| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Гальченко, М. И. | - |
| dc.contributor.author | Порембская, О. Я. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T13:59:14Z | - |
| dc.date.available | 2022-05-18T13:59:14Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Гальченко, М. И. Прогнозирование смертности у пациентов с COVID-19 в условиях стационара с использованием библиотеки Conformal Prediction в KNIME / М. И. Гальченко, О. Я. Порембская // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научный статей VIII Международной научно-практической конференции, Минск, 11-12 мая 2022 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2022. – С. 151–157. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47001 | - |
| dc.description.abstract | Прогнозирование исхода COVID-19 у стационарных больных изначально представляло серьёзную проблему. В статье анализируется набор данных, собранный на основе двух стационаров (ФГБОУ ВО «СЗГМУ им. И.И. Мечникова» Клиника имени Петра Великого и ФГБУ «Клиническая больница №1» Управления делами Президента РФ (Волынская больница) г. Москвы), всего 313 пациентов, из которых умерло 61 (19.5%). Для прогнозирования использовался KNIME Analytics Platform, библиотека Conformal Prediction. В статье показываются преимущества данного метода, рассматривается вопрос отбора базового алгоритма для конформного прогнозирования (Мондриановской классификации). | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Бестпринт | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | конформное прогнозирование | ru_RU |
| dc.subject | смертность | ru_RU |
| dc.subject | COVID-19 | ru_RU |
| dc.subject | Мондриановская классификация | ru_RU |
| dc.subject | conformal prediction | ru_RU |
| dc.subject | mortality | ru_RU |
| dc.subject | Mondrian classification | ru_RU |
| dc.title | Прогнозирование смертности у пациентов с COVID-19 в условиях стационара с использованием библиотеки Conformal Prediction в KNIME | ru_RU |
| dc.title.alternative | Prediction of mortality for COVID-19 patients in a hospital setting using the «Conformal Prediction» library in Knime | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | Predicting the mortality for COVID-19 patients was initially a challenge. The article analyzes a data set collected on the basis of two hospitals (FGBOU VO "North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov" Clinic named after Peter the Great and FGBU "Clinical Hospital No. 1" of the Administration of the President of the Russian Federation (Volynskaya Hospital) in Moscow), total 313 patients, of which 61 (19.5%) died. KNIME Analytics Platform, Conformal Prediction library was used for forecasting. The article shows the advantages of this method, considers the issue of selecting a basic algorithm for conformal forecasting (Mondrian classification). | - |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2022)
|
