Found an issue? Give us feedback

DSpace at Tartu Univ...arrow_drop_down

DSpace at Tartu University Library

Master thesis . 2022

License: CC BY NC ND

Data sources: DSpace at Tartu University Library

Select content type to embed

All Research products

arrow_drop_down

<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://www.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>

COPY SCRIPT

For further information contact us at helpdesk@openaire.eu

Hospitaliseerimise riski prognoosimine krooniliste haigustega patsientidel

Name: Hospitaliseerimise riski prognoosimine krooniliste haigustega patsientidel
Creator: Kilgi, Kadi
Keywords: otsustusmets, üldistatud lineaarsed mudelid, machine learning, närvivõrk, tehisõpe, prognostika, prediction, generalized linear models, neural networks, random forest

descriptionPublicationkeyboard_double_arrow_right Master thesis 01 Jan 2022 Estonia Estonian

Authors: Kilgi, Kadi;

handle: 10062/82594

Hospitaliseerimise riski prognoosimine krooniliste haigustega patsientidel

- Summary
- Subjects
- Metrics

Abstract

Käesoleva magistritöö eesmärk on eelmise aasta riskipatsientide raviarvete andmeid kasutades prognoosida järgmisel aastal välditavat hospitaliseerimist vajavad patsiendid. Riskipatsiendiks loetakse krooniliselt haiget inimest, kellel on suurenenud risk tervise halvenemisele. Lisaks on soov mudeliga hinnata patsientidele hospitaliseerimise riskiskoor, mille alusel patsiendid järjestada. Töö teoreetilises osas tutvustatakse masinõppe metoodikat ning kirjeldatakse töös kasutatavaid klassifitseerimismeetodeid. Lisaks tehakse ülevaade tasakaalustamata andmete probleemist ning võimalikest lahendustest. Seejärel tehakse ülevaade riskipatsientide definitsioonist ning kirjeldatakse valimisse sattunud patsiente. Töö praktilises osas katsetatakse erinevaid klassifitseerimismeetodeid ning võrreldakse erinevaid lähenemisi hospitaliseerimiste prognoosimisel. Töö tulemusena valitakse parim meetod ning katsetatakse valitud mudelit uute andmete korral.

Country

Estonia

Related Organizations

University of Tartu
Estonia

Keywords

otsustusmets, üldistatud lineaarsed mudelid, machine learning, närvivõrk, tehisõpe, prognostika, prediction, generalized linear models, neural networks, random forest

Impact byBIP!

	citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).	0
	popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.	Average
	influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).	Average
	impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.	Average

Found an issue? Give us feedback

Average

Green