Студенттердiң денсаулық жағдайын бағалау үшiн ақпараттық-талдау жүйесi
Студенттердiң денсаулық жағдайын бағалау үшiн ақпараттық-талдау жүйесi
DOI:
https://doi.org/10.26577/JMMCS.2023.v118.i2.09Кілттік сөздер:
заттар интернетi, қоршаған орта интеллектi, жасанды интеллект, денсаулық мониторингi, алгоритм, симуляцияАннотация
Бiздiң жұмысымыздың мақсаты Қазақстандағы жоғары оқу орындарының бiрi Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университетiнiң базасында студенттердiң деeнсаулық жағдайын бағалау ұшiн интеллектуалды ақпараттық-талдау жұйесiн пайдаланудың тиiмдiлiгiн зерт- теу болды. Осы мақсатта университеттiң 4456 студентiнiң жеке денсаулық деректерiн пайда- ланып модельдеу жүргiзiлдi. Зерттеуге студенттердiң 47,4% және ерлердiң 52,6% қатысты; басым жасы 18-ден 21 жасқа дейiн (66,9%), ал студенттердiң оқу жылдары бойынша бөлiнуi бiркелкi дерлiк болды. Классификация үшiн Vector Machine, K - Nearest Neighbor, Random Forest және Naive Bayes қолдаулары пайдаланылды. Әртүрлi болжау алгоритмдерiн пайдала- нуды бағалау үшiн таңдалған өнiмдiлiк көрсеткiштерi Ерекшелiк, Сезiмталдық, Дәлдiк және қол жетiмдiлiк болды. Қолдау векторлық машинасының классификаторын пайдалану кезiн- де ерекшелiк, сезiмталдық, дәлдiк және қол жетiмдiлiк ұпайлары ең жоғары болып, 97%-ға жететiнi анықталды. Жасалған интеллектуалды ақпараттық-аналитикалық жүйенiң жалпы өнiмдiлiгi Сенiмдiлiк параметрi арқылы бағаланды.
Пациенттердiң денсаулығын бақылаудың басқа белгiлi жүйелерiмен (AmbIGEM және AAL) салыстырғанда бiз әзiрлеген жүйе жоғары сенiмдiлiктi көрсеттi (90-95%). Болашақта әзiр- ленген модель студенттердiң денсаулығына да әсер етуi мүмкiн сыртқы параметрлердi қосу арқылы денсаулық мониторингiн кеңейту үшiн пайдаланылуы мүмкiн. Сонымен қатар, Ка- зақстанның және әлемнiң басқа да оқу орындарында студенттердiң денсаулығын бақылау үшiн Deep Learning жүйесiн енгiзу жоспарлануда.
Библиографиялық сілтемелер
[2] Ahmad F.S., Ali L., Khattak H.A., Hameed T., Wajahat I., Kadry S., Bukhari S.A.C., "A hybrid machine learning framework to predict mortality in paralytic ileus patients using electronic health records (EHRs) [Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing] Vol. 12 (2021): 3283-3293.
[3] Abdel-Basset M., Manogaran G., Gamal A., Chang V., "A novel intelligent medical decision support model based on soft
computing and IoT" , IEEE Internet of Things Journal, 7:5 (2019): 4160-4170.
[4] Abdel-Basset M., Hawash H., Chakrabortty R.K., Ryan M., Elhoseny M.,Song H., "ST-DeepHAR: Deep learning model
for human activity recognition in IoHT applications" , IEEE Internet of Things Journal, 8:6 (2021): 4969-4979.
[5] Badıllı U., Mollarasouli F., Bakirhan N.K., Ozkan Y., Ozkan S.A., "). Role of quantum dots in pharmaceutical and
biomedical analysis, and its application in drug delivery" , TrAC Trends in Analytical Chemistry, (2020): 116013.
[6] Bilandi N., Verma H.K., Dhir R., "AHP–neutrosophic decision model for selection of relay node in wireless body area
network", CAAI Transactions on Intelligence Technology 5:3 (2020): 222-229.
[7] Char D.S., Abramoff M.D., Feudtner C., "Identifying ethical considerations for machine learning healthcare applications" ,
The American Journal of Bioethics 54 (2020): 7-17.
[8] Chen X., Xie X., Liu Y., Zhao C., Wen M., Wen Z., "Advances in healthcare electronics enabled by triboelectric
nanogenerators" , Advanced Functional Materials 54 (2020): 30-43, 2004673.
[9] Dawood B.A., Al-Turjman F., Nawaz M.H., "Cloud computing and business intelligence in IoT-enabled smart and healthy
cities" , AI-Powered IoT for COVID-19 54 (2020):1.
[10] Eeshwaroju S., Jakkula P., Ganesan S., "IoT based empowerment by smart health monitoring, smart education and smart
jobs" , 2020 IEEE International conference on computing and information technology (2020):1-5.
[11] Gavidia M., Caffrey M., "AV-BID X for employers: A framework designed to promote employee access to high-value drugs,
services" , The American Journal of Accountable Care 3 (2020):12-13.
[12] Greenberg N., Docherty M., Gnanapragasam S., Wessely S., "Managing mental health challenges faced by healthcare
workers during covid-19 pandemic" , BMJ 368 (2020).
[13] Grol R., Wensing M., "Effective implementation of change in healthcare: A systematic approach. The implementation of
change in health care. " , Improving patient care (2020):45-71.
[14] Gams M., Gu I.Y.H., Harma A., Munoz A., Tam V., "Artificial intelligence and ambient intelligence" , Journal of Ambient
Intelligence and Smart Environments (2019) 11(1):71-86.
[15] Javed A.R., Sarwar M.U., Beg M.O., Asim M., Baker T., Tawfik H., "A collaborative healthcare framework for shared
healthcare plan with ambient intelligence" , Human-centric Computing and Information Sciences (2020) 10(1):1-21.
[16] Jimenez G., Spinazze P., Matchar D., Huat G.K.C., van der Kleij R.M., Chavannes N.H., Car J., "Digital health competencies for primary healthcare professionals: A scoping review", International Journal of Medical Informatics (2020) :104260.
[17] Kumar A., Krishnamurthi R., Nayyar A., Sharma K., Grover V., Hossain E., "A novel smart healthcare design, simulation, and implementation using healthcare 4.0 processes" , IEEE Access (2020)8 :118433-118471.
[18] Karpova E.V., Karyakina E.E., Karyakin A.A., "Wearable non-invasive monitors of diabetes and hypoxia through continuous analysis of sweat" , Talanta (2020)8 :120922.
[19] Manogaran G., Alazab M., Saravanan V., Rawal B.S., Sundarasekar R., Nagarajan S.M.,Montenegro-Marin C.E. "Machine learning assisted information management scheme in service concentrated IoT", IEEE Transactions on Industrial Informatics (2020)17:2871-2879.
[20] Ma Y., Zhang Y., Cai S., Han Z., Liu X., Wang F., Feng X., "Flexible hybrid electronics for digital healthcare" , Advanced Materials (2020) 32(15):1902062.
[21] Mansurova, M., Zubairova, M., Kadyrbek, N., Tyulepberdinova, G., Sarsembayeva, T., "Data Analysis for the Student Health Digital Profile. Proceedings - 2021 16th International Conference on Electronics Computer and Computation", ICECCO (2021).
[22] Mansurova, M., Sarsenova, L., Kadyrbek, N., Tyulepberdinova, G., Sailau, B., "Design and Development of Student Digital Health Profile" , 15th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies, AICT (2021).
[23] M. E. Mansurova, V. B. Barakhnin, G. A. Tyulepberdinova, F. R. Gusmanova, A. A. Nurakhanova, "Comparative analysis of the classification of health status by artificial intelligence methods. Bulletin of Abai Kaznpu" , physical and Mathematical Sciences (2021): 129-137.
