Личный кабинет

Курсовая работаМедицина

Готовая работа №16013 от пользователя Бобылев_Андрей

Прогнозирование риска развития заболеваний сердечно-сосудистой системы

Name: Прогнозирование риска развития заболеваний сердечно-сосудистой системы
Price: 312.00 RUB

312 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 26

Год написания: 2023

Бобылев_Андрей

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Введение 5
1 Теоретические основы 6
1.1 Понятие прогнозирования в ИС и наличие рисков 6
1.2 Выбор методов 6
2 Практическая реализация методов 11
2.1 Предварительная подготовка данных 11
2.2 Реализация методов 16
2.3 Выбор функций 17
2.4 Результаты тестирования 19
Заключение 26
Список использованных источников 27

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

Целью данной работы является исследование методов для прогнозирования и классификации рисков сердечно-сосудистых заболеваний.
Болезни сердечно-сосудистых – одно из самых распространенных заболеваний в настоящее время, и ранняя диагностика такого заболевания является важной задачей для многих медицинских работников, чтобы предотвратить такое заболевание у своих пациентов и спасти жизни.
До того, как искусственный интеллект начал применяться для обработки медицинской информации в 2000-х годах, прогнозные модели в здравоохранении могли учитывать только ограниченное количество переменных в хорошо подготовленных медицинских данных. В связи со сложной природой сердечно-сосудистых заболеваний, разработанные методы должны быть эффективными и тщательно отобраны, чтобы специалисты работали над достоверными прогнозами, на основе имеющихся медицинских данных для конкретного пациента.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1 Теоретические основы

1.1 Понятие прогнозирования в ИС и наличие рисков

Как известно, первое место среди заболеваний человечества занимают болезни сердечно-сосудистой системы. Для постановки точного диагноза пациент должен пройти ряд процедур, сдать анализы, чтобы врач назначил необходимое лечение. Однако существует возможность прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний на будущие годы, направленного на выявление заболевания на ранней стадии и, следовательно, на снижение смертности населения [1].
Все показатели собираются в одном месте, в базе данных, и на их основе составляется прогноз протекания заболевания. При протекании любого заболевания существует фактор риска, то есть некоторый признак, связанный со статическим повышением вероятности развития определенного заболевания, выявленный на основе эпидемиологических исследований. Больший риск представляет наличие двух и более факторов
Машинное обучение – это отрасль искусственного интеллекта, которая используется в области сердечно-сосудистой медицины. Концептуальная структура машинное обучения основана на моделях, которые получают входные данные (изображения, текст) и посредством комбинации математической оптимизации и статистического анализа прогнозируют результаты [2].
Прогнозирование в данном случае будет сводится к классификации наличия заболевания (1 – есть заболевание, 0 – нет заболевания).

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1 Dabakoglu C. Heart Disease – Classifications (Machine Learning) [Электронный ресурс] / C. Dabakoglu // Kaggle.com – интернет издательство /
разраб. Э. Голдблум, 2010-2022. – Режим доступа: https://www.kaggle.com/cdabakoglu/heart-disease-classifications-machine-learning/comments. – 20.04.2022.
2 Alizadehsani R, Hossein M. Coronary artery disease detection using computational intelligence methods [Электронный ресурс] / R. Alizadehsani, M. Hossein // ResearcheGate.com – интернет издательство / разраб. I. Madisch, S. Hofmayer, H. Fickenscher, 2008-2022. – Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/305521710_Coronary_Artery_Disease_Detection_Using_Computational_Intelligence_Methods. – 21.04.2022.
3 Осипова Ю.А. Применение кластерного анализа методом k-средних для классификации текстов научной направленности / Ю.А. Осипова, Д.Н. Лавров // Математические структуры и моделирование. –2017. – №3(43). – С. 108-121
4 Bansal I, heart disease prediction using python [Электронный ресурс] / I. Bansal // LiveJournal.com – интернет издательство / разраб. Б. Фицпатрик,
1999-2022. – Режим доступа: https://www.journaldev.com/57846/heart-disease-prediction-python. – 25.04.2022.
5 Bulygina O, Kozlovof P, Fuzzy Decision Trees for Rubricating Unstructured Electronic Text Documents [Электронный ресурс] / O. Bulygina, P. Kozlov // Semantic Scholar.org – интернет издательство / разраб. Аленновский институт искусственного интеллекта, 2015-2022. Режим доступа: http://ceur-ws.org/Vol-2475/paper9.pdf. –25.05.2022.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Прогнозирование риска развития заболеваний сердечно-сосудистой системы

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net