| Title: | Анализ данных окружающей среды для предупреждения обострений бронхиальной астмы |
| Other Titles: | Environmental data analysis for the prevention of exacerbation of bronchial asthma |
| Authors: | Василевская, В. С. |
| Keywords: | материалы конференций;информационные системы;метеорологические параметры;механизмы оповещения пользователей |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Василевская, В. С. Анализ данных окружающей среды для предупреждения обострений бронхиальной астмы = Environmental data analysis for the prevention of exacerbation of bronchial asthma / В. С. Василевская // Информационные системы и технологии : сборник статей 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Институт информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники ; редкол.: А. И. Парамонов [и др.]. – Минск, 2026. – С. 12–16. |
| 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 personalized
forecasting are identified. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65588 |
| Appears in Collections: | Информационные системы и технологии : 62-я научная конференция аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
