Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання
Досліджуються методи штучного інтелекту для автоматичного виявлення погіршення стану пацієнта, використовуючи дані від спостережень пацієнтів у реальному часі. Метою є розробка системи для розрахунку рівня ризику здоров'ю пацієнта. Експертні оцінки, закладені у правила нечіткої логіки, порівнюю...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2017 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162356 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання / О.А. Хорозов // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 211-217. — Бібліогр.: 5 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162356 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Хорозов, О.А. 2020-01-07T11:47:41Z 2020-01-07T11:47:41Z 2017 Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання / О.А. Хорозов // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 211-217. — Бібліогр.: 5 назв. — укр. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162356 004.891; 614.88 Досліджуються методи штучного інтелекту для автоматичного виявлення погіршення стану пацієнта, використовуючи дані від спостережень пацієнтів у реальному часі. Метою є розробка системи для розрахунку рівня ризику здоров'ю пацієнта. Експертні оцінки, закладені у правила нечіткої логіки, порівнюються з поточними значеннями показників для оцінки ризику захворювання. Визначено клас «нормального» фізіологічного стану для формування моделі машинного навчання. Суттєве відхилення значення показників від норми ідентифікується як «аномальний» клас для подальшої діагностики причин погіршення стану пацієнта. The methods of artificial intelligence for automatically detecting the deterioration of the patient's condition are studied, using data from patient observations in real time. The goal is to develop a system for calculating risk level of the patient's health. Expert assessments contained in the rules of fuzzy logic are compared with the current values of the indicators for assessing the risk of the disease. A class of "normal" physiological state for the formation of a model of machine learning is defined. The significant values deviation from the norm is identified as "abnormal" class for further diagnosis of deterioration causes of the patient's condition. uk Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Прикладні інтелектуальні технології та системи Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання Monitoring patients using fuzzy logic and machine learning methods Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання |
| spellingShingle |
Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання Хорозов, О.А. Прикладні інтелектуальні технології та системи |
| title_short |
Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання |
| title_full |
Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання |
| title_fullStr |
Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання |
| title_full_unstemmed |
Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання |
| title_sort |
моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання |
| author |
Хорозов, О.А. |
| author_facet |
Хорозов, О.А. |
| topic |
Прикладні інтелектуальні технології та системи |
| topic_facet |
Прикладні інтелектуальні технології та системи |
| publishDate |
2017 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Штучний інтелект |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Monitoring patients using fuzzy logic and machine learning methods |
| description |
Досліджуються методи штучного інтелекту для автоматичного виявлення погіршення стану пацієнта, використовуючи дані від спостережень пацієнтів у реальному часі. Метою є розробка системи для розрахунку рівня ризику здоров'ю пацієнта. Експертні оцінки, закладені у правила нечіткої логіки, порівнюються з поточними значеннями показників для оцінки ризику захворювання. Визначено клас «нормального» фізіологічного стану для формування моделі машинного навчання. Суттєве відхилення значення показників від норми ідентифікується як «аномальний» клас для подальшої діагностики причин погіршення стану пацієнта.
The methods of artificial intelligence for automatically detecting the deterioration of the patient's condition are studied, using data from patient observations in real time. The goal is to develop a system for calculating risk level of the patient's health. Expert assessments contained in the rules of fuzzy logic are compared with the current values of the indicators for assessing the risk of the disease. A class of "normal" physiological state for the formation of a model of machine learning is defined. The significant values deviation from the norm is identified as "abnormal" class for further diagnosis of deterioration causes of the patient's condition.
|
| issn |
1561-5359 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162356 |
| citation_txt |
Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання / О.А. Хорозов // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 211-217. — Бібліогр.: 5 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT horozovoa monítoringpacíêntívzvikoristannâmmetodívnečítkoílogíkiímašinnogonavčannâ AT horozovoa monitoringpatientsusingfuzzylogicandmachinelearningmethods |
| first_indexed |
2025-12-07T13:28:44Z |
| last_indexed |
2025-12-07T13:28:44Z |
| _version_ |
1850856308209614848 |