Data Analysis for The Student Health Digital Profile

2021

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco53203.2021.9663804
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The work aims to develop a methodology for data collection and mining algorithms for an information system for assessing students’ health. Within the framework of this scientific problem, several problems are solved related to analysis, search for patterns, visualization of results, and a combination of medical, social, and academic data using artificial intelligence methods. This study will be especially targeted at Kazakh educational institutions. An information system with visualization of the results of aggregation and analysis of data on health-related indicators can be used by various groups of internal and external stakeholders as a regularly updated information resource for the development of various social or medical support programs. The work studied and compared machine learning algorithms based on specially collected data on consultations of medical specialists. In addition, statistical analysis was carried out.