УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта

јвтор:  ÷урко ¬.¬.
Ќазвание:  –екомендательные системы в здравоохранении
—татус:  опубликовано
»здательство:  »ѕ” –јЌ
√од:  2019
“ип:  стать€ вед.журн.
Ќазвание журнала:  ”правление большими системами
¬ыпуск:  82
Ѕиблиографи€:  ÷урко ¬.¬. –екомендательные системы в здравоохранении // ”правление большими системами. ¬ыпуск 82. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2019. —.61-73. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2019.82.4
–убрика:  ”правление в медико-биологических и†экологических системах
 лючевые слова:  рекомендательные системы, здравоохранение, оптимизаци€ больничных закупок
 лючевые слова (англ.):  recommender systems, healthcare, hospitals purchase optimization
јннотаци€:  –екомендательные системы получили широкое распространение в различных интернет-сервисах: контекстна€ реклама, интересные дл€ пользовател€ фильмы и музыка, подбор товаров и услуг в интернет-магазинах. јлгоритмы построени€ рекомендаций учитывают профиль пользовател€, историю его запросов, покупок и информацию о пользовател€х, похожих на него. Ёти алгоритмы быстро развиваютс€ и доказали свою эффективность, их внедрение повышает посещаемость сервисов и продажи. Ќовой областью применени€ рекомендательных систем €вл€етс€ здравоохранение. «а дес€тилети€ накоплены огромные объемы медицинских данных, таких как истории болезни, базы смертности и заболеваемости, протоколы лечени€ и даже данные о здоровье непрерывно снимаемые с человека специальными датчиками. –азрабатываютс€ интеллектуальные системы диагностики заболеваний, выбора способа лечени€, отслеживани€ ежедневного здоровь€ человека. ¬ статье приводитс€ общее введение в рекомендательные системы, обзор литературы о применени€ рекомендательных систем в здравоохранении, а также рассматриваетс€ проблема построени€ рекомендательных систем дл€ оптимизации больничных закупок.
јннотаци€ (англ.):  Recommender systems are wide spread in Internet services: contextual advertising, movies and music interesting for an user, selection of goods and services in online stores. Algorithms take into account users' profiles, history of requests and sales and the data about similar users. These algorithms develop very fast and show its effectiveness, its implementation increase the service attendance and sales. Healthcare is the new area of recommender systems application. It is collected a huge amount of medical data such as medical records, mortality and morbidity databases, treatment protocols, and even health data continuously monitored by special sensors. Ones develop intelligent systems for primary care, choosing the treatment, daily human health tracking. The article provides the general introduction to the recommender systems, the literature review of recommender systems usage in the healthcare, and also addresses the problem of building recommender systems for optimizing hospital procurement.

¬ формате PDF
ќбсудить статью в »нтернет-конференции по проблемам управлени€

ѕросмотров: 477, загрузок: 187, за мес€ц: 19.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены