| Карточка | Таблица | RUSMARC | |
|
|
Вакух, Оксана Юрьевна. Разработка системы поддержки принятия врачебных решений при диагностике пациентов детского стационара «Областная клиническая больница №2» = Development of a system to support medical decision-making in the diagnosis of patients in the children's hospital "Regional Clinical Hospital No. 2": выпускная квалификационная работа магистра: направление 02.04.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем: разработка технологий интернета вещей и больших данных» / О. Ю. Вакух; научный руководитель И. Г. Захарова; научный руководитель Е. А. Павлова; Тюменский государственный университет, Школа компьютерных наук. — Тюмень, 2024. — 1 файл (5,3 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:https://library.utmn.ru/dl/Module_VKR_Tyumen/ShKn/2024/vr24-1993.pdf>. — Текст: электронныйДата создания записи: 05.08.2024 Тематика: машинное обучение; медицинские данные; ретинопатия; прогнозирование осложнений; система поддержки принятия решений; обработка данных; модели машинного обучения; анализ данных; медицинская информатика; диагностика заболеваний; machine learning; medical data; retinopathy; predicting complications; decision support system; data processing; machine learning models; data analysis; medical informatics; diagnosis of diseases Коллекции: Выпускные квалификационные работы Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
В данной работе рассмотрены методы машинного обучения для предсказания риска развития ретинопатии и других осложнений у пациентов на основе медицинских данных. Проведен теоретический обзор различных моделей, обработаны и проанализированы медицинские данные, обучены и оценены модели для предсказания диагнозов.
In this paper, we consider machine learning methods for predicting the risk of retinopathy and ot complications in patients based on medical data. A theoretical review of various models was conducted, medical data were processed and analyzed, models for predicting diagnoses were trai and evaluated.
Права на использование объекта хранения
| Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| ТюмГУ | Все |
|
||||
| Интернет | Читатели |
|
||||
|
Интернет | Анонимные пользователи |
Статистика использования
|
|
Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 1 Подробная статистика |