Інформаційна система моніторингу ймовірності виникнення захворювань на основі аналізу факторів ризику

Abstract

Інформаційні технології використовуються в сучасній медицині для вдосконалення точності діагностування хвороб. Алгоритми машинного навчання та штучний інтелект надають нові можливості та інструменти для обробки великих масивів даних. Об’єкт кваліфікаційної роботи – процес визначення ймовірності виникнення захворювання. Предмет кваліфікаційної роботи – методи та засоби створення моделі для визначення ймовірності виникнення захворювання. Метою кваліфікаційної роботи є вдосконалення процесу профілактики захворювань за рахунок використання алгоритмів машинного навчання. В першому розділі представлено аналіз предметної сфери розробки програмного забезпечення в ґалузі соціальної медицини, здійснено специфікацію вимог та досліджено існуючі аналоги. У другому розділі обрано набір даних та алгоритм машинного навчання. В ході розробки третього розділу виконано проєктування та моделювання системи. В четвертому розділі представлено основні етапи програмної реалізації медичної інформаційної системи. В результаті виконання кваліфікаційної роботи магістра реалізовано медичну інформаційну систему. КРМ викладена на 46 сторінок, вона містить 4 розділи, 25 рисунків, 10 таблиць, 18 джерел в переліку посилань Information technologies are used in modern medicine to improve the accuracy of diagnosing diseases. Machine learning algorithms and artificial intelligence provide new opportunities and tools for processing large amounts of data. The object of the qualification work is the process of determining the probability of the occurrence of the disease. The subject of the qualification work is methods and means of creating a model for determining the probability of disease occurrence. The purpose of the qualification work is to improve the process of disease prevention through the use of machine learning algorithms. In the first chapter, an analysis of the subject area of software development in the field of social medicine is presented, requirements are specified, and existing alternatives are investigated. In the second section, a data set and a machine learning algorithm are selected. During the development of the third section, the design and modeling of the system was performed. The fourth chapter presents the main stages of software implementation of the medical information system. A medical information system was implemented as a result of the master's qualification work. The work is 46 pages long and includes 4 sections, 25 illustrations, 10 tables, and 18 sources.