Система прогнозування інсульту на основі медичних даних пацієнтів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДідковська, Марина Віталіївна
dc.contributor.authorПозняк, Дар'я Ігорівна
dc.date.accessioned2021-11-25T13:59:23Z
dc.date.available2021-11-25T13:59:23Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractenThesis: 94 p., 24 fig., 10 tabl., 2 appendices, 21 sources. Subject of research: stroke prediction algorithms based on statistical and structural models. Object of study: a set of patients` medical data from the Kaggle web platform. The purpose of the study: to analyze existing models of prognosis, to develop their own system for predicting stroke on the example of medical data of patients. Models used: gradient boosting model was used in the software implementation. The urgency of the work is due to trends in globalization and digitalization, which in turn lead to changes in the lifestyle of modern man, which necessitates the development of new methods for diagnosing diseases, as well as requires non-trivial solutions for storage and processing of medical data. Results obtained: A stroke prediction system has been developed that can classify the risk of stroke in a patient with acceptable accuracy. As part of the further research, it is proposed to increase the accuracy of the obtained models, taking into account more characteristics of the health status of patients that may be associated with the stroke disease.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 94 c., 24 рис., 7 табл., 2 додатків, 21 джерело. Предмет дослідження: алгоритми прогнозування інсульту на основі статистичних та структурних моделей. Об’єкт дослідження: відкритий набір медичних даних пацієнтів з веб- платформи Kaggle. Мета дослідження: проаналізувати існуючі моделі прогнозування, розробити власну систему прогнозування інсульту на прикладі медичних даних пацієнтів. Використані моделі: у програмній реалізації було використано модель градієнтного бустингу. Актуальність роботи обумовлена тенденціями глобалізації та діджиталізації, які в свою чергу призводять до зміни образу життя сучасної людини, що викликає потребу у розробці новітніх методів діагностики захворювань, а також вимагає нетривіальних рішень зі зберігання та обробки медичних даних. Отримані результати: побудована система прогнозування інсульту, що може класифікувати ризик виникнення інсульту у пацієнта з прийнятною точністю. У рамках подальшого розвитку дослідження пропонується підвищувати точність отриманих моделей, врахування більшої кількості характеристик стану здоров’я пацієнтів, що можуть бути пов’язані із настанням інсульту.uk
dc.format.page94 с.uk
dc.identifier.citationПозняк, Д. І. Система прогнозування інсульту на основі медичних даних пацієнтів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Позняк Дар'я Ігорівна. - Киів, 2021. - 94 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45228
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectбінарна класифікаціяuk
dc.subjectлогістична регресіяuk
dc.subjectдерева рішеньuk
dc.subjectградієнтний бустингuk
dc.subjectpredictive analysisuk
dc.subjectbinary classificationuk
dc.subjectlogistic regressionuk
dc.subjectdecision treesuk
dc.subjectgradient boostinguk
dc.titleСистема прогнозування інсульту на основі медичних даних пацієнтівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pozniak_bakalavr.pdf
Розмір:
3.05 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи