INTELLIGENT DATA ANALYSIS IN BIOMEDICAL RESEARCH: ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

2021

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.33396/1728-0869-2021-4-55-64
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

Substantial amounts of biomedical data are being accumulated every year. Large datasets are accumulated in specialized repositories, electronic document management systems, medical information systems, and other repositories. Classical statistical analysis does not always provide opportunities for analysis of these large datasets; therefore, intelligent data analysis (IDA) is becoming more popular in biomedical research. This paper is an introduction to artificial neural networks - one of the most popular methods of IDA. An artificial neural network is an attempt to build a mathematical analog of the brain and mathematically simulate the transmission of a nerve impulse between neurons. We present an example of the application of artificial neural networks in medical research using SPSS and Statistica software packages. The article describes a medical research question, an example of a dataset and a guide on construction and training of an artificial neural network as well as interpretation of the results.