Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods
The purpose of the paper is to develop information technology for the classification of human health states using an set of Data Mining methods and to carry out its validation on examples of a operators` functional state and patient's disease severity. Results. The developed IT unites several s...
Saved in:
| Published in: | Cybernetics and computer engineering |
|---|---|
| Date: | 2021 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України
2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181418 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods / O.A. Kryvova, L.M. Kozak // Cybernetics and computer engineering. — 2021. — № 1 (203). — С. 77-96. — Бібліогр.: 44 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862644654628929536 |
|---|---|
| author | Kryvova, O.A. Kozak, L.M. |
| author_facet | Kryvova, O.A. Kozak, L.M. |
| citation_txt | Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods / O.A. Kryvova, L.M. Kozak // Cybernetics and computer engineering. — 2021. — № 1 (203). — С. 77-96. — Бібліогр.: 44 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Cybernetics and computer engineering |
| description | The purpose of the paper is to develop information technology for the classification of human health states using an set of Data Mining methods and to carry out its validation on examples of a operators` functional state and patient's disease severity. Results. The developed IT unites several stages: I — data pre-processing; II — clustering, selecting the homogeneous groups (data segmentation); III — predictors` identification; IV — classifying the studied states, development of predictive models using machine learning algorithms (Decision trees, Support vector machines, neural networks) and the method crossvalidation. The proposed IT was used to classify the operators` functional statе and the patients` severity in case of disease progression.
Метою роботи є розроблення інформаційної технології класифікації стану здоров'я людини за допомогою комплексу методів Data Mining за об'єктивними та експертними характеристиками. Результати. Розроблена інформаційна технологія об'єднує кілька етапів: I — попереднє оброблення даних; II — кластеризація, вибір однорідних груп (сегментація даних); III — ідентифікація предикторів; IV — класифікація досліджуваних станів, розроблення прогнозних моделей за допомогою алгоритмів машинного навчання (дерев рішень (Decision trees, опорних векторних машин Support vector machine, нейронних мереж) та методу перевірки навчальної вибірки (cross-validation). Запропоновану ІТ використано для дослідження функційного стану операторів та класифікації тяжкості стану пацієнтів у разі прогресування захворювання.
|
| first_indexed | 2025-12-01T09:38:29Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-181418 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 2663-2578 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-12-01T09:38:29Z |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Kryvova, O.A. Kozak, L.M. 2021-11-14T18:24:34Z 2021-11-14T18:24:34Z 2021 Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods / O.A. Kryvova, L.M. Kozak // Cybernetics and computer engineering. — 2021. — № 1 (203). — С. 77-96. — Бібліогр.: 44 назв. — англ. 2663-2578 DOI: https://doi.org/10.15407/kvt203.01.077 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181418 004.75+004.932.2:616 The purpose of the paper is to develop information technology for the classification of human health states using an set of Data Mining methods and to carry out its validation on examples of a operators` functional state and patient's disease severity. Results. The developed IT unites several stages: I — data pre-processing; II — clustering, selecting the homogeneous groups (data segmentation); III — predictors` identification; IV — classifying the studied states, development of predictive models using machine learning algorithms (Decision trees, Support vector machines, neural networks) and the method crossvalidation. The proposed IT was used to classify the operators` functional statе and the patients` severity in case of disease progression. Метою роботи є розроблення інформаційної технології класифікації стану здоров'я людини за допомогою комплексу методів Data Mining за об'єктивними та експертними характеристиками. Результати. Розроблена інформаційна технологія об'єднує кілька етапів: I — попереднє оброблення даних; II — кластеризація, вибір однорідних груп (сегментація даних); III — ідентифікація предикторів; IV — класифікація досліджуваних станів, розроблення прогнозних моделей за допомогою алгоритмів машинного навчання (дерев рішень (Decision trees, опорних векторних машин Support vector machine, нейронних мереж) та методу перевірки навчальної вибірки (cross-validation). Запропоновану ІТ використано для дослідження функційного стану операторів та класифікації тяжкості стану пацієнтів у разі прогресування захворювання. en Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України Cybernetics and computer engineering Medical and Biological Cybernetics Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods Інформаційна технологія класифікації донозологічних та патологічних станів здоров’я з використанням ансамблю методів Data Mining Article published earlier |
| spellingShingle | Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods Kryvova, O.A. Kozak, L.M. Medical and Biological Cybernetics |
| title | Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods |
| title_alt | Інформаційна технологія класифікації донозологічних та патологічних станів здоров’я з використанням ансамблю методів Data Mining |
| title_full | Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods |
| title_fullStr | Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods |
| title_full_unstemmed | Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods |
| title_short | Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods |
| title_sort | information technology for classification of donosological and pathological states using the ensemble of data mining methods |
| topic | Medical and Biological Cybernetics |
| topic_facet | Medical and Biological Cybernetics |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181418 |
| work_keys_str_mv | AT kryvovaoa informationtechnologyforclassificationofdonosologicalandpathologicalstatesusingtheensembleofdataminingmethods AT kozaklm informationtechnologyforclassificationofdonosologicalandpathologicalstatesusingtheensembleofdataminingmethods AT kryvovaoa ínformacíinatehnologíâklasifíkacíídonozologíčnihtapatologíčnihstanívzdorovâzvikoristannâmansamblûmetodívdatamining AT kozaklm ínformacíinatehnologíâklasifíkacíídonozologíčnihtapatologíčnihstanívzdorovâzvikoristannâmansamblûmetodívdatamining |