TY - JOUR AU - Yakubovska, Sofiia AU - Vysotska, Olena AU - Timofeev, Vladimir PY - 2017/11/24 Y2 - 2024/03/29 TI - МАТЕМАТИЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ОЦІНЮВАННЯ СТАНУ ОБ'ЄКТА JF - СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ JA - ITSSI VL - 0 IS - 2 (2) SE - ТЕХНІЧНІ НАУКИ DO - 10.30837/2522-9818.2017.2.093 UR - https://itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/2522-9818.2017.2.093 SP - 93-99 AB - <p><span style="font-family: Times New Roman;">В даний час інформаційні технології (ІТ) інтенсивно застосовують у всьому світі в різних галузях, і вже сьогодні в медичних установах практично неможливо обійтися без їх використання при організації лікувально-діагностичного процесу. Ефективність ІТ визначається ступенем їх інтелектуалізації, тобто включенням до їх складу баз знань, переходом від обробки даних до обробки знань. Ефективність прийняття рішень в різних областях діяльності визначається якістю і оперативністю одержуваної інформації. Медицина в цьому сенсі не є винятком. Збільшений рівень обчислювальної техніки, що застосовується інструментарію, діагностики на базі автоматизованих систем підтримки прийняття рішень дозволив вирішувати завдання визначення стану об'єкта на якісно новому рівні. <strong>Предметом</strong> даного дослідження є математичне забезпечення інтелектуальної інформаційної системи (ІС) оцінювання стану об'єкта. Під об'єктом будемо розуміти пацієнта, який переніс інфаркт міокарда (ІМ). <strong>Метою</strong> дослідження є розробка математичного забезпечення інтелектуальної ІС оцінювання та прогнозування стану пацієнта. Для досягнення поставленої мети були вирішені наступні <strong>завдання</strong>: виявлено статистично достовірні ознаки, що не корелюють між собою, які дозволяють відрізнити групу тих, що вижили пацієнтів від померлих, побудовані "вирішальні правила" для прогнозування результату ІМ. У процесі дослідження розроблено математичне ІС оцінювання стану об'єкта. <strong>Результат.</strong> Пропоновані математичні моделі прогнозування результату ІМ, розроблені з використанням методу дискримінантних функцій та обліком показників крові людини, дозволяють попередити раптову коронарну смерть і підвищити ефективність діагностики. <strong>Висновки.</strong> Розроблено математичні моделі для прогнозування стану об'єкта при наявності невизначеності. Використання розроблених математичних моделей дозволило в реальному часі підвищити точність прогнозування стану об'єкта на ранніх стадіях розвитку захворювання на 4,2% і 10%, а також, своєчасно застосувати адекватні профілактичні та лікувально-реабілітаційні заходи, попередити раптову коронарну смерть. Була проведена апробація розроблених математичних моделей.</span></p> ER -