Методы и алгоритмы сбора и обработки данных для системы поддержки принятия решений клинических лабораторий

Аннотация

В работе представлена математическая модель клинической лаборатории, разработанная на основе статистиче-ского анализа реальных данных и позволяющая оптимизировать процессы обработки проб. Ключевой вклад иссле-дования заключается в разработке алгоритмов расчёта персональных коэффициентов скорости работы лаборатории и вероятностного распределения потока проб. На основе этих показателей создана имитационная модель, реализо-ванная на языке Python с использованием библиотеки SimPy для дискретно-событийного моделирования. Модель позволяет воспроизводить различные сценарии нагрузки на лабораторию и достоверно прогнозировать эффектив-ность работы, что обеспечивает оптимизацию использования оборудования, реагентов и человеческих ресурсов в клинических лабораториях.