Методи інтелектуального аналізу даних для прийняття рішень щодо діагностування пацієнта

Магістерська дисертація: 111 с., 12 рис., 36 табл., 2 додатки, 46 джерела. В роботі розглянуті і проаналізовані одні з найбільш вживаних з тих, що існують на даний момент, сучасних методів інтелектуального аналізу даних. Проведено дослідження відомих методів класифікації, а також ефективності використання ансамблів базових класифікаторів. Окрім цього, була запропонована дворівнева модель класифікації та доведена її ефективність на практичній задачі, а саме діагностиці пацієнта на предмет захворювання на Ішемічну хворобу серця та хронічну хворобу нирок. Об’єктом дослідження є медичні показники (демографічні, симптоми, ЕКГ та результати обстежень) та їх значення для успішного діагностування захворювання. Предметом дослідження є математичні моделі інтелектуального аналізу даних та їх ансамблів для проведення класифікації на основі статистичних даних.Master’s thesis: 111 pages, 12 figures, 36 tables, 2 appendixes, 46 sources. Theme: Data mining methods for diagnostic decision-making. In this work one of the most widely used modern data mining methods were studied and analyzed. The research of known methods of classification, as well as the effectiveness of the use of ensembles of basic classifiers, has been carried out. In addition, a two-level model of classification was proposed and its effectiveness was proved on a practical task, namely diagnostics of the patient having heart and chronic kidney disease. The subject of the study is medical indicators (demographic, symptoms, ECG and survey results) and their significance for successful diagnosis of the disease. The subject of the study is the mathematical models of the intellectual analysis of data and their ensembles for the classification on the basis of statistical data