Магистратура 2022/2023

Алгоритмы машинного обучения в медицинской информатике

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Бизнес-информатика)

Направление: 38.04.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Кафедра информационных систем и технологий (Нижний Новгород)

Где читается: Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)

Когда читается: 2-й курс, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Савченко Людмила Васильевна

Прогр. обучения: Бизнес-информатика

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 28

Программа дисциплины

Аннотация

В курсе представлены практические решения для работы с медицинскими данными: от извлечения данных, очистки и нормализации до проектирования признаков. Курс постороен на конкретных примерах применения алгоритмов машинного обучения. Из курса вы узнаете, как современные технологии позволяют агрегировать данные из отдельных источников, улучшая возможности аналитики данных в здравоохранении. В этом курсе вы научитесь: • Работать с различными типами медицинских данных: электронными медицинскими картами, лабораторными данными, данными клинических исследований. • Решать типичные проблемы при работе с медицинскими данными, в частности , при агрегировании данных из нескольких источников. • Узнаете как извлекать структурированные данные из медициских текстовых записей. Дисциплина предназначена для студентов траектории E-health 2 курса магистратуры образовательной программы Бизнес-информатика (ВШЭ Нижний Новгород). Также приглашаем присоединиться к программе всех заинтересованных студентов магистратуры любого кампуса НИУ ВШЭ!

Цель освоения дисциплины

• Целями освоения данной дисциплины является формирование у студентов представления об основных принципах обучения с учителем и без учителя для задач связанных с медицинской информатикой. А также формирование навыков применения алгоритмов машинного обучения на практике, например при решении задачи сегментации (выделение полипов), обработке речевых сигналов (определение деменции по голосу), применение нейронных сетей для диагностики злокачественных опухолей и других задачах в областях медицинской информатики.

Планируемые результаты обучения

• Уметь применять алгоритмы кластеризации на практике
• уметь применять на практике нейронные сети для решения задач в области медицины (определять есть ли у пациента опухоль)
• уметь применять основные принципы NLP на практике, знать основные принципы архитектуры Transformer
• уметь работать с речевыми сигналами и анализировать их
• уметь на практике применять алгоритмы сегментации

Содержание учебной дисциплины

• Задача кластеризации
• Анализ болезней по речевому сигналу
• Нейронные сети
• Задача обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP)
• Задача сегментации

Элементы контроля

• Лабораторные работы
• Защита проекта
  Найти современную статью по одной из тем (сегментация, классификация, анализ текста, анализ речевых сигналов) с доступным кодом (например на githab). Запустить код из статьи, уметь объяснять результаты.

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.4 * Защита проекта + 0.6 * Лабораторные работы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Sebastian Raschka, & Vahid Mirjalili. (2019). Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, Scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition. Packt Publishing.
• Siddhartha Bhattacharyya, Vaclav Snasel, Aboul Ella Hassanien, Satadal Saha, & B. K. Tripathy. (2020). Deep Learning : Research and Applications. De Gruyter.
• Uday Kamath, John Liu, & James Whitaker. (2019). Deep Learning for NLP and Speech Recognition. Springer.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Alexander, D. (2020). Neural Networks: History and Applications. Nova.

Авторы

• Савченко Людмила Васильевна
• Баевский Юрий Евгеньевич