| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Юрага, Т. М. | - |
| dc.contributor.author | Кухта, Т. С. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2022-12-19T06:56:39Z | - |
| dc.date.available | 2022-12-19T06:56:39Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Юрага, Т. М. Экспертная система автоматизированной оценки результатов специфической метаболической диагностики мочекаменной болезни=Expert system automated results evaluation specific metabolic diagnosis of Urolithiasis / Т. М. Юрага, Т. С. Кухта // Медэлектроника–2022. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии : сборник научных статей XIII Международной научно-технической конференции, Минск, 8-9 декабря 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; отв. за вып.: М. В. Давыдов. – Минск : БГУИР, 2022. – С. 82–86. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/49494 | - |
| dc.description.abstract | Экспертная система «Urolithiasis», разработанная на основе информационных технологий
«in silico trials», предназначена для оптимизации оказания медицинской помощи пациентам с риском
камнеобразования в мочевых путях и прогнозирования на молекулярном уровне формирования
химического типа уролита в соответствии с современными принципами предиктивно-превентивной
медицины. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | экспертные системы | ru_RU |
| dc.subject | мочекаменная болезнь | ru_RU |
| dc.subject | метаболические нарушения | ru_RU |
| dc.title | Экспертная система автоматизированной оценки результатов специфической метаболической диагностики мочекаменной болезни | ru_RU |
| dc.title.alternative | Expert system automated results evaluation specific metabolic diagnosis of Urolithiasis | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The expert system «Urolithiasis», developed on the basis of information technologies "in silico trials",
is designed to optimize the provision of medical care to patients at risk of stone formation in the urinary tract and
to predict the formation of the chemical type of urolith at the molecular level in accordance with modern
principles of predictive preventive medicine. | ru_RU |
| Appears in Collections: | Медэлектроника - 2022
|
