Інформаційна медична система діагностики онкопатологій з використанням штучного інтелекту
Автор: Чукла Орест Андрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні управляючі системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Актуальність. Дана магістерська робота присвячена розробці та дослідженню інформаційної системи, що інтегрує елементи штучного інтелекту (ШІ) для підвищення ефективності медичної діагностики онкологічних захворювань. Об’єктом дослідження є процес медичної діагностики онкологічних захворювань із застосуванням інформаційних технологій, зокрема засобів штучного інтелекту. Предметом дослідження є методи, моделі та програмні засоби штучного інтелекту, що реалізуються в інформаційній системі для підтримки процесу діагностики онкопатологій на ранніх стадіях. Мета дослідження є розробка та дослідження інформаційної системи з елементами штучного інтелекту, призначеної для підтримки процесу медичної діагностики онкопатологій на ранніх стадіях. Мови програмування: Python (AI- моделі), JavaScript (інтерфейс та інтеграція). Структура роботи. Дана магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі наведено характеристику предметної області, оглід сучасних підходів та рішень, системний аналіз дослідження та сформовані вимоги до системи. У другий розділ обґрунтовано методи, технології та засоби реалізації. Наведено математичне та алгоритмічне забезпечення, механізми обміну даними в системі та її концептуальне моделювання. У третьому розділі проведено опис технологій та інструментів обробки, загальну структуру програмного забезпечення, структуру бази даних та інтерфейс користувача. Експериментальна частина роботи наведена у четвертому розділі, де представлено мету та методику експериментів, тестові завдання та їх дані, результати та аналіз тестових завдань. Методи та інструменти дослідження. Бібліотеки штучного інтелекту: TensorFlow, Keras, PyTorch – побудова та навчання нейронних мереж., scikit-learn, pandas, NumPy — обробка даних та статистичний аналіз., OpenCV, Pillow – попередня обробка зображень. Методи розробки інформаційної системи з елементами штучного інтелекту, призначеної для підтримки процесу медичної діагностики онкопатологій на ранніх стадіях, базується на інтеграції сучасних інформаційних технологій, алгоритмів машинного навчання та принципів медичної експертизи. Результати та практичне значення дослідження полягає в створенні інформаційної системи з елементами штучного інтелекту, яка може бути використана в медичних закладах для підтримки процесу ранньої діагностики онкологічних захворювань. Загальний обсяг роботи становить 111 сторінки, в тому числі 89 сторінок основного тексту, містить 18 рисунків, список використаних джерел налічує 31 найменувань. Ключові слова: інтелектуальна система, розпізнавання образів, розробка, дослідження, штучний інтелект.