Прийняття потенційно кращих рішень в медичних лікувально-діагностичних центрах на основі систем штучного інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.48.2026.351881Ключові слова:
лікувально-діагностичний центр, ІСППР, нечітка ситуаційна мережа, штатна і позаштатна ситуації щодо станів пацієнтів, вербально-числовий метод оцінки альтернатив, схема нечіткого логічного виведення, потенційно краще рішенняАнотація
Однією з головних причин недостатнього рівня діяльності медичних закладів є вкрай слабке використання сучасних систем штучного інтелекту, зокрема систем підтримки прийняття рішень. У даній статті вирішується проблема прийняття потенційно кращих рішень при виникненні позаштатних ситуацій щодо поточного стану пацієнтів. Метою є підвищення ефективності діяльності медичних лікувально-діагностичних центрів (МЛДЦ). Проблема управління при виникненні позаштатних ситуацій пов'язана з наявністю великого обсягу інформації, її невизначеністю та суперечливістю. Цю проблему пропонується вирішувати за допомогою інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень, побудованої на основі онтологічної бази знань з використанням нечіткої ситуаційної мережі. Даний підхід дозволяє знайти потенційне краще рішення як при переході від однієї штатної ситуації до іншої бажаної, так і знайти ефективне рішення при виникненні позаштатної поточної ситуації. Для вирішення завдання оцінки та вибору потенційно кращого рішення запропоновано вербально-числовий метод оцінок альтернатив, що дозволяє на відміну від існуючих методів автоматизувати та суттєво прискорити процедуру пошуку потенційно кращого рішення. Також, як альтернатива вербально-числовому методу пропонується схема механізму нечіткого логічного виведення потенційно кращих рішень з використанням ступенів достовірності та важливості знань.
Бібл.23, іл.5
Посилання
Коваленко О.Є. Моделювання навантаження мережної інфраструктури систем ситуаційного управління / Математичні машини і системи. – 2019. – № 2. – С.101-110.
Данько В. В. Удосконалення системи управління закладами охорони здоров’я на інноваційних засадах / Вчені записки Таврійського національного університету імені В. І. Вернадського. Серія : Економіка і управління. – 2019. – Т. 30(69), № 2. – С. 102-110
Конєва І. І., Конєва А. О. Інноваційна діяльність закладів охорони здоров'я як об'єкт управління. / Матеріали П'ятої Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Управління розвитком соціально-економічних систем». Харків: ХНТУСГ. – 2021. – С. 85-87.
Zeleznikow J., Nolan J.R. Using soft computing to build real world intelligent decision support systems in uncertain domains / Decision Support Systems. – 2001. – Vol. 31, Issue 2. – P. 263-285. DOI.ORG/10.1016/S0167-9236(00)00135-4.
Бідюк П.І., Коршевнюк Л.А. Розроблення структури системи підтримки прийняття рішень в управлінні підприємством. / Матеріали міжнародної конференції «Автоматика – 2001». – Одеса: ОДПУ. – 2001. – Т.2. – С. 49-51.
Alter S. L. Decision support systems: current practice and continuing challenges. / Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub.– 1980.– 120 p.
Bonczek R. H. Foundations of Decision Support Systems / BC., Whinston– New York: Academic Press/ – 1981. – 453p.
Holsapple C.W. Whinston Decision Support Systems (a knowledge based approach). / New York: West Publishing Company. – 2003. – 860 p.
Литвин В.В., Даревич Р.Р. , Досин Д.Г. Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень на основі адаптивних онтологій / Штучний інтелект. – 2011. – №3. – С. 388-395.
Trofimchuk O., Stenin A., Soldatova M., Drozdovich I. Intelligent decision support systems in the development of megapolis infrastructure. / System research and information technologies, NTUU KPI. –2022.– №2. – P. 61-74 DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.2.04
Кравець П., Киркало Р. Системи прийняття рішень з нечіткою логікою / Вісник національного університету «Львівська політехніка». – 2009. –№ 650. – С. 115 – 123.
Малярець Л. М. Математичні методи і моделі в управлінні економічними процесами : монографія /, Є. Ю. Місюра, В. В. Койбічук та ін. – Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця. – 2016. – 420 с.
Мунтян М.Л., Мунтян О.А., Яровенко А.Г. Проектування спеціалізованих медичних систем підтримки прийняття лікарського рішення. – ΛΌГOΣ. Мистецтво наукової думки. – 2020. – №9. – С.41-43. DOI 10.36074/2617-7064.09.009.
Івченко І.Ю. Математичне програмування: Навчальний посібник. – К.: Центр учбової літератури. – 2007 – 232 с.
Cormen T.H., Leiserson C.E., Rivest R.L., Stein C. Introduction to Algorithms. Third Edition. / The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England. – 2009. – 1223 p.
Ostrovskaya K. Further research into methods of intelligent data analysis for processing test results. System technologies. 2020. No. 4(129). – P.146-157. DOI 10.34185/1562-9945-4-129-2020-1.
Zagorulko G.B. Model of comprehensive support of intelligent DSS development / Ontology of Designing . – 2019. – №9(4). – Р.63-80. DOI:10.18287/2223-9537-2019-9-4-462-479.
Литвин В. В., Висоцька В. А., Досин Д. Г., Гірняк М. Г. Розроблення методів та засобів побудови інтелектуальних систем опрацювання інформаційних ресурсів з використанням онтологічного підходу / Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія : Інформаційні системи та мережі. – 2015. – № 832. – С. 295-314.
Литвин В.В. Бази знань інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень / Львів : Видавництво Львівської політехніки. – 2011. – 240 с.
Рогушина Ю.В. Використання систем організації знань на основі онтологій у Wiki-ресурсах / Проблеми програмування. – 2022.–№ 1. – С.23-33. DOI.ORG/10.15407/PP2022.01.23.
Dyer J. S., Figueira J. R., Greco S., Ehrogott M. Maut — Multiattribute Utility Theory / Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. – 2005. – Р.265-292. DOI:10.1007/0-387-23081-5_7.
Kochin D., Ustinovichus L., Sliesoraityte I. Verbal decision making analysis / Technological and Economic Development of Economy. – 2004. – №10(1) – Р.32-39. DOI:10.3846/13928619.2004.9637650.
Kaklauskas А. Intelligent Decision Support Systems. / Biometric and Intelligent Decision Making Support. Intelligent Systems Reference Library. Vilnius Gediminas Technical University. – 2015. –P.31-85. DOI: 10.1007/978-3-319-13659-2_2.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
1.Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
