Využití Machine Learningového algoritmu k předcházení nežádoucích stavů v rámci elektronické preskripce – Miroslav Lutovský
Miroslav Lutovský
Master's thesis
Využití Machine Learningového algoritmu k předcházení nežádoucích stavů v rámci elektronické preskripce
Use of Machine Learning algorithm to prevent undesirable conditions within electronic prescription
Abstract:
Hlavním cílem této diplomové práce je implementování Machine learningového algoritmu pro hledání anomálií ve spotřebě Antiinfektiv nad daty ze systému eRecept. K vytvoření řešení je nutné načerpat teoretické znalosti z oblastí spotřeby Antiinfektiv, eReceptu a Machine learningu. Dále je pro tvorbu řešení nezbytné vytvořit algoritmy pro získávání dat ve vhodné podobě pro použití ML algoritmy. Tyto algoritmy …moreAbstract:
The main goal of this diploma thesis is to implement a Machine learning algorithm for finding anomalies in the consumption of anti-infectives over data from the ePrescription system. To create a solution, it is necessary to gain theoretical knowledge in the areas of consumption of Anti-infectives, ePrescription and Machine Learning. Furthermore, in order to create a solution, it is necessary to create …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 28. 6. 2021
Identifier:
https://vskp.vse.cz/eid/84495
Thesis defence
- Date of defence: 12. 10. 2021
- Supervisor: Martin Potančok
- Reader: Pavel Zimmermann
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
LUTOVSKÝ, Miroslav. \textit{Využití Machine Learningového algoritmu k~předcházení nežádoucích stavů v~rámci elektronické preskripce}. Online. Master's thesis. Praha: University of Economics, Prague. 2021. Available from: https://theses.cz/id/myjefa/.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Prazehttps://vskp.vse.cz/eid/84495
Vysoká škola ekonomická v Praze
Master programme / field:
Aplikovaná informatika / Informační systémy a technologie
Theses on a related topic
-
Použití MS Azure Machine Learning a AI služeb v kontextu vývoje ASP.NET Core aplikací
Lucie Dvořáčková -
Machine learning a zpracování dat pomocí Microsoft Azure
Lukáš Beran -
Strojové učení v cloudovém prostředí Azure
Irina OSOVSCHI -
Cognitive Computing and Machine Learning
Fredy Alberto Rodriguez Bautista -
Anomaly Detection in Galaxy Images using Deep Learning
Karina Batalova -
Machine learning analysis and cataloging of extragalactic sources
Matej Kosiba -
Overview and Analysis of Data Vault 2.0 - Flexible Data Warehousing Methodology
Adam Hospodka -
Data analysis of production defect data
Veronika Aksamítová