ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЇ DATA MINING ДЛЯ З'ЯСУВАННЯ СУДОВО-МЕДИЧНИХ ЕКСПЕРТНИХ ОСОБЛИВОСТЕЙ НЕНАЛЕЖНОЇ МЕДИЧНОЇ ДОПОМОГИ

V. P. Martseniuk; V. V. Franchuk; A. S. Sverstiuk; O. V. Franchuk

doi:10.11603/mie.1996-1960.2018.3.9463

Автор(и)

V. P. Martseniuk Університет Бєльсько-Бяли https://orcid.org/0000-0001-5622-1038
V. V. Franchuk ДВНЗ «Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України»
A. S. Sverstiuk ДВНЗ «Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України» https://orcid.org/0000-0001-8644-0776
O. V. Franchuk Національний університет «Києво-Могилянська академія»

DOI:

https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2018.3.9463

Ключові слова:

судово-медична експертиза, неналежне надання медичної допомоги, лікарські справи, дерево рішень

Анотація

У роботі представлені можливості технології штучного інтелекту Data Mining, зокрема методу індукції дерев рішень, для вирішення спеціальних питань під час судово-медичної експертизи кримінальних проваджень, відкритих проти лікарів у випадках неналежного надання медичної допомоги. На підставі отриманих результатів, обґрунтованих автоматизованою математичною програмою інтелектуальної обробки бази даних, встановлені конкретні судово-медичні експертні особливості неналежної медичної допомоги на прикладі кримінальних справ, порушених проти лікарів-терапевтів.

Посилання

Zaval'nyuk, A. Kh, Krivda, G. F., & Yukhimets', I. O. (2008). Etichno-pravovi aspekti likars'koi diyal'nosti v Ukraini [Ethical and legal aspects of medical activity in Ukraine]: monograph. Odesa: Astroprint. [In Ukrainian].

Kriminal'nii protsesual'nii kodeks Ukraini [Criminal Procedure Code of Ukraine]. (2013). Vidomosti Verhovnoyi Rady Ukrayiny (Reports of the Verkhovna Rada of Ukraine), 9-13. [In Ukrainian].

Martsenyuk, V. P., Babinets', L. S., & Dronyak, Yu. V. (2017). Vikoristannya tekhnologii Data Mining iz metoyu diferentsial'noi diagnostiki komorbidnikh staniv khronichnogo pankreatitu i askaridozu na pidstavi danikh klinichnoi simptomatiki i ul'trazvukovikh doslidzhen' [An application of Data Mining technology with aim of differential diagnostics of the comorbidic states of chronic pancreatitis and ascaridosis on the basis of data of clinical symptomatology and ultrasonic researches]. Medichna informatika ta inzheneriya (Medical informatics and ingineering), 4, 20-29. doi: 10.11603/mie.1996-1960.2017.4.8447. [In Ukrainian].

Nechiporuk, D. V. (2017). Osobennosti tekhnologii Data Mining [Data Mining technology features]. Molodoi issledovatel' Dona (Don's young scientist), 1(4), 62-65. [In Russian].

Savchenko, L. M. (2015). Datamining i oblasti ego primeneniya [Datamining and its applications]. Aktual'nye problemy aviatsii i kosmonavtiki (Modern advances of aviation and cosmonautics), 1, 611-613. [In Ukrainian].

Banchuk, M. V., Moskalenko, V. F., Mikhailichenko, B. V. (2011). Sudova meditsina. Medichne zakonodavstvo [Forensic Medicine. Medical Law]: textbook. Kyiv: Medicina (Medicine). [In Ukrainian].

Tashkinov, A. A., Vil'deman, A. V., Bronnikov, V. A. (2008). Primenenie metoda derev'ev klassifikatsii k prognozirovaniyu urovnya razvitiya motoriki u bol'nykh s narusheniyami dvigatel'nykh funktsii [Application of the mrthod of classification trees to predict the level of motility development of patients with disturbances of motor functions]. Rossiiskii zhurnal biomekhaniki (Russian journal of byomechanics), 12, 84-95. [In Russian].

Franchuk, V. V. (2018). Франчук B. B. Sudebno-meditsinskie osobennosti nenadlezhashchei meditsinskoi pomoshchi v sovremennoi Ukraine [The forensic medical aspects of the inappropriate medical care in the modern-day Ukraine]. Sudebno-meditsinskaya ekspertiza (Forensic medical examination), 2(61), 48-52. doi:10.17116/sudmed201861248-52. [In Russian].

Martsenyuk, V. P. (2017). Indirect method of exponential convergence estimation for neural network with discrete and distributed delays. Electronic Journal of Differential Equation, 2017(246), 1-12.

Martsenyuk, V. P. (2017). On an indirect method of exponential estimation for a neural network model with discretely distributed delays. Electronic Journal of Qualitative Theory of Differential Equations, 23, 1-16. doi: 10.14232/ejqtde.2017.1.23.

Martsenyuk, V. P., Andrushchak, I. Y., & Gvozdetska I. S. (2015). Qualitative analysis of the antineoplastic immunity system on the basis of a decision tree. Cybernetics and Systems Analysis, 51(3), A013, 461470. doi: 10.1007/s10559-015-9737-6.