Browsing by Author "Мельникова, Н. І."

Now showing 1 - 9 of 9

Аналітичний огляд засобів програмного забезпечення в медичній галузі
(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Мельникова, Н. І.; Шаховська, Н. Б.
The article is giving for devoted a market of software of the medical systems and development of their classification analysis after a purview. It is found out, that intellectual programs of support of decision-making, which help doctors in the tasks of choice of the most optimum variant of setting of treatment create space for a subsequent study and research of models of these systems.Проаналізовано ринок програмного забезпечення медичних систем та розроблено їх класифікацію за сферою застосування. З’ясовано, що інтелектуальні програми підтримки прийняття рішень, які допомагають лікарям в задачах вибору найоптимальнішого варіанта призначення лікування, створюють простір для подальшого вивчення та дослідження моделей цих систем.
Застосування дерев рішень при проектуванні систем підтримки лікувальних рішень
(Видавництво ЗУКЦ, 2014) Мельникова, Н. І.; Кісь, Я. П.
Застосування теорії автомата Мілі для формування стану пацієнта
(Національний університет “Львівська політехніка”, 2014) Мельникова, Н. І.; Шаховська, Н. Б.; Кісь, Я. П.
Висвітлено реалізацію процесу прийняття рішень у системах підтримки лікувальних рішень засобами теорії скінченного автомату Мілі, що дає можливість корегувати лікування за допомогою оцінювання поточного стану хворого. системи підтримки лікувальних рішень. This article is devoted to the implementation of the decision making process in support systems of medical decision by means of the theory of finite Mealy machine, which allows to correct treatments by evaluating the patient’s current state.
Математична модель скінченного автомату на прикладі лікувальної експертної системи
(Видавництво ЗУКЦ, 2012) Мельникова, Н. І.
Методи побудови моделі поведінки користувачів
(Видавництво Львівської політехніки, 2020-09-23) Шаховська, Н. Б.; Мельникова, Н. І.; Shakhovska, N. B.; Melnykova, N. I.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
Наведено методи побудови моделі поведінки користувачів, які дадуть змогу виявити закономірності планування зустрічей друзів на підставі аналізу їхнього щоденного руху. Для цього попередньо проаналізовано низку методів і алгоритмів кластеризації даних і виокремлено особливості їхнього застосування. З'ясовано, що основними перевагами методів кластеризації даних на підставі їхньої щільності є можливість виявлення кластерів вільної форми різного розміру та стійкості до шуму та викидів. Однак до недоліків цих методів можна віднести високу чутливість до встановлення вхідних параметрів, не чіткий опис класів і непридатність для кластеризації даних великих розмірів. З'ясовано, що основною проблемою всіх алгоритмів кластеризації є їх масштабованість із збільшенням обсягу оброблених даних. Встановлено, що основними проблемами більшості з них є складність налаштування оптимальних вхідних параметрів (для алгоритмів щільності, сітки чи моделі), ідентифікація кластерів різної форми та щільності (алгоритми розподілу, алгоритми на підставі сітки), нечіткі критерії завершення (ієрархічний, розділовий та на підставі моделі). Оскільки процедура кластеризації є тільки одним із етапів оброблення даних системи загалом, обраний алгоритм повинен бути простим у використанні та простим для налаштування вхідних параметрів. Дослідження показують, що ієрархічні методи кластеризації містять ряд алгоритмів, придатних як для оброблення даних невеликого обсягу, так і для аналізу великих даних, що є актуальним у галузі соціальних мереж. На підставі виконаного аналізу даних, зібрано інформацію для заповнення розумного профілю користувача. Значну увагу приділено дослідженню асоціативних правил, на підставі чого запропоновано алгоритм для вилучення асоціативних правил, що дало змогу знаходити статистично значущі правила, а також шукати тільки залежності, визначені загальним набором вхідних даних, та має високу обчислювальну складність, якщо існує багато правил класифікації. Розроблено підхід, що орієнтований на створення та розуміння моделей поведінки користувачів, прогнозування майбутньої поведінки за допомогою створеного шаблону. Досліджено методи моделювання попереднього оброблення даних (кластеризація) та виявлено закономірності планування зустрічей друзів на підставі аналізу щоденного руху людей та їхніх друзів. Наведено методи створення та розуміння моделей поведінки користувачів, застосовано алгоритм k-means для групування користувачів, що дало змогу визначити, наскільки добре кожен об'єкт знаходиться у своєму кластері. Введено поняття правил асоціації, розроблено метод пошуку залежностей, оцінено точність моделі.
Особливості опрацювання медичної інформації для систем підтримки прийняття лікувальних рішень
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Мельникова, Н. І.
Проаналізовано основні підходи до опрацювання персоналізованої медичної інформації для прийняття лікувальних рішень і як засіб її реалізації запропоновано архітектуру системи підтримки прийняття лікувальних рішень, проаналізовано отримані результати. Окреслено основні етапи аналізу медичної інформації засобами системи підтримки прийняття лікарських рішень, що дають змогу декомпонувати керівні процеси і описують відношення між керівними потоками та деталізують послідовність використання методів представлення даних у системі. The article has analyzed the main approaches to the processing of personalized medical information for medical decision making and a tool of implementing it has proposed the system of support medical decision-making, the architecture of this system and the analysis of the results have been done. Here the main stages of analysis of medical information by tools of medical decision support solutions are presented. That enables the decomposition of control process and describes the relationship between management of streams and detalisation of sequence of used methods of presenting data in the system.
Особливості оцінювання якості результатів прийняття рішень в медичній галузі
(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Мельникова, Н. І.
Висвітлено особливості оцінювання якості прийняття лікарських рішень. Розроб- лено метод оцінювання якості стану хворого формалізацією якісних показників з урахуванням вимог стандарту ISO, що дає змогу покращити якість лікарських рішень під час вибору тактики лікування, визначивши зміни значення комплексного критерію стану хворого. This article is devoted the features of quality evaluation of medical decision making. The developed method, which takes into account the requirements of the standard ISO, and helps improve the quality of medical decisions when choosing a treatment strategy by determining the change in value of integrated test of the patient.
Розроблення інформаційної технології опрацювання персоналізованих медичних даних
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Мельникова, Н. І.; Вовк, О. Б.; Дубінець, Т. О.
Розроблено інформаційну технологію обробки персоналізованої медичної інформації для прийняття рішень і як засіб її реалізації запропоновано систему підтримки прийняття лікарських рішень (СПЛР), розроблено її архітектуру, проаналізовано отримані результати. Окреслені основні етапи розробки та проектування СПЛР, що дають змогу здійснювати декомпозицію керуючих процесів і описують відношення між керуючими потоками та деталізують послідовність використання методів опрацювання та подання даних у системі. This article discusses the information technology for personalized medical information for decision making. The architecture of the system of medical support decision making (MSDM) has been developed as the means of its implementation. The analysis of the results has been conducted. The basic stages of the MSDM development and design have been outlined. It allows decomposition process control and describes the relationship between managers and streams sequence, detailing the methods and data processing system.
Інформаційна система забезпечення процесу ведення реєстру хворих
(Видавництво Львівської політехніки, 2019-10-31) Гетьман, С.; Мельникова, Н. І.