| Naslov: | Primerjava podpornih vektorjev, naključnih gozdov in nevronskih mrež za napoved odziva na zdravljenje z adalimumabom pri slovenskih bolnikih s crohnovo boleznijo |
|---|
| Avtorji: | ID Nemec, Katja (Avtor)
ID Gorenjak, Mario (Mentor) Več o mentorju... 
ID Potočnik, Uroš (Komentor) |
|---|
| Datoteke: |  MAG_Nemec_Katja_2024.pdf (3,95 MB)
MD5: 221EC61A817C497CC370467D511A567C
|
|---|
| Jezik: | Slovenski jezik |
|---|
| Vrsta gradiva: | Magistrsko delo |
|---|
| Tipologija: | 2.09 - Magistrsko delo |
|---|
| Organizacija: | FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
|
|---|
| Opis: | 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. |
|---|
| Ključne besede: | Crohnova bolezen, bioinformatika, napovedni modeli, strojno učenje |
|---|
| Kraj izida: | Maribor |
|---|
| Založnik: | [K. Nemec] |
|---|
| Leto izida: | 2024 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-86930 |
|---|
| UDK: | 004.43:615.32:616.34-002(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 190297859 |
|---|
| Datum objave v DKUM: | 26.03.2024 |
|---|
| Število ogledov: | 411 |
|---|
| Število prenosov: | 47 |
|---|
| Metapodatki: |    |
|---|
| Področja: | FZV
|
|---|
|
:
|
Kopiraj citat |
|---|
| | | | Skupna ocena: | (0 glasov) |
|---|
| Vaša ocena: | Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom. |
|---|
| Objavi na: |  |
|---|
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše
podrobnosti ali sproži prenos. |
