2025 рік

Permanent URI for this collection

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/52921

Browse

Browsing 2025 рік by Author "Borodenko, Viktor"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Розроблення ІУС для діагностування нефрологічних захворювань
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-20) Бороденко, Віктор Андрійович; Borodenko, Viktor; Устенко, Станіслав Веніамінович
    Кваліфікаційна магістерська робота присвячена розробці експертної для діагностування нефрологічних захворювань на основі методів машинного навчання. Об’єктом дослідження є процеси автоматизованої діагностики нефрологічних захворювань, а предметом – методи, моделі та інформаційні технології для створення експертної системи. Метою роботи є створення ІУС, що забезпечує точну діагностику та зручний інтерфейс для медичного персоналу. У роботі проаналізовано експертні системи в медичній діагностиці, досліджено специфіку нефрології, обґрунтовано вибір технологій і методів, зокрема алгоритму Random Forest Classifier. Розроблено архітектуру системи з використанням мікросервісного підходу, реляційної бази даних SQLite, веб-фреймворку Flask та бібліотек Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy). The qualifying master's thesis is focused on the development of an expert system for diagnosing nephrological diseases based on machine learning methods. The object of research is the processes of automated diagnosis of nephrological diseases, and the subject is methods, models and information technologies for creating an expert system. The aim of the work is to create an MIS that provides accurate diagnostics and a user-friendly interface for medical personnel. The paper analyzes expert systems in medical diagnostics, studies the specifics of nephrology, and justifies the choice of technologies and methods, in particular the Random Forest Classifier algorithm. The architecture of the system is developed using a microservice approach, SQLite relational database, Flask web framework, and Python libraries (Scikit-learn, Pandas, NumPy).