Juhuslike diagnooside trajektooride generaator

Abstract

Andmeteaduse üks esimesi samme on andmete kogumine. Mõnedel juhtudel on andmed privaatsed ja ei ole niisama kättesaadavad, eriti need, mis puudutavad isikuandmeid. Käesoleva lõputöö raames luuakse programm, mis genereerib reaalsetele andmetele lähedased patsiendiandmed koos aja ja diagnoosidega, mis võivad tulevasi haigusi süvendada või vastupidi vähendada. Selliseid andmeid saab kasutada tehisnärvivõrkude treenimiseks ning tulevaste haiguste ennustamiseks. Kuna andmed on täiesti juhuslikud ja genereeritud lihtsa mudeli baasil, ei sisalda need privaatsusriski mitte kellelegi ja teiseks on täpselt teada, millise mudeli baasil andmed on tuletatud. Seega on nende andmete analüüsis võimalik valideerida analüüsimeetodi kasulikkust konkreetse mudeli seisukohast.