| Title: | Primerjava podpornih vektorjev, naključnih gozdov in nevronskih mrež za napoved odziva na zdravljenje z adalimumabom pri slovenskih bolnikih s crohnovo boleznijo |
|---|
| Authors: | ID Nemec, Katja (Author)
ID Gorenjak, Mario (Mentor) More about this mentor... 
ID Potočnik, Uroš (Comentor) |
|---|
| Files: |  MAG_Nemec_Katja_2024.pdf (3,95 MB)
MD5: 221EC61A817C497CC370467D511A567C
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FZV - Faculty of Health Sciences
|
|---|
| Abstract: | Uvod: V našem magistrskem delu smo želeli ugotoviti učinkovitost metod strojnega učenja pri napovedi odziva bolnikov s Chronovo boleznijo na biološko zdravilo adalimumab.
Metode: Raziskava je vključevala 88 vzorcev, ki so bili analizirani glede na genetske, klinične in mešane podatke v različnih tednih zdravljenja. Uporabljene metode, kot so naključni gozdovi (RF), podporni vektorji (SVM) in nevronske mreže (NNET), so bile evalvirane z uporabo različnih metrik natančnosti, občutljivosti in Youdenovega indeksa.
Rezultati: Rezultati kažejo, da je metoda RF najboljša na mešanih podatkih, SVM izstopa pri kliničnih, medtem ko NNET in RF dosegata najboljše rezultate na genetskih podatkih v različnih obdobjih zdravljenja. Uporaba metode "bagging" je izboljšala natančnost, še posebej pri RF. Kljub temu se zahteva previdnost pri interpretaciji zaradi omejene velikosti vzorca.
Razprava: Naša analiza poudarja potrebo po preudarnem izboru metode, odvisnem od specifičnih značilnosti podatkov in ciljev analize.
Sklep: Naše ugotovitve na podlagi analize predstavljajo osnovo za nadaljnje raziskave v smeri izboljšanja natančnosti modelov napovedi zdravljenja. |
|---|
| Keywords: | Crohnova bolezen, bioinformatika, napovedni modeli, strojno učenje |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [K. Nemec] |
|---|
| Year of publishing: | 2024 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-86930 |
|---|
| UDC: | 004.43:615.32:616.34-002(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 190297859 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 26.03.2024 |
|---|
| Views: | 410 |
|---|
| Downloads: | 47 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | FZV
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
