Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі

На сьогодні на основі технології Neural Network розроблено безліч програмних комплексів для прогнозування різних явищ, статистичного оброблення даних, методів класифікації даних, розпізнавання образів, оптимізації деяких процесів тощо. Здатність до самонавчання та вилучення знань з даних є одним з н...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: T. A. Nazirova, A. B. Kostenko
Format: Article
Language:English
Published: Ukrainian National Forestry University 2018-06-01
Series:Науковий вісник НЛТУ України
Subjects:
Online Access:https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/1650
id doaj-910ac939220c4ba18bb92d4bfc08d5ce
record_format Article
spelling doaj-910ac939220c4ba18bb92d4bfc08d5ce2020-11-25T01:44:07ZengUkrainian National Forestry UniversityНауковий вісник НЛТУ України1994-78362519-24772018-06-0128613613910.15421/402806271650Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установіT. A. Nazirova0A. B. Kostenko1Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова, м. ХарківХарківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова, м. ХарківНа сьогодні на основі технології Neural Network розроблено безліч програмних комплексів для прогнозування різних явищ, статистичного оброблення даних, методів класифікації даних, розпізнавання образів, оптимізації деяких процесів тощо. Здатність до самонавчання та вилучення знань з даних є одним з найкорисніших та вражаючих властивостей штучних нейронних мереж, успадкованих ними від мозку, як від свого прототипу. Світова практика використання штучного інтелекту свідчить про можливості отримувати нові, невідомі раніше закономірності, які не відразу знаходять пояснення, а іноді і не вкладаються в рамки офіційної науки. У багатьох параметрах технології нейронних мереж перевершують наявні традиційні алгоритми, тому по праву вважаються актуальними для активного застосування на цей час. Нейронні мережі – потужний метод моделювання, що дає змогу відтворювати складні нелінійні залежності, що актуально для систем прийняття рішень в управлінні пацієнтопотоком у медичних установах. У цьому дослідженні розглянуто сутність нейронних мереж, їх особливості здатності до навчання (налаштування архітектури і синаптичних зв'язків). Також виявлено і перспективи розвитку застосування і використання штучних нейронних мереж для застосування розподілу пацієнтів для здійснення профілактичного медичного огляду.https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/1650neural network; медична інформаційна система; медична реформа україни; електронна картка пацієнта; оброблення даних; профілактичні медогляди
collection DOAJ
language English
format Article
sources DOAJ
author T. A. Nazirova
A. B. Kostenko
spellingShingle T. A. Nazirova
A. B. Kostenko
Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі
Науковий вісник НЛТУ України
neural network; медична інформаційна система; медична реформа україни; електронна картка пацієнта; оброблення даних; профілактичні медогляди
author_facet T. A. Nazirova
A. B. Kostenko
author_sort T. A. Nazirova
title Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі
title_short Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі
title_full Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі
title_fullStr Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі
title_full_unstemmed Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі
title_sort застосування технології neural network для управління пацієнтопотоком у медичній установі
publisher Ukrainian National Forestry University
series Науковий вісник НЛТУ України
issn 1994-7836
2519-2477
publishDate 2018-06-01
description На сьогодні на основі технології Neural Network розроблено безліч програмних комплексів для прогнозування різних явищ, статистичного оброблення даних, методів класифікації даних, розпізнавання образів, оптимізації деяких процесів тощо. Здатність до самонавчання та вилучення знань з даних є одним з найкорисніших та вражаючих властивостей штучних нейронних мереж, успадкованих ними від мозку, як від свого прототипу. Світова практика використання штучного інтелекту свідчить про можливості отримувати нові, невідомі раніше закономірності, які не відразу знаходять пояснення, а іноді і не вкладаються в рамки офіційної науки. У багатьох параметрах технології нейронних мереж перевершують наявні традиційні алгоритми, тому по праву вважаються актуальними для активного застосування на цей час. Нейронні мережі – потужний метод моделювання, що дає змогу відтворювати складні нелінійні залежності, що актуально для систем прийняття рішень в управлінні пацієнтопотоком у медичних установах. У цьому дослідженні розглянуто сутність нейронних мереж, їх особливості здатності до навчання (налаштування архітектури і синаптичних зв'язків). Також виявлено і перспективи розвитку застосування і використання штучних нейронних мереж для застосування розподілу пацієнтів для здійснення профілактичного медичного огляду.
topic neural network; медична інформаційна система; медична реформа україни; електронна картка пацієнта; оброблення даних; профілактичні медогляди
url https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/1650
work_keys_str_mv AT tanazirova zastosuvannâtehnologííneuralnetworkdlâupravlínnâpacíêntopotokomumedičníjustanoví
AT abkostenko zastosuvannâtehnologííneuralnetworkdlâupravlínnâpacíêntopotokomumedičníjustanoví
_version_ 1725029833417687040