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:
| Date: | 2017 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2017
|
| Series: | Штучний інтелект |
| Subjects: | |
| 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| Summary: | 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. |
|---|