Пишнограєв, Іван ОлександровичМамонов, Іван Ігорович2026-10-012026-10-012026Мамонов, І. І. Нейромережеві моделі для формування адаптивних комплексів фізичної реабілітації за медичними показниками : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Мамонов Іван Ігорович. – Київ, 2026. – 107 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/83631Дипломна робота: 107 с., 23 рис., 3 табл., 21 посилань, 2 додатки. Об'єктом дослідження є процес автоматизованого формування індивідуальних програм фізичної реабілітації на основі комплексних медичних показників пацієнтів. Предметом дослідження є нейромережеві моделі та алгоритми машинного навчання для прогнозування оптимальних клінічних рішень. Метою роботи є розробка та верифікація інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для підбору реабілітаційних рекомендацій, що підвищить якість і доступність медичної допомоги. Актуальність дослідження зумовлена розривом між потребою в індивідуалізованих реабілітаційних програмах та обмеженими можливостями їхнього формування через дефіцит часу кваліфікованих кадрів і складність урахування коморбідних станів пацієнтів. У роботі проаналізовано предметну область фізичної реабілітації, розроблено дворівневу ансамблеву архітектуру: перший рівень – 44 незалежні моделі-експерти з динамічним відбором ознак, другий – нейронна мережа-мета-синтезатор. Проведено порівняльний аналіз алгоритмів (логістична регресія, випадковий ліс, градієнтний бустинг, MLP, SVM) та показано переваги ансамблевого підходу. Отримані результати підтверджують практичну цінність системи. Виявлено, що для кожного медичного рішення визначальними є специфічні патогенетичні показники, які повністю відповідають чинним клінічним протоколам, що підтверджує медичну обґрунтованість системи.107 с.ukфізична реабілітаціямашинне навчаннянейронні мережідворівнева ансамблева архітектураpythonscikit learngradient boostingвипадковий лісphysical rehabilitationmachine learningneural networkstwo-level ensemble architecturerandom forestBachelor Thesis