Призначення розробки: Для рішення завдань класифікації й прогнозування.

Рекомендована область застосування: В медичних установах для рішення різних завдань класифікації пацієнтів і прогнозування результату лікування. В інших галузях для рішення завдань класифікації й прогнозування, де потрібно одержати не тільки точні, але й інтерпретируємих рішень. Використовується для аналізу лабораторних, клінічних, епідеміологічних і інших медичних даних пацієнтів.

Переваги перед аналогами: Вітчизняні аналоги відсутні. Розроблений програмний продукт відповідає світовому рівню. Перевагою інформаційної технології, реалізованої у вигляді програмного комплексу "Гібрид", є комплексне використання методологій нейронних мереж, нечіткої логіки, нечіткої кластеризації, що дозволяють швидко й ефективно аналізувати медичні дані й одержувати досить прості й легко інтерпретируємі результати.

Стадія завершеності розробки: Впроваджено в виробництво

Техніко-економічний ефект: Використання ГНМ у клінічній практиці повинно дозволити медикам на ранніх етапах терапії класифікувати пацієнтів по групах ризику на основі їхнього індивідуального профілю й вибрати більше обґрунтований курс індуктивної терапії.

Опис розробки:
()
На базі інформаційної технології створений програмний комплекс для забезпечення виконання основного завдання - підтримки ухвалення рішення медиком про групу ризику хворого гострим лейкозом і прогнозування його виходу в ремісію до закінчення курсу індуктивної терапії. Розроблена технологія дозволяє витягати ефективний і легко інтерпретируємий набір вирішальних правил для рішення завдань класифікації по групах ризику й прогнозування результату терапії в дитячій лейкозології. Програмний комплекс "Гібрид" забезпечує аналіз медичних даних на базі гібридних нейромережних моделей (ГНМ) для завдань класифікації й прогнозування в дитячій лейкозології та отримання рішення у вигляді набору інтерпретируємих, простих для розуміння медиками лінгвістичних правил.

Можливість передачі за кордон:
Продаж патентів
Спільне доведення до промислового рівня

Фотодоповнення

Країна Білорусія

Для отримання додаткової інформації звертайтесь::
E-mail: gal@uintei.kiev.ua