Please use this identifier to cite or link to this item:
https://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8959| Title: | Автоматизована система прогнозування виявлення цукрового діабету на основі медичних даних пацієнтів |
| Other Titles: | Automated diabetes detection prediction system based on patients’ medical data |
| Authors: | Підопригора, С.В. Богоявленська, Ю.В. Pidopryhora, S.V. Bogoyavlenska, Yu.V. |
| Keywords: | цукровий діабет машинне навчання штучний інтелект рання діагностика алгоритми АІ/ML хмарні сервіси обробка даних моделі монетизації собівартість розробки diabetes mellitus machine learning artificial intelligence early diagnosis ML/АІ algorithms cloud services data processing models of monetization development costs |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Державний університет "Житомирська політехніка" |
| Series/Report no.: | Технічна інженерія;1(95) |
| 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. |
| URI: | https://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8959 |
| Appears in Collections: | Технічна інженерія |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 30. Підопригора.pdf | 684.25 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.