МС1СЗП - Системи за подршку одлучивања у медицини

Спецификација предмета
Назив		Системи за подршку одлучивања у медицини
Акроним		МС1СЗП
Студијски програм		Електротехника и рачунарство
Модул		модул Биомедицински и еколошки инжењеринг
Тип студија		мастер академске студије
Наставник (предавач)
Наставник/сарадник (вежбе)
Наставник/сарадник (ДОН)
Број ЕСПБ		6.0	Статус предмета	изборни
Условљност другим предметима
Циљеви изучавања предмета		Упознавање са основним аутоматизованим методама одлучивања у медицинском домену.
Исходи учења (стечена знања)		Овладавање методама анализе, синтезе и евалуације аутоматизованих система одлучивања у медицинском домену.
Садржај предмета
Садржај теоријске наставе		Вероватносне методе одчучивања.Евалуација конкурентских хипотеза Бајесовском анализом. Индуктивне методе засноване на минимизацији ризика. Методе одлучивања засноване на експлицитном знању. Евалуација система одлучивања.
Садржај практичне наставе		Овладавање програмском подршком за емпиријско индуктивно одлучивање, селекцију најинформативнијих атрибута у процесу одлучивања, као и процену ефикасности синтетисаних система.
Литература
R.O.Duda, P.E.Hart, "Pattern Classification", Second Edition, John Waley & Sons, 2001. T.Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, "The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction", Springer, 2001. C.M.Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer, 2006. R.P.W. Duin, P. Juszczak, P. Paclik, E. Pekalska, D. de Ridder, D.M.J. Tax, PRTools4, A Matlab Toolbox for Pattern Recognition, Delft University of Technology, 2004.
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
Предавања	Вежбе	ДОН	Студијски и истраживачки рад	Остали часови
3	1
Методе извођења наставе
Оцена знања (максимални број поена 100)
Предиспитне обавезе		Поена	Завршни испит	Поена
Активности у току предавања		10	Писмени испит	30
Практична настава		30	Усмени испит	0
Пројекти		0
Колоквијуми		30
Семинари		0