Использование методов комбинаторики и анализа временны́х рядов для прогнозирования динамики заболеваний на клинических данных

Постановка проблемы. Направление точной диагностики на основе анализа медицинских данных, прогнозирование динамики развития заболеваний пациентов по лабораторным анализам является актуальной задачей клинической медицины. В этом процессе используются различные детерминированные и вероятностные методы и алгоритмы. В числе вероятностных подходов важное место занимают инструменты на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ), а также комбинаторные методы. Инструменты медицинского ИИ имеют такие достоинства, как скорость обработки «больших» данных и оперативность получения результата, но имеют и свои недостатки, к которым относится слабая интерпретируемость результатов и системная ошибка до 10 %. Альтернативным подходом, лишенным этих недостатков, может быть совместное использование методов прогнозирования временны́х рядов и комбинаторики для диагностики заболеваний на основе анализов пациентов. Поэтому важным является вопрос обоснования первичных технических требований к сервису сбора и обработки данных о динамике развития заболеваний пациентов.

Цель работы – обоснование первичных минимальных технических требований к комплексу средств прогнозирования болезней на основе анализа временны́х рядов и использования классических и современных комбинаторных методов.

Результаты. Обоснованы предварительные технические требования к перспективному облику отечественного комплекса средств прогнозирования болезней в здравоохранении.

Практическая значимость. Сформированный набор требований может быть использован при разработке и согласовании технического задания на выполнение НИОКР по тематике разработки, создания и внедрения перспективного отечественного комплекса прогнозирования течения отдельных заболеваний на основе анализов крови, КТ и МРТ.