Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі

  • T. A. Nazirova Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова, м. Харків
  • A. B. Kostenko Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова, м. Харків
Ключові слова: neural network; медична інформаційна система; медична реформа України; електронна картка пацієнта; оброблення даних; профілактичні медогляди

Анотація

На сьогодні на основі технології Neural Network розроблено безліч програмних комплексів для прогнозування різних явищ, статистичного оброблення даних, методів класифікації даних, розпізнавання образів, оптимізації деяких процесів тощо. Здатність до самонавчання та вилучення знань з даних є одним з найкорисніших та вражаючих властивостей штучних нейронних мереж, успадкованих ними від мозку, як від свого прототипу. Світова практика використання штучного інтелекту свідчить про можливості отримувати нові, невідомі раніше закономірності, які не відразу знаходять пояснення, а іноді і не вкладаються в рамки офіційної науки. У багатьох параметрах технології нейронних мереж перевершують наявні традиційні алгоритми, тому по праву вважаються актуальними для активного застосування на цей час. Нейронні мережі – потужний метод моделювання, що дає змогу відтворювати складні нелінійні залежності, що актуально для систем прийняття рішень в управлінні пацієнтопотоком у медичних установах. У цьому дослідженні розглянуто сутність нейронних мереж, їх особливості здатності до навчання (налаштування архітектури і синаптичних зв'язків). Також виявлено і перспективи розвитку застосування і використання штучних нейронних мереж для застосування розподілу пацієнтів для здійснення профілактичного медичного огляду.

Біографії авторів

T. A. Nazirova, Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова, м. Харків

здобувач, старший інженер комп'ютерних систем ООО Метінвест Бізнес Сервіс Україна, м. Кривий Ріг

A. B. Kostenko, Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова, м. Харків

 канд. фіз.-мат. наук, доцент

Посилання

Girosi, F., Meili, R., & Scoville, R. (2005). Extrapolating evidence of health information technology savings and costs. Santa Monica, CA: RAND Corporation, Retrieved from: https://www.rand.org/pubs/monographs/MG410.html.
Hellberg, S., & Johansson, P. (2017). eHealth strategies and platforms – the issue of health equity in Sweden. Health Policy and Technology, 6(1), 26–32. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2016.09.002
HFA-DB (2018). European health for all database. Retrieved from: http://data.euro.who.int/hfadb/.
Kim, H., & Xie, B. (2017). Health literacy in the eHealth era: A systematic review of the literature. Patient Education and Counseling, 100(6), 1073–1082. https://doi.org/10.1016/j.pec.2017.01.015
Manakova, N. O., Kostenko, O. B., & Nazirova, T. O. (2017). Dekompozytsiia funktsionalnoho moduliu informatsiinoi systemy v okhoroni zdorovia. Systemy obroblennia informatsii, 4(150). 230–236. [In Ukrainian].
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2017). Future Financial Economics of Health Professional Education: Proceedings of a Workshop. Washington, DC: The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/24736
Nazirova, T. O., & Kostenko, O. B. (2017). Overview of ehealth development models and existing medical information systems. problems of creating a single medical information space. Scientific Bulletin of UNFU, 27(10), 151–155. https://doi.org/10.15421/40271027
Nazyrova, T. A., & Kostenko, A. B. (2015). O systemakh optymyzatsyy upravlenyia zdravookhranenyem na rehyonalnom urovne na baze ynformatsyonnykh tekhnolohyi. Kompiuterni tekhnolohii v miskomu ta rehionalnomu hospodarstvi: mater. Mizhnar. nauk.-prakt. internet-konf, (pp. 42–43). Kharkiv: KhNUMH im. O. M. Beketova.
Shenas, S. A. I., Raahemi, B., Tekieh, M. H., & Kuziemsky, C. (2014) Identifying high-cost patients using data mining techniques and a small set of non-trivial attributes. Computers in Biology and Medicine, 53, 9–18. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2014.07.005
VOZ (2018). Vsemirnaia organizatciia zdravookhraneniia. Retrieved from: http://www.who.int/ru/.
Wang, S., et al. (2003). A Cost-Benefit Analysis of Electronic Medical Records in Primary Care. The American Journal of Medicine, 114(5), 397–403. https://doi.org/10.1016/S0002-9343(03)00057-3
Опубліковано
2018-06-27
Як цитувати
Nazirova, T. A., & Kostenko, A. B. (2018). Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі. Науковий вісник НЛТУ України, 28(6), 136-139. https://doi.org/10.15421/40280627
Розділ
Інформаційні технології