title: Predict the onset of diabetes
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Селиверстов Святослав Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Seliverstov Svatoslav Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Каменская Елизавета Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kamenskaa Elizaveta Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Крылатов Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Krylatov Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031352
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25696
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Некоторые болезни сложно диагностировать на этапе их зарождения в человеческом организме. К ним относится и сахарный диабет 2 типа (СД2). Прогнозирование данного заболевания является очень важной задачей, поскольку оказывает колоссальное влияние на экономическую сферу здравоохранения. Здесь от своевременного диагностирования будет зависеть процент осложнений, смертности и расходов государства. Поскольку прогнозирование СД2 на раннем этапе является дорогостоящим, то в данной работе предлагается использовать машинное обучение для удешевления данного исследования. Для выполнения поставленной задачи была изучена предметная область, а именно болезнь СД2. Были приведены все необходимые данные и их подробный анализ для её диагностирования. Программно построены различные методы машинного обучения для прогнозирования диабета у пациента на начальном этапе. Проведён их сравнительный анализ.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Some diseases are difficult to diagnose at the stage of their origin in the human body. Among them is type 2 diabetes mellitus (T2DM). Prediction of this disease is a very important task since it has a tremendous impact on the economic sphere of healthcare. Here, the percentage of complications, mortality and state expenditures will depend on timely diagnosis. Since the prediction of T2DM at an early stage is expensive, this paper proposes to use machine learning to reduce the cost of this study. To accomplish the task, the subject area was studied, all the necessary data and their detailed analysis for its diagnosis were presented. Programmatically built various machine learning methods for predicting the onset of diabetes. A comparative analysis was carried out.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: диабет
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: диагностирование диабета
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: большие данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: diabetes
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: diabetes diagnosis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: big data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Predict the onset of diabetes
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Диагностирование диабета на начальном этапе
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_KEA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25696/1/Diplom_KEA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,28 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25696/2/reviewSV_Otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,91 MB