education

Education


Round Corner
Department of Computer and Information Science

Oppgaveforslag

Data miningsmetode for monitorere kvalitet og sikkerhet ved utredning av sykdom

Målsetting: Utvikle og validere metoder for bruk av data mining/maskinlæring til å monitorere kvalitet og sikkerhet ved utredning av sykdommen Polymyalgia revmatika (PMR). PMR er en betennelsestilstand i sene- og muskelfester som arter seg som generelle smerter og stivhet i kroppen og som behandles med kortison.

Potensiale for effekt: Behandling som gir resultater av verdi for pasienter forutsetter korrekt diagnose. Prosjektet skal utvikle og validere metoder for monitorering av diagnostiske feil som gir verdifull tilbakemelding til behandlende helsepersonell og kan benyttes som et grunnlag for lærende prosessforbedringer.

Kunnskapsstatus: Omlag 1 av 20 pasienter som utredes ender opp med forsinket eller feil diagnose. Feil diagnose kan føre til at pasienter utsettes for behandling på feil indikasjon. Konsekvensene er betydelig helsetap, tap av tillit og store erstatningssaker. Kvalitet og sikkerhet i diagnostiske prosesser er et lite utforsket område: Det er ingen automatikk i at kliniske avdelinger får tilbakemeldinger på eget diagnostisk arbeid. Det er derfor et behov for å utvikle egnede metoder for å overvåke forekomsten av diagnostiske feil samt kartlegge hvilke faktorer som påvirker forekomsten, herunder det å innhente pasienterfaringer. Det vil bli brukt kvantitative data (registerdata for sammenstilling av data på tvers av avdelings- og institusjons-grenser).

Oppgaven vil bli utført i samarbeid med Arild Faxvog (lege) og Pieter Toussaint.

 

Faglærer

Heri Ramampiaro Heri Ramampiaro
Associate Professor
205 IT-bygget
735 91459 
 
NTNU logo