Program procedures for training a recognition system for the differential diagnosis of patients based on heterogeneous symptom complexes

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorShulyak, O. P.
dc.contributor.authorDruzhynin, V. V.
dc.date.accessioned2024-11-07T12:08:42Z
dc.date.available2024-11-07T12:08:42Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractРозглядається система розпізнавання машинного навчання для диференціальної діагностики пацієнтів на основі гетерогенних комплексів нефрологічних параметрів, перехідна від інструментальних засобів обстеження. Під час навчання використовується емпірична статистика клінічних випадків у базі даних із надійними діагнозами. Мета полягає в тому, щоб розширити можливості вилучення інформації з аналогічних баз даних для навчання процедурам розпізнавання шляхом збагачення цього інструментарію новими функціями, що містять характерні аспекти витягнутої інформації. Об’єктом дослідження є математичний та програмний інструментарій для навчання процедур розпізнавання диференціальної діагностики пацієнтів на основі статистики достовірно діагностованих клінічних випадків. Предметом дослідження є програмні процедури формування моделей падіння комплексу параметрів під час навчання за шкалами їх значень та процедури використання цих моделей у діагностиці. Освоєння моделі сприймається як основний зміст навчального процесу в забезпеченні диференціації діагнозу. Запропоновано критерій прийняття преференційних діагностичних рішень з використанням таких моделей. Для спрощення розробки математичних і програмних процедур різнорідні симптомокомплекси нормалізуються і перетворюються на [0; 1] масштаб. У вступі констатується значна поширеність у медицині та суміжних галузях баз даних зі статистичними даними медико-біологічних параметрів і характеристик органів і систем людини в різних станах, їх медичної інтерпретації та використання в різних цілях, часто пов’язаних з діагностикою пацієнтів. Проблеми їх формування та використання окреслено на реальних базах даних, причому одним з ускладнюючих факторів у розробці діагностичного апаратно-програмного забезпечення є значна неоднорідність параметрів, що визначаються приладами обстеження пацієнтів.
dc.description.abstractotherThe machine learning recognition system for the differential diagnosis of patients based on heterogeneous nephrology parameter complexes is being considered, transitioning from instrumental means of examination. Training utilizes empirical statistics of clinical cases in a database with reliable diagnoses. The purpose is to expand the capabilities of information extraction from similar databases for training recognition procedures by enriching this toolkit with new features containing characteristic aspects of the extracted information. The research object is the mathematical and software toolkit for training recognition procedures of patient differential diagnosis based on statistics of reliably diagnosed clinical cases. The subject of the study is the software procedures for forming models of parameter complex incidence during training along scales of their values and the procedures for using these models in diagnostics. Model acquisition is perceived as the main content of the training process in ensuring diagnosis differentiation. A criterion for accepting preferential diagnostic decisions using such models is proposed. To simplify the development of mathematical and software procedures, heterogeneous symptom complexes are normalized and transformed to the [0; 1] scale. The introduction states the significant prevalence in medicine and related fields of databases with medical and biomedical data statistics on parameters and characteristics of human organs and systems in different conditions, their medical interpretation, and their use for various purposes, often associated with patient diagnostics. The problems of their formation and use are outlined on real databases, with one complicating factor in the development of diagnostic hardware-software being the substantial heterogeneity of parameters determined by patient examination instruments.
dc.format.pagerangeС. 55-76
dc.identifier.citationShulyak, O. P. Program procedures for training a recognition system for the differential diagnosis of patients based on heterogeneous symptom complexes / Shulyak O. P., Druzhynin V. V. // Вісник КПІ. Серія Приладобудування : збірник наукових праць. – 2024. – Вип. 67(1). – С. 55-76. – Бібліогр.: 42 назви.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1970.67(1).2024.306735
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70425
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofВісник КПІ. Серія Приладобудування : збірник наукових праць, Вип. 67(1)
dc.titleProgram procedures for training a recognition system for the differential diagnosis of patients based on heterogeneous symptom complexes
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
55-76.pdf
Розмір:
1.36 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник КПІ. Серія Приладобудування: збірник наукових праць, Вип. 67(1)