Архітектура інтелектуальної інформаційної системи прогнозування складових медичних проектів

Анотація

Стаття стосується розробки інтелектуальної інформаційної системи для прогнозування складових медичних проектів. Метою дослідження є запропонувати інтелектуальну інформаційну систему прогнозування складових медичних проектів, яка базується на використанні нейромережевих моделей, а також статистичних та експертних методах, що на відміну існуючих забезпечує точність прогнозування складових медичних проектів, адаптивність до змін у їх проектному середовищі а також доступність для користувачів. Завданням дослідження є обгрунтувати архітектуру та розробити алгоритм роботи інтелектуальної інформаційної системи прогнозування складових медичних проектів, а також виконати розробку інтерфейсу користувачів цієї системи та здійснити прогнозування складових медичних проектів. Запропонована інтелектуальна інформаційна система є ефективним інструментом, який може бути використаний для підвищення точності прийняття управлінських рішень та результативності медичних проектів. Система передбачає використання медичної інформаційної системи для формування бази історичних даних, що забезпечує формування бази знань та розроблення множини системно взаємопов’язаних блоків. Розроблений алгоритм роботи запропонованої інтелектуальної інформаційної системи передбачає виконання 17 кроків, якими відображається інтелектуальних підхід, що передбачає використання нейронних мереж для прогнозування складових медичних проектів. Розроблено інтерфейс користувача IIS для оцінення складових медичних проектів, який передбачає використання 6 вкладок. Предбачено використання діалогових вікон для прогнозування складових 5 груп проектів. До них належать проекти створення госпітальних округів, проекти високоспеціалізованої медицини, проекти спеціалізованої медицини, проекти первинної медицини та консультативнодіагностичних проекти. Запропонована нейронна мережа для прогнозування тривалості проектів лікування цукрового діабету у дітей. Вона являє собою глибинну нейромережу з двома рівнями, яка забезпечує точність прогнозу на рівні 95,4 %,  що свідчить про достаню її ефективність та доцільність використання у інтелектуальній інформаційній системі. Встановлені тенденції зміни тривалості лікування цукрового діабету у дітей від зміни головних чинників, які їх зумовлюють. Отримані результати залежать в основі підвищення якості та точності підтримки прийняття рішень для оцінення тривалості лікування цукрового діабету у дітей із різними станами їх захворювання.