Разработка системы поддержки принятия решения врача для постановки диагноза заболеваний печени на основании данных лабораторной и функциональной диагностики
Аннотация
В данной выпускной квалификационной работе разработана система поддержки принятия решений для врачей, основанная на модели машинного обучения Random Forest. Модель вычисляет вероятность принадлежности пациента к каждой группе кодов МКБ-10, помогая врачам быстрее и точнее ставить диагноз. Модель демонстрирует точность 67.2% на тестовых данных, используя данные ультразвуковых исследований, биохимические показатели и коды МКБ-10. Здоровых пациентов модель определяет корректно.
In this graduate qualification work, a decision support system for physicians has been developed based on the Random Forest machine learning model. The model calculates the probability of a patient's belonging to each group of ICD-10 codes, aiding doctors in making diagnoses more quickly and accurately. The model demonstrates an accuracy of 67.2% on test data, using ultrasound data, biochemical indicators, and ICD-10 codes. The model correctly identifies healthy patients.
In this graduate qualification work, a decision support system for physicians has been developed based on the Random Forest machine learning model. The model calculates the probability of a patient's belonging to each group of ICD-10 codes, aiding doctors in making diagnoses more quickly and accurately. The model demonstrates an accuracy of 67.2% on test data, using ultrasound data, biochemical indicators, and ICD-10 codes. The model correctly identifies healthy patients.