prikaz prve stranice dokumenta Razvoj mobilne aplikacije za procjenu i praćenje rizika od moždanog udara klasifikacijskim postupcima strojnog učenja i generativnom umjetnom inteligencijom
  Preuzmi
PDF 2.65 MB
diplomski rad
Razvoj mobilne aplikacije za procjenu i praćenje rizika od moždanog udara klasifikacijskim postupcima strojnog učenja i generativnom umjetnom inteligencijom
Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. urn:nbn:hr:200:135477
Vidović, Dario
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Institucijski repozitorij: Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek

Citirajte ovaj rad

Vidović, D. (2024). Razvoj mobilne aplikacije za procjenu i praćenje rizika od moždanog udara klasifikacijskim postupcima strojnog učenja i generativnom umjetnom inteligencijom (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:135477

Vidović, Dario. "Razvoj mobilne aplikacije za procjenu i praćenje rizika od moždanog udara klasifikacijskim postupcima strojnog učenja i generativnom umjetnom inteligencijom." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:135477

Vidović, Dario. "Razvoj mobilne aplikacije za procjenu i praćenje rizika od moždanog udara klasifikacijskim postupcima strojnog učenja i generativnom umjetnom inteligencijom." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:135477

Vidović, D. (2024). 'Razvoj mobilne aplikacije za procjenu i praćenje rizika od moždanog udara klasifikacijskim postupcima strojnog učenja i generativnom umjetnom inteligencijom', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 28.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:135477

Vidović D. Razvoj mobilne aplikacije za procjenu i praćenje rizika od moždanog udara klasifikacijskim postupcima strojnog učenja i generativnom umjetnom inteligencijom [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2024 [pristupljeno 28.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:135477

D. Vidović, "Razvoj mobilne aplikacije za procjenu i praćenje rizika od moždanog udara klasifikacijskim postupcima strojnog učenja i generativnom umjetnom inteligencijom", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:135477

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:135477
Podaci o radu
NaslovRazvoj mobilne aplikacije za procjenu i praćenje rizika od moždanog udara klasifikacijskim postupcima strojnog učenja i generativnom umjetnom inteligencijom
Naslov (engleski)Development of a mobile application for the assessment and monitoring of stroke risk using machine learning classification and generative AI
AutorDario Vidović
MentorGoran Martinović (mentor)
Član povjerenstvaGoran Martinović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAlfonzo Baumgartner (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Nenadić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2024-09-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Programsko inženjerstvo
Sažetak
U ovom diplomskom radu razvijena je aplikacija za procjenu i praćenje rizika klasifikacijskim postupcima strojnog učenja i generativnom umjetnom inteligencijom. Mobilna aplikacija ostvarena je pomoću integrirane razvojne okoline Android Studio zajedno s jezikom Kotlin. Za izradu korisničkog sučelja korišten je okvir Jetpack Compose. Za izradu korisničkog računa korišten je Firebase Auth, a za pohranu osobnih i zdravstvenih podataka Firebase Realtime Database. Za klasifikaciju su korišteni postupci šume odluke, pojačanog stabla odluke i neuronske mreže te je na temelju rezultata vrednovanja za implementaciju odabran algoritam pojačanog stabla odluke. Procjena rizika odvija se putem modela izrađenog unutar Microsoft Azure Machine Learning Studija, a generiranje preporuka slanjem upita OpenAi modelu. Pohranjeni korisnički osobni podaci zajedno s unesenim zdravstvenim podacima koriste se pri procjeni rizika od moždanog udara i generiranju preporuka od strane OpenAi-ja. Ispitivanje mobilne aplikacije provedeno je kroz razne korisničke slučajeve prilikom čega je testirana i utvrđena njena točnost korištenjem različitih korisničkih podataka.
Sažetak (engleski)
In this thesis, an application for risk assessment and monitoring using classification machine learning techniques and generative artificial intelligence has been developed. The mobile application was created using the Android Studio integrated development environment along with the Kotlin programming language. The user interface was designed using the Jetpack Compose framework. For user account management, Firebase Auth was used, while personal and health data are stored in Firebase Realtime Database. Classification was performed using decision tree, boosted decision tree, and neural network techniques, with the boosted decision tree algorithm being selected based on the results. Risk assessment is conducted through a model developed within Microsoft Azure's Machine Learning Studio, and recommendations are generated by querying the OpenAI model. Stored user personal data, along with entered health data, are used in the risk assessment for stroke and in generating recommendations by OpenAI. The mobile application was tested through various user cases, evaluating its accuracy using different user data.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:135477
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (univ. mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-09-18 06:49:26