Ekstrakcja wiedzy z Polskiego Rejestru Wrodzonych Wad Rozwojowych

1
Ekstrakcja wiedzy z Polskiego Rejestru
Wrodzonych Wad Rozwojowych

• Izabela Brzezinska

2
Polski Rejestr Wrodzonych Wad Rozwojowych (PRWWR)

• PRWWR dziala od 1997r. jako projekt Ministerstwa
  Zdrowia i Opieki Spolecznej
• Obejmuje 74 powierzchni Polski, 72 populacji
• Ponad 32 000 wpisów dzieci z wrodzonymi wadami
  rozwojowymi
• Od 2001 r. czlonek EUROCATu- zrzeszania
  rejestrów europejskich

3
Zbiór danych do analizy

• Zbiór 867 dzieci z zespolem Downa, sposród
  których 290 ma wrodzona wade serca
• 10 atrybutów warunkowych
• (np. masa urodzen., wiek plodowy, kariotyp, itd.)
• 1 atrybut decyzyjny (wada_sercatak, nie)
• Problemy brakujace wartosci, niespójnosci
• Jakie czynniki wplywaja na wystepowanie
  wrodzonych wad serca wsród dzieci z zespolem
  Downa?

4
Etapy procesu odkrywania wiedzy

• Identyfikacja dziedziny problemu,
• wybór/tworzenie docelowych danych,
• wstepne przetwarzanie danych,
• wybór zadania i algorytmów odkrywania wiedzy,
• pozyskiwanie wiedzy z danych,
• interpretacja i ocena wyników poszukiwan.

5
Wstepne przetwarzanie danych

• Usuniecie duplikatów
• Identyfikacja obserwacji nietypowych
• Dyskretyzacja atrybutów ciaglych
• Uwzglednianie nieznanych wartosci

6
Wybrana metoda analizy danych

• Teoria zbiorów przyblizonych jako narzedzie do
  uwzgledniania niespójnosci mogacej byc wynikiem
  granularnosci dostepnej informacji,
• Narzedzie ROSE 2.0, algorytm Explore,
• indukcji satysfakcjonujacego zbioru regul,

7
Wyniki
Wada_sercanie Wada_sercatak
Liczba regul 31 4
Min. confidence 75 75
Min. strength 7 2
Jakosc klasyfikacji w klasach 98,18 (-2,24) 1,27 (-1,08)
Srednia jakosc klasyfikacji 65,64 (-6,41) 65,64 (-6,41)
8
Inne metody

• Instance based learning (IBL1-3),
• Indukcja drzew decyzyjnych (C4.5),
• Regresja logistyczna (Statistica 6.0)

9
Porównanie wyników róznych metod
Srednia jakosc klasyfikacji Jakosc klasyfikacji w klasie wada_sercanie Jakosc klasyfikacji w klasie wada_sercatak
Rough sets 65,64 (-6,41) 98,18 (-2,24) 1,27 (-1,08)
IBL1 64,50 (-1,34) 96,53 (-2,24) 0,69 (-0,58)
C4.5 przed przycieciem 72,60 (-1,40) 98,90 (-1,91) 20,69 (-1,20)
C4.5 po przycieciu 66,60 (-0,00) 100,00 (-0,00) 0,00 (-0,00)
Regresja logistyczna 67,24 (-1,24) 99,13 (-1,43) 3,79 (-1,01)
10
Dodatkowe eksperymenty

• Selekcja - w celu zrównowazenia licznosci obu
  klas decyzyjnych
• Projekcja
• 9 atrybutów warunkowych
• 8 atrybutów warunkowych

11
Kierunki dalszych badan

• Rozszerzenie analizy na zbiór z atrybutem
  decyzyjnym wskazujacym rodzaj/skale wady serca,
• Ekstrakcja wiedzy z innych obszarów Rejestru,
• Zastosowanie innych podejsc ekstrakcji wiedzy,
  np.sieci neuronowe, podejscia biorace pod uwage
  uporzadkowanie dziedzin atrybutów wedlug
  preferencji,
• Analiza skalowalnosci wybranych metod ekstrakcji
  wiedzy.