Методы и системы интеллектуального анализа медицинских данных и текстов

Оригинальность по еТХТ на момент добавления работы 53 %. Все выполнено по ГОСТу (автособираемое содержание; 14 шрифт; 1,5 интервал, 1,25 абзацный отступ; разрывы страниц после окончания глав; сноски на литературу). 2023 год. 14 страница.

Отрывок работы:

  Для построения моделей классификации медицинских данных методами машинного обучения для поддержки принятия решений при диагностике осуществлялось извлечение информации из клинических текстов на русском языке (неструктурированные данные) на основе их полного лингвистического анализа. Трудности обработки медицинских текстов из карты пациента обусловлены отсутствием структуры в тексте, отсутствием эталонных фрагментов, а также наличием синтаксического шума, синонимии и неоднозначностей. На сегодняшний момент не существует готового инструмента для обработки тестовых медицинских данных на русском языке.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3

1 Интеллектуальный анализ текстов и данных в медицине 4

1.1 Медицинские данные и тексты 4

1.2 Системы и способы интеллектуального анализа текстов и данных в медицине 5

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 13

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 14 

1. Зелинская С.А., Зелинский С.С. Изучение возможностей методов Data Mining для проведения анализа медицинских данных // Педагогический журнал. 2022. Т. 12. № 5А. С. 621-634.

2. Карпов О. Э., Храмов А. Е. Информационные технологии, вы-числительные системы и искусственный интеллект в медицине. — М. : ДПК Пресс, 2022. — 480 с.

...

5.               Пустозеров Е.А., Тероева Ю.А. Применение машинного обучения для решения медицинских задач. Конспект лекций. СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2021 г. 36 с.