Adrian Olszewski

Od 2005 roku związany jestem zawodowo z sektorem usług informatycznych dla medycyny w zakresie:

1. Projektowania, produkcji, wdrażania i integracji rozwiązań informatycznych

W rezultacie pracy na stanowiskach analityczno-projektowych, produkcyjnych i doradczych przy projektach związanych z informatyką w medycynie uzyskałem w tym zakresie doświadczenie inżynierskie oraz przydatną wiedzę branżową.

2. Analiz statystycznych w obrębie medycznych programów naukowych

Posiadam umiejętność przeprowadzenia analizy statystycznej w szerokim zakresie (poza modelami ekonometrycznymi) oraz analizy ukierunkowanej na pozyskiwanie wiedzy z danych (data mining). Nieustannie, we własnym zakresie dokształcam się w tym kierunku ze szczególnym uwzględnieniem metod przydatnych w medycynie. Legitymuję się przydatną wiedzą w zakresie statystyki matematycznej, algebry liniowej oraz analizy matematycznej. Po szczegóły związane z algorytmami i kryteriami ich stosowalności sięgam w razie potrzeby do posiadanej bogatej literatury przedmiotu.

Ukierunkowanie na medycynę wynika z moich predyspozycji do łatwego przyswajania sobie terminologii i zagadnień medycznych. Pozwala mi to dokonywać dokładniejszej walidacji otrzymanych danych i wychwytywać potencjalnie ciekawe dla lekarzy wzorce. Fakt ten potwierdziła wielokrotnie moja praktyka zawodowa. W jej trakcie współpracowałem z lekarzami przy okazji zagadnień zaburzeń automatyzmu pracy serca, niedokrwistości u pacjentów onkologicznych oraz diagnostyki laboratoryjnej.

3. Projektowania i produkcji systemów analitycznych w oparciu o GNU R

Posiadam wiedzę oraz zbiór narzędzi potrzebnych do implementacji systemów gromadzenia i analizy danych dla potrzeb m.in. medycznych programów badawczych (eCRF).

Swoje rozwiązania opieram o środowisko obliczeniowe GNU R (StatConnector | R.NET), .NET C#, MS SQL Server/Oracle, HL7, Reporting Services.

Orientuję się w kwestiach prawnych dotyczących wykorzystania komponentów na licencji (L)GPL w rozwiązaniach komercyjnych.

4. Informatyzacji laboratoriów analitycznych i doradztwa w tym zakresie

Posiadam dobrą, praktyczną znajomość zagadnień związanych z pracą laboratoriów analitycznych, jej organizacją oraz informatyzacją. Orientuję się w zakresie fachowej terminologii oraz znaczenia diagnostycznego wielu badań (poza mikrobiologią). Potrafię obchodzić się w bezpieczny sposób z materiałem skażonym oraz precyzyjną aparaturą laboratoryjną.

Doświadczenie zdobywałem podczas kompleksowych wdrożeń oprogramowania InfoMedica firmy ComputerLand (do wersji 4.6.0), projektowania systemów do obsługi laboratorium oraz prac z zakresu statystycznej analizy danych. Obecnie odpowiedzialny jestem za integrację iMed24 z systemami IT wiodących dostawców usług diagnostyki laboratoryjnej w Polsce.

5. Przeprowadzania szkoleń z zakresu statystycznej analizy danych, środowiska obliczeniowego R, a także wykorzystania T/PL SQL w codziennej praktyce analityka danych.

-------------------------------------------------------------------------------------------
Projektowanie i produkcja oprogramowania

o Narzędzia programistyczne
· .NET 3.5: C#, WinForms + MVC# + Krypton Toolkit
· ASP.NET MVC 3,
· Reporting Services (client)
· HL7 dla .NET (NHapi),
· XML + XSD,
· XHTML + CSS
o RDBMS, ORM:
· MS SQL Server 2008 (T-SQL),
· Oracle (PL/SQL),
· NHibernate, LINQ
o Projektowanie:
· wzorce projektowe i architektoniczne (GoF, MVP),
· architektura rozproszona,
· UML, SSADM.
o Inne:
· SVN, Jira,
· Linux (swobodna codzienna praca).

Statystyczna analiza danych

o Statystyka
· Walidacja, oczyszczanie danych,
· Statystyka opisowa,
· Testowanie klasycznych hipotez statystycznych | Szczegółowy wykaz,
· Modelowanie: wielowymiarowa, liniowa i nieliniowa, parametryczna i nieparametryczna analiza danych ilościowych i jakościowych, redukcja wymiaru. Szeroki zakres metod nieparametrycznych: odporne, resamplingowe, GAM | Szczegółowy wykaz + metaanaliza,
· Analiza przeżycia,
· Dobór próby w oparciu o metodę reprezentacyjną
· Planowanie eksperymentów - w trakcie nauki
· Raportowanie wyników analiz klinicznych wg CONSORT

o Data mining i uczenie maszyn
· Metody nadzorowane i nienadzorowane: klasyfikacja, segmentacja, regresja; podejście wielomodelowe
· Odkrywanie reguł asocjacyjnych, analiza koszykowa
· Analizy wykonuję wg metodyki CRISP

o Narzędzia
· GNU R + RExcel + R Data Miner (Rattle)
· Statistica 9 (u klienta),
· Weka, Orange, RapidMiner
· Transact-SQL: TSQL-dla-statystykow | UDF UDP Tablice | Przykłady: 1 2 3 4 5 | Macierze: 1 2 3 4 5 6

-------------------------------------------------------------------------------------------

Zaindeksowane wypowiedzi w wybranych grupach:
Informatyka: Programiści .NET | Projektowanie i programowanie obiektowe | Analityk biznesowy | Wzorce projektowe | SQL Server

Analiza danych: R | Statystyka | Statystyka i okolice | Data mining w biznesie | Reporting Services

-------------------------------------------------------------------------------------------
kw:biostatystyk, biostatystyka, statystyk, telemedycyna, eZdrowie, eHealth, EHR, PHR, ITMedica, ICD, SCD, SCA, sudden cardiac, kardiowerter, laboratorium