| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Mākslīgā intelekta aģentu pieeju izmantošana datu kvalitātes problēmu risināšanai veselības aprūpes datos |
| Nosaukums angļu valodā |
Application of Artificial Intelligence Agent-Based Approaches for Addressing Data Quality Issues in Healthcare Data |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Agate Jarmakoviča |
| Recenzents |
Dace Doniņa |
| Anotācija |
Veselības aprūpes analītiku un klīnisko modeļu izstrādi ierobežo datu kvalitātes
problēmas. Statistiskās apstrādes metodes, manuālas vai daļēji automatizētas
imputācijas metodes un monolīti mašīnmācīšanās algoritmi bieži nespēj efektīvi
sabalansēt precizitāti un apstrādes ātrumu liela mēroga datubāzēs. Bakalaura darba
mērķis ir izstrādāt un novērtēt konceptuālu aģenta tipa datu kvalitātes uzlabošanas
prototipu veselības aprūpes tabulārajos datos. Darba ietvaros izveidots modulārs
sistēmas prototips ar deterministisku kodolu, kas balstoties uz datu profilēšanu, katrai
kolonnai dinamiski izvēlas atbilstošāko apstrādes metodi. Prototipa veiktspēja
kvantitatīvi novērtēta, salīdzinot tā ātrdarbību un precizitāti ar izvēlētām etalona
metodēm dažāda izmēra datu kopās katrā simulējot dažādus datu iztrūkumu līmeņus.
Pētījuma rezultāti demonstrē izstrādātā prototipa tehnisko darbspēju un mērogojamības
potenciālu. Eksperimentos tika novērots imputācijas izpildes laika samazinājums
salīdzinājumā ar izvēlēto etalona metodi, vienlaikus saglabājot salīdzināmu precizitātes
līmeni atsevišķos scenārijos. Konstatēts, ka deterministiska kodola izmantošana ļauj
izvairīties no daļas lielajiem valodu modeļiem raksturīgiem riskiem, kā
konfidencialitātes, latentuma un skaitļošanas izmaksu riski. Vienlaikus secināts, ka
sistēmas maksimālā efektivitāte ir tieši atkarīga no lēmumu koka kalibrācijas un
izmantoto algoritmu bibliotēku iekšējās arhitektūras. |
| Atslēgas vārdi |
DATU KVALITĀTE, DATU IMPUTĀCIJA, MĀKSLĪGAIS INTELEKTS, AĢENTA TIPA SISTĒMAS |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
DATA QUALITY, DATA IMPUTATION, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, AGENTIC TYPE SYSTEMS |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2026 10:53:28 |
