Алгоритм поддержки принятия решения в процессе диагностики функционального состояния системы гемостаза; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине

Մատենագիտական մանրամասներ
Parent link:	Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине.— 2019.— [491-495]
Հիմնական հեղինակ:	Чурсина Е. А.
Համատեղ հեղինակ:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Այլ հեղինակներ:	Кудинов А. В. Антон Викторович
Ամփոփում:	Заглавие с титульного экрана Thromboelastography is a test that provides information about all components of hemostasis. Thromboelastograph presents a blood test result as graphic information with a set of additional numeric parameters which can be hard to interpret in detail. This paper describes the decision support algorithm that uses machine learning methods to distinguish eleven functional states of hemostasis. Testing on real blood tests dataset showed high metrics values. The classifier was implemented in the module that became a part of thromboelastograph software and is used to help doctors.
Լեզու:	ռուսերեն
Հրապարակվել է:	2019
Շարք:	Системный анализ и обработка информации в медицине
Խորագրեր:	электронные ресурсы труды учёных ТПУ hemostasis thromboelastography machine learning classification random forest gradient boosting гемостаз тромбы машинное обучение классификация алгоритмы принятие решений диагностика функциональное состояние
Առցանց հասանելիություն:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/57422
Ձևաչափ:	Էլեկտրոնային Գրքի գլուխ
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=630744

Նկարագրություն
Ամփոփում:	Заглавие с титульного экрана Thromboelastography is a test that provides information about all components of hemostasis. Thromboelastograph presents a blood test result as graphic information with a set of additional numeric parameters which can be hard to interpret in detail. This paper describes the decision support algorithm that uses machine learning methods to distinguish eleven functional states of hemostasis. Testing on real blood tests dataset showed high metrics values. The classifier was implemented in the module that became a part of thromboelastograph software and is used to help doctors.

Նմանատիպ նյութեր