Структурно–функціональна організація та алгоритм роботи системи прогнозування переддіабетичного стану людини

Abstract

В статті розглянуто питання неінвазивної діагностики переддіабетичного стану, яку можна використовувати в експрес-моніторингу населення. В роботі розроблено автоматизовану систему прогнозування переддіабетичного стану людини, яка вклю-чає в себе програмну та апаратну частини, основними складовими якої є підсистеми дослідження, оцінювання стану і прийняття рішення, що у сукупності із розробленими програмними та інформаційними забезпеченнями реалізують запропоновані методи і моделі для прогнозування переддіабетичного стану. Система дозволяє визначати можливість застосування неінвазивних методів для діагностики цукрового діабету.В статье рассмотрен вопрос неинвазивной диагностики преддиабетического состояния, которую можна использовать в экспресс-мониторинге населения. В работе разработано автоматизированную систему прогнозирования преддиабетического со-стояния человека, которая включает в себя программную и аппаратную часть, основными составляющими которой являются подсистемы исследования, оценивания состояния и принятия решения, что в совокупности с разработанным программным и ин-формационным обеспечением реализуют предложенные методы и модели для прогнозирования преддиабетического состояния. Система позволяет определять возможность использования неинвазивных методов для диагностики диабета.In the article the question of non-invasive diagnosis of pre-diabetic state is discussed, that can be used for rapid monitoring of the population. In this paper we developed an automated system for prediction of the pre-diabetic state of man, which includes hardware and software. It’s basic components are the subsystem of research, state estimation and decision-making, in conjunction with developed soft-ware and informational support which realizes the proposed methods and models to predict the pre-diabetic state. The system allows to de-termine the possibility of using non-invasive methods for the diagnosis of diabetes. Automated forecasting system and the algorithm of its functioning are constructed in such way that the determination of blood glucose level with non-invasive techniques makes it possible to study the status of diabetes (healthy, pre-diabetes, type 1 diabetes, type 2 diabetes).