ВВЕДЕНИЕ 6
ГЛАВА 1 ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА СЕРДЕЧНО¬
СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ 8
1.1 Актуальность предметной области 8
1.2 Постановка задачи прогнозирования риска сердечно-сосудистых
заболеваний 9
1.3 Обзор существующих решений поставленной задачи 10
1.4 Интеллектуальный анализ данных как способ решения задачи
прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний 11
1.4.1 Деревья принятия решений 13
1.4.2 Метод случайного леса 16
1.4.3 Наивный байесовский классификатор 17
1.4.5 Метод k-ближайших соседей 18
1.5 Выбор метода классификации для решения поставленной задачи 19
1.5.1 Метрики для определения качества классификационных моделей . 19
1.5.2 Данные для прогнозирования риска сердечно-сосудистых
заболеваний 21
1.5.3 Тестирование классификаторов 23
1.6 Формализация требований к разрабатываемой системе 27
1.7 Выводы по первой главе 28
ГЛАВА 2 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ 29
2.1 Проектирование интеллектуальной информационной системы 29
2.1.1 Проектирование архитектуры системы прогнозирования риска
сердечно-сосудистых заболеваний 29
2.1.2 Проектирование пользовательского интерфейса системы 31
2.1.3 Проектирование базы данных 33
2.2 Разработка интеллектуальной информационной системы 34
2.2.1 Реализация собственного классификатора 35
2.2.2 Создание графического представления программы 37
2.2.4 Создание базы данных 38
2.3 Выводы по второй главе 39
ГЛАВА 3 ТЕСТИРОВАНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ СИСТЕМЫ 40
3.1 Тестирование классификатора 40
3.2 Функциональное тестирование 41
3.3 Выводы по третьей главе 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 45
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 46
ПРИЛОЖЕНИЕ А Основные классы приложения 49
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Экранные формы работы интеллектуальной системы 51
Одной из главных причин госпитализаций и смертности в мире являются сердечно-сосудистые заболевания. В России сердечно-сосудистые заболевания являются национальной проблемой, ведь по статистике каждый 13-й гражданин Российской Федерации страдает сердечно-сосудистой патологией. В общую структуру смертности сердечно-сосудистые заболевания вносят весомый вклад - на них приходится 49,6% всех смертей, вызывая наибольшее количество социально-экономических потерь [1].
Таким образом, становится актуальным вопрос разработки интеллектуальной информационной системы для успешного прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний. Система, способная совершать подобный прогноз, смогла бы существенно повысить шанс предотвращение заболеваний данного вида у граждан Российской Федерации, а также увеличить эффективность работы отечественных поликлиник.
Целью выпускной квалификационной работы является создание интеллектуальной информационной системы, предназначенной для прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний.
Для достижения указанной цели были поставлены следующие исследовательские задачи:
• выявить актуальность разработки;
• предложить метод классификации для поставленной задачи;
• спроектировать интеллектуальную информационную систему и её практически реализовать;
• провести анализ достигнутых показателей выбранного классификатора с помощью различных метрик .
Объектом исследования стал процесс прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний. Предметом исследования работы является интеллектуальная система, использующая метод случайного леса для прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний.
Новизна заключается в проведении исследования решении задачи прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний методом случайного леса.
Работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка используемой литературы и приложений. Объем работы составляет 51 страниц, объем библиографии - 30 источников, количество рисунков - 17, количество таблиц - 6, количество приложений - 7.
Первая глава бакалаврской работы посвящена теоретической части, содержащей описание исследуемой задачи, обзор подходов для создания интеллектуальных системы, выбран оптимальный подход для решения поставленной задачи и составлен перечень требований к программному продукту.
Вторая глава сконцентрирована на проектировке и разработке информационной технологии для решения исследуемой задачи.
Заключительная третья глава посвящена тестированию разработанного программного решения.
В результате выполнения бакалаврской работы для решения задачи прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний был предложен метод случайного леса. Реализация предложенного мной в данной работе способа решения поставленной задачи представляет собой построение классификационной модели, с помощью метода случайного леса. В ходе работы была разработана собственная программная реализация данного метода на объектном-ориентированном языке Java. Доля правильно классифицированных записей на тестовой выборке данным классификатором составила и F-мера составили 0,81 и 0,83, соответственно, что позволяет сделать выводы об эффективности данного способа решения исследуемой задачи.
В первой части бакалаврской работы было приведено обоснование необходимости и цели создания интеллектуальной информационной системы для решения поставленной задачи, проведен обзор и анализ технологий искусственного интеллекта, а также была выбрана стратегия решения задачи прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний.
Вторая часть включает в себя проектирование интеллектуальной информационной системы и её программную реализацию.
В третьей части произведено тестирование работоспособности и эффективности разработанной интеллектуальной информационной системы.
