АРХІТЕКТУРА ТА ФУНКЦІОНУВАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У ПЕРСОНАЛІЗОВАНІЙ МЕДИЦИНІ

АРХІТЕКТУРА ТА ФУНКЦІОНУВАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У ПЕРСОНАЛІЗОВАНІЙ МЕДИЦИНІАнотація.У статті досліджено актуальну науково-прикладну проблему розроблення інтелектуальних систем підтримки прийняття медичних рішень, орієнтованих на аналіз персоналізованих медичних даних в умовах їх мультимодальності, неповноти, динамічного характеру та високої варіативності параметрів.Показано, що існуючі інформаційні системи та окремі моделі машинного навчання здебільшого розв'язують ізольовані підзадачі аналізу медичної інформації і не забезпечують комплексної підтримки процесу прийняття клінічних рішень з урахуванням індивідуальних особливостей пацієнта та динаміки змін його стану.Обґрунтовано потребу у створенні удосконаленої архітектури інтелектуальної системи, здатної інтегрувати повний життєвий цикл опрацювання персоналізованих медичних даних і моделей машинного навчання.Запропоновано модульну архітектуру системи, яка охоплює процеси збору, консолідації, аналізу та підготовки даних, навчання, оцінювання, валідації, розгортання моделей і моніторингу якості прогнозування в процесі експлуатації.Описано функціональні модулі системи, призначені для ведення реєстру пацієнтів, підтримки процесів діагностики, планування та супроводу лікування, аналітичної обробки медичних даних і прогнозування станів пацієнта.Показано прикладне функціонування запропонованої архітектури у вигляді інформаційної системи підтримки прийняття рішень для лікування пацієнтів, зокрема з орфанними захворюваннями.Результати дослідження підтверджують доцільність використання методів машинного навчання в межах запропонованої архітектури та її ефективність для формування персоналізованих медичних рекомендацій, підвищення відтворюваності результатів і адаптації клінічних рішень до індивідуального стану пацієнта.Запропонований підхід створює методологічну та технологічну основу для