Databáze klinických dat obsahují rozsáhlé množství záznamů zachycující zdravotní stav léčených pacientů. Určení podobnosti záznamů v široké vícerozměrné datové matici není triviální úkol. Součástí práce musí být zmapování používaných matematických a statistických metod/technik (matice vzdáleností, korelační analýza, Kohonenovy mapy) pro nalezení podobných subjektů v datové matici s ohledem na charakter a specifické vlastnosti klinických dat. V praktické části práce se očekává algoritmizace vybrané metody a otestování na reálných datech klinického registru dětských onkologických pacientů. Tento datový zdroj obsahuje velmi heterogenní soubor více než 7 tisíc pacientů, neboť obsahuje veškeré onkologické diagnózy dětského věku. Nalezení podobného záznamu v této databázi může být velmi ceněno v klinické praxi v momentě, kdy se lékař setkává se vzácným případem onemocnění. Výsledkem práce bude funkční skript či funkce, která bude schopná vyhodnotit podobnost klinických záznamů, a to i v rozsáhlém souboru několika tisíc srovnávaných subjektů. Práce předpokládá zvládnutí problematiky algoritmizace, skriptovacích statistických jazyků, znalost práce s databází, SQL a orientaci v problematice klinických dat.

Cílem diplomové práce je:

• Zmapovat používané metody/techniky pro nalezení podobných subjektů v klinických datech
• Připravit aplikaci (funkci/skript), která umožní vyhledávání podobných objektů v datové matici
• Demonstrovat užití aplikace nad daty registru dětských onkologických pacientů

Doporučená literatura

• PANDIT, S., GUPTA, S., 2011: A comparative study on distance measuring approaches for clustering, International Journal of Research in Computer Science, vol. 2, issue 1, p. 29-31.
• PARTHASARATHY S., OGIHARA M., 2000: Exploiting Dataset Similarity for Distributed Mining, Parallel and Distributed Processing Lecture Notes in Computer Science, vol. 1800, p. 399-406.
• WITHERSPOON DJ., WOODING S., ROGERS AR., MARCHANI EE., WATKINS WS., 2007: Genetic similarities within and between human populations. Genetics, vol. 176, p. 351–359.