AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun aparıcı elmi işçisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Fərqanə Abdullayevanın müəllifi olduğu “Internet of Things based healthcare system on patient demographic data in Health 4.0” (Xəstələrin Səhiyyə 4.0 infrastrukturundakı demoqrafik məlumatları üzərindən qurulmuş Əşyaların İnternetinə əsaslana səhiyyə sistemi) adlı məqalə Çinin Süni İntellekt Assosiasiyasının İngiltərənin Mühəndislik və Texnologiya İnstitutu ilə birgə nəşr etdirdiyi “CAAI Transactions on Intelligence Technology” jurnalında dərc olunub.
Məqalədə pasiyentlərin xroniki xəstəliklərinin erkən mərhələdə aşkarlanmasını, COVID-19 virus infeksiyasının əlamətlərinin vaxtında müəyyənləşdirilməsini, onların daim nəzarətdə saxlanmasını həyata keçirən IoT və Fog computing əsaslı məsafədən idarə olunan səhiyyə sistemi təklif edilmişdir.
Təklif edilmiş sistemi 5 lay təşkil edir: IoT sensor layı, Verilənlərin ötürülməsi layı, foq layı, bulud layı, tətbiqi proqram layı. Sistemin arxitekturasında pasiyentlərin xəstəliklərinin diaqnostikasını həyata keçirmək, foq layda diaqnostik və təcili xəbərdarlıqları generasiya edib istifadəçilərə göndərmək üçün Maşın təlimi və Dərin təlim alqoritmləri istifadə edilmişdir. Sistemin foq layının pasiyentin vəziyyətini xəstə və sağlam siniflərdə kateqoriyalaşdıran klassifikasiya modulunun arxitekturası qurulmuşdur. Bundan əlavə, pasiyentlərin xəstəlik təcrübələrini paylaşmasını, baş verə biləcək ağırlaşmalar, bu ağırlaşmaların düzgün aradan qaldırılması yolları ilə bağlı mariflənməni artırmaq, infeksion xəstəliklərin aşkarlandığı halda pasiyentin sosial şəbəkəsinin analiz edilməsi məqsədi ilə arxitekturanın bulud layına sosial media komponenti daxil edilmişdir.
İşdə təklif edilmiş üsul dünya səhiyyə sisteminə böyük töhfələr verəcək.
Məqalə “E-sosiotexnoloji mühitlərdə Big Data resurslarının menecmenti, e-demoqrafiyanın formalaşması və intellektual analizi texnologiyalarının işlənilməsi” layihəsi çərçivəsində aparılmış elmi tədqiqatlar əsasında hazırlanıb.
Qeyd edək ki, “CAAI Transactions on Intelligence Technology” jurnalı süni intellekt sahəsində 145 impakt faktorlu jurnal arasında 25-ci mövqedə qərarlaşıb və aşağıdakı elmmetrik göstəricilərə malikdir:
Impact Factor: 7.985
Source Normalized Impact per Paper (SNIP): 2.297
CiteScore: 10.0
SCImago Journal Rank (SJR): 1.548
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
