У сучасному світі зростає роль медичних інформаційних систем у забезпеченні ефективного надання медичної допомоги. Одним із ключових напрямів є своєчасне прогнозування ризику розвитку різноманітних захворювань, що дозволяє медичним працівникам проводити профілактичні заходи та надавати персоналізовану допомогу пацієнтам.

Аналітичні системи прогнозування дозволяють обробляти великі обсяги медичних даних, враховувати демографічні, соціальні та клінічні фактори, а також виявляти закономірності, що неможливо простим спостереженням. Упровадження таких систем сприяє зменшенню рівня ускладнень у пацієнтів, скороченню витрат на лікування та підвищенню якості медичних послуг.

Сучасні тенденції розвитку медицини, такі як персоналізована медицина та цифрова трансформація охорони здоров’я, роблять актуальним використання інтелектуальних алгоритмів та моделей прогнозування ризиків. Прогнозування ризику дозволяє своєчасно ідентифікувати групи пацієнтів, які мають підвищену ймовірність розвитку хвороби, що, у свою чергу, покращує планування лікувальних заходів та забезпечує більш ефективну профілактику.

Таким чином, розробка аналітичної системи прогнозування потрапляння хворих до групи ризику є важливою та актуальною як для медичної практики, так і для розвитку інформаційних технологій у медицині.

Об’єктом дослідження виступає процес прогнозування потрапляння хворих до групи ризику.

Предметом дослідження виступає аналітична система, яка допоможе прогнозувати потрапляння хворих до групи ризику.

Мета дослідження: підвищити ефективність прогнозування потрапляння хворих до групи ризику.

Під час проведення аналізу даних одним з найважливіших етапів є формування звітності. Саме за допомогою звітів аналітик та підприємство можуть побачити цілісну картину розвитку підприємства.

Служби SQL Server Reporting Services (SSRS) надають набір локальних засобів та служб для створення та розгортання мобільних звітів та звітів з розбиттям на сторінки, а також управління ними.

QL Server Reporting Services пропонує оновлений набір продуктів:  "Традиційні" звіти з розбиттям на сторінки були оновлені, щоб можна було створювати звіти, що виглядають по-сучасному, за допомогою оновлених засобів і нових функцій.  Нові мобільні звіти з гнучким макетом, що адаптується під різні пристрої та способи їх утримання.  Сучасний веб-портал, який можна відкрити у будь-якому сучасному браузері. На новому порталі можна впорядковувати та переглядати мобільні звіти, звіти з розбивкою на сторінки та ключові показники ефективності Reporting Services. Також можна зберігати книги Excel на порталі.

Для визначення успішності роботи підприємства аналітики обчислюють коефіцієнт ефективності.

KPI — це набір обчислень, пов’язаних з групою показників у кубі, які використовуються для оцінки успіху бізнесу. Зазвичай ці обчислення є комбінацією виразів багатовимірних виразів (MDX) або обчислюваних елементів. KPI також мають додаткові метадані, які надають інформацію про те, як клієнтські програми повинні відображати результати обчислень KPI.

KPI обробляє інформацію про поставлену ціль, фактичну формулу продуктивності, записану в кубі, і вимірювання, щоб показати тенденцію та статус ефективності.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

• Use Cases [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.usability.gov/how-to-and-tools/methods/use-cases.html

• Use Case [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://searchsoftwarequality.techtarget.com/definition/use-case

• Overview of Online Analytical Processing (OLAP) [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://support.microsoft.com/en-us/office/overview-of-online-analyticalprocessing-o ap-15d2cddef70b-4277-b009-ed732b75fdd6

• Що таке OLAP? [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://uk.education-wiki.com/5528785-what-is-olap