Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorТрубіцин, О. О.uk
dc.contributor.authorАвер’янова, Л. О.uk
dc.contributor.authorTrubitsyn, O. O.en
dc.contributor.authorAverianova, L. O.en
dc.date.accessioned2026-02-16T09:17:47Z
dc.date.available2026-02-16T09:17:47Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationТрубіцин О. О., Авер’янова Л. О. Гібридний підхід на основі методів аналізу ієрархій та дерева рішень для обгрунтування тактики лікування пацієнтів з атопічним дерматитом // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2025. № 2. С. 223-232. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/816.uk
dc.identifier.issn2311-2662
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50637
dc.description.abstractThe article considers the problem of choosing the optimal treatment strategy for patients with atopic dermatitis, which is multi-criteria and depends on clinical, individual and social factors. A hybrid approach is proposed that combines the Analytic Hierarchy Process (AHP) method to determine the significance weights of treatment criteria and a decision tree to model possible therapy scenarios and their results. The model allows systematizing the decision-making process, taking into account the uncertainty of the clinical response and the patient's personal priorities. In addition, for the task of differential diagnosis of atopic dermatitis forms, the XGBoost algorithm was used based on the analysis of 175 disease histories, which provided high classification accuracy (97.14%). The proposed approach contributes to increasing the validity and personalization of therapeutic decisions and can be used as the basis for clinical decision support systems in dermatology.en
dc.description.abstractУ статті розглянуто проблему вибору тактики лікування пацієнтів з атопічним дерматитом, яка є багатокритеріальною та залежить від клінічних, індивідуальних і соціальних факторів. Запропоновано гібридний підхід, що поєднує метод аналізу ієрархій (AHP) для визначення ваг значущості критеріїв лікування та дерево рішень для моделювання можливих сценаріїв терапії та їх результатів. Модель дозволяє систематизувати процес прийняття рішень, враховувати невизначеність клінічної відповіді та персональні пріоритети пацієнта. Крім того, для задачі диференціальної діагностики форм атопічного дерматиту використано алгоритм XGBoost на основі аналізу 175 історій хвороб, що забезпечив високу точність класифікації (97,14%). Запропонований підхід сприяє підвищенню обґрунтованості та персоналізації терапевтичних рішень і може бути використаний як основа для систем підтримки клінічного рішення в дерматології.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofОптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. № 2 : 223-232.uk
dc.relation.urihttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/816
dc.subjectматематична модельuk
dc.subjectметод аналіза ієрархійuk
dc.subjectдерево рішеньuk
dc.subjectатопічний дерматитuk
dc.subjectбагатокритеріальна задачаuk
dc.subjectmathematical modelen
dc.subjectAnalytic Hierarchy Processen
dc.subjectDecision Treeen
dc.subjectAtopic Dermatitisen
dc.subjectMulti-criteria Problemen
dc.subjectHGBoosten
dc.titleГібридний підхід на основі методів аналізу ієрархій та дерева рішень для обгрунтування тактики лікування пацієнтів з атопічним дерматитомuk
dc.title.alternativeA hybrid approach based on analysis of hierarchies and decision tree methods to substitute treatment tactics for patients with atopicen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc[004.8]
dc.relation.referencesMcManus, E., Sach, T., & Levell, N. (2018). The use of decision–analytic models in atopic eczema: A systematic review and critical appraisal. SpringerLink.PDF: https://ueaeprints.uea.ac.uk/id/eprint/64854/1/Accepted_manuscript.pdfen
dc.relation.referencesHongxia, W., Juanjuan, G., Han, W., & Wenlong, L. (2024). An integration of hybrid MCDA framework to the statistical analysis of computer-basedhealth monitoring applications. Frontiers in Public Health, https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1341871. PDF: https://www.frontiersin.org/journals/publichealth/articles/10.3389/fpubh.2023.1341871/pdfen
dc.relation.referencesAyvaz, B., Tatar, V., Sağır, Z., & Pamucar, D. (2024). An integrated Fine-Kinney risk assessment model utilizing Fermatean fuzzy AHP-WASPAS for occupational hazards in the aquaculture sector. Expert Systems with Applications, ScienceDirect. PDF: https://acikerisim.ticaret.edu.tr/bitstreams/5240c23d-9bcc-4833-b033-777648580daa/downloaden
dc.relation.referencesChu, X., Sun, B., Mo, X., Liu, J., Zhang, Y., & Weng, H. (2023). Time-series dynamic three-way group decision-making model and its application in TCM efficacy evaluation. Artificial Intelligence Review, SpringerLinken
dc.relation.referencesSotoudeh-Anvari, A. (2022). The applications of MCDM methods in COVID-19 pandemic: A state of the art review. Applied Soft Computing, ScienceDirect. PDF: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9245376/pdf/main.pdfen
dc.relation.referencesMittal, R., Jeribi, F., Martin, R. J., & Malik, V. (2024). Dermcdsm: Clinical decision support model for dermatosis using systematic approaches of machine learning and deep learning. IEEE Xplore, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10459206/ PDF: https://ieeexplore.ieee.org/iel7/6287639/6514899/10459206.pdfen
dc.relation.referencesAvrunin O. Development of Automated System for Video Intermatoscopy / O. G. Avrunin, V. Klymenko, A. Trubitcin, О. Isaeva // Proceedings of the IX International Scientific and Practical Conference International Trends in Science and Technology Vol.2, January 31, 2019, Warsaw, Poland. – P. 6-9.en
dc.relation.referencesTrubitsyn, A. A., Isaeva, O. A., Klimenko, V. A., Avrunin, O. G. (2019), "Instrumental methods for assessing the condition of the skin in atopic dermatitis", Science and technology, No. 20, P. 180–187.en
dc.relation.referencesAvrunin, O., Trubitcin, A., Isaeva, O., Klymenko, V. (2020), "Possibilities for assessing the effectiveness of treatment of atopic dermatitis based on analysis of color characteristics of video dermatoscopic images", Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, No. 2 (12), P. 127–133. DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2020.12.127.en
dc.relation.referencesNosova, Ya. V. Development of the method of express diagnostics of bacterial microflora of the nasal cavity / Ya. V. Nosova, H. Farouk, O.G. Avrunin // Problems of information technologies. -Kherson, 2013. -No 13. -P. 99-104.en
dc.relation.referencesIntellectual technologies in medical diagnostics, treatment and rehabilitation: monograph / [S.V. Pavlov, O.G. Avrunin, S.M. Zlepko, E.V. Bodianskyi et al.]; edited by S. Pavlova, O. Avrunina. – Vinnytsia: PP “TD “Edelweiss and K”, 2019. – 260 p.en
dc.relation.referencesMisochenko S. Yu. Research on the use of probabilistic methods in the field of biomedical image processing / S. Yu. Misochenko, K. G. Selivanova, O. G. Avrunin // Information technologies: science, engineering, technology, education, health: abstracts of the reports of the XX International Scientific and Practical Conference MicroCAD2022, October 19-21, 2022 – Kharkiv: NTU “KhPI”, 2022. – P. 902.en
dc.relation.referencesKolisnyk, K., Deineko, D., Sokol, T., Kutsevlyak, S., & Avrunin, O. (2019). Application of modern internet technologies in telemedicine screening of patient conditions. IEEE International Scientific-Practical Conference: Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T, 459-464. doi: https://doi.org/10.1109/PICST47496.2019.9061252.en
dc.relation.referencesSokol, Y., Avrunin, O., Kolisnyk, K., & Zamiatin, P. (2020). Using medical imaging in disaster medicine. Paper presented at the 2020 IEEE 4th International Conference on Intelligent Energy and Power Systems, IEPS 2020 - Proceedings, 287-290. doi: https://doi.org/10.1109/IEPS51250.2020.9263175.en
dc.relation.referencesAvrunin, O., Kolisnyk, K., Nosova, Y., Tomashevskyi, R., & Shushliapina, N., “Improving the methods for visualization of middle ear pathologies based on telemedicine services in remote treatment,”. Paper presented at the 2020, IEEE KhPI Week on Advanced Technology, KhPI Week 2020 – Conference Proceedings, 347-350. doi: https://doi.org/10.1109/KhPIWeek51551.2020.9250090.en
dc.relation.referencesSelivanova K. G., Avrunin O. G. “Quality improvement of diagnosis of the electromyography data based on statistical characteristics of the measured signals ”, Proc. SPIE 10031, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2016, 100312R https://doi.org/10.1117/12.2248953.en
dc.relation.referencesPavlov S. V., Avrunin O. G., Zlepko S. M., Bodiansky E. V., Kolisnyk P. F., Lysenko O. M., Chaykovsky I. A., Filatov V. O. Intelligent technologies in medical diagnostics, treatment and rehabilitation: monograph. Vinnytsia: PP "TD "Edelweiss and K", 2019. 260 p.en
dc.relation.referencesKozhemʼyako V. P. Optical-electronic methods and tools for processing and analyzing biomedical images [monograph] / V. P. Kozhemʼyako, S. V. Pavlov, K. I. Stanchuk. – Vinnytsia: UNIVERSUM, 2006 – 203 p.en
dc.relation.referencesPavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pages.en
dc.relation.referencesWójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M. Information Technology in Medical Diagnostics II. London: (2019). Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-223-232


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію