Алгоритми виявлення критичних станів здоров'я людини на основі аналізу фізіологічних та візуальних індикаторів

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка інтелектуальної системи виявлення критичних станів здоров'я людини на основі безперервного моніторингу фізіологічних та візуальних показників, що базується на двох алгоритмах часткового моніторингу за станом пацієнта. Запропонована система AMPA (Adaptive Multi-Modal Physiological Analysis) використовується для персоналізованого аналізу біометричних даних з застосуванням методів машинного навчання, забезпечуючи своєчасну ідентифікацію потенційно небезпечних станів здоров'я. Запропонована система включає модулі збору даних від носимих пристроїв, інтелектуального аналізу з використанням методів машинного навчання, та взаємодії з користувачем через веб-інтерфейс і мобільний додаток. Експериментальне тестування підтвердило високу ефективність розробленого методу із досягненням точності 87.3% та зменшенням кількості хибних тривог на 68.4% порівняно з традиційними підходами.