ОПТИМІЗАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ ДІАГНОСТУВАННЯ

Анотація

У даній статті розглядається актуальне завдання розробки оптимізаційних моделей для інтелектуальних систем діагностики, яке має важливе значення для підвищення ефективності діагностичних процесів у різних галузях. Стаття зосереджується на вивченні та систематизації сучасних методів математичного моделювання та алгоритмів інтелектуального аналізу даних, які використовуються для оптимізації прийняття рішень у діагностичних системах. Актуальність теми полягає в потребі інтегрувати новітні технології аналізу даних та математичного моделювання для підвищення точності, швидкості та ефективності діагностичних систем. В рамках дослідження створено оптимальні моделі, які дозволяють ефективно враховувати доступні ресурси та інструменти, необхідні для розв’язання специфічних діагностичних задач. Моделі інтегрують основні еле- менти для ефективного розподілу ресурсів і задоволення вимог експертів та визначають множину діагностич- них параметрів у сукупності з множиною засобів для їх вимірювання. Особлива увага приділяється адаптації цих моделей для специфіки різних діагностичних завдань, включаючи інтеграцію інтелектуальних компонентів, таких як машинне навчання та штучний інтелект, які сприяють підвищенню точності діагнозів та оптимізації процесів. Інтеграція в модель алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту передбачає використання матриця ефективності, яка відображає ступінь доцільності застосування запропонованих алгоритмів для вирішення певних діагностичних задач. Розроблена технологія моделювання інтелектуальних діагностичних систем з урахуванням цих моделей, що демонструє практичну застосовність та можливості тестування в реальних умовах. Значний обсяг роботи присвячено випробуванню розроблених моделей через реалізацію програмного інструменту «Optimization modeling of medical diagnosis». Цей інструмент не тільки дозволяє тестувати моделі в контрольованих умовах, але й забезпечує їхню адаптацію до реальних діагностичних сценаріїв, значно підвищуючи практичну цінність дослідження. Він забезпечує обчислення параметрів моделей, їх візуалізацію в зручному форматі та можливість швидкого коригування залежно від специфіки задачі.