МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІНЕ НЕГІЗДЕЛГЕН КЛИНИКАЛЫҚ-ГЕМАТОЛОГИЯЛЫҚ СИНДРОМДАРДЫҢ МОРФОЛОГИЯЛЫҚ ЖІКТЕМЕ ДЕРЕКТЕРІН ЗЕРТТЕУ

Аңдатпа

Аңдатпа. Қазіргі уақытта ақпараттық медициналық жүйелерді әзірлеу және қолдану, оларды бірыңғай ақпараттық кеңістікті құру бағытында интеграциялау мәселесіне көп көңіл бөлінеді. Емдеу-диагностикалық процесте дәрігерлердің тікелей "көмекшілері" болып табылатын және интеграцияланған жүйелерде өз орнын табуы керек шешім қабылдауды қолдау жүйелерін әзірлеу қажеттілігі туындайды.  Мәселенің өзектілігі уақытша ресурстардың шектеулілігі жағдайында қабылданатын шешімдердің жоғары барабарлығы мен негізділігін қамтамасыз етуге мүмкіндік беретін медициналық-технологиялық процестің бастапқы деректерінің толық истігі мен белгісіздігі жағдайында медициналық шешімдерді қабылдауды қолдаудың тиімді әдістері, алгоритмдері мен модельдері негізінде медициналық мақсаттағы интеллектуалды жүйелерді әзірлеу қажеттілігінде жатыр. Бұл мәселені шешу үшін осы мақалада машиналық оқыту алгоритмдеріне негізделген клиникалық-гематологиялық синдромдардың морфологиялық классификациясының деректерін зерттеу ұсынылған. Клиникалық-гематологиялық синдромдардың көрсеткіштері үшін машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану дифференциалды диагностиканың тиімділігін арттыруға және оны клиникалық шешімдерді қабылдауды қолдаудың интеллектуалды жүйесінің алгоритмдік және бағдарламалық қамтамасыз етуін әзірлеу үшін қолдануға мүмкіндік береді.