Анализ данных пациентов с кардиологическими патологиями методами машинного обучения

Гура Алина Григорьевна

Аннотация


Выпускная квалификационная работа посвящена построению моделей, прогнозирующих выявление
тромбоэмболии лёгочной артерии у пациентов.
Цель работы - построение моделей машинного обучения для выявления предикторов ТЭЛА у пациентов.
Объект исследования - кардиологические патологии.
Предметом исследования данной работы является обезличенная база данных пациентов, состоящая из 357 пациентов - 202 женщины и 155 мужчин возрастом от 7 до 87 лет, из них 187 с тромбоэмболией лёгочной артерии, 170 без неё.
При написании данной работы использовались следующие методы: методы генерации идей, методы активации творческого мышления, расчётно-конструктивный, абстрактно-логический, анализ, синтез, сравнение
В первой главе работы рассмотрены примеры использования алгоритмов машинного обучения в медицине и современные методы обработки статистических данных.
Во второй главе подробно рассказывается о ходе работы над выявлением предикторов тромбоэмболии лёгочной артерии.
В заключении подводятся итоги выпускной квалификационной работы и перечисляются достигнутые цели.