| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Lielo datu pieejas izstrāde digitālajai medicīnai |
| Nosaukums angļu valodā |
Development of a Big Data Approach to Digital Medicine |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Andrejs Romānovs |
| Recenzents |
Arnis Lektauers |
| Anotācija |
Digitālā veselības un aprūpes sistēma ir piedzīvojusi ievērojamu izaugsmi, īpaši pēc Covid-19, pateicoties straujai progresīvu informācijas tehnoloģiju attīstībai, piemēram, mākoņdatošanas, mašīnmācības, blokķēdes un lietu internetam. Šīs tehnoloģijas ir ļāvušas būtiski uzlabot medicīnas datu apstrādi un analīzi, racionalizēt medicīnas personāla darba procesus, optimizēt izmaksu pārvaldību un nodrošināt drošu un lietotājam draudzīgu piekļuvi personalizētiem medicīniskajiem datiem. Maģistra darbā tiek izpētīta digitālās medicīnas esošā situācija un attīstības virzieni, izanalizētās informācijas tehnoloģijas, ko izmanto vai plāno izmantot medicīnā un veselības aprūpē, izpētītas aktuālas personalizētās digitālās medicīnas arhitektūras un satvari, kā arī pārbaudīta lielo datu izmantošana medicīnas datu apstrādē. Pamatojoties uz veiktajiem teorētiskajiem un eksperimentālajiem pētījumiem, autore piedāvā uz lieliem datiem balstītu pieeju digitālās medicīnas pakalpojumu nodrošināšanai, kā arī šo pieeju realizējošo sistēmas prototipu, izmantojot Java Spring satvaru.
Maģistra darba apjomu sastāda 75 lapaspuses, 28 attēli, 6 tabulas un 4 pielikumi. |
| Atslēgas vārdi |
lielie dati, digitāla medicīna, māšinmācīšanas, lietu internets |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
big data, digital medicine, machine learning, internet of things |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2023 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
25.05.2023 12:15:15 |
