arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Gestatsioondiabeedi ja makrosoomia prognoosimine ning nende riskitegurite analüüs masinõppe meetoditega
Nimi Silvia Pihu
Kokkuvõte Makrosoomiat ehk liiga suurt vastsündinut käsitletakse töös gestatsioonilise vanuse suhtes. See põhjustab sageli probleeme sünnitusele, nii emale kui lapsele. Seetõttu on vajalik makrosoomse lapse sündi (varakult) ette ennustada, et kasutada dieetravi või ravida medikamentide abil makrosoomia riskiteguriks olevat gestatsioondiabeeti (GDM; rasedusdiabeet) või vähemalt plaanida keisrilõiget. Kasutades teadaolevaid ja oletatavaid riskifaktoreid prognoositi GDMi ja makrosoomiat erinevate masinõppe mudelite abil Eestis kogutud raseduste andmetel (2012-2018, 4787 raseduse andmed). Kõige parema ennustusvõimega oli kasutatutest juhusliku metsa meetod, millega ROC-kõvera aluseks pindalaks saadi GDM jaoks 0,96 ja makrosoomia jaoks 0,92. Kõige olulisemateks tunnusteks ja seega kõige olulisemateks riskifaktoriteks makrosoomse lapse sünniks osutusid GDM ja selle korrektne diagnoosimine, ema kehamassiindeks enne rasedust, ema vanus, varasem makrosoomse lapse sünd ja paastusuhkur raseduse alguses.
Lõputöö keel eesti
Lõputöö tüüp Magister - Infotehnoloogia mitteinformaatikutele
Juhendaja(d) Sven Laur, Kristiina Rull
Kaitsmise aasta 2020
PDF