Real-Time models to predict the use of vasopressors in monitored patients

The needs of reducing human error has been growing in every field of study, and medicine is one of those. Through the implementation of technologies is possible to help in the decision making process of clinics, therefore to reduce the difficulties that are typically faced. This study focuses on easing some of those difficulties by presenting real-time data mining models capable of predicting if a monitored patient, typically admitted in intensive care, will need to take vasopressors. Data Mining models were induced using clinical variables such as vital signs, laboratory analysis, among others. The best model presented a sensitivity of 94.94%. With this model it is possible reducing the misuse of vasopressors acting as prevention. At same time it is offered a better care to patients by anticipating their treatment with vasopressors.

Anfragetechniken für heterogene Datenbanksysteme

Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Habil.-Schr., 2003

Partially supervised learning of fuzzy classification rules

Fuzzy classification, semi-supervised learning, data mining

On propositionalization for knowledge discovery in relational databases

Propositionalization, Inductive Logic Programming, Multi-Relational Data Mining

Häufige Muster in zeitbezogenen Daten

Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2008

Label monitoring on document streams

Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2012

Discovery and visualization of interesting patterns

Die Preise für Speicherplatz fallen stetig, da verwundert es nicht, dass Unternehmen riesige Datenmengen anhäufen und sammeln. Diese immensen Datenmengen müssen jedoch mit geeigneten Methoden analysiert werden, um für das Unternehmen überlebensnotwendige Muster zu identifizieren. Solche Muster können Probleme aber auch Chancen darstellen. In jedem Fall ist es von größter Bedeutung, rechtzeitig diese Muster zu entdecken, um zeitnah reagieren zu können. Um breite Nutzerschichten anzusprechen, müssen Analysemethoden ferner einfach zu bedienen sein, sofort Rückmeldungen liefern und intuitive Visualisierungen anbieten. Ich schlage in der vorliegenden Arbeit Methoden zur Visualisierung und Filterung von Assoziationsregeln basierend auf ihren zeitlichen Änderungen vor. Ich werde lingustische Terme (die durch Fuzzymengen modelliert werden) verwenden, um die Historien von Regelbewertungsmaßen zu charakterisieren und so eine Ordnung von relevanten Regeln zu generieren. Weiterhin werde ich die vorgeschlagenen Methoden auf weitereModellarten übertragen, die Software-Plattformvorstellen, die die Analysemethoden dem Nutzer zugänglich macht und schließlich empirische Auswertungen auf Echtdaten aus Unternehmenskooperationen vorstellen, die die Wirksamkeit meiner Vorschläge belegen.

Proceedings of the 1st International Conference on Applied Innovations in IT

This volume contains publications of the 1st International Conference on Applied Innovations in IT (ICAIIT), which took place in Koethen March 25th 2013. The conference is devoted to problems of applied research in the fields of mechanical and economical engineering, auotmation and communications as well as of data mining. The research results can be of interest for researchers and development engineers, who deal with theoretical base and the application of the knowledge in the respective areas.

Bioinformática: consultas cruzadas a bases de datos biomédicas remotas

En la presente memoria se detallan con exactitud los pasos y procesos realizados para construir una aplicación que posibilite el cruce de datos genéticos a partir de información contenida en bases de datos remotas. Desarrolla un estudio en profundidad del contenido y estructura de las bases de datos remotas del NCBI y del KEGG, documentando una minería de datos con el objetivo de extraer de ellas la información necesaria para desarrollar la aplicación de cruce de datos genéticos. Finalmente se establecen los programas, scripts y entornos gráficos que han sido implementados para la construcción y posterior puesta en marcha de la aplicación que proporciona la funcionalidad de cruce de la que es objeto este proyecto fin de carrera.

EuroDia: a beta-cell gene expression resource.

Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a major disease affecting nearly 280 million people worldwide. Whilst the pathophysiological mechanisms leading to disease are poorly understood, dysfunction of the insulin-producing pancreatic beta-cells is key event for disease development. Monitoring the gene expression profiles of pancreatic beta-cells under several genetic or chemical perturbations has shed light on genes and pathways involved in T2DM. The EuroDia database has been established to build a unique collection of gene expression measurements performed on beta-cells of three organisms, namely human, mouse and rat. The Gene Expression Data Analysis Interface (GEDAI) has been developed to support this database. The quality of each dataset is assessed by a series of quality control procedures to detect putative hybridization outliers. The system integrates a web interface to several standard analysis functions from R/Bioconductor to identify differentially expressed genes and pathways. It also allows the combination of multiple experiments performed on different array platforms of the same technology. The design of this system enables each user to rapidly design a custom analysis pipeline and thus produce their own list of genes and pathways. Raw and normalized data can be downloaded for each experiment. The flexible engine of this database (GEDAI) is currently used to handle gene expression data from several laboratory-run projects dealing with different organisms and platforms. Database URL: http://eurodia.vital-it.ch.

Analyse systématique et permanente de la délinquance sérielle : place des statistiques criminelles ; apport des approches situationnelles pour un système de classification ; perspectives en matière de coopération

Résumé de la thèse L'évolution des systèmes policiers donne une place prépondérante à l'information et au renseignement. Cette transformation implique de développer et de maintenir un ensemble de processus permanent d'analyse de la criminalité, en particulier pour traiter des événements répétitifs ou graves. Dans une organisation aux ressources limitées, le temps consacré au recueil des données, à leur codification et intégration, diminue le temps disponible pour l'analyse et la diffusion de renseignements. Les phases de collecte et d'intégration restent néanmoins indispensables, l'analyse n'étant pas possible sur des données volumineuses n'ayant aucune structure. Jusqu'à présent, ces problématiques d'analyse ont été abordées par des approches essentiellement spécialisées (calculs de hot-sports, data mining, ...) ou dirigées par un seul axe (par exemple, les sciences comportementales). Cette recherche s'inscrit sous un angle différent, une démarche interdisciplinaire a été adoptée. L'augmentation continuelle de la quantité de données à analyser tend à diminuer la capacité d'analyse des informations à disposition. Un bon découpage (classification) des problèmes rencontrés permet de délimiter les analyses sur des données pertinentes. Ces classes sont essentielles pour structurer la mémoire du système d'analyse. Les statistiques policières de la criminalité devraient déjà avoir répondu à ces questions de découpage de la délinquance (classification juridique). Cette décomposition a été comparée aux besoins d'un système de suivi permanent dans la criminalité. La recherche confirme que nos efforts pour comprendre la nature et la répartition du crime se butent à un obstacle, à savoir que la définition juridique des formes de criminalité n'est pas adaptée à son analyse, à son étude. Depuis près de vingt ans, les corps de police de Suisse romande utilisent et développent un système de classification basé sur l'expérience policière (découpage par phénomène). Cette recherche propose d'interpréter ce système dans le cadre des approches situationnelles (approche théorique) et de le confronter aux données « statistiques » disponibles pour vérifier sa capacité à distinguer les formes de criminalité. La recherche se limite aux cambriolages d'habitations, un délit répétitif fréquent. La théorie des opportunités soutien qu'il faut réunir dans le temps et dans l'espace au minimum les trois facteurs suivants : un délinquant potentiel, une cible intéressante et l'absence de gardien capable de prévenir ou d'empêcher le passage à l'acte. Ainsi, le délit n'est possible que dans certaines circonstances, c'est-à-dire dans un contexte bien précis. Identifier ces contextes permet catégoriser la criminalité. Chaque cas est unique, mais un groupe de cas montre des similitudes. Par exemple, certaines conditions avec certains environnements attirent certains types de cambrioleurs. Deux hypothèses ont été testées. La première est que les cambriolages d'habitations ne se répartissent pas uniformément dans les classes formées par des « paramètres situationnels » ; la deuxième que des niches apparaissent en recoupant les différents paramètres et qu'elles correspondent à la classification mise en place par la coordination judiciaire vaudoise et le CICOP. La base de données vaudoise des cambriolages enregistrés entre 1997 et 2006 par la police a été utilisée (25'369 cas). Des situations spécifiques ont été mises en évidence, elles correspondent aux classes définies empiriquement. Dans une deuxième phase, le lien entre une situation spécifique et d'activité d'un auteur au sein d'une même situation a été vérifié. Les observations réalisées dans cette recherche indiquent que les auteurs de cambriolages sont actifs dans des niches. Plusieurs auteurs sériels ont commis des délits qui ne sont pas dans leur niche, mais le nombre de ces infractions est faible par rapport au nombre de cas commis dans la niche. Un système de classification qui correspond à des réalités criminelles permet de décomposer les événements et de mettre en place un système d'alerte et de suivi « intelligent ». Une nouvelle série dans un phénomène sera détectée par une augmentation du nombre de cas de ce phénomène, en particulier dans une région et à une période donnée. Cette nouvelle série, mélangée parmi l'ensemble des délits, ne serait pas forcément détectable, en particulier si elle se déplace. Finalement, la coopération entre les structures de renseignement criminel opérationnel en Suisse romande a été améliorée par le développement d'une plateforme d'information commune et le système de classification y a été entièrement intégré.

arrayMap 2014: an updated cancer genome resource.

Somatic copy number aberrations (CNA) represent a mutation type encountered in the majority of cancer genomes. Here, we present the 2014 edition of arrayMap (http://www.arraymap.org), a publicly accessible collection of pre-processed oncogenomic array data sets and CNA profiles, representing a vast range of human malignancies. Since the initial release, we have enhanced this resource both in content and especially with regard to data mining support. The 2014 release of arrayMap contains more than 64,000 genomic array data sets, representing about 250 tumor diagnoses. Data sets included in arrayMap have been assembled from public repositories as well as additional resources, and integrated by applying custom processing pipelines. Online tools have been upgraded for a more flexible array data visualization, including options for processing user provided, non-public data sets. Data integration has been improved by mapping to multiple editions of the human reference genome, with the majority of the data now being available for the UCSC hg18 as well as GRCh37 versions. The large amount of tumor CNA data in arrayMap can be freely downloaded by users to promote data mining projects, and to explore special events such as chromothripsis-like genome patterns.

Orthogonal organic and aqueous-based washes of tissue sections to enhance protein sensitivity by MALDI imaging mass spectrometry.

Imaging mass spectrometry (IMS) is an emergent and innovative approach for measuring the composition, abundance and regioselectivity of molecules within an investigated area of fixed dimension. Although providing unprecedented molecular information compared with conventional MS techniques, enhancement of protein signature by IMS is still necessary and challenging. This paper demonstrates the combination of conventional organic washes with an optimized aqueous-based buffer for tissue section preparation before matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) IMS of proteins. Based on a 500 mM ammonium formate in water-acetonitrile (9:1; v/v, 0.1% trifluororacetic acid, 0.1% Triton) solution, this buffer wash has shown to significantly enhance protein signature by profiling and IMS (~fourfold) when used after organic washes (70% EtOH followed by 90% EtOH), improving the quality and number of ion images obtained from mouse kidney and a 14-day mouse fetus whole-body tissue sections, while maintaining a similar reproducibility with conventional tissue rinsing. Even if some protein losses were observed, the data mining has demonstrated that it was primarily low abundant signals and that the number of new peaks found is greater with the described procedure. The proposed buffer has thus demonstrated to be of high efficiency for tissue section preparation providing novel and complementary information for direct on-tissue MALDI analysis compared with solely conventional organic rinsing.

Introducció d'una empresa a l'extracció del coneixement a partir d'unes dades

Treball de final de carrera de l'àrea de mineria de dades que té com a objectiu la implantació d'un projecte de

Extracció de coneixement d'una base de dades d'explotació de màquines recreatives i d'atzar.

L'objectiu de treball ha estat mostrar les possibilitats de les aplicacions informàtiques de gestió sobre les dades amb les que treballen. Simplement mostren les dades guardades a les bases de dades d'explotació, de forma detallada o bé resumida i amb sumatoris. Sobre aquestes dades també es pot extreure coneixement.