Разработка алгоритмов машинного обучения для анализа больших данных в медицинских исследованиях

В данной курсовой работе рассматриваются технологии и алгоритмы машинного обучения, применяемые для анализа больших данных в области медицины. Основное внимание уделяется улучшению точности диагностики, выявлению генетических факторов и разработке персонализированных стратегий лечения. Работа включает обзор существующих моделей, методов обработки данных и их применения в медицинских исследованиях. Также анализируются практические примеры использования алгоритмов машинного обучения для обработки геномных данных, что позволяет выявить связь между генетическими вариантами и заболеваниями. Основной целью работы является исследование потенциала машинного обучения в медицине и его влияние на современные терапевтические подходы.

Продукт

Разработка и тестирование алгоритмов машинного обучения на реальных медицинских данных, включая анализ геномной информации для выявления связанных заболеваний.

Актуальность

Актуальность исследования определяется растущей ролью больших данных и машинного обучения в медицине, что позволяет улучшать точность диагностики и персонализировать лечение, тем самым повышая качество оказания медицинских услуг.

Цель

Изучить и разработать алгоритмы машинного обучения, способные эффективно анализировать большие данные в медицине, с целью улучшения диагностики и прогнозирования заболеваний.

Задачи

1. Изучить существующие алгоритмы машинного обучения в медицине. 2. Проанализировать обучающие и тестовые наборы данных. 3. Разработать алгоритм для обработки больших медицинских данных. 4. Оценить эффективность разработанного алгоритма на примерах.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО