| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Science and Organizational Technologies |
| Title in original language |
Cukura diabēta kontroles uzlabošana: Mašīnmācīšanās risinājums hipoglikēmijas prognozēšanai |
| Title in English |
Improvement of Diabetes Management: Machine-Learning Solution for Hypoglycemic Event Predictions |
| Department |
01B00 Riga Business School |
| Scientific advisor |
Jānis Lazovskis |
| Reviewer |
Valdis Saulespurēns |
| Abstract |
Bakalaura darbs veidots ar mērķi uzlabot cukura diabēta kontroles iespējas pirmā tipa cukura diabēta slimniekiem, izmantojot mašīnmācīšanās risinājumu hipoglikēmijas jeb zemas glikozes koncentrācijas asinīs priekšlaicīgai prognozēšanai 30 minūšu laika intervālā. Pētījumā izstrādātā modeļa efektivitāte tiek novērtēta, izmantojot īstus diabētiķu datus un cukura līmeņa rādījumus. Darbā tiek apmācīts gadījuma mežu (random forest) modelis, kas tiek trenēts, izmantojot diabētiķu cukura līmeņa rādījumus un to tendenču saturošu datu kopu. Modeļa efektivitāte tiek mērīta pēc tā precizitātes (accuracy), f1-rezultāta (f1-score) un citiem mērījumiem.
Izstrādātais modeļa risinājums sasniedz 96.9% precizitāti un 70.3% f1-rezultātu, tādējādi demonstrējot kvalitatīvu hipoglikēmijas klasificēšanas spēju. Taču rezultāti ir nepietiekami, lai modeli droši varētu izmantot medicīniskos nolūkos. Darba izstrādes laikā autors saskārās ar nevienmērīgu klašu sadalījumu un ierobežotu apmācības apakškopu, kas sastāvēja tikai no cukura līmeņa vērtībām, bet neņēma vērā tādas nianses kā sirdsdarbības ātrumu, apēsto ogļhidrātu daudzumu un citus faktorus. Plašāka datu kopas izmantošana un citu limitāciju pārvarēšana rezultētos ar labāku modeļa efektivitāti, it īpaši lielākos laika intervālos.
Šis prototips var kalpot kā pamats turpmākiem pētījumiem, kuru mērķis būtu pilnveidot šajā darbā iegūtos rezultātus. Nākotnes pētījumi varētu tikt saistīti ar citu mašīnmācīšanās algoritmu izmantošanu un salīdzinājumu, datu kopas papildināšanu, kā arī ar jaunu modeļu izstrādi, kas prognozētu hiperglikēmiju vai precīzu cukura līmeņa koncentrāciju asinīs. Uzlabotam modelim ir potenciāls revolucionizēt 21. gadsimta diabēta kontroli, nodrošinot cilvēkiem ar diabētu mūsdienīgu risinājumu cukura līmeņu kontrolei.
Diplomdarba saturs ir rakstīts angļu valodā, tā apjoms ir 48 lappuses, kas ietver teorijas daļu (11 lpp.), praktisko daļu (10 lpp.), rezultātu analīzi (9 lpp.), septiņus attēlus, trīs tabulas, 41 literatūras avotu un divus pielikumus. |
| Keywords |
Diabēts, mašīnmācīšanās, gadījuma meži, hipoglikēmija, prognozēšana |
| Keywords in English |
Diabetes, machine-learning, random forest, hypoglycemia, predictions |
| Language |
eng |
| Year |
2024 |
| Date and time of uploading |
14.04.2024 23:14:01 |
