The object of research, development or design (in Russian) : Методы интеллектуальной геоинформационный системы поддержки принятия решений в здравоохранении на базе объяснимого машинного обучения.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Түсінікті машиналық оқыту негізінде денсаулық сақтауда шешімдерді қолдауға арналған интеллектуалды геоақпараттық жүйенің әдістері.

Aim of work (in Russian) : Разработка моделей, алгоритмов и методов, интеллектуальной геоинформационной системы мультикритериальной поддержки принятия решений в сфере здравоохранения на базе моделей объяснимого машинного обучения, NLP, ГИС с применением социальной, медицинской и экономической информации.

Aim of work (in Kazakh) : Әлеуметтік, медициналық және экономикалық ақпаратты қолдана отырып, түсіндірмелі машиналық оқыту, NLP, ГАЖ модельдері негізінде денсаулық сақтау саласындағы шешімдерді қабылдаудың мультикритериалдық қолдаудың модельдерін, алгоритмдері мен әдістерін, зияткерлік геоақпараттық жүйесін әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Иформационно-аналитический анализ, моделирование, прототипирование компонентов программной системы.

Методы исследования (на казахском) : Ақпараттық-аналитикалық талдау, модельдеу, бағдарламалық жүйенің компоненттерін прототиптеу.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработана система сбора информации из открытых источников. C ее помощью собран корпус публикаций объемом 700 000 документов и сообщений, позволяющий решать задачи, связанные с анализом освещения вопросов здравоохранения в электронных СМИ РК. Разработаны методы и программное обеспечение для выявления в информационном потоке сообщений, касающихся здравоохранения. Использован оригинальный подход, основанный на иерархическом тематическом моделировании. Разработаны методы тематического моделирования, сформированы группы документов похожего содержания, посвященные здравоохранению. Определена метрика резонансности статей. Тематические группы ранжированы по степени резонансности. Разработан метод получения численных оценок информационных трендов в области здравоохранения в динамике. Метод использован для получения численных оценок наиболее важных информационных трендов в области здравоохранения. Выполнен анализ и оценена динамика изменения ряда наиболее значимых трендов (связанных с эпидемиологической ситуацией), выполнен корреляционный анализ изменения тематических кластеров тем и некоторых показателей ВОЗ. Разработана численная оценка освещенности в СМИ политики в сфере здравоохранения. Получены результаты вычислительных экспериментов. Разработана методика численной оценки тональности СМИ по вопросам здравоохранения. На основании предложенного метода выполнена оценка тональности СМИ РК и некоторых крупных Российских источников.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Ашық көздерден ақпарат жинау жүйесі әзірленді. Оның көмегімен 700 000 құжат пен хабарлама көлемін құрайтын басылымдар корпусы жиналды, бұл Қазақстан Республикасының электрондық БАҚ-та денсаулық сақтау мәселелерін көрсетуді талдауға қатысты мәселелерді шешуге мүмкіндік береді. Ақпарат ағынындағы денсаулық туралы хабарламаларды анықтау үшін әдістер мен бағдарламалық қамтамасыз ету әзірленді. Иерархиялық тақырыптық модельдеуге негізделген түпнұсқалық тәсіл қолданылды. Тақырыптық модельдеу әдістері әзірленді, денсаулық сақтау саласына арналған ұқсас мазмұндағы құжаттар топтары қалыптастырылды. Артикль резонансының метрикасы анықталады. Тақырыптық топтар резонанс дәрежесіне қарай орналасады. Динамикадағы денсаулық сақтау саласындағы ақпараттық тенденциялардың сандық бағасын алу әдісі әзірленді. Бұл әдіс ең маңызды денсаулық ақпаратының тенденцияларының сандық бағасын алу үшін пайдаланылды. Бірқатар маңызды тенденциялардың (эпидемиологиялық жағдаймен байланысты) өзгеру динамикасын талдау және бағалау, тақырыптардың тақырыптық кластерлерінің және ДДҰ-ның кейбір көрсеткіштерінің өзгерістерінің корреляциялық талдауы жүргізілді. Денсаулық сақтау саласындағы саясатты бұқаралық ақпарат құралдарында жариялаудың сандық бағасы әзірленді. Есептеу эксперименттерінің нәтижелері алынды. Денсаулық мәселелері бойынша бұқаралық ақпарат құралдарының тонусын сандық бағалау әдістемесі әзірленді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Экономический эффект будет складываться из нескольких составляющих. Во-первых, экономический эффект может быть получен от реализации разработанных моделей и методов анализа медицинских баз данных, на сумму до 10 миллионов долларов. Во-вторых, система будет способствовать снижению издержек государства на здравоохранение в пожилом возрасте в размере около 2 млн. долларов в год. Результаты проекта могут быть использованы службами электронного здравоохранения, врачами и социальными работниками, службами страхования. Научный и социальный эффект может быть мультипликативным, поскольку разрабатываемые технологии могут применяться не только в здравоохранении, но и в других крупных хозяйственных комплексах.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Экономикалық әсер бірнеше құрамдас бөліктерден тұрады. Біріншіден, 10 миллион долларға дейінгі сомада медициналық деректер қорын талдаудың әзірленген үлгілері мен әдістерін енгізуден экономикалық нәтиже алуға болады. Екіншіден, бұл жүйе мемлекеттің қартайған кездегі денсаулық сақтау шығындарын жылына шамамен 2 миллион долларға қысқартуға мүмкіндік береді. Жоба нәтижелерін электронды денсаулық сақтау қызметтері, дәрігерлер мен әлеуметтік қызметкерлер, сақтандыру қызметтері пайдалана алады. Ғылыми-әлеуметтік нәтиже мультипликативті болуы мүмкін, өйткені әзірленген технологиялар тек денсаулық сақтауда ғана емес, сонымен қатар басқа да ірі экономикалық кешендерде қолданылуы мүмкін.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : За отчетный период (2021- 2022 г.) Программа успешно выполнена согласно календарному плану. Расходование средств финансирования за этот период обоснованно. Качество проводимых (завершенных) работ высокое и обеспечивается: - использованием современных технологий (ГИС, NLP, MCDA) с применением новых методов EML. Из которых применение EML в задачах MCDA является новым научным направлением. - публикациями результатов исследований в научных журналах входящих в базы данных Web of Science, Scopus, в том числе, имеющих импакт фактор (1 статья в журнале Q1) и в журналах, рекомендованных ККСОН МОН РК, ВАК РФ. Промежуточные результаты исследований используются в учебном процессе КАЗНИТУ им К.И. Сатпаева и Жилинского университета (Словакия)

Efficiency (in Kazakh) : Есепті кезеңде (2021-2022 ж.) Бағдарлама күнтізбелік жоспарға сәйкес сәтті аяқталды. Осы кезеңдегі қаражаттың жұмсалуы негізделген. Жүргізілетін (аяқталған) жұмыстардың сапасы жоғары және мыналармен қамтамасыз етіледі: - жаңа EML әдістерін қолдана отырып, заманауи технологияларды (GIS, NLP, MCDA) қолдану. Оның ішінде MCDA тапсырмаларында EML қолдану жаңа ғылыми бағыт болып табылады. - зерттеу нәтижелерін Web of Science, Scopus дерекқорларына енгізілген ғылыми журналдарда, оның ішінде импакт-факторы бар (1-тоқсан журналында 1 мақала) және ҚР БҒМ ККСОН, Ресей Федерациясының Жоғары аттестаттау комиссиясы ұсынған журналдарда жариялау. . Аралық зерттеу нәтижелері Қ.И. атындағы ҚазҰТУ-дың оқу процесінде қолданылады. Сәтбаев және Жилина университеті (Словакия)

Field of application (in Russian) : Система управления здравоохранением

Field of application (in Kazakh) : Денсаулық сақтауды басқару жүйесі