У результаті дослідження розроблено інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для діагностування цукрового діабету, яка базується на моделях машинного навчання. Розроблено модифікований генетичний метод оптимізації параметрів нейронної мережі. Модифікація простого генетичного алгоритму, яку реалізовано в межах виконання проекту, надає змогу пришвидшити виконання підбору параметрів навчання нейронних мереж і підвищити результуючий показник точності у порівнянні з базовою версією простого генетичного алгоритму, за рахунок модифікації оператора мутації, а також, зміненого підходу до вибору особин для схрещення. Розроблена модель призначена для застосування у сфері медичного обслуговування та надає змогу з певною точністю визначати наявність ризику захворюваності пацієнта на цукровий діабет за клінічними показниками стану здоров'я. Результатом застосування даної моделі є зменшення ймовірності помилки лікаря, підвищення впевненості лікаря у прийнятому рішенні у разі постановки діагнозу та більша кількість врятованих життів за рахунок постановки вірного та своєчасного діагнозу.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Олійник Антон Олександрович (медичні науки)
• Олійник Антон Олексійович (технічні науки)
• Олійник Андрій Олександрович (технічні науки)
• Корнієнко Світлана Костянтинівна (державне управління)
• Степаненко Олександр Олександрович (технічні науки)
• Степаненко Ольга Олександрівна (філологічні науки)
• Степаненко Олександр Олексійович (фізико-математичні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"