Метод оптимізації планування завдань в інформаційній системі моніторингу стану здоров`я пацієнтів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorНічепорук, Андрій
dc.contributor.authorДударчук, Валерій
dc.contributor.authorNicheporuk, Andrii
dc.contributor.authorDudarchuk, Valerii
dc.date.accessioned2026-01-27T07:35:31Z
dc.date.available2026-01-27T07:35:31Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ роботі представлено метод оптимізації планування завдань в інформаційній системі моніторингу стану здоров’я пацієнтів у реальному часі, заснований на еволюційному алгоритмі рою частинок (Particle Swarm Optimization, PSO). Запропонований підхід забезпечує адаптивний розподіл обчислювальних ресурсів з урахуванням високої динамічності надходження даних від медичних сенсорів, що відстежують життєво важливі показники – серцевий ритм, рівень кисню в крові, артеріальний тиск тощо. На відміну від традиційних методів планування, таких як FCFS (First Come, First Served) та EDF (Earliest Deadline First), які не здатні ефективно реагувати на змінну пріоритетність завдань і жорсткі часові обмеження, PSO-модель моделює колективну поведінку агентів (частинок) у багатовимірному просторі можливих розкладів, мінімізуючи комплексну функцію вартості. Остання враховує фактичні затримки виконання, ступінь завантаженості системи та частку втрати критичної інформації, що дозволяє уникнути перевантаження каналів зв’язку та забезпечити миттєву обробку сигналів тривоги
dc.description.abstractWithin the conducted research, an method for optimizing task scheduling in real-time health monitoring information systems for patients has been developed, based on the evolutionary Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The proposed approach ensures adaptive allocation of computational resources, taking into account the high dynamism of data inflow from medical sensors that track vital signs – heart rate, blood oxygen levels, arterial blood pressure, etc. Unlike traditional scheduling methods such as FCFS (First Come, First Served) and EDF (Earliest Deadline First), which are unable to effectively respond to variable task priorities and strict time constraints, the PSO model simulates the collective behavior of agents (particles) in a multidimensional space of possible schedules, minimizing a comprehensive cost function. This function accounts for actual execution delays, system load levels, and the proportion of critical data loss, thereby preventing communication channel overload and ensuring instantaneous processing of alarm signals. Experimental testing confirmed the high efficiency of the method. Simulation results showed that over 96% of tasks were processed within acceptable time frames, with the average waiting time reduced to 1.9 seconds — a critical indicator for medical systems where every fraction of a second can impact intervention outcomes. In load tests simulating the simultaneous operation of 200 sensors, the system maintained full stability, data processing continuity, and operational responsiveness, demonstrating high scalability and resilience to peak loads. Comparison with baseline algorithms revealed significant reductions in delays, decreased probability of data loss, and optimal resource utilization. Thus, the proposed PSO-based approach opens new opportunities for creating reliable, flexible, and high-performance telemedicine and remote monitoring systems, contributing to improved quality of medical care under real-time conditions and high dynamics of information flows.
dc.identifier.citationНічепорук А. Метод оптимізації планування завдань в інформаційній системі моніторингу стану здоров`я пацієнтів / А. Нічепорук, В. Дударчук // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2025. – № 4. – С. 260-266.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/20540
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subjectмоніторинг стану здоров’я
dc.subjectоптимізація
dc.subjectпланування завдань
dc.subjectPSO
dc.subjectінформаційна система
dc.subjecthealth monitoring
dc.subjectoptimization
dc.subjecttask scheduling
dc.subjectPSO
dc.subjectinformation system
dc.subject.udc621.391 160164
dc.titleМетод оптимізації планування завдань в інформаційній системі моніторингу стану здоров`я пацієнтів
dc.title.alternativeTask scheduling optimization method in a patient health monitoring information system
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
VOTTP_4_2025+260-266.pdf
Розмір:
1.04 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
ВОТТП - 2024 рік