Модель і засоби машинного навчання у медичній інформаційній системі

Abstract

Метою роботи є дослідження та практична реалізація моделі машинного навчання разом із добором програмних засобів для її ефективної інтеграції в медичну інформаційну систему. Досліджено можливості застосування методів машинного навчання у медичних інформаційних системах для підвищення ефективності прийняття клінічних рішень. Розроблено концептуальну модель МІС із вбудованим інтелектуальним модулем, що здійснює автоматизоване прогнозування ризику захворювання на основі медичних даних пацієнта. Обґрунтовано вибір алгоритму Random Forest як основи для побудови прогнозної моделі. Окрему увагу приділено аналізу та добору програмних засобів, таких як Python, scikit-learn, FastAPI, PostgreSQL, SHAP. Виконано повний цикл реалізації системи: збирання та обробка даних, навчання моделі, створення REST-сервісу, інтеграція з інтерфейсом користувача. Проведено тестування розробленого рішення, що засвідчило високі значення ключових метрик. Отримані результати можуть бути впроваджені в клінічну практику для підтримки лікарських рішень.