ШЕШІМ АҒАШТАРЫН ЖӘНЕ ЭЛЕКТРОНДЫҚ МЕДИЦИНАЛЫҚ ЖАЗБАЛАРДЫ ТАЛДАУДЫ ҚОЛДАНА ОТЫРЫП, АУРУЛАРДЫ СИМПТОМАТИКАЛЫҚ БАҒАЛАУ
DOI:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2022.9.1.009Кілт сөздер:
Decision tree, physiological measurements, EMR (Electronic Medical Records), machine learning, accuracyАңдатпа
Машиналарды оқытудың бақыланатын алгоритмдері деректерді шығарудың негізгі
құралына айналды. Жақында ауруларды диагностикалау үшін медициналық деректерді қолдану
осы технологиялардың ықтимал қолданылуын анықтады. Бұл зерттеудің мақсаты-машинаны
International Journal of Information and Communication Technologies, №1 (3), April, 2022
57
АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ ЖҮ ЖЙЕЕЛЛІЕЛРЕР, КИБЕРҚАУІПСІЗДІК
оқытудың реттелетін алгоритмдерінің әртүрлі формаларын, сонымен қатар өнімділік пен ауру
қаупін өлшеудегі негізгі тенденцияларды табу. Бұл мақалада біз пациенттердің ауруларын
олардың белгілері негізінде болжауға тырысамыз. Алға қойылған мақсатқа жету үшін біз
пациенттердің денсаулығын диагностикалауға көмектесетін шешімдер алгоритмін қолданамыз.
Деректер жиынтығына 42 түрлі аурудың және 129 түрлі белгілердің физиологиялық көрсеткіштері
кіреді. Біз деректерді жалпылау үшін форматты қысқарту деп аталатын стандарттау әдістерін
қолданатын және қысқа мерзімде мәліметтер жиынтығын оқытуды қамтамасыз ететін шешім
ағашының санатталған моделін жасадық. Содан кейін біздің оқытылған модельдеріміз қалыпқа
келтірілгеннен кейін ауруларды, оның ішінде олардың себептері мен алдын-алу стратегияларын
болжау үшін қолданылады.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Жүктеулер
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2022 International Journal of Information and Communication Technologies
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en