МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІНЕ НЕГІЗДЕЛГЕН КЛИНИКАЛЫҚ-ГЕМАТОЛОГИЯЛЫҚ СИНДРОМДАРДЫҢ МОРФОЛОГИЯЛЫҚ ЖІКТЕМЕ ДЕРЕКТЕРІН ЗЕРТТЕУ

Abstract

Аннотация.  В настоящее время наибольшее внимание уделяется проблеме разработки и применения информационных медицинских систем, их интеграции в направлении построения единого информационного пространства. Возникает необходимость разработки систем поддержки принятия решений, которые являются непосредственными «помощниками» врачей в лечебно-диагностическом процессе и должны находить свое место в интегрированных системах.  Актуальность проблемы заключается в необходимости разработки интеллектуальных систем медицинского назначения на основе эффективных методов, алгоритмов и моделей поддержки приятия медицинского решений в условиях неполноты и неопределенности исходных данных медико-технологического процесса, позволяющих обеспечивать высокую адекватность и обоснованность принимаемых решений в условиях ограниченности временных ресурсов. Для решения этой проблемы в данной статье предложено исследование данных морфологической классификации клинико-гематологических синдромов на основе алгоритмов машинного обучения. Применение алгоритмов машинного обучения для показателей клинико-гематологических синдромов позволит повысить эффективность дифференциальной диагностики и применить его для разработки алгоритмического и программного обеспечения интеллектуальной системы поддержки принятия клинических решений.