ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
Проблематика 9
Цели 9
Задачи 10
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 11
Формирование набора данных 12
Описание объектов набора данных 12
Описание признаков 13
Реализация экспорта набора данных 18
Выгрузка 23
Сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения 26
Логистическая регрессия 26
К-ближайшие соседи 27
Случайный лес 28
Одноклассовая классификация SVM 28
Градиентный бустинг 29
Вывод 30
Реализация предварительной обработки данных 30
Используемые технические средства и программы 30
Процесс предобработки данных 31
Реализация модели градиентного бустинга 37
Используемые технические средства и программы 37
Подбор гиперпараметров модели 38
Оценки качества обученной модели прогнозирования 38
Вывод 41
РЕАЛИЗАЦИЯ ВЕБ-СЕРВИСА 43
Используемые технические средства и программы 43
Разработка 43
Вывод 47
РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ МИС «1С:Медицина.Регион» 48
Проектирование 48
Реализация 54
Вывод 69
Заключение 70
Список литературы 71
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 73

Купить

Информационные процессы присутствуют во всех областях медицины и здравоохранения. Современные информационные технологии все больше используются в медицинских организациях (МО). В некоторых медицинских исследованиях невозможно обойтись без компьютера и специального медицинского оборудования. Благодаря этому, практически в каждой МО для автоматизации ее деятельности используется медицинская информационная система (МИС).
Сейчас на рынке представлено больше сотни различных систем для медицинских учреждений (МУ). На первой странице поискового запроса отображаются: Medesk, Mework, Interin Medods, «1С:Медицина.Больница». Выбор МИС зависит о типа МО, количества сотрудников, состава отделений организации, особенностей бизнес-процессов и др.
На текущий момент, практически во всех государственных МУ Тюмени и Тюменской области активно используются и продвигаются МИС «1С:Медицина.Регион».
В настоящее время большую популярность приобрели технологии искусственного интеллекта, включающие алгоритмы машинного обучения, искусственные нейронные сети и глубокое обучение.
Отдельного внимания заслуживает медицина и применение технологий машинного обучения в данной сфере. Трудно не согласиться, что социальное и экономическое благополучие общества в значительной степени зависит от уровня развития системы здравоохранения в целом, и качества медицинского обслуживания населения, в частности. На текущий момент, существует множество решений в медицине, использующих анализ данных и машинное обучение, применяющихся для решения задач прогнозирования и классификации. Посредством общения с пользователями системы - врачебным персоналом - открываются новые области и идеи для применения интеллектуального анализа данных. Информационные системы, основанные на машинных алгоритмах, позволяют более точно диагностировать заболевания, выбрать оптимальную стратегию лечения, просчитать риски, варианты развития болезни или ее возможный исход. [1]
Для успешной подготовки и защиты выпускной квалификационной работы обучающимся использовались средства и методы физической культуры и спорта с целью поддержания должного уровня физической подготовленности, обеспечивающую высокую умственную и физической работоспособность. В режим рабочего дня включались различные формы организации занятий физической культурой (физкультпаузы, физкультминутки, занятия избранным видом спорта) с целью профилактики утомления, появления хронических заболеваний и нормализации деятельности различных систем организма.
В рамках подготовки к защите выпускной квалификационной работы автором созданы и поддерживались безопасные условия жизнедеятельности, учитывающие возможность возникновении чрезвычайных ситуаций.
Купить