Тема: Классификация биомедицинских временных рядов

Возможность предсказания события, которое произойдет в будущем, опираясь лишь на данные в прошлом, дает анализ временных рядов. Временные ряды используются во всех сферах деятельности человека, но в работе будут рассматриваться именно биомедицинские временные ряды. В медицинской среде приходится работать с большим объемом разрозненных данных, так как человеческий организм является сложной системой. Медицинские данные часто имеют сложные взаимосвязи как между собой, так и с параметром времени, что делает актуальным динамический анализ.
Анализ биомедицинских данных имеет явное практическое применение. Необходимость в улучшении математических моделей для прогнозирования случайных данных приводит к выявлению глубоких взаимодействий. Анализ медицинских данных имеет огромное значение в современной медицине, поскольку он позволяет выявлять закономерности, тренды и взаимосвязи между различными данными анализов пациентов. Это помогает врачам принимать более информированные решения при диагностике, лечении, а также профилактике различных заболеваний. Кроме того, анализ медицинских данных помогает исследователям и ученым выявлять новые тенденции в медицине, разрабатывать новые методы диагностики и лечения, а также прогнозировать возможные эпидемии, пандемии и их последствия.
Биомедицинские временные ряды представляют собой
последовательные измерения биологических параметров, таких как накопление углекислоты в крови, уровень гемоглобина, альбумина, креатинина и т.д. Анализ и классификация таких временных рядов при анализе заболевания имеет большое значение для медицины и здравоохранения, так как прогнозирование состояния пациента, позволяет своевременно оказывать требуемую медицинскую помощь.
Одним из основных применений классификации биомедицинских временных рядов является построение систем диагностики и мониторинга заболеваний, а также построение систем поддержки и принятия решений для медицинского персонала. Кроме того, классификация биомедицинских временных рядов может использоваться для оценки эффективности лечения, определения факторов, влияющих на здоровье и для решения многих других задач.
Таким образом, актуальность темы классификации биомедицинских временных рядов заключается в повышении эффективности диагностики и лечения заболеваний, а также в создании новых методов анализа данных, способствующих улучшению качества медицинской помощи.
Классификация временных рядов в медицинской среде является важной задачей, которая может помочь в прогнозировании выживаемости пациентов. В работе за счет классификации временных рядов производится прогнозирование выживаемости пациентов с коронавирусной инфекцией, поступивших в отделение реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ) [1].
Производиться классификация временных рядов будет при помощи языка программирования Python на основе обезличенных анализов пациентов, с применением пакетов для работы с базами данных - Pandas и NumPy.
Актуальность исследования
Актуальность темы статистического анализа выживаемости пациентов с коронавирусной инфекцией крайне велика, потому что прогнозирование выживаемости позволяет медицинским работникам принимать более обоснованные решения о лечении пациентов. Знание вероятности выживания пациента помогает определить наиболее эффективное лечение, уровень допустимого риска при лечении, предсказать возможные осложнения, а также планировать использование ресурсов медицинской системы. Кроме того, прогнозирование выживаемости пациентов помогает предупредить возможный летальный исход и скорректировать план лечения.
Создание систем поддержки принятия решений для медицинского персонала является актуальной задачей, а для корректной работы систем поддержки принятия решений необходимы качественные статистические модели [2]. Модель анализа выживаемости, базирующаяся на данных пациентов при поступлении, позволит в короткие сроки оценить тяжесть заболевания и принять экстренные меры при необходимости.
Более того за годы пандемии COVID-19 были накоплены большие объемы данных, работа над которыми даст возможность быстрого реагирования при дальнейших эпидемиях, которые возможны в связи с неопределенностью эпидемиологической обстановки в настоящее время.

Купить

В результате проделанной работы была проведена классификация биомедицинских временных рядов тремя подходами и спроектирована система прогнозирования выживаемости пациентов с коронавирусной инфекцией.
Предложен новый алгоритм двусторонней адаптивной оценки для перевода непрерывных данных в бинарные, который показал высокую эффективность. А также произведен перевод реальных анализируемых данных в бинарный вид при помощи данного алгоритма и построена прогностическая модель высокого качества на полученных данных.
Выявлены статистически значимые непрерывные показатели и построена классификационная модель с их применением, имеющая высокую точность прогноза на ранних стадиях развития заболевания.
Построена классификационная модель на данных реакции здорового организма человека на воспаление, моделируемая системой
дифференциальных уравнений на уровнях тромбоцитов и альбумина в крови пациента. Получено решение данной задачи и найдены коэффициенты, приближающие результат к фактическим данным.
Произведена оценка качества каждого подхода в зависимости от дня пребывания пациента в отделении реанимации и интенсивной терапии.
Произведено сравнение подходов классификации биомедицинских временных рядов для прогнозирования выживаемости пациентов методом бинарной классификации медицинских параметров на данных пациентов, поступивших в отделение реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ) и выявлено, в каких ситуациях лучше использовать каждый из подходов.

Купить