В данной статье представлено исследование о подходе к разработке системы поддержки принятия врачебных решений для выбора формул при расчете оптической силы интраокулярных линз (ИОЛ), применяемых в хирургическом лечении катаракты. Система основана на методах построения рекомендательных систем, что позволяет автоматизировать процесс выбора ИОЛ и минимизировать риск человеческой ошибки. От внедрения системы в практику медицинских организаций ожидается высокая точность и эффективность, значительное сокращение времени, отпущенного на принятие решений, а также улучшение результатов хирургических вмешательств.

Ключевые слова: интраокулярная линза, офтальмология, формулы расчета оптической силы, веб-приложение, машинное обучение, параметры глаза, прогностическая модель, рекомендательная система, точность прогнозирования, врачебное решение

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

В статье рассматриваются разработанные авторами методы и подходы для рекомендательной системы, которые направлены на повышение качества реабилитации пациента во время выполнения дыхательных тренировок. С целью описания тренировок, был разработан собственный язык для конкретной предметной области, а также его грамматика и синтаксический анализатор. Благодаря данному языку можно построить дерево, описывающее конкретную тренировку пациента. К полученному дереву применяются два основных метода, рассматриваемых в статье: «Метод для анализа проблемных участков в ходе прохождения тренировок пациентами» и «Метод нечеткого поиска схожих участков в тренировке». С помощью данных методов в работе предлагается анализировать проблемные участки тренировок пациентов во время реабилитации и искать похожие затруднительные участки пациента для подбора похожих упражнений с целью поддержания уровня разнообразности заданий и вовлечения пациента в процесс.

Ключевые слова: рекомендательная система, система управления обучением, реабилитация, медицина, дыхательная тренировка, маркерная система, предметно-ориентированный язык, расстояние Левенштейна

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Результаты клинических исследований являются основным источником информации при осуществлении врачебной деятельности в соответствии с принципами доказательной медицины. На данный момент информационные системы, которые позволяли бы врачу подбирать клинические исследования в рамках нозологии, наиболее соответствующие профилю конкретного пациента, с целью дальнейшего анализа их результатов и подбора терапии, отсутствуют. Коллективом авторов был предложен алгоритм поиска клинических исследований по критериям включения, что в свою очередь позволит значительно повысить эффективность и сократить время поиска и выбора терапии.

Ключевые слова: клинические исследования, алгоритмы критериального поиска, методы критериального поиска, включающие факторы, поиск ближайшего класса, сервисы

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации