ІНФОРМАЦІЙНІ МОДЕЛІ ЗАГАЛЬНОГО ДОГЛЯДУ ЗА ХВОРИМИ З ПІДТРИМКОЮ АЛГОРИТМІВ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ КЛАСИФІКАТОРА ICNP

The paper presents information models of the nursing process through a conceptual presentation, including assessments of the patient's overall condition (nursing interviews, physical assessment, measurement, documentation analysis), nursing diagnosis, nursing care planning, determination of expected results, nursing manipulation, care plan implementation and care results evaluation. Particular attention is drawn to the possibility of using international terminology in describing nursing practices. Analysis of solutions is carried out using the terminology of decision trees.В работе представлены информационные модели процесса ухода за больными путем концептуального представления, включающие оценки состояния пациента в целостном измерении (медсестринское интервью, физикальное обследование, измерение, анализ документации), медсестринский диагноз, планирование медсестринского ухода, определение ожидаемых результатов, медсетринских манипуляций, имплементацию плана ухода и эвалуацию результатов ухода. Особое внимание обращается на возможность использования международной терминологии в описании медсестринской практики. Анализ решений проводится с использованием терминологии деревьев решений.У роботі представлено інформаційні моделі процесу догляду за пацієнтами шляхом концептуального представлення, що включають оцінювання стану пацієнта в цілісному вимірі (медсестринське інтерв'ю, фізикальне дослідження, обстеження, вимірювання, аналіз документації), медсестринський діагноз, планування медсестринського догляду, визначення очікуваних результатів, медсестринських маніпуляцій, імплементацію плану догляду та евалу-ацію результатів догляду. Особлива увага звертається на можливості використання міжнародної термінології в описі медсестринської практики. Аналіз рішень проводиться з використанням термінології дерев рішень

ЗМЕНШЕННЯ РОЗМІРНОСТІ ПРИ ПРОГНОЗУВАННІ УСПІШНОСТІ В ЗАВДАННЯХ МЕДИЧНОЇ ОСВІТИ: ПІДХІД НА ОСНОВІ МЕТОДУ PCA

Background. System research in medical science and education is often based on data with a large number of attributes. Therefore, the problem of reducing the dimension of the data is actual, while keeping data with as much variation as possible. At the same time, such problems can be considered as problems of machine learning, which can be solved using artificial intelligence algorithms (for example, artificial neural networks.) The interpretation of the results of the application of classification algorithms without prior reduction of the dimension of such tasks is a difficulty for the decision maker. The results may be simplified by the reduction of the dimension of the task. Materials and methods. The method proposed and applied in this paper is described in terms of machine learning. Namely, the mathematical description of the tasks of machine learning in research in the field of medical education is based on the following data. We have a set consisting of tuples. Depending on the problem under consideration, certain sets of these tuples will be used for training, testing and prediction. An arbitrary tuple consists of input data (we will call them according to the established terminology of machine learning as attributes) and output data, which are attributes of the class. As a result of reducing the dimension, we obtain a certain numerical matrix, where these data can be used in variety of problems of machine learning. In order to study the possibilities of reducing the dimension of the medical education assessment tasks, the results of the medical students at TSMU were considered (the volume of the general population was 248). Results. In the work an approach which is based on application of the method PCA with the purpose of determining principle reasons (current and final progresses), which influence on the results of license integrated exam, is offered. Using the visualization, approach allows us to represent data on a plane in the coordinates of the first two main components. This allows us to identify the main changes in the attributes that cause the data to belong to certain groups. So, using such a visualization to the student data, we can get graphic representations of the «main» performance indicators (current and final) that predict the passing the licensed integrated exam «Step 1». Conclusions. Reduction of dimension is a very important element in the analysis of statistical data in medical education. Due to reducing the dimensions, we achieve not only that we simply need to analyze less data. The most important is that after the reduction, they often show us more information than before reducing the dimension. Many dependencies in medical education become more readable. It often happens that the amount of data we have is beyond the scope of our perception and then it is very easy to get lost in their analysis.В работе предложен подход на основе использования метода PCA с целью выявления главных причин (поточной либо итоговой успеваемости), влияющих на результаты лицензированного интегрированного экзамена.У роботі запропоновано підхід на основі використання методу PCA з метою виявлення головних чинників (поточної або підсумкової успішностей), що впливають на результати ліцензійного інтегрованого іспиту