<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Гібридний підхід на основі методів аналізу ієрархій та дерева рішень для обгрунтування тактики лікування пацієнтів з атопічним дерматитом

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Альтернативна назва

A hybrid approach based on analysis of hierarchies and decision tree methods to substitute treatment tactics for patients with atopic

Анотація

The 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.
У 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.

Опис

УДК

Мова

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Трубіцин 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.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (20)

  1. McManus, 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.pdf
  2. Hongxia, 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/pdf
  3. Ayvaz, 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/download
  4. Chu, 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, SpringerLink
  5. Sotoudeh-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.pdf
  6. Mittal, 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.pdf
  7. Avrunin 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.
  8. Trubitsyn, 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.
  9. Avrunin, 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.
  10. Nosova, 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.