Оцінювання і прогнозування стану пацієнтів та поліпшення ефективності вимірних даних та підтримки прийняття рішень при аналізі неточних та неповних виміряних даних
Вантажиться...
Дата
2022-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Загальний обсяг роботи с. 91, рис. 35, 28 таблиць , додатки 2, джерел 30
Актуальність теми магістерської дисертації полягає у тому, що визначення
найбільш ефективних та точних методів оцінювання і прогнозування стану пацієнтів
може допогти в діагнозуванні та прописування лікувального курсу різним
пацієнтом, ці процеси повинні відбуватися швидко і з високою точністю, адже
кількість пацієнтів кожного року зростає. Таким чином було прийняте рішення про
дослідження та визначення найбільш ефективних методів оцінювання і
прогнозування стану пацієнтів на прикладі різних датасетів з наявними даними про
пацієнтів використовуючи лише загальнодоступні мови програмування та
інструменти.
Мета та задачі дослідження. Метою цієї роботи є перевірка ефективності
основних методів машинного навчання, котрі використовуються для оцінювання і
прогнозування стану пацієнтів, навіть за умови неповних чи неточних даних.
Поставлена мета вимагає вирішення наступних задач:
1) Аналіз основних методів машинного навчання для оцінювання і
прогнозування, які можна використати для пацієнтів;
2) Розробка програмної реалізації для визначення найбільш ефективних
методів оцінювання і прогнозування;
3) Аналіз роботи найефективніших методів за умови неповних чи неточних
даних.
Об'єкт дослідження: процес оцінювання і прогнозування стану пацієнтів.
Предмет дослідження: програма на мові програмування пайтон для обробки
даних пацієнтів та подальших процесів оцінювання і прогнозування.
Наукова новизна. Хоч ця ніша і є популярною, однак немає такої кількості
веб-додатків чи звичайних програмних додатків, котрі могли б оброблювати дані
пацієнтів, і на їх основі будувати прогнози чи оцінки стану пацієнтів, основною
перевагою програмної реалізації методів являється швидкість та ефективність
обробки даних. Потенційні застосування та практична цінність результатів
магістерської роботи:
1) Визначений найбільш ефективний метод оцінювання і прогнозування стану
пацієнтів можна імплементувати в окремий додаток для зручної роботи з
ним.
2) Розроблену програмну реалізацію можна покращити та уніфікувати для
різноманітних наборів даних.
3) Розроблену програмну реалізацію можна додати як розширення вже
існуючих систем для оцінювання і прогнозування стану пацієнтів.
Публікація:
1. Оцінювання і прогнозування стану пацієнтів та поліпшення ефективності
вимірних даних та підтримки прийняття рішень при аналізі неточних та
неповних виміряних даних /Медвідь В.А., Харченко К.В. // Системні науки та
інформатика: збірник доповідей І науково-практичної конференції «Системні
науки та інформатика», 22–29 листопада 2022 року, Київ. – К., НН ІПСА КПІ
ім. Ігоря Сікорського, 2022. – с. 342-349.
Опис
Ключові слова
методи прогнозування та оцінювання, машинне навчання, датасети, неповні дані, неточні дані, підтримка прийняття рішень, forecasting and evaluation methods, machine learning, datasets, incomplete data, inaccurate data, decision support
Бібліографічний опис
Медвідь, В. А. Оцінювання і прогнозування стану пацієнтів та поліпшення ефективності вимірних даних та підтримки прийняття рішень при аналізі неточних та неповних виміряних даних : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Медвідь Владислав Андрійович. - Київ, 2022. - 91 с.