Decision support system for automated medical diagnostics

Abstract

This article is dedicated to the decision support, which has become one of the most promising and rapidly developing areas of application of modern intellectual and information technologies in various areas of professional activity, including problems in the automated medical diagnostics. Modern level of artificial intelligence development allows us to develop programs that help to analyze all the data collected on the patient for their reasonable interpretation. The basic idea of medical decision support system is to build logic diagnosis setting process, correct from the medical point of view, and transparent for doctor. For diagnosing automation, the state of bronchopulmonary system DSS DiaSpectrEx was developed. The analysis of changes in qualitative and quantitative composition of air exhaled by the patient is the source of information about the damage of the respiratory tract, inflammatory processes and the effectiveness of the treatment. DiaSpectrEx system allows improving efficiency of pulmonary diseases diagnosing methods through the use of modern computerized equipment, machine learning algorithms and data processing. Development of high-precision medical decision support system enables non-invasive computerized pulmonary diagnostics.

Представлен подход к диагностике заболеваний легких с помощью конденсата влаги выдыхаемого воздуха. Предложен новый подход, который решает проблему автоматизированных интеллектуальных диагностик с использованием методов машинного обучения. Наш метод работает в режиме реального времени, и достигает точности около 95%.

Представлений підхід до діагностики захворювань легенів за допомогою конденсату вологи повітря, що видихається. Запропоновано новий підхід, який вирішує проблему автоматизованих інтелектуальних діагностик з використанням методів машинного навчання. Наш метод працює в режимі реального часу, і досягає точності близько 95%.