📄Работа №73487
Тема: Разработка информационного сервиса прогнозирования фатального события от сердечно - сосудистых заболеваний
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
информационные системы
Объем:
67 листов
Год:
2020
Просмотров:
262
4310
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 3
1 Оценка летальности в мире и России от сердечно-сосудистых заболеваний 4
1.1 Летальность от ССЗ в России и мире 4
1.2 Исследование эпидемиологии сердечно - сосудистых заболеваний в Российской Федерации 7
1.3 Научная цель и задачи проекта 8
1.4 Описание научного коллектива гранта 8
2. Описание инструментария проекта 10
2.1 Выбор языка программирования 10
2.2 Используемые библиотеки 11
2.3 Используемые Python frameworks 13
3. Исследование моделей по оценке рисков летальности от ССЗ 16
3.1 Подготовка данных к машинному обучению 16
3.2 Понятие машинного обучения 17
3.3 Типы машинного обучения 17
3.4 Рассмотренные модели обучения с учителем 18
3.5 Описание моделей для оценки рисков летальности от ССЗ используемые в
современной медицине 21
3.6 Результаты исследования моделей по оценке рисков летальности от ССЗ 24
4 Разработка информационного сервиса прогнозирования фатального события от сердечно - сосудистых заболеваний 45
4.1 Задачи информационного сервиса 45
4.2 «Реализация клиентской стороны пользовательского интерфейса 46
4.3 «Реализация программно - аппаратной части сервиса 52
5. Технико-экономическое обоснование эффективности вложений в разработку проекта 55
5.1 Расчет стоимости трудозатрат по проекту 55
5.2 Смета прямых затрат на изготовление продукта 56
5.3 Технико-экономическое обоснование. Финансовая модель проекта 57
5.4. Выводы об окупаемости проекта 57
Заключение 59
Список используемых источников 60
Приложение А 63
Приложение Б 64
Приложение В 66
Приложение Г
1 Оценка летальности в мире и России от сердечно-сосудистых заболеваний 4
1.1 Летальность от ССЗ в России и мире 4
1.2 Исследование эпидемиологии сердечно - сосудистых заболеваний в Российской Федерации 7
1.3 Научная цель и задачи проекта 8
1.4 Описание научного коллектива гранта 8
2. Описание инструментария проекта 10
2.1 Выбор языка программирования 10
2.2 Используемые библиотеки 11
2.3 Используемые Python frameworks 13
3. Исследование моделей по оценке рисков летальности от ССЗ 16
3.1 Подготовка данных к машинному обучению 16
3.2 Понятие машинного обучения 17
3.3 Типы машинного обучения 17
3.4 Рассмотренные модели обучения с учителем 18
3.5 Описание моделей для оценки рисков летальности от ССЗ используемые в
современной медицине 21
3.6 Результаты исследования моделей по оценке рисков летальности от ССЗ 24
4 Разработка информационного сервиса прогнозирования фатального события от сердечно - сосудистых заболеваний 45
4.1 Задачи информационного сервиса 45
4.2 «Реализация клиентской стороны пользовательского интерфейса 46
4.3 «Реализация программно - аппаратной части сервиса 52
5. Технико-экономическое обоснование эффективности вложений в разработку проекта 55
5.1 Расчет стоимости трудозатрат по проекту 55
5.2 Смета прямых затрат на изготовление продукта 56
5.3 Технико-экономическое обоснование. Финансовая модель проекта 57
5.4. Выводы об окупаемости проекта 57
Заключение 59
Список используемых источников 60
Приложение А 63
Приложение Б 64
Приложение В 66
Приложение Г
📖 Введение
Сердечно - сосудистые заболевания (ССЗ) остаются одной из самых важных проблем большинства стран современного мира, что обусловлено преобладающим уровнем смертности населения от этих патологических форм. По рекомендациям Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), главным подходом к понижению и стабилизации сердечно-сосудистой смертности является активная деятельность по ограничению воздействия на организм факторов риска (ФР). Вместе с тем, низкая эффективность реализации мероприятий популяционной и индивидуальной коррекции ФР способствует прогрессированию ССЗ. [1]
Профилактика ССЗ оказывает положительное влияние на снижение уровня основных ФР, на уровне популяции может предотвратить до 80% преждевременных смертей от ССЗ. Выявляя людей, которые подвержены риску развития ССЗ, и предпринимая меры по уменьшению данного риска, большую часть летальных и не летальных сердечно - сосудистых событий можно предотвратить.
Один из методов профилактики является оценка ФР ССЗ.В России применяется шкала оценки риска летальности от ССЗ SCORE, так как в обучающей выборке данной модели присутствовали результаты наблюдений за пациентами из России. Существенным недостатком ранее разработанных шкал является отсутствие учета ряда индивидуальных особенностей обследуемых лиц.
Лучшие результаты предсказаний ССЗ реализуемы при разработке шкал и моделей оценки рисков летальности от ССЗ, получить которые можно только в результате долгих активных наблюдений за контингентом, который обследуется.
Данный проект проводится на данных исследования эпидемиологии сердечно - сосудистых заболеваний Российской Федерации. Основной целью исследования является исследование факторов риска ССЗ среди популяции Приморского края, разработка моделей по прогнозированию вероятности смерти в течение ближайших 7 лет от ССЗ.
Целью данного проекта является разработка технологии и информационного сервиса для оценки индивидуальных рисков развития сердечно - сосудистых заболеваний на основе методов искусственного интеллекта.
Профилактика ССЗ оказывает положительное влияние на снижение уровня основных ФР, на уровне популяции может предотвратить до 80% преждевременных смертей от ССЗ. Выявляя людей, которые подвержены риску развития ССЗ, и предпринимая меры по уменьшению данного риска, большую часть летальных и не летальных сердечно - сосудистых событий можно предотвратить.
Один из методов профилактики является оценка ФР ССЗ.В России применяется шкала оценки риска летальности от ССЗ SCORE, так как в обучающей выборке данной модели присутствовали результаты наблюдений за пациентами из России. Существенным недостатком ранее разработанных шкал является отсутствие учета ряда индивидуальных особенностей обследуемых лиц.
Лучшие результаты предсказаний ССЗ реализуемы при разработке шкал и моделей оценки рисков летальности от ССЗ, получить которые можно только в результате долгих активных наблюдений за контингентом, который обследуется.
Данный проект проводится на данных исследования эпидемиологии сердечно - сосудистых заболеваний Российской Федерации. Основной целью исследования является исследование факторов риска ССЗ среди популяции Приморского края, разработка моделей по прогнозированию вероятности смерти в течение ближайших 7 лет от ССЗ.
Целью данного проекта является разработка технологии и информационного сервиса для оценки индивидуальных рисков развития сердечно - сосудистых заболеваний на основе методов искусственного интеллекта.
✅ Заключение
В результате работы были выполнены все поставленные задачи.
Проведен анализ готовых моделей для оценки риска летальности SCORE и ASSIGN SCORE. Были получены основные статистические данные, была рассчитана точность моделей на данных обследуемой когорты Приморского края.
На основе факторов риска летальности SCORE было построены такие модели, как логистическая регрессия, random forest и многослойный персептрон. Модели - логистическая регрессия и Random Forest показали в среднем результаты хуже, чем результаты устоявшихся моделей оценки риска летальности от ССЗ. Многослойный персептрон в среднем на тестовых данных показал лучшие результаты среди готовых моделей и также среди результатов эксплуатируемых моделей.
Разработан информационный веб-сервис для оценки индивидуального десятилетнего риска летальности от ССЗ. Сервис предоставляет пользователю все возможности расчета десятилетнего риска летальности от ССЗ по моделям SCORE, нейросетевой модели и модели ASSIGN SCORE. Модель ASSIGN SCORE может быть выбрана по желанию, т.к. она не рекомендована к использованию на территории РФ из - за обучающей выборки модели основанной исключительно на жителях Шотландии.
Проанализировав данные собранные во время разработки, можно говорить о том, что реализация данного проекта связана с определенным уровнем риска по причине новизны услуги и слабого охвата. Однако, существующие перспективы развития достаточно высоки, поскольку, медицинский персонал Приморского края заинтересован в улучшение качества прогнозирования ССЗ жителей края.
Веб-сервис полностью справляется с поставленной задачей оценки рисков летальности от ССЗ.
Проведен анализ готовых моделей для оценки риска летальности SCORE и ASSIGN SCORE. Были получены основные статистические данные, была рассчитана точность моделей на данных обследуемой когорты Приморского края.
На основе факторов риска летальности SCORE было построены такие модели, как логистическая регрессия, random forest и многослойный персептрон. Модели - логистическая регрессия и Random Forest показали в среднем результаты хуже, чем результаты устоявшихся моделей оценки риска летальности от ССЗ. Многослойный персептрон в среднем на тестовых данных показал лучшие результаты среди готовых моделей и также среди результатов эксплуатируемых моделей.
Разработан информационный веб-сервис для оценки индивидуального десятилетнего риска летальности от ССЗ. Сервис предоставляет пользователю все возможности расчета десятилетнего риска летальности от ССЗ по моделям SCORE, нейросетевой модели и модели ASSIGN SCORE. Модель ASSIGN SCORE может быть выбрана по желанию, т.к. она не рекомендована к использованию на территории РФ из - за обучающей выборки модели основанной исключительно на жителях Шотландии.
Проанализировав данные собранные во время разработки, можно говорить о том, что реализация данного проекта связана с определенным уровнем риска по причине новизны услуги и слабого охвата. Однако, существующие перспективы развития достаточно высоки, поскольку, медицинский персонал Приморского края заинтересован в улучшение качества прогнозирования ССЗ жителей края.
Веб-сервис полностью справляется с поставленной задачей оценки рисков летальности от ССЗ.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.