Системний підхід до розробки рекомендаційних систем у предиктивній медицині »
Ескіз недоступний
Дата
2024-12
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
ДЕРЖАВНИЙ ТОРГОВЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ/ КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТОРГОВОЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
Анотація
Анотація
Дипломна робота присвячена розробці та дослідженню системи предиктивної
медицини, спрямованої на прогнозування ризику онкологічних захворювань.
Робота ґрунтується на ґрунтовному аналізі теоретичних основ предиктивної
медицини, включаючи огляд існуючих підходів до розробки рекомендаційних
систем та застосування системного підходу для створення ефективної моделі
системи. Особлива увага приділяється обґрунтуванню вибору архітектури
(тришарова архітектура MVVM), алгоритмів машинного навчання (логістична
регресія, SVM, нейронні мережі) та методів обробки медичних даних. В рамках
роботи розроблено програмний додаток на C# з використанням бібліотеки
WinForms, що забезпечує зручний інтерфейс для лікарів та пацієнтів. Проведено
ретельне тестування розробленої системи, оцінено її точність та ефективність, а
також проаналізовано етичні аспекти її застосування та розроблено рекомендації
щодо подальшого вдосконалення та впровадження. Результати дослідження
демонструють перспективи використання системи для покращення якості та
ефективності медичної допомоги в контексті профілактики онкологічних
захворювань.
Ключові слова: предиктивна медицина, рекомендаційні системи, системний
підхід, аналіз даних, охорона здоров'я.
Annotation
This thesis presents a comprehensive study and development of a predictive medicine
system designed to assess the risk of oncological diseases. The research is grounded in a
thorough analysis of the theoretical foundations of predictive medicine, including a review of
existing approaches to recommendation system development and the application of a systems
approach to create an efficient system model. Particular attention is paid to justifying the choice
of architecture (three-layered MVVM architecture), machine learning algorithms (logistic
regression, SVM, neural networks), and medical data processing methods. The thesis details
the development of a software application in C# using the WinForms library, providing a userfriendly interface for doctors and patients. Rigorous testing of the developed system was
conducted, evaluating its accuracy and effectiveness, analyzing the ethical implications of its
application, and developing recommendations for further improvement and implementation.
The results demonstrate the potential of the system to enhance the quality and effectiveness of
medical care in the context of oncological disease prevention. Specific metrics used to evaluate
the system’s performance and details on the data preprocessing techniques are included in the
study. Ethical considerations regarding data privacy and algorithm bias are also addressed.
Keywords: predictive medicine, recommender systems, systemic approach, data
analysis, healthcare.
Опис
ВИПУСКНА КВАЛІФІКАЦІЙНА РОБОТА