https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64176| Title: | Программно-аппаратный комплекс для раннего предупреждения обострений бронхиальной астмы |
| Authors: | Василевская, В. С. Скудняков, Ю. А. |
| Keywords: | публикации ученых;бронхиальная астма;анализ данных;корреляционный анализ;интернет вещей;прогнозирование;окружающая среда |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | Донецкий национальный технический университет |
| Citation: | Василевская, В. С. Программно-аппаратный комплекс для раннего предупреждения обострений бронхиальной астмы / В. С. Василевская, Ю. А. Скудняков // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ–2026) : сборник материалов XVII Всероссийской научно-технической конференции с международным участием в рамках XII Международного научного форума Донецкой Народной Республики, Донецк, 22–23 апреля 2026 г. / Донецкий национальный технический университет [и др.] ; редкол. : А. Я. Аноприенко [и др.] ; отв. ред. Р. В. Мальчева. – Донецк, 2026. – С. 140–146. |
| Abstract: | В работе рассматривается задача предупреждения обострений бронхиальной астмы на основе анализа данных окружающей среды. Предлагается архитектура информационной системы, осуществляющей сбор и обработку данных о концентрации взвешенных частиц (PM2.5, PM10), метеорологических параметрах и уровне аллергенов. В качестве основного метода используется корреляционный анализ с учетом временных лагов между воздействием факторов и клиническим проявлением. На основе выявленных зависимостей формируется индекс риска и реализуется механизм оповещения пользователя. Показана возможность практического применения предложенного подхода и определены направления дальнейшего развития, связанные с персонализацией прогнозирования. |
| Alternative abstract: | This paper examines the problem of preventing asthma exacerbations based on environmental data analysis. It proposes the architecture of an information system for collecting and processing data on particulate matter concentrations (PM2.5, PM10), meteorological parameters, and allergen levels. The primary method utilizes correlation analysis, taking into account time lags between exposure to factors and clinical manifestations. Based on the identified relationships, a risk index is generated and a user alert mechanism is implemented. The feasibility of the proposed approach is demonstrated, and future development directions related to personalize forecasting are identified. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64176 |
| Appears in Collections: | Публикации в зарубежных изданиях |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Vasilevskaya_Programmno_apparatnyj.pdf | 549.43 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.