Формування методів та інструментів узагальнення показників для автоматизації приладів відновлювальної медицини постінсультних пацієнтів

Автор(и)

  • Олександр Миколайович Трунов Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Україна https://orcid.org/0000-0002-8524-7840
  • Володимир Петрович Беглиця Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Україна https://orcid.org/0000-0002-8994-4600
  • Геннадій Васильович Грищенко Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Україна https://orcid.org/0000-0002-5557-2191
  • Віктор Олексійович Зюзін Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Україна https://orcid.org/0000-0002-3722-613X
  • Віталій Володимирович Кошовий Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Україна https://orcid.org/0000-0001-9592-7439

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.239288

Ключові слова:

модуль автоматизації, інтегральний показник, вектор-індикатор, безвтратне стиснення, прилади відновлення, публічне адміністрування

Анотація

Розглянуто відновлення постінфарктних і постінсультних пацієнтів, що є актуальним в умовах становлення інституту сімейних лікарів та страхової медицини. Запропоновано для забезпечення процедур, якості життя і зменшення трудовитрат у період довготривалого відновлення впровадити модулі автоматизації приладів відновлення (МАПВ). Обґрунтовано форми представлення моделі інтегрального показника, який відповідно до вимог МОЗ оцінює загальний показник стану (ЗПС) пацієнта і якість медичних послуг та придатний підвищити ефективність стиснення даних. Запропоновано послідовне застосування двох Евклідових норм, що приводить різнорідні за своєю фізичною природою показники до обмеженого метричного простору. Встановлено на підставі розвинення у ряд Тейлора, геометричної нерівності та обмеженості простору зв'язок між нижньою та верхньою границями ЗПС, похибкою, шириною вікна ковзання і значеннями похідних. Обґрунтовано модель оцінки ЗПС як нижньої границі і метод формування інформації про її властивості.

Застосовано трирівневий компаратор та введено вектор-індикатор (ВІ) як інформаційне доповнення часового ряду. Продемонстровано додаткові можливості для інтелектуального аналізу. Представлено модель ЗПС через ВІ. На прикладах значень ВІ продемонстровано його застосовність до інтелектуального аналізу ходу відновлення. Відкритість, доступність, прозорість ЗПС і ВІ як інструментів КІТ реалізує принципи публічного адміністрування (ПА) зведенням до кількісного контролю і порівняння при наявності у переліку кількісних та якісних показників. Чисельно досліджено ВІ, вікна ковзання, як інструменти ПА і КІТ у програмному забезпеченні (ПЗ) для діагностичного висновку та корекції перебігу процедур. Продемонстровано на прикладах числового експерименту з ПЗ як сукупне застосування методу обчислення ЗПС і ВІ ефективно впливає на коефіцієнт стиснення інформації збільшуючи його до 60–75 %

Біографії авторів

Олександр Миколайович Трунов, Чорноморський національний університет імені Петра Могили

Доктор технічних наук, професор

Кафедра автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій

Володимир Петрович Беглиця, Чорноморський національний університет імені Петра Могили

Doctor of Science in Public Administration, PhD, Professor

Department of Local Self-Government and Regional Development

Геннадій Васильович Грищенко, Чорноморський національний університет імені Петра Могили

Кандидат медичних наук,  доцент, директор інституту

Медичний інститут

Віктор Олексійович Зюзін, Чорноморський національний університет імені Петра Могили

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра гігієни, соціальної медицини, громадського здоров’я та медичної інформації

Віталій Володимирович Кошовий, Чорноморський національний університет імені Петра Могили

Старший викладач

Кафедра інтелектуальних інформаційних систем

Посилання

  1. Pro reabilitatsiyu u sferi okhorony zdorovia. Stattia 19. Nadannia reabilitatsiynoi dopomohy iz zastosuvanniam telereabilitatsiyi (2021). Verkhovna Rada Ukrainy, 8. Available at: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1053-20#Text
  2. U 2020 rotsi likuvannia hostroho mozkovoho insultu ye priorytetom v prohrami medychnykh harantiy. Ministerstvo okhorony zdorovia Ukrainy (2019). Available at: https://www.kmu.gov.ua/news/u-2020-roci-likuvannya-gostrogo-mozkovogo-insultu-ye-prioritetom-v-programi-medichnih-garantij
  3. Unifikovanyi klinichnyi protokol medychnoi dopomohy. Ishemichnyi insult (ekstrena, pervynna, vtorynna (spetsializovana) medychna dopomoha, medychna reabilitatsiya). Zatverdzheno. Nakaz Ministerstva okhorony zdorovia 03.08.2012 No. 602. Available at: https://dec.gov.ua/wp-content/uploads/images/dodatki/2012_602/2012_602dod4ykpmd.pdf
  4. Pro zatverdzhennia indykatoriv yakosti medychnoi dopomohy. Nakaz MOZ Ukrainy vid 02.11.2011r. No. 743. Verkhovna Rada Ukrainy. Available at: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z1328-11#Text
  5. Yakovleva, O. G. (2019). Main ways of formation and development of family medicine in Ukraine as the basis of reorganization of primary medical and sanitary aid for population. Nursing, 2, 16–21. doi: https://doi.org/10.11603/2411-1597.2019.2.10192
  6. Steel, A., Sibbritt, D., Schloss, J., Wardle, J., Leach, M., Diezel, H., Adams, J. (2017). An Overview of the Practitioner Research and Collaboration Initiative (PRACI): a practice-based research network for complementary medicine. BMC Complementary and Alternative Medicine, 17 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s12906-017-1609-3
  7. Pro zatverdzhennia Kontseptsiyi upravlinnia yakistiu medychnoi dopomohy u haluzi okhorony zdorovia v Ukraini na period do 2020 roku. Nakaz MOZ Ukrainy vid 01.08.2011 No. 454. Verkhovna Rada Ukrainy. Available at: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0454282-11#Text
  8. Stallberg, B., Teixeira, P., Blom, C., Lisspers, K., Tsiligianni, I., Jordan, R. et. al. (2016). The prevalence of comorbidities in COPD patients and their impact on quality of life and COPD symptoms in primary care patients - An UNLOCK study from the IPCRG. 1.6 General Practice and Primary Care. doi: https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2016.pa868
  9. Nahorna, A. M. (2003). Sotsialno-ekonomichni determinanty zdorovia naselennia Ukrainy (ohliad literatury i vlasnykh doslidzhen). Zhurnal AMN Ukrainy, 9 (2), 325–345.
  10. Hoida, N. H., Horachuk, V. V. (2011). Medyko-sotsiolohichna informatsiya yak instrument upravlinnia yakistiu medychnoi dopomohy. Tezy dopovidei konferentsiyi z mizhnarodnoiu uchastiu «Medychna ta biolohichna informatyka ta kibernetyka: vikhy rozvytku». Kyiv, 27.
  11. Melnykova, N. (2014). The features of decision making quality evaluation in medicine. Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 805, 170–179. Available at: http://science.lpnu.ua/sisn/all-volumes-and-issues/volume-805-2014/osoblivosti-ocinyuvannya-yakosti-rezultativ-priynyattya
  12. Shchelkalin, V. (2015). A systematic approach to the synthesis of forecasting mathematical models for interrelated non-stationary time series. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (4 (74)), 21–35. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.40065
  13. Trunov, A. (2017). Recurrent Approximation in the Tasks of the Neural Network Synthesis for the Control of Process of Phototherapy. Computer Systems Healthcare and Medicine. Denmark, 213–248.
  14. The Ultimate Comparison of IOT Development Boards (2013). Open Electronics. Available at: https://www.open-electronics.org/the-ultimate-comparison-of-iot-development-boards/
  15. Tymoshchuk, P. V., Shatnyi, S. V. (2012). Systema monitorynhu ta keruvannia viddalenymy obiektamy rehuliuvannia. Naukovyi visnyk NLTU Ukrainy, 22, 313–318.
  16. Shatnyi, S., Shatna, A., Shablovska, A. (2019). Neural Network Hardware Implementation Using Micro- and Softprocessor Technologies for Biomedical Signal Processing. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET), 8 (8), 400–403. Available at: http://ijarcet.org/wp-content/uploads/IJARCET-VOL-8-ISSUE-8-400-403.pdf
  17. Trunov, A., Beglytsia, V. (2019). Synthesis of a trend’s integral estimate based on a totality of indicators for a time series data. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (4 (98)), 48–56. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.163922
  18. Mishchuk, O. (2019). Development of the method of forecasting the atmospheric air pollution parameters based on error correction by neural-like structures of the model of successive geometric transformations. Technology Audit and Production Reserves, 6 (2 (50)), 26–30. doi: https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.188743
  19. Mishchuk, O., Tkachenko, R., Pohrebennyk, V. (2019). The Accelerated Method of Filling Gaps in Data Using a Linear SGTM Neural-Like Structure. International Journal of Science and Engineering Investigations (IJSEI), 8 (91), 154–159. Available at: http://www.ijsei.com/papers/ijsei-89119-20.pdf
  20. Kovalchuk, A. M., Levytskyi, V. H. (2002). Rozrobka adaptyvnoho interfeisu korystuvacha prohramnoi systemy chyselnoho analizu matematychnykh zadach. Visnyk ZhITI, 20, 111–119.
  21. Bias, R.; Nielsen, J., Mack, R. (Eds.) (1994). The Pluralistic Usability Walkthrough: Coordinated Empathies. Usability Inspection Methods. John Wiley.
  22. Petrov, K. E., Kryuchkovskiy, V. V. (2009). Komparatornaya strukturno-parametricheskaya identifikatsiya modeley skalyarnogo mnogofaktornogo otsenivaniya. Kherson: Oldi-plyus, 294.
  23. Fisun, M., Smith, W., Trunov, A. (2017). The vector rotor as instrument of image segmentation for sensors of automated system of technological control. 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). doi: https://doi.org/10.1109/stc-csit.2017.8098828
  24. Boichenko, O. V. (2012). Osnovni pryntsypy proektuvannia yakisnoho prohramnoho zabezpechennia avtomatyzovanykh system upravlinnia. Measurement and computation technique in technological processes, 3, 88–91. Available at: https://journals.khnu.km.ua/index.php/MeasComp/article/view/1725/2191
  25. Horachuk, V. V. (2012). Upravlinnia yakistiu medychnoi dopomohy v zakladi okhorony zdorovia. Vinnytsia: PP Baliuk I.B., 18–23.
  26. Bellman, R. E., Kalaba, R. E. (1965). Quasilinearization and nonlinear boundary-value problems. American Elsevier Publishing Company.
  27. Trunov, A., Malcheniuk, A. (2018). Recurrent network as a tool for calibration in automated systems and interactive simulators. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (9 (92)), 54–60. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.126498

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-08-31

Як цитувати

Трунов, О. М., Беглиця, В. П., Грищенко, Г. В., Зюзін, В. О., & Кошовий, В. В. (2021). Формування методів та інструментів узагальнення показників для автоматизації приладів відновлювальної медицини постінсультних пацієнтів . Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(2(112), 35–46. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.239288

Номер

Том 4 № 2(112) (2021): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Alexandr Trunov, Volodymyr Beglytsia, Gennady Gryshchenko, Viktor Ziuzin, Vitalii Koshovyi

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.