AIOT-СИСТЕМА НА БАЗІ ТЕОРІЇ ГРАФІВ ДЛЯ МЕДИЧНОЇ СФЕРИ

DOI 10.31673/2412-4338.2025.028526

Анотація

Анотація. У роботі представлено математичну модель застосування теорії графів у системах AIoT (Artificial Intelligence of Things) для моніторингу стану здоров’я пацієнтів. Модель враховує структуру сенсорної мережі, динаміку фізіологічних параметрів у часі, а також інтеграцію інтелектуальних методів обробки даних на основі графових нейронних мереж. IoT-пристрої (сенсори серцевого ритму, глюкози, рівня кисню, руху тощо) моделюються у вигляді вузлів орієнтованого зваженого графа, в якому ваги ребер відображають силу взаємозв’язків між показниками або характеристики комунікаційних каналів. Побудована модель включає матрицю суміжності, векторні представлення параметрів сенсорів, та реалізацію прогнозування станів за допомогою GCN та Temporal GNN-архітектур. Особливу увагу приділено алгоритмам виявлення аномалій, які базуються на оцінці відхилень між фактичними та прогнозованими значеннями фізіологічних параметрів. Запропоновано математичні підходи до порогової інтерпретації таких відхилень, що дає змогу оперативно виявляти загрози здоров’ю. Розглянуто можливість адаптивного навчання структури графа на основі вхідних даних, що дозволяє системі динамічно оптимізувати внутрішні залежності між сенсорами. Результати дослідження можуть бути застосовані при створенні інтелектуальних систем медичного моніторингу у клінічних умовах, у віддаленому догляді за пацієнтами, а також у мобільних рішеннях для профілактики хронічних захворювань. Запропонована модель є основою для подальшого розвитку адаптивних, персоналізованих AIoT-платформ в охороні здоров’я, здатних до самонавчання, прогнозування і прийняття рішень у реальному часі.

Ключові слова: Інтернет речей, архітектура, оптимізація, автоматизація, сенсор, моделювання,інформаційна система, мережа, теорія графів, штучний інтелект.