ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ГОРОДСКОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ Full article
| Journal |
Естественные и технические науки
ISSN: 1684-2626 |
||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Output data | Year: 2026, Volume: 213, Number: 2, Pages: 160-166 Pages count : 7 DOI: 10.25633/etn.2026.02.15 | ||||||||
| Tags | цифровая трансформация здравоохранение, интеграция данных, сопоставление записей, entity resolution, record linkage, клинический случай, нормализация идентификаторов, CatBoost. | ||||||||
| Authors |
|
||||||||
| Affiliations |
|
Abstract:
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.
Cite:
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
Dates:
| Submitted: | Jan 10, 2026 |
| Published print: | Feb 1, 2026 |
Identifiers:
| OpenAlex: | W7160388820 |
Citing:
Пока нет цитирований