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)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52299

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.advisorМатійчук, Любомир Павлович
dc.contributor.advisorMatiichuk, L. P.
dc.contributor.authorКіт, І.
dc.contributor.authorKit, I.
dc.coverage.temporal24-25 квітня 2026 р.
dc.coverage.temporal24-25 April 2026
dc.date.accessioned2026-06-10T14:28:12Z-
dc.date.available2026-06-10T14:28:12Z-
dc.date.created2026-04-24
dc.date.issued2026-04-24
dc.identifier.citationКіт 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).
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52299-
dc.format.extent364-365
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofМатеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026
dc.relation.ispartofProceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
dc.subjectпрогнозування ризику захворювання
dc.subjectперсоналізована медицина
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectdisease risk prediction
dc.subjectpersonalized medicine
dc.subjectmachine learning
dc.titleІнтелектуальна система прогнозування ризику діабету 2 типу на основі медичних даних
dc.title.alternativeIntelligent system for predicting type 2 diabetes risk based on medical data
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages2
dc.subject.udc004.9
dc.subject.udc616.379-008.64
dc.relation.references1. 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.
dc.relation.references2. 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.
dc.relation.references3. 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.
dc.relation.references4. 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.
dc.relation.references5. 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.
dc.relation.references6. Lundberg S. M., Lee S.-I. A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2017. P. 4765–4774.
dc.relation.referencesen1. 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.
dc.relation.referencesen2. 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.
dc.relation.referencesen3. 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.
dc.relation.referencesen4. 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.
dc.relation.referencesen5. 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.
dc.relation.referencesen6. Lundberg S. M., Lee S.-I. A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2017. P. 4765–4774.
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
dc.contributor.affiliationTernopil Ivan Puluj National Technical University
dc.citation.journalTitleМатеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
dc.citation.spage364
dc.citation.epage365
dc.citation.conferenceⅨ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
dc.identifier.citation2015Кіт 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.
dc.identifier.citationenAPAKit, 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].
dc.identifier.citationenCHICAGOKit 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].
Розташовується у зібраннях:Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
NSHCI_2026_Kit_I-Intelligent_system_for_predicting_364-365.pdf397,09 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити
NSHCI_2026_Kit_I-Intelligent_system_for_predicting_364-365__COVER.png407,06 kBimage/pngПереглянути/відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


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