Исследование и сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения для определения их эффективности в задаче классификации деменции

В данной работе проведено исследование и сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения для классификации деменции у пожилых пациентов. Актуальность темы обусловлена значительным увеличением случаев деменции и важностью своевременной диагностики для улучшения качества жизни. Основная цель исследования заключается в определении эффективности различных методов классификации, применяемых к широкому набору медицинских данных о пациентах в возрасте от 60 до 90 лет, включая демографические и клинические характеристики, а также результаты когнитивных тестов. Работа охватывает этапы предобработки данных, применение различных машинных алгоритмов и их последующий анализ. Рассматриваемые методы включают деревья решений, случайные леса, метод K-ближайших соседей, логистическую регрессию и градиентный бустинг. Кроме того, исследование подчеркивает значимость интерпретируемости моделей и возможные ограничения, связанные с выборкой данных. Результаты работы свидетельствуют о том, что методы машинного обучения могут существенно улучшить диагностику деменции, что открывает новые перспективы для раннего вмешательства и оптимизации ресурсов в системе здравоохранения. Работа предоставляет полезные рекомендации для дальнейших исследований в данной области, а также подчеркивает важность интеграции новых технологий в практическую медицину.