Luận văn: Nghiên cứu Xếp hạng Kết quả Tìm kiếm CSDL Bệnh viện

Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu phương pháp xếp hạng kết quả tìm kiếm hiệu quả trên cơ sở dữ liệu bệnh viện 04. Tối ưu hóa tìm kiếm thông tin y tế.

• Tác giả: Trần Văn Hiệp
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Trí Thành
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên cứu phương pháp xếp hạng kết quả tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIẾU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN TÌM KIẾM TRÊN CƠ SỞ DỮ LIỆU BỆNH VIỆN
• 1.1. Giới thiệu
• 1.2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
• 1.3. Tầm quan trọng
• 1.4. Mục đích
• 1.5. Truy tìm thông tin
• 1.5.1. Hệ thống tìm kiếm thông tin
• 1.5.2. Các hệ thống thông tin khác
• 1.6. Các mô hình tìm kiếm thông tin
• 1.7. Xếp hạng tài liệu
• 2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP XẾP HẠNG
• 2.1. Một số phương pháp tìm kiếm
• 2.1.1. Mô hình tìm kiếm Boolean
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT CẢI TIẾN PHƯƠNG PHÁP XẾP HẠNG
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• MỞ ĐẦU

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Bài Toán Xếp Hạng Tìm Kiếm Trên CSDL Bệnh Viện

Trong bối cảnh tin học ngày càng phát triển, việc số hóa và lưu trữ thông tin bệnh viện trở nên thiết yếu. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về khả năng tìm kiếm thông tin hiệu quả trong khối lượng dữ liệu khổng lồ. Thay vì phải dò tìm thủ công, người dùng cần một hệ thống có khả năng trả về kết quả phù hợp nhất một cách nhanh chóng. Xếp hạng kết quả tìm kiếm đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá mức độ liên quan của từng kết quả, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin mong muốn. Hệ thống tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện không nằm ngoài xu hướng này, đòi hỏi các phương pháp xếp hạng tối ưu để phục vụ công tác khám chữa bệnh. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và áp dụng các phương pháp xếp hạng khác nhau trên cơ sở dữ liệu bệnh viện, hướng tới mục tiêu cải thiện hiệu quả truy xuất thông tin y tế. Một trong những bài toán điển hình là xếp hạng chẩn đoán theo danh mục bệnh tật quốc tế, giúp bác sĩ dễ dàng lựa chọn chẩn đoán chính xác. Ví dụ, việc chẩn đoán đúng không chỉ hỗ trợ thầy thuốc trong việc phát triển tư duy logic mà còn đóng góp vào việc nghiên cứu khoa học và công tác thống kê y tế. Ghi chẩn đoán đúng sẽ cung cấp những dữ liệu có giá trị trong nghiên cứu khoa học, quan trọng trong thời đại Công Nghệ Thông Tin. Việc này giúp ngành y tế nắm bắt đúng mô hình bệnh tật và tử vong của địa phương, cũng như xây dựng các chương trình phòng bệnh hiệu quả hơn.

1.1. Ý Nghĩa Khoa Học Tầm Quan Trọng Thực Tiễn Của Xếp Hạng

Nghiên cứu các phương pháp xếp hạng và đánh giá kết quả tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện mang ý nghĩa khoa học sâu sắc. Ứng dụng thực tiễn của nó là cung cấp cho người sử dụng khả năng tìm kiếm thông tin một cách dễ dàng, nhanh chóng và chính xác hơn. Việc xếp hạng kết quả tìm kiếm theo thứ tự giảm dần độ quan trọng của chẩn đoán giúp người dùng dễ dàng nhận thấy chẩn đoán phù hợp. Điều này nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, cho phép đưa ra kết luận ngay từ giai đoạn đầu của bệnh, có lợi cho điều trị và phòng bệnh. Bên cạnh đó, nó cũng cung cấp những hướng điều trị và những giai đoạn điều trị. Kết quả xếp hạng góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh và hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra quyết định lâm sàng. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh thông tin y tế ngày càng phức tạp và đa dạng.

1.2. Mục Tiêu Cụ Thể Phạm Vi Nghiên Cứu Của Đề Tài

Mục tiêu chính của đề tài là tìm hiểu các phương pháp xếp hạng, cài đặt, đánh giá và thực nghiệm chúng. Mục tiêu là lựa chọn phương pháp xếp hạng phù hợp và vận dụng tốt nhất trong bài toán tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện. Để đạt được mục tiêu này, đề tài cần nghiên cứu cả về mặt lý thuyết và thực nghiệm. Về mặt lý thuyết, cần tìm hiểu kiến thức về tìm kiếm thông tin, xếp hạng trong hệ thống tìm kiếm thông tin, các phương pháp xếp hạng tài liệu và tiêu chí đánh giá kết quả xếp hạng. Về mặt thực nghiệm, cần cài đặt và đánh giá các phương pháp xếp hạng, đồng thời thực nghiệm để lựa chọn được phương pháp xếp hạng tốt nhất. Từ đó xác định được phương pháp tốt nhất giúp truy xuất thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.

II. Các Phương Pháp Xếp Hạng Tìm Kiếm Thông Tin Trong Bệnh Viện

Hiện nay, có nhiều phương pháp tìm kiếm thông tin. Các phương pháp này có thể chia thành nhiều loại tùy theo cách tiếp cận và mô hình sử dụng. Một trong số đó là mô hình tìm kiếm Boolean, tìm kiếm tương tự và độ đo tương tự cosine. Các mô hình này được xây dựng trên các công thức toán học khác nhau. Từ đó sẽ cho ra các giá trị khác nhau. Các phương pháp này có ưu và nhược điểm khác nhau. Mô hình Boolean có ưu điểm là đơn giản và dễ sử dụng, nhưng nhược điểm là dựa trên phép toán logic nhị phân nên tài liệu được tìm kiếm chỉ xác định trạng thái liên quan hoặc không với câu truy vấn. Các phương pháp tìm kiếm thông tin khác đều có những ưu nhược điểm khác nhau. Chọn lựa phương pháp nào để sử dụng vào việc xếp hạng tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện là điều vô cùng quan trọng. Nó ảnh hưởng đến chất lượng của kết quả trả về và có thể tác động lớn đến quá trình khám chữa bệnh.

2.1. Tổng Quan Về Mô Hình Tìm Kiếm Boolean Chỉ Mục Ngược

Mô hình tìm kiếm Boolean xem mỗi tài liệu là biểu diễn của các từ ngữ. Thông qua mô hình này có thể xác định được một từ ngữ có xuất hiện trong một tài liệu hay không. Kết quả của mô hình này là tài liệu sẽ đúng hoặc không đúng đối với một câu hỏi tìm kiếm. Bên cạnh đó, mô hình tìm kiếm Boolean sẽ xây dựng một ma trận nhị phân để làm chỉ mục tìm kiếm cho mô hình, việc xây dựng ma trận này là khá “tốn kém”. Để giảm không gian lưu trữ cần thiết, người ta thường sử dụng chỉ mục ngược. Quá trình xây dựng một chỉ mục ngược trải qua các bước sau: Thu thập tất cả các tài liệu cần lập chỉ mục trong kho dữ liệu; Từ ngữ hóa các từ ngữ bằng cách chuyển mỗi tài liệu thành danh sách các từ ngữ; Tạo bộ tiền xử lý ngôn ngữ và lập danh sách từ ngữ để lập chỉ mục; Tạo ra danh sách từ điển để lưu trữ các từ ngữ và các danh sách để lưu trữ các tài liệu tương ứng.

2.2. Tìm Kiếm Tương Tự Độ Đo Tương Tự Cosine Trong IR

Tìm kiếm tương tự là một dạng của phương pháp sử dụng mô hình không gian vector. Trong tìm kiếm tương tự, chúng ta không quan tâm đến một vector truy vấn nhỏ nên chúng ta thoải mái sử dụng nhiều chiều dài của khoảng cách vector để diễn đạt các tài liệu. Có thể sử dụng các thuật ngữ từ corpus, lựa chọn thuật ngữ với điểm số TF cao hoặc điểm số IDF cao. Độ đo tương tự truy vấn tới tài liệu được dựa trên mô hình khoảng cách vector. Cả hai truy vấn và các tài liệu được trình bày bởi vector TFIDF, và độ đo tương tự được tính bằng cách sử dụng các thuộc tính số liệu của khoảng cách vector. Ngoài ra, có thể tính toán độ đo tương tự giữa các tài liệu.

III. Các Phương Pháp Xếp Hạng Dựa Trên Cấu Trúc Nội Dung Tài Liệu

Phương pháp xếp hạng PageRank dựa trên cấu trúc liên kết giữa các trang web. Trong khi đó, các phương pháp xếp hạng dựa trên nội dung sử dụng các kỹ thuật xử lý văn bản để tính toán độ tương đồng giữa câu truy vấn và tài liệu. Các phương pháp xếp hạng dựa trên nội dung bao gồm các phương pháp sử dụng mô hình vector không gian với các độ đo tương tự như Cosine, Dice, Jaccard, Matching, và Overlap. Mỗi phương pháp có ưu điểm và hạn chế riêng. Phương pháp Cosine Short Segments thì đánh điểm 1 khi nó xuất hiện và 0 khi không xuất hiện chứ không dùng số lần lặp của từ xuất hiện. Để tính độ tương tự cần phải lựa chọn phương pháp thích hợp để đem lại hiệu quả tốt nhất.

3.1. PageRank Xếp Hạng Dựa Trên Cấu Trúc Liên Kết Trang Web

PageRank là thuật toán phân tích các liên kết được dùng trong Google Search để xếp hạng các trang web. Thuật toán này chỉ định giá trị nhất định cho mỗi thành phần của một tập hợp các văn bản liên kết với nhau, ví dụ như World Wide Web. Mục đích “đo” tầm quan trọng tương đối của các liên kết trong tập hợp đó. Áp dụng cho bất kỳ tập hợp văn bản nào có trích dẫn đối ứng và liên kết cụ thể. Giá trị PageRank hình thành từ thuật toán toán học dựa trên webgraph: các trang World Wide Web được coi như các đỉnh và các đường link là các cạnh. Mỗi đường link tới trang web sẽ được tính như 1 sự hỗ trợ làm tăng thêm giá trị Pagerank.

3.2. Xếp Hạng Dựa Trên Nội Dung Cosine Dice Jaccard...

Trong các loại dữ liệu hiện nay thì văn bản là loại phổ biến nhất. Do vậy, các bài toán xử lý văn bản đã được đặt ra từ rất sớm và hiện nay nó vẫn là vấn đề rất được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Một trong những bài toán đó là tìm kiếm, trích xuất văn bản, biểu diễn và phân loại văn bản… Dữ liệu văn bản có thể chia làm hai loại chính: Dạng không có cấu trúc và dạng nửa cấu trúc. Trong các bài toán xử lý văn bản, ta thấy rằng vai trò của biểu diễn văn bản rất lớn, đặc biệt trong các bài toán tìm kiếm, phân cụm... Các cách tiếp cận khác nhau sử dụng mô hình toán học khác nhau để tính toán độ đo tương tự giữa câu truy vấn và tài liệu trong bài toán tìm kiếm.

3.3. Phân Tích Ưu Nhược Điểm Của Các Phương Pháp Xếp Hạng

Mỗi phương pháp xếp hạng đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Cần phân tích kỹ lưỡng để lựa chọn phương pháp phù hợp với đặc thù của dữ liệu bệnh viện. Ví dụ, phương pháp Cosine có thể phù hợp với các tài liệu có độ dài khác nhau, trong khi các phương pháp Dice, Jaccard phù hợp với các tài liệu ngắn. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ giúp nâng cao độ chính xác của kết quả tìm kiếm.

IV. Đề Xuất Cải Tiến Phương Pháp Xếp Hạng Với Mô Hình N gram

Các phương pháp xếp hạng truyền thống thường không xem xét đến quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ, dẫn đến việc bỏ qua các từ đồng nghĩa và các mối liên hệ tiềm ẩn trong văn bản. Để khắc phục nhược điểm này, đề tài đề xuất sử dụng mô hình N-gram. Mô hình N-gram có khả năng nắm bắt ngữ cảnh và quan hệ giữa các từ, giúp cải thiện độ chính xác của việc tính toán độ tương đồng giữa câu truy vấn và tài liệu. Ví dụ, hai câu "bỏ mạng" và "hi sinh" không liên hệ gì với nhau nếu xét về các từ khóa. Nhưng chúng lại đồng nghĩa với nhau về ngữ cảnh. Cải thiện độ chính xác của các từ khóa có thể cải thiện kết quả tìm kiếm.

4.1. Ứng Dụng Xếp Hạng Trong Tìm Kiếm Chẩn Đoán Bệnh Viện

Trong quá trình khám bệnh, bác sĩ sẽ lựa chọn chẩn đoán bệnh cho bệnh nhân. Để lựa chọn chẩn đoán trong danh sách chẩn đoán cơ sở dữ liệu bệnh viện, hệ thống ứng dụng tin học cần phải xây dựng chức năng tìm kiếm. Khi tìm kiếm một chẩn đoán, nếu kết quả trả về nhiều giá trị phù hợp, bác sĩ phải lựa chọn trong danh sách đó để tìm kết quả mình mong muốn. Đề tài nghiên cứu các phương pháp xếp hạng và đánh giá giá trị từng kết quả trong tập dữ liệu trả về, xếp hạng độ quan trọng để giúp bác sĩ dễ dàng nhìn thấy kết quả tìm kiếm phù hợp mong muốn.

4.2. Nhược Điểm Của Phương Pháp Cosine Truyền Thống Giải Pháp N gram

Phương pháp xếp hạng Cosine chưa xét đến các quan hệ ngữ nghĩa các mục từ, do đó các từ đồng nghĩa sẽ không được phát hiện, dẫn đến kết quả xét độ tương tự giữa các câu chưa tốt. Do đó, các từ đồng nghĩa sẽ không được phát hiện, dẫn đến kết quả xét độ tương tự giữa các câu chưa tốt. Ví dụ cho hai câu như sau: Câu 1: Trước sức tấn công như vũ bão và tinh thần chiến đấu dũng cảm tuyệt vời của nghĩa quân Tây Sơn, hàng vạn quân Thanh đã bỏ mạng. Câu 2: Công chúa Ha-ba-na đã hi sinh anh dũng, thanh kiếm vẫn cầm tay. Nếu không xét đến quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ thì hai câu trên không có mối liên hệ gì cả và độ tương đồng bằng 0.

4.3. Chi Tiết Về Mô Hình N gram Ưu Điểm Vượt Trội

N-gram: là một chuỗi gồm n từ đứng kế tiếp nhau trong một câu. Đề tài sử dụng n-gram, với n = 2, vì thực tế với giá trị này cho thấy độ chính xác hơn về ngữ nghĩa. Mô hình n-gram có những đặc trưng sau: Chính xác hơn về ngữ nghĩa; Tăng số lượng đặc trưng; Tăng độ phức tạp tính toán.

V. Thực Nghiệm Đánh Giá So Sánh Các Phương Pháp Xếp Hạng

Để đánh giá hiệu quả của các phương pháp xếp hạng, cần thực hiện các thí nghiệm trên bộ dữ liệu thực tế. Các thí nghiệm này sẽ sử dụng bộ dữ liệu thực tế về danh mục bệnh tật quốc tế để đánh giá khả năng của các phương pháp xếp hạng trong việc trả về kết quả phù hợp. Các kết quả thí nghiệm sẽ được đánh giá bằng các độ đo phù hợp như độ chính xác (Precision), độ đầy đủ (Recall) và độ chính xác trung bình (MAP). So sánh kết quả giữa các phương pháp xếp hạng khác nhau sẽ giúp xác định được phương pháp tốt nhất cho bài toán tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện. Để đánh giá một hệ thống truy tìm thông tin, hai tiêu trí chính được sử dụng là mức độ chính xác của kết quả và thời gian trả kết quả của hệ thống.

5.1. Chuẩn Bị Dữ Liệu Thực Nghiệm Danh Mục Bệnh Tật Quốc Tế ICD

Dữ liệu cần chuẩn bị là dữ liệu danh mục bệnh tật quốc tế với số lượng 34111 bản ghi dữ liệu. Sau khi có dữ liệu về các chẩn đoán, dữ liệu lưu trong bảng danh mục ICD bao gồm các dòng bản ghi tương ứng với mã chẩn đoán và tên chẩn đoán.

5.2. Các Độ Đo Đánh Giá Precision Recall MAP

Mục tiêu của việc đánh giá các phương pháp là để khẳng định được phương pháp này là thực sự tốt hơn phương pháp kia trong việc đạt được kết quả mong muốn. Để đánh giá một hệ thống truy tìm thông tin, hai tiêu trí chính được sử dụng là mức độ chính xác của kết quả và thời gian trả kết quả của hệ thống. Trong phần lớn các nghiên cứu, việc đánh giá và so sánh thực nghiệm giữa các hệ thống chủ yếu tập trung vào tiêu chí về độ chính xác của kết quả. Để đánh giá chất lượng một xếp hạng sử dụng độ đo đánh giá để định lượng độ chính xác tìm kiếm. Độ chính xác và độ đầy đủ

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Cho Nghiên Cứu Xếp Hạng Trong Y Tế

Luận văn đã trình bày một nghiên cứu về các phương pháp xếp hạng kết quả tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện. Nghiên cứu tập trung vào việc tìm hiểu các phương pháp xếp hạng khác nhau. Thí nghiệm trên bộ dữ liệu thực tế và so sánh kết quả giữa các phương pháp. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả tìm kiếm thông tin y tế, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh và hỗ trợ các hoạt động nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực y tế. Phát triển các phương pháp xếp hạng kết hợp cả thông tin cấu trúc và nội dung. Áp dụng các kỹ thuật học máy để tự động tối ưu hóa các tham số của mô hình xếp hạng.

6.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu Đóng Góp Của Luận Văn

Luận văn đã trình bày một nghiên cứu về các phương pháp xếp hạng kết quả tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện. Nghiên cứu tập trung vào việc tìm hiểu các phương pháp xếp hạng khác nhau, thí nghiệm trên bộ dữ liệu thực tế và so sánh kết quả giữa các phương pháp. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả tìm kiếm thông tin y tế.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiềm Năng Trong Tương Lai

Phát triển các phương pháp xếp hạng kết hợp cả thông tin cấu trúc và nội dung. Áp dụng các kỹ thuật học máy để tự động tối ưu hóa các tham số của mô hình xếp hạng. Nghiên cứu các phương pháp xếp hạng phù hợp với các loại dữ liệu y tế khác nhau như hình ảnh, video. Xây dựng các hệ thống tìm kiếm và xếp hạng thông minh, có khả năng hiểu được ý định của người dùng và cung cấp kết quả phù hợp nhất.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN TÌM KIẾM TRÊN CƠ SỞ DỮ LIỆU BỆNH VIỆN 1.1 Giới thiệu Hiện nay, việc tạo ra những sản phẩm Tin Học mang tính đặc thù của Việt Nam là một điều cần phải được quan tâm, đặc biệt là các phần mềm mang lại hiệu quả làm việc trong các hoạt động mang tính hành chính. Việc quản lý số lượng lớn bệnh nhân thông qua hồ sơ bệnh án, theo dõi tiến trình luân chuyển hồ sơ, cũng như việc thống kê y tế là một trong những công việc hành chính sự vụ đó. Một số bệnh viện có khối lượng bệnh nhân lớn là những nơi đang rất cần những công cụ hỗ trợ của Tin học một phần trong những công cụ đó là ứng dụng tìm kiếm dữ liệu. Mỗi khi người dùng tìm kiếm sẽ thu được kết quả phù hợp hoặc không có kết quả, nếu kết quả trả về là một lượng lớn giá trị phù hợp, người dùng khó có thể dò tìm từng kết quả để tìm ra nhanh nhất kết quả mình muốn tìm.

Theo tâm lý thông thường người dùng chỉ xem qua vài chục bản ghi đầu tiên và không đủ thời gian để xem tất cả các kết quả trả về. Do đó xếp hạng là kỹ thuật đánh giá giá trị từng kết quả trong tập dữ liệu trả về, xếp hạng độ quan trọng để người dùng dễ dàng nhìn thấy giá trị phù hợp mong muốn. Vì vậy đề tài nghiên cứu hướng tới các phương pháp xếp hạng, đánh giá chọn ra phương pháp nào thực sự tốt nhất. Trên cơ sở tìm hiểu nắm vững các phương pháp xếp hạng và vận dụng vào việc tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện, điển hình là bài toán xếp hạng chẩn đoán theo danh mục bệnh tật quốc tế.

Thông thường việc ghi chẩn đoán đúng có tầm quan trọng như sau:  Quan trọng cho chính thầy thuốc. Giúp thầy thuốc phát triển tư duy, tích cực suy nghĩ lựa chọn chẩn đoán theo logic (Ví dụ: chẩn đoán tử vong một cách lười biếng “Sốc không hồi phục”. Phải suy nghĩ tìm nguyên nhân). Tăng trình độ biện luận lâm sàng và trình độ chuyên môn.

 Trong tương quan giữa thầy thuốc và người bệnh. Giúp thầy thuốc lưu tâm tìm hiểu người bệnh nhiều hơn và có thêm cơ hội suy nghĩ đến người bệnh, nhất là người bệnh tử vong trong tay mình. Thể hiện y đức vì người bệnh hơn là vì bệnh.  Trong tương quan giữa thầy thuốc và khoa học.

Thầy thuốc ghi chẩn đoán đúng - thống nhất theo danh mục và mã số bệnh tật quốc tế sẽ là đóng góp lớn cho khoa học, vì: ghi chẩn đoán đúng sẽ là những dữ liệu có giá trị trong nghiên cứu khoa học. Rất quan trọng trong thời đại Công Nghệ Thông Tin. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 10  Trong tương quan giữa thầy thuốc và ngành y tế. Đóng góp lớn cho công tác lưu trữ, báo cáo, thống kê một cách chính xác giúp ngành y tế: Nắm đúng mô hình bệnh tật và tử vong của địa phương.

Nắm đúng và kịp thời những vấn đề liên quan đến sức khỏe mà xã hội đang quan tâm. Từ đó xây dựng được tốt hơn những chương trình, dự án phòng bệnh, chống bệnh và chăm sóc sức khỏe. Nhận thấy vấn đề chẩn đoán đúng bệnh và tầm quan trọng trong việc ghi chẩn đoán đúng là rất quan trọng. Đề tài nghiên cứu, cài đặt, đánh giá các phương pháp xếp hạng dựa trên dữ liệu chẩn đoán theo danh mục bệnh tật quốc tế lựa chọn phương pháp xếp hạng tốt nhất vận dụng cho việc tìm kiếm chẩn đoán đúng bệnh.

Xét trên dữ liệu chẩn đoán với dữ liệu là các bản ghi danh mục bệnh tật quốc tế là những câu hay đoạn (ngắn), đề tài lựa chọn phương pháp xếp hạng để xác định độ tương đồng giữa các câu hay đoạn, sau đó chọn ra câu hay đoạn có độ liên quan lớn nhất.2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Ý nghĩa khoa học: Đề tài nghiên cứu các phương pháp xếp hạng, đánh giá kết quả tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện. Ý nghĩa thực tiễn: Ứng dụng nhằm trợ giúp đáp ứng được nhu cầu tìm kiếm cho người sử dụng tìm kiếm thông tin dễ dàng nhìn thấy giá trị phù hợp mong muốn.3 Tầm quan trọng Kết quả xếp hạng giảm dần thứ tự độ quan trọng của chẩn đoán để người dùng dễ dàng nhìn thấy chẩn đoán phù hợp, nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, có thể kết luận được ngay từ thời kì đầu của quá trình bệnh rất có lợi cho điều trị và phòng bệnh. Đưa ra những hướng điều trị, đặt ra những giai đoạn điều trị và có thể đưa ra thêm những thông tin về bệnh.4 Mục đích Mục đích của đề tài là tìm hiểu các phương pháp xếp hạng, cài đặt, đánh giá, thực nghiệm các phương pháp xếp hạng lựa chọn phương pháp xếp hạng phù hợp vận dụng tốt nhất trong bài toán tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu bệnh viện. Để đạt được mục đích đề ra đề tài cần nghiên cứu: TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 11 Về mặt lý thuyết: Tìm hiểu kiến thức về tìm kiếm thông tin, xếp hạng trong hệ thống tìm kiếm thông tin, các phương pháp xếp hạng tài liệu, tiêu chí đánh giá kết quả xếp hạng.

Về mặt thực nghiệm: Cài đặt, đánh giá các phương pháp xếp hạng và chọn lựa thực nghiệm được phương pháp xếp hạng tốt nhất.2 Truy tìm thông tin 1.1 Hệ thống tìm kiếm thông tin Từ những năm 1940, vấn đề lưu trữ và truy tìm thông tin [1] đã thu hút sự chú ý của các nhà nghiên cứu. Hệ thống tìm kiếm đang trở nên cần thiết, vấn đề đó là: chúng ta có một lượng thông tin rất lớn, yêu cầu truy tìm thông tin một cách chính xác và nhanh chóng. “Sự phù hợp”, đó là khái niệm trung tâm của truy tìm thông tin. Mục đích của một chiến lược truy tìm tự động là truy tìm tất cả các tài liệu phù hợp ở cùng thời điểm truy tìm, có thể bao gồm một vài tài liệu không thỏa mãn.

Tìm ra các đặc trưng của tài liệu để khi tài liệu phù hợp với truy vấn, nó cho phép tài liệu được truy tìm để trả lời truy vấn. Mục đích của hệ thống tìm kiếm thông tin là trả về các thông tin liên quan nhất đến nhu cầu thông tin của người dùng. Nhu cầu thông tin của người dùng ở đây có thể xem như một câu truy vấn. Thông tin liên quan ở đây có thể là một câu, một đoạn mà ta gọi chung là tài liệu.

Hệ thống tìm kiếm thông tin thường gặp phải vấn đề sự khác biệt giữa câu truy vấn và tài liệu. Một ví dụ là câu truy vấn thì ngắn (có thể là hai từ và thậm chí các từ này là những từ không thông dụng) trong khi tài liệu thì rất nhiều. Để khắc phục vấn đề này các hệ thống tìm kiếm thông tin thường tạo ra các hàm biểu diễn để xử lý câu truy vấn và dữ liệu khác nhau sau đó áp dụng phương pháp xếp hạng để xếp hạng kết quả trả về. Hệ thống tìm kiếm thông tin gồm có 3 bộ phận chính: bộ phận phân tích văn bản, bộ phận lập chỉ mục, bộ phận so khớp và sắp xếp các tài liệu trả về.

 Bộ phận phân tích văn bản. bộ phận này có nhiệm vụ phân tích các văn bản thu thập được thành các từ riêng biệt. Tương tự, khi người dùng nhập câu truy vấn thì câu truy vấn cũng được phân tích thành các từ riêng biệt.  Bộ phận lập chỉ mục: các từ trích được từ các văn bản thu thập được sẽ được bộ phận này lựa chọn để làm các từ chỉ mục.

Các từ chỉ mục phải là các từ TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 12 thể hiện được nội dung của văn bản. Hai bộ phận phân tích văn bản và lập chỉ mục thường đi liền với nhau và thường chỉ gọi là bộ phận lập chỉ mục.  Bộ phận so khớp và sắp xếp các tài liệu trả về: Các từ trích được từ câu truy vấn và các từ chỉ mục của văn bản sẽ được so khớp với nhau để tìm ra các tài liệu liên quan đến câu truy vấn. Mỗi tài liệu có một độ tương quan với câu truy vấn.

Các tài liệu này sẽ được sắp xếp theo độ tương quan giảm dần và trả về cho người sử dụng.2 Các hệ thống thông tin khác Hiện nay các hệ thống thông tin quan trọng nhất là: hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS), hệ quản lý thông tin (MIS), hệ hỗ trợ ra quyết định (DSS), hệ trả lời câu hỏi (QAS) và hệ tìm kiếm thông tin (IR). Việc hiểu biết sự khác nhau giữa hệ thống tìm kiếm thông tin và các hệ thống thông tin khác giúp ta hiểu rõ các kỹ thuật tìm kiếm văn bản.  Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS). DBMS đơn giản là một hệ thống được thiết kế nhằm thao tác và duy trì điều khiển cơ sở dữ liệu.

DBMS tổ chức các dữ liệu của mình dưới dạng các bảng. Mỗi một cơ sở dữ liệu được lưu trữ thành nhiều bảng khác nhau. Mỗi một cột trong bảng là một thuộc tính, mỗi một dòng là một bộ dữ liệu cụ thể. Trong mỗi một bảng có một thuộc tính duy nhất đại diện cho bảng, nó không được trùng lặp và ta gọi đó là khóa chính.

Các bảng có mối liên hệ với nhau thông qua các khóa ngoại. DBMS có một tập các lệnh để hỗ trợ cho người sử dụng truy vấn đến dữ liệu của mình. Vì vậy muốn truy vấn đến cơ sở dữ liệu trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu ta phải học hết các tập lệnh này. Nhưng ngược lại nó sẽ cung cấp cho ta các dữ liệu đầy đủ và hoàn toàn chính xác.

Hiện nay DBMS được sử dụng rộng rãi trên thế giới. Một số DBMS thông dụng như: Access, SQL Server, Oracle.  Hệ quản lý thông tin (IMS): IMS là DBMS nhưng có thêm nhiều chức năng về việc quản lý. Những chức năng này phụ thuộc vào giá trị của nhiều kiểu dữ liệu khác nhau.

Nói chung bất kỳ hệ thống nào có mục đích đặc biệt phục vụ cho việc quản lý thì ta gọi là IMS.  Hệ hỗ trợ ra quyết định (DSS): DSS sẽ dựa vào các tập luật được học, từ những luật đã học rút ra những luật mới, sau khi gặp một vấn đề nó sẽ căn cứ vào tập các luật để đưa ra những quyết định thay cho con người. Hệ thống này đang được áp dụng nhiều cho công việc nhận dạng và chẩn đoán bệnh. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.