Перегляд за автором "Yakubovska, S."

Зараз показано 1 - 2 з 2
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Developing a method for prediction of relapsing myocardial infarction based on interpolation diagnostic polynomial
    (2016) Yakubovska, S.; Vysotska, O.; Porvan, A.; Yelchaninov, D.; Linnyk, Е.
    In this paper, based on the estimations of expert opinions of the persons who make decisions, we determined a set of criteria for evaluation of the states of patients and of the classes of possible states for predicting the relapsing myocardial infarction. We propose a method for predicting the relapsing myocardial infarction on the basis of the designed interpolation diagnostic polynomial to determine the probability of occurence of the relapsing myocardial infarction. The developed method is based on the methodology of verbal decision analysis. This method makes it possible, taking into account the totality of attributes of disease, their combination and mutual effect, to increase the accuracy of prediction by 2,7 % (in comparison to the method-prototype). This provides a possibility to prevent the relapse of disease and sudden coronary death. The proposed method is of practical interest and may be applied for the diagnosis and prediction of development of other human cardiovascular system diseases. Представлено метод прогнозування рецидивуючого інфаркту міокарда (РІМ) на основі розробленого інтерполяційного діагностичного полінома для визначення можливості виникнення і результату РІМ. Розроблений метод базується на методології вербального аналізу рішень і дозволяє, з урахуванням сукупності ознак захворювання, їх комбінації і взаємовпливу, підвищити точність прогнозу на 2,7 % (у порівнянні з методом-прототипом), що надає можливість попередити рецидив і раптову коронарну смерть. Запропонований метод становить практичний інтерес і може бути використаний для діагностики та прогнозування розвитку інших захворювань серцево-судинної системи людини. Представлен метод прогнозирования рецидивирующего инфаркта миокарда (РИМ) на основе разработанного интерполяционного диагностического полинома для определения возможности возникновения и исхода РИМ. Разработанный метод базируется на методологии вербального анализа решений и позволяет, с учетом совокупности признаков заболевания, их комбинации и взаимовлияния, повысить точность прогноза на 2,7 % (по сравнению с методом-прототипом), что дает возможность предупредить рецидив и внезапную коронарную смерть. Предложенный метод представляет практический интерес и может быть использован для диагностики и прогнозирования развития других заболеваний сердечно-сосудистой системы человека.
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Mathematical support of the intelligent information system of assessing the object state
    (2017) Yakubovska, S.; Vysotska, O.; Timofeev, V.
    At present, information technologies (IT) are intensively used all over the world in various sectors, and today medical institutions cannot do without them when organizing the process of medical diagnostic. The IT efficiency is determined by the degree of their intellectualization that is by including knowledge bases as their component and by the transition from data processing to the processing of knowledge. The efficiency of making decisions in various areas of activity is determined by the quality and quick delivery of information. Medicine constitutes no exception in this sense. The advanced level of computer technology, applied tools, diagnostics on the basis of automated systems of decision support made it possible to solve the tasks of assessing the state of the object at a qualitatively new level. The subject matter of this study is to ensure the mathematical support of the intelligent information system (IS) of assessing the state of the object. The object is understood as a patient who came through a myocardial infarction (MI). The goal of the study is to develop mathematical support of the intelligent IS of assessing and predicting a patient’s condition. To achieve the stated goal, the following tasks were solved: statistically valid and uncorrelated signs were specified; these signs enable distinguishing the group of patients who survived from those who died, “decisive rules” were formulated for predicting the MI clinical outcome. In the process of the study, the mathematical IT of assessing the state of the object was developed. The following result was obtained: the suggested mathematical models for predicting the outcome of myocardial infarction that were developed with the use of the method of discriminant function and took into account human blood values can prevent sudden coronary death and improve the diagnostic efficiency. Conclusions. Mathematical models were developed to predict the state of the object in the event of uncertainty. The use of the developed mathematical models enables improving the accuracy of predicting the state of the object in a real-time environment and in the early stages of the disease development by 4.2% and 10%, and applying adequate preventive and therapeutic and rehabilitation measures in time as well as preventing sudden coronary death. The developed mathematical models were tested. В даний час інформаційні технології (ІТ) інтенсивно застосовують у всьому світі в різних галузях, і вже сьогодні в медичних установах практично неможливо обійтися без їх використання при організації лікувально-діагностичного процесу. Ефективність ІТ визначається ступенем їх інтелектуалізації, тобто включенням до їх складу баз знань, переходом від обробки даних до обробки знань. Ефективність прийняття рішень в різних областях діяльності визначається якістю і оперативністю одержуваної інформації. Медицина в цьому сенсі не є винятком. Збільшений рівень обчислювальної техніки, що застосовується інструментарію, діагностики на базі автоматизованих систем підтримки прийняття рішень дозволив вирішувати завдання визначення стану об'єкта на якісно новому рівні. Предметом даного дослідження є математичне забезпечення інтелектуальної інформаційної системи (ІС) оцінювання стану об'єкта. Під об'єктом будемо розуміти пацієнта, який переніс інфаркт міокарда (ІМ). Метою дослідження є розробка математичного забезпечення інтелектуальної ІС оцінювання та прогнозування стану пацієнта. Для досягнення поставленої мети були вирішені наступні завдання: виявлено статистично достовірні ознаки, що не корелюють між собою, які дозволяють відрізнити групу тих, що вижили пацієнтів від померлих, побудовані "вирішальні правила" для прогнозування результату ІМ. У процесі дослідження розроблено математичне ІС оцінювання стану об'єкта. Результат. Пропоновані математичні моделі прогнозування результату ІМ, розроблені з використанням методу дискримінантних функцій та обліком показників крові людини, дозволяють попередити раптову коронарну смерть і підвищити ефективність діагностики. Висновки. Розроблено математичні моделі для прогнозування стану об'єкта при наявності невизначеності. Використання розроблених математичних моделей дозволило в реальному часі підвищити точність прогнозування стану об'єкта на ранніх стадіях розвитку захворювання на 4,2% і 10%, а також, своєчасно застосувати адекватні профілактичні та лікувально-реабілітаційні заходи, попередити раптову коронарну смерть. Була проведена апробація розроблених математичних моделей.