20.500.12556/DKUM-76009 S strojnim učenjem podprto odločanje v medicini magistrsko delo Machine Learning enhanced decision making in medicine Rast priljubljenosti strojnega učenja se izraža z njegovo uporabo v različnih domenah. V magistrskem delu je predstavljena uporaba algoritmov strojnega učenja za podporo pri odločanju v medicini. Poudarek je na klasifikaciji prisotnosti srčnih bolezni in določanju podvrst kronične ishemične srčne bolezni. Analizirana je natančnost klasifikatorjev naivni Bayes, logistična regresija, k-najbližjih sosedov, odločitveno drevo, nevronska mreža, bagging, AdaBoost in naključni gozd. Implementirana je tudi aplikacija, ki omogoča diagnosticiranje posameznika in inkrementalno izboljšavo svoje natančnosti s pomočjo dodajanja učnih vzorcev. The growth of machine learning popularity is noticeable in its use in different domains. In this paper we present the use of machine learning algorithms for supporting decisions in medicine. We focus on classification of heart disease presence and chronic ischemic heart disease types. The classifier accuracy was analysed which included naive Bayes, logistic regression, k-nearest neighbor, decision tree, neural network, bagging, AdaBoost and random forest. An application was also implemented that enables diagnosis of individuals and incremental improvement of its accuracy with training sample addition. strojno učenje srčna bolezen klasifikacija nadzorovano učenje machine learning heart disease classification supervised learning true true false [J. Jurman] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2020-04-03 12:08:23 2020-07-03 15:28:05 2022-08-09 12:01:32 2020-09-06 03:12:26 2020 0 Maribor 0 Maribor XII, 73 str.. 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.85:616(043.2) 27224835 URN:SI:UM:DK:OXQLI5RK MAG_Jurman_Jan_2020.pdf MAG_Jurman_Jan_2020.pdf 1 12A6C5369C2A0224F5D21C44FD4E2E61 26dbed457d8feeebc5765915086c4b80b19b83a33ddbbac8ce4c3b56ef593250 4b2a66a7-7c11-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/7a73849c-b5f9-47c5-85bf-6aa9c17d36fa https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=141778 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0