Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007267, Article popup.category Бакалаврська робота Title System of Statistical Analysis for Evidence-Based Medicine on LabVIEW (AI translated) popup.author Сані АхмедSani Akhmed popup.publication 01-06-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43651 popup.publisher Kиїв Description Обсяг дипломної роботи складає 79 сторінок, кількість ілюстрацій – 30, таблиць – 17, джерел за переліком посилань – 62. Проблема створення інструментальних засобів для спрощення коректного використання статистичних методів досліджень залишається актуальною, особливо в біомедичній галузі, де фахівці не надто володіють математичним апаратом. В роботі розроблено алгоритм і створено автоматизовану систему статистичного аналізу для доказової медицини. Її особливістю є забезпечення автоматичної перевірки критеріїв вживаності кожного статистичного методу та прийняття рішень щодо обирання відповідного до конкретної ситуації. Алгоритм реалізовано у вигляді дерева рішень в програмному середовищі NI LabVIEW, що забезпечує легке підключення до апаратури, універсальність та простоту подальшої модифікації алгоритмів роботи. Об’єктом дослідження є засоби доказової медицини. Предметом – статистичні методи аналізу даних в доказовій медицині. Метою роботи є забезпечення достовірності висновків статистичного аналізу інформації шляхом створення програмної системи модулів статистичної обробки з попередньою автоматичною перевіркою відповідних критеріїв їх вживаності. Для досягнення поставленої мети, були визначені наступні завдання дослідження: - аналітичний огляд існуючих статистичних методів і алгоритмів обробки інформації для доказової медицини; - розробка деревоподібної архітектури програмної системи з вузлами прийняття рішень та алгоритмів модулів статистичного аналізу; - реалізація в середовищі NI LabVIEW розроблених алгоритмів статистичного аналізу з попередньою автоматичною перевіркою відповідних критеріїв щодо можливості їх застосування. Використання автоматизованої системи для виявлення статистичних зв’язків та статистично достовірних результатів впливу факторів може зменшити кількість помилкових результатів в доказовій медицині, особливо при широкому доступі до такої системи. The volume of work is 79 pages, the number of illustrations - 30, tables - 17, sources on the list of links - 62. The problem of creating tools to simplify the correct use of statistical research methods remains relevant, especially in the biomedical field, where experts are not familiar enough with the mathematical methods of statistics The algorithm is developed and the automated system of statistical analysis for evidence-based medicine is created. Its feature is to provide automatic verification of the criteria for the applicability of each statistical method and decision-making on the selection of the appropriate for a particular situation. The algorithm is implemented in the form of a decision tree in the software environment NI LabVIEW, which provides easy connection to the equipment, versatility and ease of further modification of algorithms. The object of research is the methodology of evidence-based medicine. Subject – statistical methods of data analysis in evidence-based medicine. The aim of the work is to ensure the reliability of the statistical analysis conclusions by creating a software system of statistical processing modules with prior automatic verification of the relevant criteria of their usability. To achieve this goal, the following research objectives were identified: - analytical review of existing statistical methods and algorithms for information processing for evidence-based medicine; - development of tree-like architecture of software system with decision-making nodes and algorithms of statistical analysis modules; - implementation in the NI LabVIEW environment of statistical analysis algorithms with preliminary automatic verification of the relevant criteria for their applicability. The use of an automated system to detect statistical relationships and statistically significant results of the influence of factors can reduce the number of erroneous results in evidence-based medicine, especially with widespread access to such a system. popup.nrat_date 2025-11-05 Close