Neural network information technology for the processing of medical data

Швидкий розвиток комп'ютерної техніки формує передумови для розробок нейрокомп'ютерів (тобто комп'ютерів 6-го покоління), які, за прогнозами в галузі штучного інтелекту, активно будуть використані для перероблення будь-якої інформації, за тими ж принципами, що й біологічні нейронні мережі – такі як людський мозок. Тому попит на використання нейромережеві технології поступово охоплює дедалі ширший коло користувачів зокрема й у галузі охорони здоров'я. Досліджено можливості застосування штучних нейронних мереж для оброблення даних регіональної охорони здоров'я. Нейронні мережі – потужний метод моделювання, що дає змогу відтворювати складні нелінійні залежності, що актуально для систем прийняття рішень управління пацієнтопотоком у медичних закладах. Запропоновано інформаційну технологію оброблення медичних даних за допомогою штучних нейронних мереж, що дасть змогу підвищити ефективність надання медичної допомоги під час профілактичних медоглядів, ніж відомі інформаційні технології класифікації. Розглянуті такі положення: принципи дії штучних нейронних мереж, переваги і недоліки їх використання та основні функції. Також наведено перспективи використання штучних нейронних мереж щодо класифікації пацієнтів для проходження профілактичного медичного огляду.The aim of the article is to investigate the possibility of using artificial neural networks for processing regional health data. The spread of using computers in many business units in economic activity has significantly developed in recent years. Such a development is due to the most significant developments in recent years of so-called artificial intelligence and its applications. Artificial intelligence is defined as the use of computer in the simulation of human intelligence information (experience)-based computer programs through which a decision can be reached similar to human decision. One of the main biomedical problems lies in detecting dependencies in semi-structured data. Modern medicine rushes away from verbal description towards formalized processes, mathematical models and information technologies. These adaptive learning algorithms can handle diverse types of medical data and integrate them into categorized outputs. Diagnostic and prognostic tasks cannot be solved without creation of appropriate informative environment. It enables settling the problems of data and knowledge representation, seeking dependencies, and creating decision rules. The neural network is a new and promising computational technology that provides new approaches to solving problems in various scientific and social spheres of society. The interest in artificial neural networks has renewed in late eighties due to the need to process data in a manner that stimulates human mind, the progress in computer technology and neurology that resulted in greater understanding of human brain structure. This article discusses the nature of neural networks, especially their ability to training (setting of architecture and synaptic connections). An effective neural network training algorithm is provided. The authors also reveal the development prospects of application and use of artificial neural networks to apply the distribution of patients for a preventive medical examination. The use of artificial intelligence, in particular the use of artificial neural networks, to solve similar problems will help improve the quality of medical institution services