Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/34798| Title: | Исследование моделей машинного обучения для диагностики отитов |
| Other Titles: | The study of machine learning models for the diagnosis of otitis media |
| Authors: | Вакух, О. Ю. Радостев, А. А. Кузнецова, Н. Е. Захарова, И. Г. Vakukh, O. Yu. Radostev, A. A. Kuznetsova, N. E. Zakharova, I. G. |
| Keywords: | конференция машинное обучение прогнозные модели диагностика отитов ЭМК conference machine learning predictive models diagnostics of otitis media EMC |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | ТюмГУ-Press |
| Citation: | Исследование моделей машинного обучения для диагностики отитов / О. А. Вакух, А. А. Радостев, Н. Е. Кузнецова, И. Г. Захарова. — Текст : электронный // Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых, Тюмень, 25 апреля 2024 г. / отв. ред. Л. Н. Бакановская, М. С. Воробьева ; Министерство науки и высшего образования РФ, Тюменский государственный университет, Школа компьютерных наук. — Тюмень : ТюмГУ-Press, 2024. — Вып. 22. — С. 113–117. |
| Abstract: | В работе представлен сравнительный анализ методов машинного обучения для прогнозирования отитов. Для обучения моделей использовалась выборка, полученная путем выгрузки 3995 записей электронных медицинских карт (ЭМК). The paper presents a comparative analysis of machine learning methods for predicting otitis media. A sample obtained by uploading 3,995 electronic medical records (EHRs) was used to train the models. |
| Conference name: | Всероссийская конференция молодых ученых «Математическое и информационное моделирование» |
| Conference date: | 25.04.2024 |
| URI: | https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/34798 |
| ISBN: | 978-5-400-01784-1 |
| Source: | Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 22. — Тюмень, 2024 |
| Appears in Collections: | Материалы конференций, форумов, семинаров |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| miim_2024_113_117.pdf | 1,1 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.