Article · Bulletin of D Serikbayev EKTU · March 30, 2025
INNOVATIVE APPROACHES TO MONITORING AND MANAGEMENT OF STERILE CONDITIONS IN MEDICINE USING AI AND SCADA
Баглан Иманбек, Zhanel Baigarayeva, Nuraida Kurmanova, Asiya Boltaboyeva, Zhuldyz B. Kalpeyeva
Abstract
Медициналық мекемелердегі таза үй-жайларды басқару үшін жасанды интеллектті SCADA жүйелеріне біріктіру өте маңызды міндет болып табылады, өйткені бұл үй-жайлардың стерильділігі медициналық процедуралардың қауіпсіздігіне және инфекциялық асқынулардың қаупін азайтуға тікелей әсер етеді. Бұл зерттеу қазіргі заманғы денсаулық сақтау мекемелері үшін өте маңызды болып табылатын бақылау және басқару жүйелерінің дәлдігі мен сенімділігін арттырудағы жасанды интеллекттің әлеуетін бағалауға бағытталған. Бұл мақаланың мақсаты-жасанды интеллекттің SCADA жүйелері арқылы таза бөлмелердегі микроклимат параметрлерін басқаруды жақсарту мүмкіндіктерін көрсету, бұл қазіргі жағдайды дәл бақылауға ғана емес, сонымен қатар белгіленген нормалардан ықтимал ауытқуларды болжауға мүмкіндік береді. Зерттеу әдістемесі SCADA жүйелерінен жиналған деректердің сандық талдауын және жасанды интеллекттің дамыған моделінің жұмысын сапалы талдауды қамтиды. Нейрондық желілік модельдерді әзірлеу және оқыту бірнеше медициналық мекемелердің нақты операциялық деректері негізінде жүргізілді. Зерттеу нәтижесінде AI-ны SCADA жүйелеріне біріктіру микроклиматтық жағдайлардың өзгеруіне болжау дәлдігі мен жауап берудің жеделдігін айтарлықтай арттыруға мүмкіндік беретіні анықталды, бұл қажетті стерильділік деңгейін сақтауға ықпал етеді. Авторлар ықтимал бұзушылықтардың алдын алуда жоғары тиімділікті көрсететін алгоритмдерді әзірледі және сынап көрді. Нәтижелер айтарлықтай теориялық және практикалық маңыздылыққа ие, өйткені олар таза бөлмелердегі ішкі микроклиматты басқару процестерін түсінуді жақсартуға ғана емес, сонымен қатар оларды оңтайландырудың тиімді құралдарын ұсынады. Бұл медициналық мекемелердің жалпы тиімділігін арттыруға және көрсетілетін медициналық қызметтердің сапасын жақсартуға ықпал етеді.
More by Zhanel Baigarayeva
- Predicting Adverse ICU Outcomes from Admission-Time Frailty and Nocturnal Sleep Fragmentation Using Explainable AIJournal of Clinical Medicine · 2026
- Frailty-Driven Prediction of Inpatient Obstructive Sleep Apnea and Related Sleep Disorder Diagnoses Using Explainable AIBiomedicines · 2026
- Machine Learning-Based Prediction of Psychological Frailty Index in Adults using Sleep, Behavioral, and Clinical BiomarkersIEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies · 2026
- A Benchmarking Study of Classical and Quantum Machine Learning Approaches for Blood–Brain Barrier Permeability PredictionIEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies · 2026