Современные подходы к формированию и реализации методов по созданию информационных систем цифровых двойников пациентов
https://doi.org/10.37493/2307-910X.2025.1.12
Аннотация
Основная цель развития компании – это увеличение объёма выпускаемых автобусов. В статье разработан прогноз объёма выпуска автобусов на 2024-2025 годы на основе данных за последние 10 лет. Отмечена восходящая тенденция развития компании. Приводятся результаты системного анализа показателей автомобилестроительной компании ПАО «НЕФАЗ». Построен прогноз объема выпуска продукции на два отчетных периода с использованием тренд-моделей. Также с помощью метода экспертного оценивания и многомерного корреляционно-регрессионного анализа выявлены факторы, влияющие на основные показатели компании. Полученные результаты позволяют принимать обоснованные управленческие решения, снижать временные и денежные издержки, грамотно оценить риски, основываясь на прогнозы.
Об авторе
З. А. ШогеноваРоссия
Залина Асланбековна Шогенова, старший преподаватель
кафедра компьютерных технологий и информационной безопасности
Нальчик
тел.: +79969163092
Список литературы
1. Talkhestani B. A., Jazdi N., Schlögl W., Weyrich M. Consistency check to synchronize the Digital Twin of manufacturing automation based on anchor points. Proceedings of the 51<sup>st</sup> CIRP Conference on Manufacturing Systems, 2018. P. 159–164. doi: 10.1016/j.procir.2018.03.166
2. Madni A. M., Madni C. C., Lucero S. D. Leveraging Digital Twin Technology in ModelBased Systems Engineering // Systems. 2019. Vol. 7. No. 1. P. 7. doi: 10.3390/systems7010007
3. Hu L., Nguyen N-T., Tao W., Leu M. C., Liu X. F., Shahriar M. R., Sunny S. M. N. Modeling of Cloud-Based Digital Twins for Smart Manufacturing with MT Connect. Procedia Manufacturing. 2018. Vol. 26. P. 1193–1203. doi: 10.1016/j.promfg.2018.07.155
4. Modoni GE, Caldarola E. G., Sacco M., Terkaj W. Synchronizing physical and digital factory: benefits and technical challenges. Proceedings of the 12<sup>th</sup> CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering. 2018. P. 472–477. doi: 10.1016/j.procir.2019.02.125
5. Boulos M. N. K., Zhang P. Digital Twins: From Personalised Medicine to Precision Public Health. J Pers Med. 2021. Vol. 11 (8). P. 745. PMID: 34442389; PMCID: PMC8401029. doi: 10.3390/jpm11080745
6. Шогенова З. А., Крымшокалова Д. А., Кетова Ф. Р., Дзамихова Ф. Х. Методологии формирования структур информационных систем хранения анализа данных о пациенте // Современная наука и инновации. 2024. № 1. С. 25–31.
7. Крымшокалова Д. А., Шогенова З. А. Тхакумашев К. Р. Формализация и валидация пользовательских требований при разработке информационных систем // Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции «Цифровая трансформация науки и образования. Нальчик, 2022 г. С. 101–110.
8. Липко Ю. Ю., Шогенова З. А. К вопросу о концептуальных подходах формирования и реализации моделей интерфейсов информационных систем поддержки принятия медицинских решений // Современная наука и инновации. 2023. № 2. С. 33–40.
9. U.S. FDA. Paving the Way for Personalized Medicine-Fda’s Role in a New Era of Medical Product Development; U.S. Food and Drug Administration: Silver Spring, MD, USA, 2013. [Electronic resource]. URL: https://www.fdanews.com/ext/resources/files/10/10-28-13-PersonalizedMedicine.pdf (accessed: 06. 01. 2025).
10. Gelernter D. Mirror Worlds: Or the Day Software Puts the Universe in A Shoebox. How It Will Happen and What It Will Mean; Oxford University Press: Oxford, UK, 1993.
11. Grieves M. ’Virtually intelligent product systems: Digital and physical twins. In: complex systems engineering: theory and practice. American Institute of Aeronautics and Astronautics. 2019. P. 175–200.
12. Grieves M. Product Lifecycle Management: Driving the Next Generation of Lean Thinking: Driving the Next Generation of Lean Thinking: Driving the Next Generation of Lean Thinking; McGraw Hill Education: New York, NY, USA, 2005.
13. Grieves M. W. Product lifecycle management: The new paradigm for enterprises // Int. J. Prod. Dev. 2005. Vol. 2. P. 71–84.
14. Piascik R., Vickers J., Lowry D., Scotti S., et al. ’Technology area 12: materials, structures, mechanical systems, and manufacturing road map.
15. Boulos K. M. N., Al-Shorbaji N. M. On the internet of things, smart cities and the WHO healthy cities // Int. J. Health Geogr. 2014. Vol. 13. P. 10.
16. Piplani S., Singh P.K., Winkler D.A., Petrovsky N. In silico comparison of SARS-CoV-2 spike protein-ACE2 binding affinities across species and implications for virus origin // Sci. Rep. 2021. Vol. 11. P. 13063.
17. Telenti A., Pierce L. C. T., Biggs W. H., di Iulio J., Wong E. H. M., Fabani M. M., Kirkness E. F., Moustafa A., Shah N., Xie C., et al. Deep sequencing of 10,000 human genomes. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2016. Vol. 113. P. 11901–11906.
18. Lehrach H., Ionescu A., Benhabiles N. The Future of Health Care: Deep Data, Smart Sensors, Virtual Patients and the Internet-of-Humans (White Paper-2016). [Electronic resource]. URL: https://docs.wixstatic.com/ugd/2b9f87_40d29af47a9742498cbbbd484e0174e0.pdf (accessed: 04. 01. 2025).
19. Cho S. W., Byun S. H., Yi S., Jang W. S., Kim J. C., Park I. Y., Yang B. E. Sagittal relationship between the maxillary central incisors and the forehead in digital twins of korean adult females // J. Pers. Med. 2021. Vol. 11. P. 203.
20. Шогенова З. А., Крымшокалова Д. А., Кетова Ф. Р., Дзамихова Ф. Х. Методологии формирования структур информационных cсистем хранения анализа данных о пациенте // Современная наука и инновации. 2024. № 1. С. 25–31.
Рецензия
Для цитирования:
Шогенова З.А. Современные подходы к формированию и реализации методов по созданию информационных систем цифровых двойников пациентов. Современная наука и инновации. 2025;(1):150-157. https://doi.org/10.37493/2307-910X.2025.1.12
For citation:
Shogenova Z.A. Modern approaches to the formation and implementation of methods for creating information systems of digital twins of patients. Modern Science and Innovations. 2025;(1):150-157. (In Russ.) https://doi.org/10.37493/2307-910X.2025.1.12