Ученые Тверского государственного технического университета (ТвГТУ) разработали программу для обработки медицинских данных пациентов с риском диабета, которая категоризирует информацию с помощью наивного классификатора и оценивает эффективность диагностических методов. Дополнительно ПО формирует графики и рассчитывает метрики качества для разных категорий данных.
Программа использует алгоритмы наивного классификатора (вероятностные алгоритмы классификации, основанные на теореме Байеса и предположении о независимости признаков) для обработки медицинских данных и позволяет проводить классификацию информации о пациентах с целью повышения эффективности диагностических исследований.
Разработка выполняет расчет по каждой ячейке данных независимо от других параметров, что позволяет проводить детальный анализ информации и оценивать точность используемых методов классификации. Программа также обеспечивает построение графиков и расчет основных метрик качества для различных алгоритмов и категорий данных.
По словам разработчиков ТвГТУ, программное решение может применяться как в практических задачах обработки медицинской информации, так и в образовательном процессе при изучении методов анализа данных и машинного обучения: «Новая разработка может стать инструментом для исследования больших массивов медицинской информации и совершенствования подходов к анализу факторов, связанных с диагностикой диабета».
