Застосування методів машинного навчання для прогнозування серцевих захворювань

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorОсипов, А. В.uk
dc.contributor.authorШпінарева, Ірина Михайлівнаuk
dc.contributor.authorShpinareva, Iryna M.en
dc.date.accessioned2024-06-09T11:51:21Z
dc.date.available2024-06-09T11:51:21Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractЗастосування алгоритмів машинного навчання для вирішення медичних задач в останні роки привернуло велику увагу. Великі обсяги даних, отриманих з електронних медичних карток, медичних зображень та клінічних випробувань, призвели до розробки методів машинного навчання, які можуть допомогти медичним працівникам у діагностиці, лікуванні та догляді за пацієнтами. За даними Всесвітньої організації охорони здоров'я, захворювання серця є причиною 17,9 мільйонів смертей щорічно у всьому світі, що робить їх головною причиною смерті в світі. Методи машинного навчання можуть допомогти скоротити ці цифри, дозволяючи аналізувати та інтерпретувати великі набори даних про фактори ризику серцево-судинних захворювань, генетику та клінічні дані. Використання методів машинного навчання в медичних дослідженнях показало багатообіцяючі результати в поліпшенні профілактики, діагностики та лікування серцево-судинних захворювань.uk
dc.identifier.citationОсипов А. В. Застосування методів машинного навчання для прогнозування серцевих захворювань / А. В. Осипов, І. М. Шпінарева // Інформатика, інформаційні системи та технології : тези доп. двадцятої Всеукр. конф. студентів і молодих науковців (Одеса, 28 квіт. 2023 р.). – Одеса, 2023. – С. 103–105.uk
dc.identifier.urihttps://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/38362
dc.language.isouk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectметоди машинного навчанняuk
dc.subjectпрогнозування серцевих захворюваньuk
dc.titleЗастосування методів машинного навчання для прогнозування серцевих захворюваньuk
dc.typeArticleen
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
103-105.pdf
Розмір:
390.5 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Статті та доповіді ФМФІТ