search query: @keyword expert systems / total: 15
reference: 2 / 15
« previous | next »
Author:Jokiniemi, Joonas
Title:Ontologies and Computational Methods for Traditional Chinese Medicine
Ontologiat ja laskennalliset menetelmät perinteisessä kiinalaisessa lääketieteessä
Publication type:Master's thesis
Publication year:2010
Pages:vi + 61      Language:   eng
Department/School:Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta
Main subject:Tietoliikennetekniikka   (S-72)
Supervisor:Hämäläinen, Jyri
Instructor:Korhonen, Timo
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203131556
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  806   | Archive
Keywords:Traditional Chinese Medicine
ontology
semantic tools
computational methods
data mining
expert systems
knowledge discovery
perinteinen kiinalainen lääketiede
ontologia
semanttiset työkalut
laskennalliset menetelmät
datan louhinta
asiantuntijajärjestelmät
tiedon löytäminen
Abstract (eng): Traditional Chinese Medicine (TCM) has been used for thousands of years in China for the purposes of health maintenance, disease prevention and treatment of health problems.
Several published studies support the effectiveness of TCM treatments and the global use of TCM is constantly increasing.
In China, Western and Chinese medicine are practiced in parallel.

During the past few decades, the use of information technology in medicine has increased rapidly.
The development of information technology has opened up new possibilities for information storage and sharing, as well as communication and interaction between people.
Along with the growing use of information technology, a wide variety of patient databases and other electronic sources of information have emerged.
However, the information is fragmented and dispersed, and the terminology is ambiguous.

The objective of the thesis is to examine the position of TCM today, and to find out what changes and new opportunities the modern information technology brings for different aspects of TCM.
This study describes how ontologies and semantic tools can be utilized when collecting existing knowledge and combining different databases.
Also different computational methods and TCM expert systems are introduced.
Finally, the most recent projects in the field of TCM are discussed and the future challenges are reflected.

The computational methods for TCM, such as diagnostic tools and expert systems, could be very useful in anticipating and preventing health problems.
E-science and knowledge discovery offer new ways for knowledge sharing and cooperation.
TCM expert systems can be used to generate diagnosis or automatic clinical alerts.
In the future, a comprehensive and easily accessible online health service system could be developed and used to improve the health and well-being of people.
Abstract (fin): Perinteinen kiinalainen lääketiede (PKL) on tuhansia vuosia vanha hoitomuoto, jonka tarkoituksena on terveyden ylläpito, tautien ennaltaehkäisemisen ja terveydellisten ongelmien hoito.
Useat vuosittain julkaistavat tutkimukset tukevat hoitojen tehokkuutta ja PKL onkin jatkuvasti kasvattamassa suosiotaan maailmanlaajuisesti.
Kiinassa PKL ollut suosittu hoitomuoto jo pitkään ja nykyään sitä harjoitetaan rinnakkain länsimaisen lääketieteen kanssa.

Viime vuosikymmeninä tapahtuneen tietotekniikan kehityksen ja yleistymisen myötä myös PKL:n menetelmät ovat muuttuneet ja tietotekniikkaa on alettu hyödyntämään PKL:n tutkimuksessa.
PKL:n tietoa on tallennettu digitaaliseen muotoon, minkä seurauksena on syntynyt suuri määrä erilaisia tietokantoja.
Tieto on jakautunut eri tietokantoihin, joiden terminologia ei ole yhtenevää.
Tämä aiheuttaa ongelmia tiedon löytämisessä ja tietoa hyödyntävien sovellusten kehittämisessä.

Tässä työssä selvitetään, mitä PKL on, ja mikä sen asema on nykyään Kiinassa ja muualla maailmalla.
Työn tarkoituksena on tutkia PKL:n tietoteknisten sovelluksen kehittämistä ja siihen liittyviä haasteita.
Työssä perehdytään PKL:n ontologioiden ja semanttisten työkalujen toimintaan, sekä PKL:n laskennallisiin menetelmiin ja niiden tarjoamiin mahdollisuuksiin.
Lisäksi kerrotaan uusimmista kansainvälisesti merkittävistä projekteista ja pohditaan tulevaisuuden näkymiä.

Jo kehitetyt PKL:n tietotekniset sovellukset tarjoavat uusia mahdollisuuksia tiedon etsimiseen ja parantavat tutkijoiden mahdollisuutta jakaa tietoa ja tehdä yhteistyötä.
Tietokoneavusteiset diagnoosityökalut ja asiantuntijajärjestelmät tarjoavat mahdollisuuksia lääkärin tekemän diagnoosin varmistamiseen.
Tulevaisuudessa laskennallisia menetelmiä hyödyntäen voitaisiin tarjota terveyttä ja hyvinvointia edistäviä palveluja verkossa.
ED:2010-12-10
INSSI record number: 41406
+ add basket
« previous | next »
INSSI