การสังเคราะห์แบบรูปความสัมพันธ์ครอบคลุมจากข้อมูลหลายแหล่งเพื่อสนับสนุนสนเทศศาสตร์สุขภาพแบบกระจาย
ชื่อผู้แต่งข้างต้นเป็นข้อความจากระเบียนผลงาน ไม่ได้ผูกกับรหัสนักวิจัย จึงกดดูผลงานอื่นของบุคคลนี้ไม่ได้ — ในคลังนี้ 142,080 ผลงาน (63.6% ของทั้งหมด) มีชื่อผู้แต่งที่เชื่อมกับหน้าผู้แต่งได้ และ 60,298 ผลงาน (27.0%) มีผู้แต่งที่ผูกกับรหัสนักวิจัยจริง ส่วนอีก 81,382 ผลงานไม่มีข้อมูลผู้แต่งเลย (มีชื่อผู้แต่งเป็นข้อความอยู่ 142,009 ผลงาน = 63.5%)
บทคัดย่อ
ในระบบสนเทศศาสตร์สุขภาพ ข้อมูลทุกด้านที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพของประชาชนจะถูกบันทึกลงฐานข้อมูลเฉพาะท้องถิ่นและเก็บรักษาไว้ที่หน่วยงานสาธารณสุขแต่ละแห่ง ฐานข้อมูลแบบกระจายเหล่านี้มีความรู้ที่เป็นประโยชน์ซ่อนอยู่ ความรู้ในลักษณะของการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างแอททริบิวต์หรือลักษณะประจำภายในฐานข้อมูล สามารถเรียนรู้ได้ด้วยการทำเหมืองความสัมพันธ์ แต่การเรียนรู้แบบนี้มักจะมีข้อกำหนดเบื้องต้นว่าข้อมูลจะต้องถูกรวบรวมไว้เป็นไฟล์เดียว ซึ่งในระบบสนเทศศาสตร์สุขภาพที่ใช้งานอยู่จริง ฐานข้อมูลแต่ละแห่งจะมีข้อมูลในปริมาณมาก เมื่อรวมข้อมูลในทุกฐานข้อมูลเป็นไฟล์ขนาดใหญ่ไฟล์เดียวจะไม่สามารถประมวลผลได้เนื่องจากไฟล์จะมีขนาดใหญ่เกินกว่าความสามารถของหน่วยประมวลผลโดยทั่วไปจะทำงานได้ งานวิจัยนี้ได้เสนอวิธีแก้ปัญหาด้วยการหากฎความสัมพันธ์แบบกระจาย แต่การหากฎความสัมพันธ์เพื่อให้ได้แหล่งความรู้เพียงแหล่งเดียวในลักษณะนี้ทำได้ยาก เนื่องจากขั้นตอนการรวมกฎความสัมพันธ์นั้นอาจทำให้ได้กฎความสัมพันธ์ที่ขัดแย้งกันเอง หรือได้จำนวนกฎความสัมพันธ์ที่มากจนเกินไป หรือเกิดการขาดไปของกฎความสัมพันธ์ที่สำคัญ ดังนั้น งานวิจัยนี้ได้เสนอแนวทางแก้ไขปัญหาการหากฎความสัมพันธ์แบบกระจาย โดยในขั้นตอนการรวมกฎความสัมพันธ์จะนำมาเฉพาะกฎความสัมพันธ์ที่ปรากฏขึ้นบ่อยในทุก ๆ แหล่งความรู้ที่เรียนรู้ได้จากฐานข้อมูลย่อย จากนั้นนำกฎความสัมพันธ์ที่เรียนรู้ได้จากแต่ละฐานข้อมูลไปตรวจสอบความขัดแย้งและในขั้นตอนนี้สามารถสร้างกฎความสัมพันธ์ใหม่จากกฎความสัมพันธ์เดิมที่มีอยู่ด้วยวิธีการอนุมานเชิงตรรกศาสตร์ ซึ่งสามารถเติมเต็มในส่วนของกฎความสัมพันธ์ที่ขาดหายไปได้ สุดท้ายจะได้กฎความสัมพันธ์ที่มีประสิทธิภาพเพียงพอสำหรับการนำไปทำนายผลข้อมูลในอนาคตและไม่เกิดความขัดแย้งกันเอง