ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ГОРОДСКОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ Научная публикация
| Журнал |
Естественные и технические науки
ISSN: 1684-2626 |
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Вых. Данные | Год: 2026, Том: 213, Номер: 2, Страницы: 160-166 Страниц : 7 DOI: 10.25633/etn.2026.02.15 | ||||||||
| Ключевые слова | цифровая трансформация здравоохранение, интеграция данных, сопоставление записей, entity resolution, record linkage, клинический случай, нормализация идентификаторов, CatBoost. | ||||||||
| Авторы |
|
||||||||
| Организации |
|
Реферат:
В работе исследована задача автоматизированного сопоставления клинических случаев между АИС ОМС и КИС ЕМИАС при отсутствии унифицированных ключевых идентификаторов и наличии вариативных форматов номеров историй болезни. Сравнены четыре подхода: наивное сопоставление по номеру истории болезни, детерминированное сопоставление по составному ключу (МО–нормализо- ванный номер–период), вероятностное сопоставление по совокупности признаков и гибридный метод, включающий детерминированный слой и машинное обучение (CatBoost) для остатка с последующим однозначным назначением соответствий (ограничение 1-к-1) и порогом уверенности. Полученные результаты обосновывают применимость гибридного подхода для снижения объёма ручного труда и повышения качества управленческой и финансовой аналитики в здравоохранении мегаполиса.
Библиографическая ссылка:
Ананьев А.В.
, Ананьев В.Н.
, Прокопьев Н.Я.
, Ананьева О.В.
, Гуртовой Е.С.
ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ГОРОДСКОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ
Естественные и технические науки. 2026. Т.213. №2. С.160-166. DOI: 10.25633/etn.2026.02.15 OpenAlex
ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ГОРОДСКОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ
Естественные и технические науки. 2026. Т.213. №2. С.160-166. DOI: 10.25633/etn.2026.02.15 OpenAlex
Даты:
| Поступила в редакцию: | 10 янв. 2026 г. |
| Опубликована в печати: | 1 февр. 2026 г. |
Идентификаторы БД:
| OpenAlex: | W7160388820 |
Цитирование в БД:
Пока нет цитирований