1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2026
4. Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Назва:	Інтелектуальна система прогнозування ризику діабету 2 типу на основі медичних даних
Інші назви:	Intelligent system for predicting type 2 diabetes risk based on medical data
Автори:	Кіт, І. Kit, I.
Приналежність:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Ternopil Ivan Puluj National Technical University
Бібліографічний опис:	Кіт І. Інтелектуальна система прогнозування ризику діабету 2 типу на основі медичних даних / Кіт І. // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 24-25 квітня 2026 р. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 364–365. — (Хімічна та біоінженерія).
Бібліографічне посилання:	Кіт І. Інтелектуальна система прогнозування ризику діабету 2 типу на основі медичних даних // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, Тернопіль, 24-25 квітня 2026 р. 2026. С. 364–365.
Bibliographic citation (APA):	Kit, I. (2026). Intelektualna systema prohnozuvannia ryzyku diabetu 2 typu na osnovi medychnykh danykh [Intelligent system for predicting type 2 diabetes risk based on medical data]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 24-25 April 2026, Ternopil, 364-365. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Kit I. (2026) Intelektualna systema prohnozuvannia ryzyku diabetu 2 typu na osnovi medychnykh danykh [Intelligent system for predicting type 2 diabetes risk based on medical data]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues” (Tern., 24-25 April 2026), pp. 364-365 [in Ukrainian].
Є частиною видання:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026 Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
Конференція/захід:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Журнал/збірник:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Дата публікації:	24-кві-2026
Дата внесення:	10-чер-2026
Видавництво:	ТНТУ TNTU
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil
Часове охоплення:	24-25 квітня 2026 р. 24-25 April 2026
Науковий керівник:	Матійчук, Любомир Павлович Matiichuk, L. P.
УДК:	004.9 616.379-008.64
Теми:	прогнозування ризику захворювання персоналізована медицина машинне навчання disease risk prediction personalized medicine machine learning
Кількість сторінок:	2
Діапазон сторінок:	364-365
Початкова сторінка:	364
Кінцева сторінка:	365
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52299
Власник авторського права:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
Перелік літератури:	1. Sudlow C., Gallacher J., Allen N., et al. UK Biobank: An Open Access Resource for Identifying the Causes of a Wide Range of Complex Diseases of Middle and Old Age. PLoS Medicine, 2015. Vol. 12, No. 3. e1001779. 2. Grant S. F. A., Thorleifsson G., Reynisdottir I., et al. Variant of transcription factor 7-like 2 (TCF7L2) gene confers risk of type 2 diabetes. Nature Genetics, 2006. Vol. 38. P. 320–323. 3. Gloyn A. L., Pearson E. R., Antcliff J. F., et al. Activating mutations in the gene encoding the ATP-sensitive potassium-channel subunit Kir6.2 and permanent neonatal diabetes. New England Journal of Medicine, 2004. Vol. 350. P. 1838–1849. 4. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2016. P. 785–794. 5. Dolezalova N., Reed A. B., Despotovic A., et al. Development of a dynamic type 2 diabetes risk prediction tool: a UK Biobank study. arXiv:2104.10108, 2021. 6. Lundberg S. M., Lee S.-I. A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2017. P. 4765–4774.
References:	1. Sudlow C., Gallacher J., Allen N., et al. UK Biobank: An Open Access Resource for Identifying the Causes of a Wide Range of Complex Diseases of Middle and Old Age. PLoS Medicine, 2015. Vol. 12, No. 3. e1001779. 2. Grant S. F. A., Thorleifsson G., Reynisdottir I., et al. Variant of transcription factor 7-like 2 (TCF7L2) gene confers risk of type 2 diabetes. Nature Genetics, 2006. Vol. 38. P. 320–323. 3. Gloyn A. L., Pearson E. R., Antcliff J. F., et al. Activating mutations in the gene encoding the ATP-sensitive potassium-channel subunit Kir6.2 and permanent neonatal diabetes. New England Journal of Medicine, 2004. Vol. 350. P. 1838–1849. 4. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2016. P. 785–794. 5. Dolezalova N., Reed A. B., Despotovic A., et al. Development of a dynamic type 2 diabetes risk prediction tool: a UK Biobank study. arXiv:2104.10108, 2021. 6. Lundberg S. M., Lee S.-I. A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2017. P. 4765–4774.
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.