Горяча В. О. Методи, моделі інформаційної технології прогнозування стану пацієнтів в системах медичного моніторингу

Об'єкт дослідження - процеси прогнозування стану пацієнтів в системах медичного моніторингу; мета дослідження - підвищення якості прогнозування стану пацієнтів шляхом розроблення математичних моделей, обчислювальних методів прогнозування стану пацієнтів та інформаційної технології підтримки прийняття рішень, що їх реалізує, у медичному моніторингу; методи дослідження - принципи системного аналізу, методи математичного моделювання (методи штучного інтелекту – штучні нейронні мережі), підходи теорії інформації і методи математичної статистики (факторний аналіз), теорія формальних і алгоритмічних систем; результати - вирішено актуальне наукове завдання, яке полягає в розробленні моделей, методів прогнозування та інформаційної технології підтримки прийняття рішень для підвищення якості прогнозу в системах медичного моніторингу, за рахунок створення та впровадження сертифікованої інтерактивної комп’ютерної системи підтримки прийняття рішень «RMICP®» при прогнозуванні стану пацієнтів в умовах параметричної невизначеності вхідних даних, яку орієнтовано на широке коло медичних працівників, що працюють над проблемами системного вибору інформативних контрольованих змінних стану індивідуально для кожного пацієнта й розпізнавання його стану на основі даних моніторингу; новизна - уперше розроблено метод розв’язання нелінійної задачі прогнозування стану пацієнтів на основі концепції тренд-аналізу, у якому на відміну від існуючих під час медичного моніторингу враховується змінення інформативності контрольованих змінних залежно від стану (стадії захворювання) пацієнтів, що дає змогу призначати індивідуальну програму лікування; удосконалено метод оцінювання інформативності змінних багатовимірних діагностичних моделей і моделей контролю стану, у якому враховується точність вимірювання змінних стану і наявність парної кореляції між ними (коінтегрованість «часткових» часових рядів), що дає змогу підвищити достовірність діагностичних моделей; удосконалено статистичний метод класифікації стану пацієнтів у системах медичного моніторингу на основі апарату ймовірнісних нейронних мереж, який містить процедури ортогоналізації й редукції розмірності факторного простору змінних стану і в якому використано статистики Стьюдента у вибраному опорному базисі, що забезпечує зменшення ймовірності помилки визначення стадій стану пацієнтів (належності до одного з класів – можливих станів) на основі даних моніторингу; дістала подальшого розвитку інформаційна технологія автоматизації процесу прогнозування стану пацієнтів з допомогою комп’ютерних систем підтримки прийняття в умовах параметричної невизначеності вхідних даних, що дає змогу підвищити якість прогнозування в системах медичного моніторингу; ступінь впровадження - результати впроваджені у навчальний процес кафедри інформатики Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", у Харківській медичній академії післядипломної освіти на кафедрі загальної дитячої та онкологічної урології, у Інституті медичної радіології ім. С. П. Григор'єва НАМН України; галузь використання – медичні системи підтримки прийняття рішень.