Моделі та методи машинного навчання для аналізу ймовірності одужання пацієнтів COVID-19

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-408 Романьчуком Максимом Олеговичем. Тема «Моделі та методи машинного навчання для аналізу ймовірності одужання пацієнтів COVID-19». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є розробка програмного засобу, що частково автоматизує процес визначення ймовірності пацієнта, хворого на COVID-19, одужати за результатами аналізу крові. Об’єктом дослідження є система визначення ймовірності відношення пацієнтів на груп «одужає» і «загине» за показниками крові. В результаті виконання дипломної роботи було розроблено програмний засіб, який мінімізує затрати часу на прогнозування тяжкості перебігу хвороби пацієнта з COVID-19. Degree work performed by the student of group CS-408 Romanchuk Maksym Olegovich. The topic is « Models and methods of machine learning for COVID-19 patients recovery probability analysis». The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The purpose of this paper is to develop a software that partially automates the process of determining the probability of a patient with COVID-19 to recover based on blood test results. The object of the study is the impact on blood tests of patients. As a result, a software was developed that minimizes the time spent on predicting the severity of the disease in a patient with COVID-19.