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...
Main Authors: | , |
---|---|
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 |