A COMPARATIVE ANALYSIS OF MACHINE LEARNING CLASSIFIERS  FOR STROKE PREDICTION

Aidana  Zhalgas; Moldir Toleubek

doi:10.26577/jpcsit2024-02i03-03

Автор(и)

Aidana Zhalgas Astana IT University, Astana, Kazakhstan https://orcid.org/0000-0003-1091-8483 (неавтентифікований)
Moldir Toleubek Astana IT University, Astana, Kazakhstan https://orcid.org/0000-0002-8449-1251 (неавтентифікований)

DOI:

https://doi.org/10.26577/jpcsit2024-02i03-03

Ключові слова:

classification, statistical analysis, AdaBoost, Gradient Boost, Decision Tree

Анотація

Инсульт - кенеттен болатын неврологиялық тапшылықпен және ми қызметінің бұзылуымен сипатталатын әлемдік денсаулыққа қатысты өзекті мәселе . Технологияның дамуы және медициналық карталарды біріктіру инсультті емдеу мен диагностиканы жақсартуға мүмкіндік береді. Электрондық медициналық жазбаларды алу және талдау арқылы инсульт қаупінің факторларының өзара тәуелділігі туралы құнды түсініктерге қол жеткізуге болады. Бұл зерттеу алдыңғы зерттеулерде қолданылған әртүрлі әдістерді, мүмкіндіктерді және өнімділік көрсеткіштерін ескере отырып, инсультті болжауда машиналық оқыту классификаторларының қолданылуына жан-жақты шолу жасайды. Бұл жұмыстың жаңалығы-мүмкіндіктерді таңдауға, деректерді алдын ала өңдеуге және модельдерді бағалауға баса назар аудара отырып, инсультті болжауды жақсартудағы машиналық оқыту классификаторларының әлеуетін атап өту. Мақсат-әртүрлі классификаторлардың күшті жақтары мен шектеулеріне, соның ішінде Шешімдер тізбегі(Decision Tree), AdaBoost және Gradient Boost , сондай-ақ олардың инсультті болжаудағы өнімділік көрсеткіштерін көрсету. Осы мақсатқа қол жеткізе отырып, инсульт қаупін бағалаудың тиімді модельдерін жасауға болады, ал ол өз кезегінде пациенттердің нәтижелерін жақсартуға әкеледі. Нәтижелер машиналық оқыту классификаторлары, әсіресе AdaBoost және Gradient Boost, инсультті болжауда жоғары өнімділікті көрсетеді. Аталып өткен классификаторлар толықтықтың жоғары көрсеткіштерін және F1-дің теңдестірілген нәтижелерін көрсете отырып, инсульт қаупі бар адамдарды анықтаудағы тиімділігін сипаттайды. Бұл зерттеу инсультті болжау саласындағы деректердің артуына ықпал етеді және инсультті емдеуді жақсартудағы машиналық оқыту әдістерінің әлеуетін ашықтайды. Машиналық оқыту классификаторларын инсультті болжаумен біріктіру пациенттердің нәтижелерін жақсартуда үлкен үміт береді. Электрондық медициналық жазбалардың мүмкіндіктерін пайдалана отырып және тиісті әдістер мен мүмкіндіктерді пайдалана отырып, медицина мамандары инсульт жағдайларын анықтау және оларға араласу қабілетін арттыра алады, бұл сайып келгенде алдын алу шаралары мен күтім стратегияларын жақсартуға әкеледі.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Біографії авторів

автор Aidana Zhalgas, афіліація Astana IT University, Astana, Kazakhstan

MSc, Senior-lecturer of Computational and Data Science and Vice-Dean at Astana IT University, Astana, Kazakhstan. Email: aidana.zhalgas@astanait.edu.kz. She received her MSc in Mechanical Engineering from Nazarbayev University in 2018. Aidana involved in research in biomechanics, machine learning, computational mathematics. Her work experience includes positions Research Assistant(Nazarbayev University), Senior-lecturer, Acting Director of the Department Computational and Data Science (Astana IT University).
автор Moldir Toleubek, афіліація Astana IT University, Astana, Kazakhstan

MSc, Senior-lecturer of Computational and Data Science at Astana IT University, Astana, Kazakhstan. Email: moldir.toleubek@astanait.edu.kz. She received her MSc in Applied Mathematics from Nazarbayev University in 2020. Professional Career has started at Nazarbayev University in positions of Research Assistant and Teacher Assistant in 2019 and followed by position of lecturer at Astana IT University. Her research interests include neural networks, deep learning applications, computational mathematics. Weekly attended online seminars of Professor Kharin S. in 2022-2023 and did research on Stefan type problems by using Neural Networks together with colleagues from Astana IT University.