О системе предиктивных критериев нарушения сердечного ритма у новорожденных, основанной на анализе данных

В статье рассматривается разработка алгоритмов машинного обучения для выявления нарушений сердечного ритма новорожденных. Исследованию подвергаются основные интервалы кардиографии. Источником данных служат истории болезней, которые содержат в себе показатели новорожденных детей в первый, третий и десятый дни жизни. Основное внимание акцентируется на статистическом анализе данных и построении регрессионных моделей, а также на сравнении результатов их работы. Применение разработанных моделей и расчет основных метрик показывает, что регрессионные алгоритмы в целом недостаточно хорошо объясняют изменения зависимой переменной, при этом модель MARS обладает большей предсказательной ценностью для сравнительно малых объемов выборки. Для улучшения диагностики и профилактики нарушений сердечного ритма требуются дальнейшая оптимизация, увеличение обучающей выборки и повышение разнообразия данных.