effect Analysis, FMEA) – כלי הערכת סיכונים וניתוח אמינות המשמש באופן נרחב במספר רב של תעשיות. שיטת FMEA המסורתית משתמשת במערכת דירוג המבוססת על מספר רמת סיכון (Risk Priority Number, RPN) על מנת לאמוד ולזהות את רמת הסיכון של כשלים, ולתעדף פעולות. עם זאת, קיימים חסרונות בהשגת אומדן איכותי של רמת הסיכון באמצעות FMEA, במיוחד כאשר מתחשבים בגורמי אנוש, כמו לדוגמא בתחום שירותי הבריאות. לפיכך, שיטת הערכת סיכונים חדשה הנקראת HFdFMEA (Human Factor dependent FMEA), FMEA תלוית גורמי אנוש, המבוססת על התלות של פרמטרים ותצפיות הקשורים בגורמי אנוש, אמורה לתקן חסרונות אלו. התוצאות המוצגות במאמר זה מראות כי לא רק ש- HFdFMEA מעלה את רמת הסיכון של כשלים לאחר הכללת גורמי האנוש, אלא גם מאפשרת להפחית את רמת הסיכון של הכשלים על ידי טיפול בגורמי האנוש באמצעות הכשרה, הגברת מוטיבציה, וכדומה. לבסוף, נדון באפשרות לשפר את בטיחות המטופל באמצעות שימוש ב- HFdFMEA כטכניקה לניהול סיכונים מבוסס גורמי אנוש. 1. הקדמה בתחום שירותי הבריאות, בטיחות המטופל הפכה לאחת ממטרות האיכות העיקריות, תוך התמקדות בהפחתת סיכונים; הסיכונים מזוהים ועוברים ניתוח עומק על בסיס מתמשך. לדוגמא, נמצא כי במהלך 1999, בין 2.9% ל- 3.7% מהמטופלים

קרא עוד »

Syntactic Recurrent Neural Network for Authorship Attribution

דצמבר 22, 2020 אין תגובות

רשת עצבית חוזרת תחבירית לייחוס מחבר תקציר סגנון כתיבה הוא שילוב עקבי של החלטות ברמות שונות של ייצור שפה כולל מילוניות, תחביריות ומבניות הקשורות למחבר ספציפי (או לקבוצות מחברים). בעוד שמודלים מבוססי-מילים נחקרו באופן נרחב בטקסט מסווג מבוסס-סגנון, הסתמכות על קונטקסט הופך את המודל לפחות מדרגי כאשר מדובר בנתונים הטרוגניים המורכבים מנושאים שונים. מצד שני, מודלים תחביריים שאינם תלויים בקונטקסט, חזקים יותר לעומת שונות של נושאים. במאמר זה אנו מציגים רשת עצבית חוזרת תחבירית לקידוד דפוסים תחביריים של מסמך במבנה היררכי. המודל לומד תחילה את הייצוג התחבירי של משפטים מתוך רצף התגים של חלק מהדיבור. לצורך כך אנו מנצלים גם פילטרים מפותלים וגם זיכרונות ארוכי / קצרי טווח כדי לחקור את התלות לטווח הקצר ולטווח הארוך של תגי חלק מהדיבור במשפטים. לאחר מכן, הייצוגים התחביריים של משפטים מצטברים לכדי ייצוג מסמכים באמצעות רשתות עצביות חוזרות. תוצאות הניסוי שלנו על מערך הנתונים של PAN 2012 עבור משימת ייחוס המחבר מראות, כי תחבירית רשת עצבית חוזרת עולה ב 14% יותר מהמודל הלקסיקלי עם הארכיטקטורה הזהה מבחינת הדיוק. 1. הקדמה אנשים מבטאים את מחשבותיהם בדרכים שונות הנובעות מגורמים רבים ביניהם מוסכמות השפה, הרקע החינוכי קהל היעד וכו’. על השפה הכתובה ,השילוב בין החלטות קבועות, מודעות או לא מודעות בהפקת השפה המכונות סגנון כתיבה, נעשה לימוד רחב. עבודה מוקדמת בנושא סטילומטריה חישובית הוצגה בשנות השישים על ידיMosteller and Wallace בכתבי הפדרליסט (Mosteller and Wallace, 1964). זמינות חסרת תקדים של נתונים דיגיטליים בשנים האחרונות יחד עם ההתקדמות בלימוד טכניקות מכונה, הובילו לעלייה בתשומת לב המלומדים בתחום הסטילומטריה החישובית (Koppel et al., 2009; Neal et

קרא עוד »

Text and Structural Data Mining of Influenza Mentions in Web and Social Media

נובמבר 24, 2020 אין תגובות

כריית טקסט ונתונים מבניים של אזכורי שפעת ברשתות ובמדיה החברתית תקציר: כריית נתונים ומבני נתונים של רשתות ומדיה חברתית (Web and Social Media – WSM) מספקת משאב חדש של מעקב מחלות ויכולה לזהות קהילות מקוונות המיועדות לתקשורת ממוקדת בנושא בריאות הציבור (Public Health Communications – PHC), כדי להבטיח הפצה רחבה של מידע רלוונטי. WSM שמזכירים שפעת נסקרו לתקופה בת 24 שבועות, מ- 5 באוקטובר 2008 עד 21 במרץ, 2009. ניתוח קישורים חושף קהילות המיועדות ל- PHC. כריית טקסטים מציגה זיהוי מגמות במודעות שפעת המתאימות לנתוני דיווח על חולי דלקת שפעת וכשפעת בעולם האמת. אנו גם מביאים טכניקת כריית נתונים מבוססת על גרפים לאיתור חריגות בקרב בלוגים על שפעת המחוברים אחד אל השני לפי סוג מפרסם, קישורים ותגי משתמש. מילות מפתח: מעקב אחר מחלות; אפידמיולוגיה של בריאות הציבור; אינפורמטיקה של בריאות; כריית נתונים מבוססת על גרפים; רשת ומדיה חברתית; ניתוח רשת חברתית מבוא אבחנת שפעת המתבססת אך ורק על הצגת סימפטומים מוגבלת מכיוון שתופעות אלה עשויות להיות קשורות למחלות רבות אחרות. בדיקות סרולוגיות ואנטיגן דורשות כי מטופל עם מחלה דמויית שפעת (ILI – Influenza-Like Illness) ייבדק על ידי רופא שיכול לבצע בדיקת אבחון מהירה או לקחת דגימות דם בבדיקת מעבדה. זה מרמז שמקרים רבים של שפעת נותרו ללא אבחנה. אמנם ניתן לאשר את נוכחות השפעת אצל אדם באמצעות בדיקות אבחנות ספציפיות, אולם לא ידוע שכיחות השפעת באוכלוסייה בכל זמן נתון וניתן רק להעריך אותה. בעבר הערכות כאלה הסתמכו אך ורק על אקסטרפולציה של מקרים מאובחנים, מה שמקשה על זיהוי השלבים השונים של שפעת עונתית או זיהוי של ביטוי חמור יותר של מגיפת

קרא עוד »

כניסת מפרסמים

(27/10/2024) עלו היום לאתר 9 סמינריונים 2 תזות 2 מאמרים

חיפוש חדש

לחיפוש עבודה/מאמר לפי מילות מפתח וקטגוריות לחץ כאן

רשימת כל החומרים בקטגוריה:

Improving Patient Safety through Human-factor-based Risk Management

Syntactic Recurrent Neural Network for Authorship Attribution

Text and Structural Data Mining of Influenza Mentions in Web and Social Media

סיוע בכתיבת עבודה מקורית ללא סיכונים מיותרים!