Statistične metode za analizo intenzivnih longitudinalnih podatkov v mediciniAhlin, Črt (Avtor) Lusa, Lara (Mentor) intenzivno longitudinalni podatkiperiodičnostvreča vzorcevNaloga obravnava metode za modeliranje intenzivnih longitudinalnih podatkov. Nosljive naprave s senzorji (na primer pametne ure) omogočajo olajšan in stalen zajem fizioloških podatkov. Longitudinalni podatki imajo posebnosti, ki izhajajo iz upoštevanja časa v analizah -- posamezniki so merjeni večkrat. Intenzivni longitudinalni podatki imajo zelo pogoste meritve in omogočajo modeliranje procesov na ravni posameznika. S tem se odpirajo nove možnosti, tudi za tako imenovano na posameznika osredotočeno medicino. V prvem delu naloge je predstavljeno interaktivno orodje za delo z longitudinalnimi podatki, {\tt medplot}, ki smo ga razvili, da bi omogočili ne-statistikom dostop do naprednih metod za analizo longitudinalnih podatkov. Z aplikacijo in interpretacijo rezultatov smo biomedicinskim uporabnikom ponudili orodje za napredne analize longitudinalnih podatkov in tako prispevali k razvoju področja uporabe metod v praksi. V drugem delu naloge je obravnavan problem periodičnih longitudinalnih podatkov. Gre za podatke, katerih vrednost se periodično ponavlja, na primer vsako leto. Predstavljena je nadgradnja uveljavljene metode modeliranja s kubičnimi zlepki z dodanimi omejitvami (RCS), da je upoštevana periodičnost podatkov. Z izpeljavo periodične RCS ter njeno implementacijo v paketu {\tt peRiodiCS} smo prispevali k področju modeliranja periodičnih podatkov, saj smo ponudili dodatno orodje, ki ima v nekaterih primerih boljše lastnosti kot obstoječa, in sicer zaradi manjšega števila ocenjenih parametrov. V tretjem delu naloge so obravnavani intenzivno longitudinalni podatki srčnega utripa z namenom, da bi napovedali dogodke atrijske fibrilacije. Uporabljena je metoda vreče vzorcev za prikaz podatkov in v postopku navzkrižnega preverjanja so bile preverjene napovedne lastnosti ob različnih vrednostih parametrov napovedovanja. Pomanjkljivost podatkov je bil razmeroma majhen vzorec. Menimo, da so ugotovitve glede parametrov metode vreče vzorcev in intervalov opazovanja lahko izhodišče oziroma usmeritev ob nadaljnjih raziskavah, ko bodo na voljo ustrezni večji podatkovni nizi frekvenc srčnega utripa na ravni posameznika.20192019-04-11 07:15:08Doktorsko delo/naloga107397VisID: 1918COBISS_ID: 34270937sl