Методологія побудови інформаційних систем з інтелектуальною підтримкою прийняття рішень

Основні наукові результати включають теоретичні результати, пов’язані з розробкою методології побудови інформаційних систем з інтелектуальною підтримкою прийняття рішення.

Запропонована методологія основана на розробці та використанні наступних структур методів та алгоритмів:

- структура інформаційних систем з інтелектуальною підтримкою прийняття рішень;
- критерії ефективності функціонування нейромоделей у складі інформаційних систем з інтелектуальною підтримкою прийняття рішень;
- методологія визначення топології нейро-мереж з заданими властивостями для розв’язання задач класифікації (кластеризаії), прийняття рішень, прогнозування, управління;
- метод структурно-параметричного синтезу нейро-мереж на основі використання в якості входів результати обробки відео зображень та модифікованого алгоритму рою частинок;
Одержані експериментальні результати включають створення:
- інформаційної системи з інтелектуальною підтримкою прийняття рішень з виявлення класифікації та прийняття рішень відносно злоякісних пухлин щитовидної залози;
- інформаційної системи з прогнозування можливих післяопераційних ускладнень за параметрами стану хворого на протязі визначеного післяопераційного періоду;
- інформаційної системи з визначення на основі координат спрацювання датчиків категорії пожежі, необхідної кількості та виду сил та засобів, необхідних для гасіння пожежі оптимальних шляхів висунення пожежних команд до місця пожежі та евакуації співробітників підприємств;
- адаптивну (магістральну) автоматизовану систему управління дорожнім рухом на перехресті;
Достовірність, точність та коректність отриманих результатів підтверджується:
- впровадженням на реальних об’єктах;
- математичним моделюванням;
- обговоренням на міжнародних науково-технічних конференціях;
- публікаціями, які проходили зовнішнє рецензування, в науково-технічних журналах, які входять до списку ВАК України або зареєстровані у науково-технічній базі Scopus.

Результати роботи, її прикладні аспекти відповідають світовому рівню завдяки актуальності, використанню сучасних підходів до розв’язання таких задач як: обробка зображень, структурно-параметричний синтез нейро-мереж.

Цінність отриманих результатів полягає в можливості реалізації широкого медичного скринінгу населення на предмет виявлення злоякісних пухлин щитовидної залози та розповсюдження отриманого досвіду на створення аналогічних систем для діагностування інших загрозливих захворювань. На сьогоднішній день ні авторам проекту, ні співробітникам НДІ «Ендокринології та обміну речовин» НАНУ, де проводяться дослідження, не відома інформація про аналогічні системи, які використовуються за кордоном.