Ανάλυση και Επεξεργασία Δεδομένων και Σχεδίαση της Υποκείμενης Γνώσης - (:unkn) unknown (My University, 2021)
Στον τομέα της ιατρικής και πιο συγκεκριμένα στα πλαίσια ενός οργανωμένου νοσοκομειακού περιβάλλοντος, η εξεύρεση της γνώσης και η εξαγωγή της είναι πολύ κρίσιμες διαδικασίες. Από μόνη της η ιατρική δεν είναι σε θέση να αναδείξει τη γνώση, η οποία στην ουσία είναι προϊόν της εμπειρίας, αλλά και της συχνότητας εμφάνισης της σε περιστατικά ασθενών. Η συγκεκριμέ-νη γνώση εάν εξαχθεί από τις μεγάλες βάσεις δεδομένων, εντός των οποίων είναι κρυμμένη, είναι σε θέση να ισχυροποιήσει τα θεωρητικά ιατρικά συμπεράσματα και τα συμπεράσματα που περιγράφονται σε ιατρικά εγχειρίδια, αλλά και να αυξήσει αυτή τη θεωρητική γνώση. Οι ειδικοί του τομέα είναι σε θέση να εξάγουν αντικειμενικά αποτελέσματα στηριζόμενοι στην ε-πιστήμη τους, κάνοντας χρήση υποκειμενικών και ουσιαστικών στοιχείων παραμέτρων, όπως είναι το ιατρικό ιστορικό, τα αποτελέσματα εξετάσεων και άλλα. Μέσα σε αυτά τα πλαίσια ση-μαντικό ρόλο έχουν και οι οντολογίες. Μία οντολογία είναι η αναπαράσταση μιας οντότητας ή των εννοιών μιας γνωστικής περιοχής, έτσι ώστε να μπορεί να την επεξεργαστεί ο Η/Υ. Μια ο-ντολογία ορίζει τους όρους που χρησιμοποιούνται για να περιγράψουν και να αναπαραστήσουν Οι οντολογίες ερμηνεύουν λοιπόν την πληροφορία και επικοινωνούν με άλλα εργαλεία λογικής. Με τη βοήθεια εργαλείων, εξάγουν λογικά συμπεράσματα για τις έννοιες που αναπτύσσονται μέσα σε αυτές και τις σχέσεις μεταξύ τους. Ο σκοπός της παρούσας εργασίας είναι η πειραματική εφαρμογή μεθόδων αναζήτησης γνώσης σε πραγματικά ιατρικά δεδομένα. Στόχος είναι να αναζητηθεί και να αναδειχθεί η κρυμμένη γνώση, η οποία θα μπορέσει να αξιολογηθεί από ειδικούς στον τομέα της υγείας. Χρησιμοποι-ήθηκαν ιατρικά δεδομένα που σχετίζονται με καρδιαγγειακές παθήσεις. Στα πλαίσια της εργα-σίας πραγματοποιήθηκαν τρία πειράματα, από τα οποία προέκυψε πως τα ποσοστά της ακρί-βειας κάθε αλγορίθμου για την μεμονωμένη εφαρμογή του φίλτρου Attribute Selection που έ-γινε στο πείραμα 1 κυμαίνονται στα ίδια ποσοστά ακριβείας που εξάχθηκαν στα πείραμα 2 και 3. Το πείραμα 3 έχει σχεδόν τα ίδια αποτελέσματα (accuracy, precision, recall, f-measure) με το πείραμα 2. Η μείωση των χαρακτηριστικών επιφέρει πολλές φορές καλύτερα αποτελέσματα λόγω του ότι μπορούν να αγνοηθούν τα περιττά ή άσχετα με την τιμή εξόδου χαρακτηριστικά. Επίσης, δια-κρίνοντας ποια χαρακτηριστικά είναι πιο σημαντικά για το αποτέλεσμα μιας διαδικασίας, µπο-ρεί να αποκτηθεί διαίσθηση για το πραγματικό πρόβλημα, επιτρέποντας στους ειδικούς του τομέα να το αντιµετωπίσουν αποτελεσµατικότερα. Κατά την εφαρμογή του φίλτρου Class Bal-ancer έχει παρατηρηθεί ότι με την εξισορρόπηση κλάσεων για τους περισσότερους αλγόριθ-μους χάνεται χρήσιμη πληροφορία σχετικά με τις συχνότητες εμφάνισης.

In the field of medicine and more specifically in the context of an organized hospital environ-ment, finding knowledge and extracting it is a very critical process. Medicine alone is not able to highlight knowledge, which is essentially a product of experience, but also of the frequency of its occurrence in patient cases. This knowledge, if extracted from the large databases in which it is hidden, is able to strengthen the theoretical medical conclusions and the conclu-sions described in medical textbooks, but also to increase this theoretical knowledge. Experts in the field are able to extract objective results based on their science, using subjective and sub-stantive parameters, such as medical history, test results and more. In this context, ontologies also play an important role. An ontology is the representation of an entity or the concepts of a cognitive area so that it can be processed by the computer. An ontology defines the terms used to describe and represent. Ontologies therefore interpret information and communicate with other tools of logic. With the help of tools, they draw logical conclusions about the concepts that develop within them and the relationships between them. The purpose of this research is the experimental application of knowledge seeking methods to real medical data. The aim is to seek out and reveal the hidden knowledge, which will be able to be evaluated by health experts. Medical data related to cardiovascular disease were used. As part of the work, three experiments were performed, which showed that the accuracy percent-ages of each algorithm for the individual application of the Attribute Selection filter performed in Experiment 1 are the same as the accuracy rates extracted in Experiment 2 and 3. Experi-ment 3 has almost the same results (accuracy, precision, recall, f-measure) as in Experiment 2. Reducing features often results in better results because features that are unnecessary or unre-lated to the output value can be ignored. Also, by distinguishing which features are most im-portant for the outcome of a process, intuition can be gained about the real problem, allowing industry experts to deal with it more effectively. When applying the Class Balancer filter, it has been observed that by balancing classes for most algorithms, useful information about occur-rence frequencies is lost.
Keywords: Τεχνικές Εξόρυξης, Κατηγοριοποίηση, Ιατρικά Δεδομένα, Μηχανική Μάθηση, Οντολογίες