Використання штучного інтелекту для розв'язання задачі діагностики серцево-судинних захворювань

Автор(и)

  • Олена Іллівна Чумаченко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» https://orcid.org/0000-0003-3006-7460
  • Сергій Олексійович Коломоєць Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» https://orcid.org/0000-0003-3741-4517

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.72.16928

Ключові слова:

штучний інтелект, штучна нейронна мережа, серцево-судинні захворювання, дерева прийняття рішень, глибинне навчання, k-метод найближчого сусіда, алгоритми машинного навчання

Анотація

У статті розглянуті питання доцільності використання штучного інтелекту, штучних нейронних мереж та машинного навчання в задачах класифікації та прогнозування в медичній сфері.  Розглянуто напрямки у сфері охорони здоров'я, у яких штучний інтелект використовувався та доцільність їх використання. Зроблено аналіз найчастіших захворювань серед населення і показано темпи зростання захворювань. Доведення успішності роботи нейронних мереж при роботі з серцево-судинними захворюваннями, онкологією, Covid-19. Розглянуто алгоритми машинного навчання, що можуть використовуватися при створенні інтелектуальної системи діагностики серцево-судинних захворювань. Представлено характеристики, які доцільно використовувати при створенні такої системи. Сформовано вимоги для створення інтелектуальної системи яка б дозволила підвищити рівень кваліфікації спеціалістів сфери охорони здоров'я за рахунок їхньої взаємодії з штучними нейронними мережами.

Біографії авторів

Олена Іллівна Чумаченко , Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

Доктор технічних наук. Професор. Завідувач кафедри.

Кафедра штучного інтелекту

Факультет інформатики та обчислювальної техніки

Сергій Олексійович Коломоєць , Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

Аспірант

Кафедра інформаційних систем та технологій

Факультет інформатики та обчислювальної техніки

Посилання

https://ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2021/ds/kpops/arh_kpops2021_u.html

https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death

https://niss.gov.ua/sites/default/files/2021-09/ohorona-zdorovya.pdf

http://ekmair.ukma.edu.ua/bitstream/handle/123456789/19375/Hlybovets_Pobudova_diahnostychnoi_ekspertno-medychnoi_systemy.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Di. Lin, A. Vasilakos, Yu Tang, and Yuanzhe Yao, “Neural Networks for Computer-Aided Diagnosis in Medicine: A Review,” Neurocomputing, vol. 216, 2016, pp. 700–708. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.08.039.

Stephen F. Weng, Jenna Reps, Joe Kai, Jonathan M. Garibaldi, and Nadeem Qureshi, “Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data?” PLOS One, April 4, 2017. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0174944

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-09-23

Номер

Том 2 № 72 (2022)

Розділ

КОМП’ЮТЕРНІ НАУКИ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ

Ліцензія

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.

Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.

Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).