Разработка AI-системы для превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы

ВВЕДЕНИЕ
РАЗДЕЛ 1. Разработка методики использования
систем искусственного интеллекта при аналитике
кардиологических данных
1.1. Совокупность критериев, используемых в
кардиологии
для аналитики состояния пациентов
1.2. Периферийные данные пациентов,
которые могут быть исключены из исследований,
основанных на моделях искусственного
интеллекта...
1.3. Класс моделей искусственного
интеллекта, которые наиболее
оптимальны для аналитики кардиологических
данных
1.4. Цель и задачи исследования
Итоги по 1 разделу
РАЗДЕЛ 2. Реализация модели наивного Байеса для
прогнозирования сердечных заболеваний,
требующих безотлагательного вмешательства
кардиологов
2.1. Оптимальный байесовский классификатор
2.2. Модернизированный алгоритм наивного
Байесовского
классификатора
2.3. Программная реализация модели
искусственного интеллекта
на основе алгоритма наивного Байеса
2.4. Прикладная метрика оценки точности
разработанной модели наивного Байеса,
основанная на разной цене за
ложноположительную
и ложноотрицательную ошибку
Итоги по 2 разделу
РАЗДЕЛ 3. Экспертная оценка и системная
интеграция программного решения с прикладной
областью
3.1. Оценка точности функционирования
модели наивного Байеса
на архивных данных практикующим кардиологом
3.2. Оценка точности функционирования
модели наивного Байеса
на данных новых пациентов практикующим
кардиологом
3.3. Сопоставление результатов экспертной
оценки со значениями
прикладных метрик точности
3.4. Системная интеграция разработанного
программного решения
в кардиологическое отделение
Итоги по 3 разделу
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК