Please use this identifier to cite or link to this item: http://elib.usma.ru/handle/usma/24348
Title: Методы машинного обучения для определения существенности действующих факторов на состояние здоровья работников металлургического производства
Other Titles: Machine learning methods for determining importance of the factors acting on the health status of metallurgical plant workers
Authors: Kabakova, E. A.
Panov, V. G.
Кабакова, Е. А.
Панов, В. Г.
Issue Date: 2025
Publisher: ФГБОУ ВО УГМУ Минздрава России
Citation: Кабакова, Е. А. Методы машинного обучения для определения существенности действующих факторов на состояние здоровья работников металлургического производства / Е. А. Кабакова, В. Г. Панов. - Текст: электронный // Медицинское образование, наука, практика : Сборник статей X Международной научно-практической конференции молодых ученых и студентов, 22-23 апреля 2025 г. Т. 2. - Екатеринбург, 2025. – С. 48-54.
Abstract: The aim of the study is to determine risk factors by using machine learning techniques and rank them in terms of their impact on the circulatory system of metalworkers. We will build predictive machine learning models that can predict the response of the circulatory system and assess their accuracy.
Цель исследования — используя методы машинного обучения, определить факторы риска БСК и ранжировать их по степени воздействия на состояние системы кровообращения работников металлургического производства. Построить прогностические модели машинного обучения для предсказания отклика со стороны системы кровообращения и оценить их качество.
Keywords: CIRCULATORY DISEASES
RISK FACTORS
MATHEMATICAL STATISTICS METHODS
MACHINE LEARNING
DATA MINING METHODS
БОЛЕЗНИ СИСТЕМЫ КРОВООБРАЩЕНИЯ
ФАКТОРЫ РИСКА
МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
МЕТОДЫ ДОБЫЧИ ДАННЫХ
URI: http://elib.usma.ru/handle/usma/24348
Origin: Медицинское образование, наука, практика : Сборник статей X Международной научно-практической конференции молодых ученых и студентов, 22-23 апреля 2025 г. Т. 2.
Appears in Collections:НОМУС УГМУ

Files in This Item:
File SizeFormat 
USMU_Sbornik_statei_2025_261.pdf239,08 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.