Exploring personalised machine learning in healthcare applications

Структура дипломной работы: 1. Введение 1.1 Актуальность выбранной темы 1.2 Цель и задачи исследования 1.3 Обзор литературы 1.4 Описание методологии исследования 2. Теоретическая основа 2.1 Определение и обзор методов машинного обучения 2.2 Персонализированное машинное обучение в медицинских приложениях 2.3 Примеры применения персонализированного машинного обучения в здравоохранении 3. Анализ проблемы 3.1 Обзор текущих проблем в медицинской индустрии 3.2 Потенциал персонализированного машинного обучения в решении этих проблем 3.3 Описание выбранной задачи и её актуальность 4. Методология исследования 4.1 Описание выбранных методов машинного обучения 4.2 Подробное описание собранных данных 4.3 Процесс обработки данных и подготовки модели 4.4 Параметры и метрики для оценки модели 5. Результаты и анализ 5.1 Проведение экспериментов и полученные результаты 5.2 Анализ полученных данных и их интерпретация 5.3 Сравнение с другими моделями и методами 6. Выводы 6.1 Резюме выполненной работы 6.2 Вклад в научное сообщество 6.3 Ограничения и возможности дальнейших исследований 7. Список литературы Короткое введение: В последние годы машинное обучение имеет все большее применение в различных областях, включая здравоохранение. Вместе с тем, каждый пациент имеет уникальные особенности и нуждается в индивидуальном подходе к лечению. В данной работе исследуется применение персонализированного машинного обучения в медицинских приложениях с целью улучшения диагностики, прогнозирования и лечения различных заболеваний. Вводятся основные понятия и методы машинного обучения, а также описываются актуальные проблемы в медицинской индустрии, которые могут быть решены при помощи персонализированного подхода. Далее представляется методология исследования, включающая выбор методов машинного обучения, сбор и обработку данных, а также параметры и метрики для оценки модели. Результаты экспериментов и их анализ представлены в отдельном разделе, а также представлены выводы и перспективы дальнейших исследований в данной области. Показать еще