name: Интеллектуальная система поддержки принятия решений на основе ансамблевых методов машинного обучения для прогнозирования проблемных состояний
keyword_list: временной квилтинг стекинг бустинг бэггинг проблемные состояния машинное обучение
abstract: Целью диссертационной работы является разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений, включающей комплекс ансамблевых алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности решения задач прогнозирования проблемных состояний. 
  Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
  1. На основе системного анализа выделить основные этапы построения интеллектуальных СППР для прогнозирования проблемных состояний, общие для различных предметных областей, и определить пути повышения качества решения данной задачи.
  2. На основе подходов машинного обучения сформировать алгоритмический аппарат для выявления закономерностей влияния различных факторов на возникновение проблемных состояний, улучшения качества обработки информации на основе повышения точности за счет применения стратегий балансировки данных, а также обеспечения объяснимости результатов за счет повышения уровня интерпретируемости. 
  3. На основе разработанной алгоритмической базы разработать структуру и программную реализацию подсистемы интеллектуальной поддержки принятия решений для прогнозирования проблемных состояний в составе медицинской информационной системы для наблюдения кардиологических пациентов на базе современных телемедицинских технологий.
  Получены следующие научные результаты, характеризующееся научной новизной:
  1. Формализованная процедура разработки интеллектуальной системы поддержки принятия решений на основе ансамблевых методов машинного обучения, отличающаяся способом формирования основных этапов решения задачи прогнозирования проблемных состояний и позволяющая повысить производительность прогнозных моделей; 
  2. Комплекс методов для выявления значимых признаков, влияющих на возникновение проблемных ситуаций и их причинно-следственных взаимосвязей, отличающийся совместным использованием специализированных методов машинного обучения, методов статистического анализа и метода нейросетевой кластеризации на основе карт Кохонена, позволяющий строить интерпретируемые визуализации результатов прогнозирования с использованием SHAP-анализа;
  3. Ансамблевая модель прогнозирования зависящего от времени   риска наступления проблемной ситуации на основе подхода временного квилтинга, объединяющая базовые модели для создания достоверной функции выживаемости, демонстрирующей высокую точность в различных временных горизонтах за счет откалиброванного переключения между базовыми моделями с использованием пользовательской функции оценки ошибки калибровки;
  4. Комплекс интеллектуальных ансамблевых  алгоритмов машинного обучения в составе медицинской информационной системы «SmartCardio», охватывающих все основные этапы взаимодействия с кардиологическими пациентами и позволяющих на основе выявленных значимых признаков  прогнозировать такие проблемные ситуации, как развитие инфаркта миокарда (ИМ), стационарную летальность после ИМ, риск смерти в течение года после ИМ, развитие аритмии, неэффективный результат назначенного лечения, несоблюдение пациентом предписаний врача, для  планирования профилактических мероприятий.
chairman_dissertation_council.name: Семен
chairman_dissertation_council.surname: Подвальный
chairman_dissertation_council.patronymic: Леонидович
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: R-5864-2016
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 650432279
chairman_dissertation_council.rinc_id: 12321
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Лариса
organization_supervisor.surname: Клюева
organization_supervisor.patronymic: Александровна
organization_supervisor.position: профессор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.29.03
rubrics.name: Теория полезности и принятия решений
rubrics.code: 28.29.59
rubrics.name: Программированное обучение
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.39
rubrics.name: Интеллектуальные базы знаний
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
oecds.code: 01.01.PN
oecds.name: MATHEMATICS, APPLIED
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации
speciality_codes.code: 2.3.1.
supervisors.fio: Каширина И.Л.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Томакова Р.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Ломакина Л.С
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
protection_organization.ogrn: 1033600070448
protection_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
protection_organization.supervisor_surname: ПРОСКУРИН
protection_organization.supervisor_patronymic: КОНСТАНТИНОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГБОУ ВО "ВГУ"
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
author_organization.ogrn: 1023601560510
author_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
author_organization.supervisor_surname: ЕНДОВИЦКИЙ
author_organization.supervisor_patronymic: АЛЕКСАНДРОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения