Математичне та програмне забезпечення системи прогнозування захворювання людини на діабет II типу
Вантажиться...
Дата
2023
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дисертацію виконано на 110 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 27 найменувань. У роботі наведено 36 рисунків та 11 таблиць.
Актуальність теми. Сьогодні діабет є однією з найбільш поширених хвороб у світі та в Україні. Кількість хворих на діабет швидко зростає з кожним роком. Ця хвороба має багато важких ускладнень, які можуть загрожувати життю людини, зокрема інсульт, інфаркт, ретинопатія, навіть ампутації кінцівок. Лікування хворих на діабет, втрата працездатних людей, утримання інвалідів завдають також значної шкоди економіці країни. Загальні втрати економіки можуть сягати десятків мільярдів гривень або приблизно 1-2.5% ВВП. Окрім того, значна кількість хворих на діабет є не діагностованими, що збільшує ймовірність виникнення ускладнень. Саме тому дуже актуальним є розроблення та використання оптимальних методів прогнозування захворювання на діабет.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри прикладної математики Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського».
Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка математичного та програмного забезпечення системи прогнозування ризику захворювання на діабет, що допоможе виявити групи людей з ризиком виникнення діабету, а також оптимізація та підвищення точності класифікації вже існуючих методів.
Для досягнення вказаної мети було розв’язано такі задачі:
− проаналізувати існуючі методи прогнозування захворювання на діабет;
− розробити одиночні моделі машинного навчання для прогнозування захворювання на діабет;
− проаналізувати та застосувати до розроблених моделей існуючі оптимізаційні методи;
− розробити ансамблеву модель з використанням оптимізованих одиночних моделей;
− провести експериментальні дослідження з використанням клінічних даних.
Об’єктом дослідження є методи прогнозування захворювання на діабет.
Предметом дослідження є застосування оптимізаційних методів до розроблених моделей, застосування ансамблів моделей.
Методи дослідження. Для розв’язання поставленої задачі використовувалися такі методи: методи машинного навчання (для прогнозування захворювання на діабет); методи оптимізації (для оптимізації розроблених методів); методи теорії ймовірності та математичної статистики (для проведення експериментів та оцінки точності моделей)
Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що запропоновано використання ансамблю оптимізованих моделей для задачі прогнозування захворювання на діабет II типу.
Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблені моделі мають значущі результати і можуть бути використані в якості допоміжного застосунку при реальній діагностиці.
Апробація результатів дисертації. Основні положення й результати роботи представлено на XV науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг – ПМК-2022» (Київ, 16-18 листопада 2022 р.) та опубліковані у збірнику тез за результатами конференції.
Публікації. Результати дисертації викладено у науковій праці: тези «Математичне та програмне забезпечення системи прогнозування ризиків виникнення діабету» на XV конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг – ПМК-2022».
Опис
Ключові слова
методи машинного навчання, діабет, логістична регресія, дерево рішень, метод опорних векторів, ансамбль моделей машинного навчання, оптимізація гіперпараметрів, метрики оцінювання
Бібліографічний опис
Городецький, Д. С. Математичне та програмне забезпечення системи прогнозування захворювання людини на діабет II типу : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Городецький Дмитро Сергійович. – Київ, 2023. – 139 с.