Electronic Repository

Автоматизована система прогнозування виявлення цукрового діабету на основі медичних даних пацієнтів

Show simple item record

dc.contributor.author Підопригора, С.В.
dc.contributor.author Богоявленська, Ю.В.
dc.contributor.author Pidopryhora, S.V.
dc.contributor.author Bogoyavlenska, Yu.V.
dc.date.accessioned 2025-12-22T09:29:43Z
dc.date.available 2025-12-22T09:29:43Z
dc.date.issued 2025
dc.identifier.uri https://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8959
dc.description.abstract Побудова автоматизованої системи прогнозування виявлення цукрового діабету є надзвичайно актуальним завданням, особливо в умовах стрімкого зростання кількості випадків цього захворювання в Україні та світі. Особливу актуальність проблема набула в Україні внаслідок воєнних дій, що призвели до погіршення загального стану здоров’я населення, збільшення кількості стресових ситуацій та порушення звичного способу життя. Цукровий діабет 2 типу, що становить основну частку захворювань на діабет, часто залишається непоміченим на початкових етапах, що значно ускладнює його подальше лікування і веде до серйозних ускладнень, таких як серцево-судинні захворювання, сліпота, ампутації кінцівок і ниркова недостатність. Рання та точна діагностика дозволяє ефективно управляти перебігом захворювання, значно покращує якість життя пацієнтів та знижує фінансове навантаження на систему охорони здоров’я. У зв’язку з постійним збільшенням обсягів медичних даних виникає необхідність використання сучасних інформаційних технологій, що здатні автоматизувати процеси аналізу та прогнозування захворювання. У запропонованій роботі розглядаються можливості та переваги впровадження алгоритмів машинного навчання (ML) та штучного інтелекту (AI) для аналізу медичних даних з метою виявлення цукрового діабету. Доведено, що застосування таких технологій суттєво підвищує точність прогнозування та діагностики захворювання, дозволяючи своєчасно виявляти пацієнтів групи ризику та забезпечувати необхідну медичну допомогу на ранніх стадіях. Окрім того, такі системи створюють нові можливості для монетизації рішень розробниками, підвищуючи економічну ефективність медичних закладів завдяки оптимізації витрат на лікування. Запропонований підхід демонструє значний потенціал для інтеграції у сучасну медичну практику, роблячи його важливим інструментом для подальшого вдосконалення сфери охорони здоров’я та сприяючи реалізації стратегічних завдань у галузі цифровізації медицини, розвитку превентивних стратегій та підвищення загального рівня громадського здоров’я населення України та інших країн. uk_UA
dc.language.iso uk uk_UA
dc.publisher Державний університет "Житомирська політехніка" uk_UA
dc.relation.ispartofseries Технічна інженерія;1(95)
dc.subject цукровий діабет uk_UA
dc.subject машинне навчання uk_UA
dc.subject штучний інтелект uk_UA
dc.subject рання діагностика uk_UA
dc.subject алгоритми АІ/ML uk_UA
dc.subject хмарні сервіси uk_UA
dc.subject обробка даних uk_UA
dc.subject моделі монетизації uk_UA
dc.subject собівартість розробки uk_UA
dc.subject diabetes mellitus uk_UA
dc.subject machine learning uk_UA
dc.subject artificial intelligence uk_UA
dc.subject early diagnosis uk_UA
dc.subject ML/АІ algorithms uk_UA
dc.subject cloud services uk_UA
dc.subject data processing uk_UA
dc.subject models of monetization uk_UA
dc.subject development costs uk_UA
dc.title Автоматизована система прогнозування виявлення цукрового діабету на основі медичних даних пацієнтів uk_UA
dc.title.alternative Automated diabetes detection prediction system based on patients’ medical data uk_UA
dc.type Article uk_UA
dc.description.abstracten The development of an automated system for predicting diabetes detection is an extremely relevant task, especially given the rapid increase in the number of diabetes cases in Ukraine and worldwide. The issue has become particularly burning in Ukraine due to military actions, which have deteriorated the overall health condition of the population, increased stress levels, and disrupted the normal way of life. Type 2 diabetes, which accounts for the majority of diabetes cases, often remains unnoticed in the early stages, significantly complicating subsequent treatment and leading to severe complications such as cardiovascular diseases, blindness, limb amputations, and kidney failure. Early and accurate diagnosis allows effective disease management, significantly improves patients' quality of life, and reduces the financial burden on the healthcare system. Given the continuous growth of medical data volumes, there is a clear need for modern information technologies capable of automating disease analysis and prediction processes. This paper examines the potential and benefits of implementing machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) algorithms for medical data analysis aimed at diabetes detection. It has been proven that the application of such technologies significantly enhances the accuracy of disease prediction and diagnosis, enabling timely identification of at-risk patients and providing necessary medical care at early stages. Furthermore, these systems create new opportunities for developers to monetize solutions, improving the economic efficiency of medical institutions by optimizing treatment costs. The proposed approach demonstrates substantial potential for integration into modern medical practice, making it an essential tool for further improving the healthcare sector. It contributes to the strategic objectives of medicine digitalization, the development of preventive strategies, and the enhancement of overall public health levels in Ukraine and other countries. uk_UA


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account