Σύστημα υποστήριξης αποφάσεων πρόγνωσης, διάγνωσης και θεραπείας για ασθενείς με Parkinson - (:unkn) unknown (My University, 2024)
Η παρούσα πτυχιακή εστιάζει στην εφαρμογή των Συστημάτων Υποστήριξης Αποφάσεων στη διάγνωση, διαχείριση και θεραπεία της νόσου του Πάρκινσον, με στόχο την αντιμετώπιση των προκλήσεων στην υγειονομική περίθαλψη για ασθενείς με αυτή την πάθηση. Διερευνώντας τις δυνατότητες του DSS στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, προτείνονται καινοτόμες λύσεις για την ενίσχυση της ιατρικής περίθαλψης για άτομα με νόσο του Πάρκινσον. Επίσης, η μελέτη περιλαμβάνει μια εκτενή ανασκόπηση της βιβλιογραφίας χρησιμοποιώντας αξιόπιστες πηγές όπως οι PubMed, ERIC, JSTOR, IEEE Xplore και Google Scholar. Χρησιμοποιήθηκαν συγκεκριμένες λέξεις-κλειδιά αναζήτησης όπως "ανίχνευση PD με χρήση μηχανικής μάθησης (ML)" και "ανίχνευση PD με χρήση βαθιάς μάθησης (DL)" για τον προσδιορισμό σχετικών άρθρων. Ακόμα, η έρευνα δίνει έμφαση στη σημασία των μεθόδων ωμικής, των υπολογιστικών εργαλείων, της μαθηματικής μοντελοποίησης και των βιο-εμπνευσμένων αλγορίθμων βελτιστοποίησης για την προώθηση της κατανόησης της επιστημονικής κοινότητας για την παθογένεια της νόσου του Πάρκινσον και τον εντοπισμό πιθανών διαγνωστικών δεικτών. Τέλος, υπογραμμίζονται οι αποτελεσματικές τεχνικές ανάλυσης για πολύπλοκα βιολογικά δεδομένα και ο ρόλος των ολοκληρωμένων συνόλων δεδομένων στη μηχανιστική μοντελοποίηση για νευροεκφυλιστικές ασθένειες όπως η νόσος του Πάρκινσον.

This thesis focuses on the application of Decision Support Systems in the diagnosis, management, and treatment of Parkinson's disease, aiming to address the challenges in healthcare for patients with this condition. By exploring the potential of DSS in the healthcare sector, innovative solutions are proposed to enhance medical care for individuals with Parkinson's disease. The study includes an extensive literature review utilizing reputable sources such as PubMed, ERIC, JSTOR, IEEE Xplore, and Google Scholar. Specific search keywords like "detection of PD using machine learning (ML)" and "detection of PD using deep learning (DL)" were employed to identify relevant articles. The research emphasizes on the significance of omics methods, computational tools, mathematical modeling, and bio-inspired optimization algorithms in advancing our understanding of Parkinson's disease pathogenesis and identifying potential diagnostic markers. Effective analysis techniques for complex biological data and the role of integrated datasets in mechanistic modeling for neurodegenerative diseases like Parkinson's are underscored.
Prognosis, diagnosis and treatment decision support system for Parkinson's patients
Keywords: Πάρκινσον, Συστήματα-Υποστήριξης-Αποφάσεων, πρόγνωση, διαχείριση, μηχανική-μάθηση, βαθιά-μάθηση, ΣΥΑ, ΜΜ, ΒΜ; Parkinson, Decision-Support-Systems, prognosis, management, machine-learning, deep-learning, DSS, ML, DL