Cybernetics And Systems Analysis logo
Інформація редакції Аннотації статей Автори Архів
Кібернетика та Системний Аналіз
Міжнародний Науково-Теоретичний Журнал
Том 58 >>> № 4 ЛИПЕНЬ — СЕРПЕНЬ 2022
-->

УДК 004.891.2:614.446

К.О. Базілевич,
Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", Харків, Україна,  ksenia.bazilevich@gmail.com

Д.І. Чумаченко,
Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", Харків, Україна,  dichumachenko@gmail.com

Л.Ф. Гуляницький,
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
 hulianytskyiLF@nas.gov.ua

Є.С. Меняйлов,
Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", Харків, Україна,  evgenii.menyailov@gmail.com

С.В. Яковлев,
Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", Харків, Україна,  svsyak7@gmail.com


ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ
ДЛЯ ЕПІДЕМІОЛОГІЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ. II. ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ

Анотація. У статті запропоновано компоненти інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для епідеміологічної діагностики та досліджено їхню взаємодію з користувачем. До складових системи включено банк моделей та методів машинного навчання, банк моделей популяційної динаміки, засоби візуалізації і формування звітів, блок формування управлінських рішень. Надано загальну концепцію інформаційної технології для гарантування біобезпеки населення. Розроблено модель варіантів використання зазначеної інформаційної технології користувачем та побудовано діаграму послідовностей. Запропоновано модель компонентів інформаційної технології та шляхи їх розгортання на сервері.

Ключові слова: система підтримки прийняття рішень, інформаційна технологія, епідеміологічна діагностика, машинне навчання, популяційна динаміка.


ПОВНИЙ ТЕКСТ

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Bazilevych K.O., Chumachenko D.I., Hulianitskiy L.F., Meniailov I.S, Yakovlev S.V. Intelligent decision support system for epidemiological diagnostics. I. A concept of architecture design. Кібернетика та системний аналіз. 2022. Т. 58, № 3. С. 30–41.

  2. Yakovlev S., Bazilevych K., Chumachenko D., Chumachenko T., Hulianytskyi L., Meniailov I., Tkachenko A. The concept of developing a decision support system for the epidemic morbidity control. Proc. 3rd International Conference on Informatics & Data-Driven Medicine (19–21 November, 2020, Vxj, Sweden). Vxj, 2020. Vol. 2753. Р. 265–274.

  3. Singh D.E., Marinescu M.C., Guzmїn-Merino M., Durїn C., Delgado-Sanz C., Gomez-Barroso D., Carretero J. Simulation of COVID-19 propagation scenarios in the Madrid metropolitan area. Frontiers of Public Health. 2021. Vol. 9, 636023. https://doi.org/10.3389/ fpubh.2021.636023.

  4. Liu H., He S., Shen L., Hong J. Simulation-based study of COVID-19 outbreak associated with air-conditioning in a restaurant. Physics of Fluids. 2021. Vol. 33 (2), 023301. https://doi.org/10.1063/5.0040188.

  5. Msmali A., Zico M., Mechai I., Ahmadini A. Modeling and simulation: a study on predicting the outbreak of COVID-19 in Saudi Arabia. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2021. Vol. 2021, 5522928. https://doi.org/10.1155/2021/5522928.

  6. Agosto A., Giudici P. A poisson autoregressive model to understand COVID-19 contagion dynamics. Risks. 2020. Vol. 8 (3), 77. https://doi.org/10.3390/risks8030077.

  7. Vagis A.A., Gupal A.M., Sergienko I.V. Determination of risk groups for the Covid-19 underlying deseases. Cybernetics and Systems Analysis. 2021. Vol. 57, N 2. P. 223–227. https://doi.org/10.1007/s10559-021-00347-9.

  8. Knopov P.S., Korkhin A.S. Statistical analysis of the dynamics of coronavirus cases using stepwise switching regression. Cybernetics and Systems Analysis. 2020. Vol. 56, N 6. P. 943–952. https://doi.org/10.1007/s10559-020-00314-w .

  9. Malkov E. Simulation of coronavirus disease 2019 (COVID-19) scenarios with possibility of reinfection. Chaos, Solitons and Fractals. 2020. Vol. 139, 110296. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110296.

  10. Schneider K.A., Ngwa G.A., Schwehm, M., Eichner L., Eichner M. The COVID-19 pandemic preparedness simulation tool: CovidSIM. BMC Infectious Diseases. 2020. Vol. 20, 859. https://doi.org/10.1186/s12879-020-05566-7.

  11. Ghaffarzadegan N. Simulation-based what-if analysis for controlling the spread of Covid-19 in universities. PLoS ONE. 2021. Vol. 16 (2), e0246323. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246323.

  12. Khan Z., Van Bussel F., Hussain F. A predictive model for Covid-19 spread — with application to eight US states and how to end the pandemic. Epidemiology and Infection. 2020. Vol. 148, e249. P. 1–13. https://doi.org/10.1017/S0950268820002423.

  13. Avila-Ponce de Leon U., Perez A.G.C., Avila-Vales E. An SEIARD epidemic model for COVID-19 in Mexico: Mathematical analysis and state-level forecast. Chaos, Solitons and Fractals. 2020. Vol. 140, 110165. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110165.

  14. Krak Iu., Barmak O., Radiuk P. Information technology for early diagnosis of pneumonia on individual radiographs. Proc. IDDM’2020: 3rd International Conference on Informatics & Data-Driven Medicine (19–21 November, 2020, Vxj, Sweden). Vxj, 2020. Vol. 2753. Р. 11–21.

  15. Gharakhanlou N.M., Hooshangi N. Spatio-temporal simulation of the novel coronavirus (COVID-19) outbreak using the agent-based modeling approach (case study: Urmia, Iran). Informatics in Medicine Unlocked. 2020. Vol. 20, 100403. https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100403.

  16. Kerr C.C., Stuart R.M., Mistry D., Abeysuriya R.G., Rosenfeld K., Hart G.R., et al. Covasim: An agent-based model of COVID-19 dynamics and interventions. PLoS Computational Biology. 2021. Vol. 17 (7), e1009149. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009149.

  17. Cuevas E. An agent-based model to evaluate the COVID-19 transmission risks in facilities. Computers in Biology and Medicine. 2020. Vol. 121, 103827. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2020.103827.

  18. Truszkowska A., Behring B., Hasanyan J., Zino L., Butail S., Caroppo E., Jiang Z.-P., Rizzo A., Porfiri M. High-resolution agent-based modeling of COVID-19 spreading in a small town. Advanced Theory and Simulations. 2021 Vol. 4, Iss. 3. 2000277. https://doi.org/10.1002/ adts.202000277.

  19. Diomidous M., Pistolis J., Mechili A., Kolokathi A., Zimeras S. Healthcare information Systems for the epidemiologic surveillance within the community. Studies in Health Technology and Informatics. 2013. Vol. 190. P. 252–254.

  20. GЛmez-Rubio V., Ferrїndiz-Ferragud J., LЛpez-QuЗlez A. Epidemiological Information Systems. In: Interfacing Geostatistics and GIS. Pilz J. (Ed.). Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag, 2009. P. 235–248. https://doi.org/10.1007/978-3-540-33236-7_18.

  21. Amadoz A., Gonzїlez-Candelas F. epiPATH: an information system for the storage and management of molecular epidemiology data from infectious pathogens. BMC Infectious Diseases. 2007. Vol. 7, 32. https://doi.org/10.1186/1471-2334-7-32.

  22. Meytus V.Yu. Problems of constructing intelligent systems. Intelligent modeling. Cybernetics and Systems Analysis. 2021. Vol. 57, N 4. P. 509–520. https://doi.org/10.1007/s10559-021-00376-4.

  23. Vdovichenko O., Perepelitsyn A. Technologies for building systems of remote lining of communication lines: a practical example of implementation. Radioelectronic and Computer Systems. 2021. Vol. 98 (2). https://doi.org/10.32620/reks.2021.2.03.

  24. Kharchenko V., Gorbenko A., Sklyar A., Phillips C. Green computing and communications in critical application domains: Challenges and solutions. Proc. International Conference on Digital Technologies 2013 (29–31 May 2013, Zilina, Slovakia). Zilina, 2013. P. 191–197. https://doi.org/10.1109/DT.2013.6566310.

  25. Krak Iu.V., Kudin G.I., Kulyas A.I. Multidimensional scaling by means of pseudoinverse operations. Cybernetics and Systems Analysis. 2019. Vol. 55, N 1. P. 22–29. https://doi.org/ 10.1007/s10559-019-00108-9.

  26. Potomkin M.M., Sedlyar A.A., Deineha O.V., Kravets O.P. Comparison of the methods used in multicriteria decision-making to determine the values of the coefficients of importance of indicators that characterize a complex system. Cybernetics and Systems Analysis. 2020. Vol. 56, N 6. P. 990–999. https://doi.org/10.1007/s10559-020-00319-5.

  27. Gritsenko V.I., Ursatiev A.A. Modern information technologies of data storage and computing. Kyiv: Nauk. Dumka, 2017. 213 p. (in Russian).




Інформація редакції Аннотації статей Автори Архів
Журнал Тематичні Розділи Редакція Редакційна колегія Приклади документів Передплата Контакти
© 2022 Kibernetika.org. All rights reserved.