Генерація адаптивних клінічних сценаріїв з використанням зважених графів знань

Abstract

Об'єктом дослідження є генерація та управління динамікою інтерактивних клінічних сценаріїв. Предметом – моделі зважених графів знань, семантичних векторів та ймовірнісних процесів для створення адаптивної поведінки віртуального пацієнта. Мета роботи – розробка методу формування нелінійних сценаріїв із семантичною гнучкістю взаємодії студента з системою. Проаналізовано недоліки систем Full Code Medical Simulation та Ada Health, зокрема залежність від заздалегідь підготовлених сценаріїв та відсутність механізмів оцінювання когнітивної діяльності. Розроблено модель пацієнта у вигляді динамічного зваженого графа знань із TF-IDF масштабуванням матриці суміжності. Запропоновано метод векторизації медичних сутностей через BioBERT для обробки вільного тексту користувача. Динаміку стану пацієнта формалізовано керованими Марківськими процесами. Для оцінювання компетенцій застосовано ентропію Шеннона та показник інформаційного прибутку. Система може бути використана в медичній освіті для безпечного відпрацювання навичок діагностики та об'єктивного оцінювання компетенцій студентів. Перспективним напрямком подальших досліджень є розширення системи на нові клінічні дисципліни та верифікація результатів у реальному навчальному процесі.