The object of research, development or design (in Russian) : Алгоритмы машинного обучения для семантического визуального представления пациентов и система поддержки принятия медицинских решений на основе технологий машинного обучения

The object of research, development or design (in Kazakh) : Пациенттерді семантикалық визуалды бейнелеуге арналған машиналық оқыту алгоритмдері және машиналық оқыту технологияларына негізделген медициналық шешімдерді қолдау жүйесі

Aim of work (in Russian) : Создание архитектурной модели системы поддержки принятия медицинских решений, включающей комплекс алгоритмов машинного обучения для анализа медицинских данных с целью улучшения процесса принятия решений в медицине.

Aim of work (in Kazakh) : Медицинада шешім қабылдау процесін жақсарту мақсатында медициналық деректерді талдауға арналған машиналық оқыту алгоритмдерінің кешенін қамтитын медициналық шешімдерді қолдау жүйесінің архитектуралық моделін құру.

Методы исследования (на русском) : Анализ существующих алгоритмов машинного обучения. Сбор и предварительная обработка медицинских данных. Разработка и настройка комплекса алгоритмов машинного обучения. Изучение интерпретируемости результатов моделей.

Методы исследования (на казахском) : Қолданыстағы Машиналық оқыту алгоритмдерін талдау. Медициналық деректерді жинау және алдын ала өңдеу. Машиналық оқыту алгоритмдерінің кешенін әзірлеу және теңшеу. Модель нәтижелерінің интерпретациясын зерттеу.

Obtained results and novelty (in Russian) : Создана архитектурная модель системы поддержки медицинских решений. Разработан комплекс алгоритмов машинного обучения для анализа медицинских данных. Получено авторское свидетельство на алгоритм поддержки клинических решений на основе технологии андерсэмплинга (в рамках проекта AP22683316, № 49449). Промежуточные результаты исследований опубликованы в международных научных журналах и конференциях.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Медициналық шешімдерді қолдау жүйесінің архитектуралық моделі құрылды. Медициналық деректерді талдау үшін машиналық оқыту алгоритмдерінің кешені жасалды. Андерсамплинг технологиясы негізінде клиникалық шешімдерді қолдау алгоритміне авторлық куәлік алынды (АР22683316, № 49449 жобасы шеңберінде). Зерттеулердің аралық нәтижелері халықаралық ғылыми журналдар мен конференцияларда жарияланды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Архитектура системы определяет функциональные компоненты и структуру для создания систем поддержки принятия медицинских решений. Используемые алгоритмы машинного обучения обеспечивают высокую производительность в классификации медицинских данных.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жүйенің архитектурасы медициналық шешімдерді қолдау жүйелерін құрудың функционалды компоненттері мен құрылымын анықтайды. Қолданылатын Машиналық оқыту алгоритмдері медициналық деректерді жіктеуде жоғары өнімділікті қамтамасыз етеді.

Level of implementation (in Russian) : Промежуточные результаты опубликованы в международных научных журналах и конференциях, что подтверждает актуальность и применимость разработанной модели.

Level of implementation (in Kazakh) : Аралық нәтижелер Халықаралық ғылыми журналдар мен конференцияларда жарияланды, бұл әзірленген модельдің өзектілігі мен қолданылуын растайды.

Efficiency (in Russian) : Разработанная система улучшает процесс принятия медицинских решений за счет применения методов машинного обучения для анализа медицинских данных, что потенциально повышает качество диагностики и лечения пациентов.

Efficiency (in Kazakh) : Әзірленген жүйе медициналық деректерді талдау үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану арқылы медициналық шешім қабылдау процесін жақсартады, бұл пациенттерді диагностикалау мен емдеудің сапасын арттырады.

Field of application (in Russian) : Медицина, в частности поддержка принятия решений в эндокринологии и диабетологии, а также других областях, требующих анализа медицинских данных и принятия решений на основе искусственного интеллекта.

Field of application (in Kazakh) : Медицина, атап айтқанда Эндокринология мен диабетологиядағы шешімдерді қолдау, сондай-ақ медициналық деректерді талдауды және жасанды интеллект негізінде шешім қабылдауды қажет ететін басқа салалар.