The article concerns the development of an intelligent information system for forecasting components of medical projects. The
purpose of the study is to propose an intelligent information system for forecasting component medical projects, which is based on the
use of neural network models, as well as statistical and expert methods, which, unlike existing ones, ensures the accuracy of forecasting
component medical projects, adaptability to changes in their project environment, as well as accessibility for users. The task of the
research is to substantiate the architecture and develop an algorithm for the operation of an intelligent information system for forecasting
component medical projects, as well as to develop the user interface of this system and to carry out forecasting of component medical
projects. The object of research is decision support processes in medical project management. The subject of the study is the architecture
of an intelligent information system for forecasting the components of medical projects, which defines the model, structure, functions,
and relationships between its components. The scientific novelty is to substantiate the algorithm and architecture of an intelligent
information system for forecasting the components of medical projects based on the use of dynamic data (modern medical records,
medical information system server, and other external data), which ensures the formation of a large database underlying the training of
neural network models and ensuring high accuracy of forecasting the components of medical projects. The proposed intelligent
information system is an effective tool that can be used to increase the accuracy of management decisions and the effectiveness of
medical projects. The system involves the use of a medical information system for the formation of a historical database, which ensures
the formation of a knowledge base and the development of a set of systematically interconnected blocks. The developed algorithm of the
proposed intelligent information system involves the implementation of 17 steps, which reflect the intellectual approach, which involves
the use of neural networks for forecasting the components of medical projects. A user interface of an intelligent information system for
evaluating component medical projects has been developed, which involves the use of 6 tabs. The use of dialog boxes for forecasting
components of 5 groups of projects is foreseen. These include projects for the creation of hospital districts, projects of highly specialized
medicine, projects of specialized medicine, projects of primary medicine, and advisory and diagnostic projects. A proposed neural
network for predicting the duration of diabetes treatment projects in children. It is a deep neural network with two levels, which provides
forecast accuracy at the level of 95.4 %, which indicates its sufficient efficiency and feasibility of use in an intelligent information
system. Established trends in the duration of diabetes treatment in children due to changes in the main factors that cause them. The
obtained results depend based on improving the quality and accuracy of decision support for assessing the duration of diabetes treatment
in children with different states of their disease.
Стаття стосується розробки інтелектуальної інформаційної системи для прогнозування складових медичних проектів.
Метою дослідження є запропонувати інтелектуальну інформаційну систему прогнозування складових медичних проектів,
яка базується на використанні нейромережевих моделей, а також статистичних та експертних методах, що на відміну
існуючих забезпечує точність прогнозування складових медичних проектів, адаптивність до змін у їх проектному
середовищі а також доступність для користувачів. Завданням дослідження є обгрунтувати архітектуру та розробити
алгоритм роботи інтелектуальної інформаційної системи прогнозування складових медичних проектів, а також виконати
розробку інтерфейсу користувачів цієї системи та здійснити прогнозування складових медичних проектів. Запропонована
інтелектуальна інформаційна система є ефективним інструментом, який може бути використаний для підвищення точності
прийняття управлінських рішень та результативності медичних проектів. Система передбачає використання медичної
інформаційної системи для формування бази історичних даних, що забезпечує формування бази знань та розроблення
множини системно взаємопов’язаних блоків. Розроблений алгоритм роботи запропонованої інтелектуальної інформаційної
системи передбачає виконання 17 кроків, якими відображається інтелектуальних підхід, що передбачає використання
нейронних мереж для прогнозування складових медичних проектів. Розроблено інтерфейс користувача IIS для оцінення
складових медичних проектів, який передбачає використання 6 вкладок. Предбачено використання діалогових вікон для
прогнозування складових 5 груп проектів. До них належать проекти створення госпітальних округів, проекти
високоспеціалізованої медицини, проекти спеціалізованої медицини, проекти первинної медицини та консультативнодіагностичних проекти. Запропонована нейронна мережа для прогнозування тривалості проектів лікування цукрового
діабету у дітей. Вона являє собою глибинну нейромережу з двома рівнями, яка забезпечує точність прогнозу на рівні 95,4 %, що свідчить про достаню її ефективність та доцільність використання у інтелектуальній інформаційній системі. Встановлені
тенденції зміни тривалості лікування цукрового діабету у дітей від зміни головних чинників, які їх зумовлюють. Отримані
результати залежать в основі підвищення якості та точності підтримки прийняття рішень для оцінення тривалості лікування
цукрового діабету у дітей із різними станами їх захворювання.
