| 講演名 | 2004/11/29 QC Chart Mining(Scientific Data Mining)(Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining) , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | This paper presents a novel method: "QC Chart Mining" which aims at extracting systematic error patterns from quality control charts at a medical laboratory. In this paper we describe the basic principle of a time decomposition mechanism for QC Chart Mining in order to detect substantial systematic errors, which might deteriorate clinical test data in their analytical processes. QC Chart Mining is used to recognize quality problems such as long-term trends and/or daily cyclic variations in analytical processes of clinical tests, then to improve the quality level over clinical laboratory medicine. Intensive experiments from both actual quality-control data and artificial data have revealed the validity of the proposed method. Our results have shown that the proposed method is useful and effective for quality managements in a medical laboratory. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | AI2004-45 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2004/11/29(から1日開催) |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | QC Chart Mining(Scientific Data Mining)(Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining) |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / MASANORI INADA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Department of Clinical Laboratory, Toranomon Hospital:Graduate School of Systems Management, Tsukuba University |
| 発表年月日 | 2004/11/29 |
| 資料番号 | AI2004-45 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 487 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |