Молодые учёные ВГУЭС строят модели медицинских расчетов для улучшения качества человеческой жизни

24 Октября 2019Наука
Молодые учёные ВГУЭС строят модели медицинских расчетов для улучшения качества человеческой жизни

Продолжаем цикл публикаций #наукабудущего, где знакомим с молодыми исследователями ВГУЭС, чьи научные достижения смогут завтра обеспечить развитие региона и страны.

Дарья Кийкова, 21 год, студентка 4-го курса направления «Прикладная информатика» ВГУЭС, дважды стипендиатка Правительства РФ и президента РФ,  была членом команды студентов ВГУЭС — победителей регионального этапа хакатона, вместе со студентами ВГУЭС: Бумбанда Пама Гондран Альмега, Анной Свяжиной и Владимиром Гончаром, участвовала в реализации проекта «Анализ данных лабораторных исследований компании «ЮНИЛАБ».

— Я работаю в  компании «ЮНИЛАБ», и начальник отдела дала задание провести анализ медицинских данных, чтобы выявить существующие закономерности. Итогом работы должна стать система поддержки принятия решения для врача, чтобы он мог видеть на основе анализов, какие дополнительные исследования нужно назначить. Мы работали в среде R (свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом) и использовали язык программирования R для статистической обработки данных.

В ходе исследования мы провели сбор данных, сделали описательную статистику, анализ выбросов (значения в выборке, которые сильно отличаются от других), корреляционный и регрессионный анализы.

Мы проанализировали данные 2186 человек из четырех регионов: Приморский и Хабаровский край, Иркутская область и остров Сахалин — по комплексной программе «ЮНИ-15», состоящей из 15 анализов, направленных на полное обследование организма: АлАт, Гамма-ГТ, Альбумин, Мочевина, Креатинин, Мочевая кислота, Холестерин, Холестерол-ЛПВП (HDL), Холестерол- ЛПНП-(LDL), Триглицериды, С-реактивный белок (количественно), Ферритин, Витамин B12 (цианокобаламин), ТТГ, 25 (ОН) Витамин D.

Анализ включал расчет дескриптивных статистик и выявление зависимостей между имеющимися показателями. Были построены регрессионные модели, но, так как по ним нельзя делать достоверных прогнозов, решили использовать в дальнейшей работе нейросетевые модели. Над этим сейчас работаем.

В плане научного познания мне интересен анализ больших массивов данных. Как раз сейчас я изучаю инструменты Big Data, а недавно прошла обучение по программе «Анализ временных рядов» в университете Кёнбук Республики Корея.

Наукой я занимаюсь с первого курса: мне интересен сам процесс познания, потому что, кроме результата работы, есть возможность узнать много нового.

Конечная цель моих исследований — это помощь людям, потому что наука ради науки, данные ради данных ни к чему не приведет. Любое научное исследование должно иметь цель — сделать жизнь людей лучше.