Інформаційна система персоналізованих медичних рекомендацій на основі методів машинного навчання

  • Андрій Паньків НЛТУ України, Львів, Україна
  • Ігор Пірко НЛТУ України, Львів, Україна
Ключові слова: медичні рекомендації, машинне навчання, персоналізована медицина, медичні дані, класифікація, Python

Анотація

Розроблено інформаційну систему персоналізованих медичних рекомендацій на основі методів машинного навчання. Проведено аналіз сучасних підходів у сфері персоналізованої медицини та зібрано вимоги до функціоналу системи. Створено математичну модель та алгоритм, що дозволяють формувати рекомендації на основі індивідуальних медичних показників користувача. Реалізовано програмне забезпечення зі зручним графічним інтерфейсом для збору даних та виведення рекомендацій.

Посилання

[1] Chen, R., Chiu, J., & Batі, C. (2011). The recommendation of medicines based on multiple criteria decision making and domain ontology - an example of antidiabetic medicines. International conference on machine learning and cybernetics. Guilin, China, p. 27-32.
[2] Mahmoud, N., & Elbeh, H. (2016). IRS-T2D: individualize recommendation system for type diabetes medication based on ontology. International conference on informatics and systems, Giza, Egypt, p. 203-209.
[3] Liu, H., Xie, G., & Mei, J. (2013). An efficacy driven approach for medication recommendation in type diabetes reatment using data mining techniques. Studies in health technologies and informatics. Vol. 192, p.1071-1075.
[4] Chen, D., Jin, D., Goh, T., & Li, N. (2016). Context-awareness based personalized recommendation of anti-hypertension drugs. Journal of medical systems. Vol. 40, №9, p.1-10.
Опубліковано
2026-01-07
Як цитувати
Паньків, А., & Пірко, І. (2026). Інформаційна система персоналізованих медичних рекомендацій на основі методів машинного навчання. Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології. вилучено із https://conf.nltu.edu.ua/index.php/conf1/article/view/474
Розділ
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають