Модель прогнозирования роста при гипопитуитаризме у детей и подростков
УДК 004.8 ББК 22.1я431
Ключевые слова:
регрессионный анализ, машинное обучение, гипопитуитаризм
Аннотация
Статья посвящена разработке модели прогнозирования роста детей и подростков Алтайского края, страдающих гипопитуитаризмом. Данные для обучения модели представлены в обезличенных медицинских выписках из историй болезни детей и подростков Алтайского края, страдающих гипопитуитаризмом. Для построения модели выбран язык программирования Python и библиотека Scikit-learn. Построенная модель продемонстрировала хорошее соответствие данным и может применяться для прогнозирования роста при гипопитуитаризме у детей и подростков Алтайского края с целью выбора оптимальной стратегии лечения.
Литература
1. Воронцова М.В. Гипопитуитаризм у детей и подростков // Ме-дицинский совет. 2019. №2. – C. 250–258.
2. Нагаева Е.В. Федеральные клинические рекомендации по диа-гностике и лечению гипопитуитаризма у детей и подростков // Про-блемы эндокринологии. 2013. № 59(6). – С. 27–43.
3. Вандер П. Python для сложных задач: наука о данных и машин-ное обучение. – СПб.: Питер, 2018. – 576 с.
4. Scikit-learn [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://scikit-learn.org/stable/ – Загл. с экрана (дата обращения 10.03.2021).
2. Нагаева Е.В. Федеральные клинические рекомендации по диа-гностике и лечению гипопитуитаризма у детей и подростков // Про-блемы эндокринологии. 2013. № 59(6). – С. 27–43.
3. Вандер П. Python для сложных задач: наука о данных и машин-ное обучение. – СПб.: Питер, 2018. – 576 с.
4. Scikit-learn [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://scikit-learn.org/stable/ – Загл. с экрана (дата обращения 10.03.2021).
Опубликован
2021-08-17
Раздел
Секция ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
