С.Ю. Жулева1, А.В. Крошилин2, С.В. Крошилина3

1–3 Рязанский государственный радиотехнический университет (г. Рязань, Россия)

Постановка проблемы. Процесс формирования нагрузки медицинского персонала характеризуется сбором и обработкой неоднозначной и неопределенной информации. Существующие автоматизированные системы не учитывают неполноту информации о процессе подбора и распределения рабочего времени медицинских работников для конкретного учреждения здравоохранения.

Цель работы – разработка автоматизированной системы для повышения эффективности процесса распределения нагрузки медицинского персонала.

Результаты. Предложена математическая модель для организации рабочего времени врача на основе нечеткой логики, позволяющая учесть совокупность всех неоднозначно влияющих факторов. Разработана система поддержки принятия решений на основе предложенной модели.

Практическая значимость. Разработанная система позволит оперативно осуществлять организацию работы медицинского персонала и тем самым повысить эффективность оказываемых услуг в медицинском учреждении за счет оптимизации всех влияющих факторов.

Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Разработка системы поддержки принятия решений для организации рабочего времени медицинского работника на основе методов искусственного интеллекта // Биомедицинская радиоэлектроника. 2023. T. 26. № 3. С. 55-60. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202303-07

1. Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Поддержка принятия решений в задачах распределения нагрузки медицинских работников на основе методов искусственного интеллекта // Биомедицинская радиоэлектроника. 2018. № 8. С. 54–59.
2. Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Поддержка принятия управленческих медицинских решений и природа неопределенности в них // Биомедицинская радиоэлектроника. 2021. Т. 24. № 4. С. 89–96.
3. Рутковская Д., Пилински М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [2-е изд]. М.: Горячая линия – Телеком. 2008. 452 с.
4. Жулева С.Ю., Доан Д.Х., Крошилин А.В. Распределение нагрузки медицинского персонала на основе теории нечетких множеств / Приоритетные направления развития образования и науки: Материалы Междунар. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 9 апр. 2017 г.). В 2-х т. Т. 2. Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс». 2017. С. 57–59.
5. Доан Д.Х., Жулева С.Ю., Крошилина С.В. Применение теории нечетких множеств и нечеткой логики для представления медицинских знаний в системах поддержки принятия решений медицинского назначения / Современный взгляд на будущее науки: Сб. статей Междунар. науч.-практ. конф. (20 марта 2017 г., г. Казань). В 3-х ч. Ч. 2. Уфа: АЭТЕРНА. 2017. С. 22–25.
6. Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Представление знаний на основе теории нечетких множеств в медицинских предметных областях // Биомедицинская радиоэлектроника. 2022. Т. 25. № 4. С. 62–70.