Хиймэл оюун ухаан болон их өгөгдлийн шинжилгээнд суурилсан эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний чатбот хөгжүүлэлт
Салбар : Инженерийн ухаан, технологи
Төслийн дугаар :
Төслийн төрөл : Докторын дараах инноваци
Хугацаа: 2020-2021
Санхүүжилт: 10,000.0 мян.төг
Түлхүүр үг : Хиймэл оюун ухаан, Гүн сургалт, Машин сургалт, Эрүүл мэндийн өгөгдлийн шинжилгээ, Эх хэлний боловсруулалт, Мэдлэгийн менежмент
Үр дүн
1. “Зөрчлийн тухай хууль”-ийн өгөгдлийг цуглуулж цэвэрлэгээ хийж мэдлэгийн санг үүсгэв.Дээрх хуулийн мэдлэгийн санг “Rasa” чатботын фрэймворкд тохируулан боловсруулав. Хууль эрх зүйн тусламж үйлчилгээний ухаалаг системийн арга зүйгээр баклаварын дипломын ажил удирдав. •Н.Амаргүн, Хуулийн мэдлэгийн санд тулгуурласан зөвлөмжийн чатбот систем,2021•О.Цэрэндорж, Хуулийн мэдлэгийн санд тулгуурласан зөвлөмжийн чатбот систем, 2021 Уг арга зүйг Засгийн газрын 1111 төвийн өгөгдөл дээр баталгаажуулах үүднээс уг сэдвээр магистрын дипломын ажлыг удирдав. Үүнд: •Б.Батмөнх, Мэдээллийн оновчтой сэдвүүдийг эх хэлний боловсруулалт болон машин сургалтын аргаар олборлох нь, 2021•М.Цэцэнцэнгэл, Хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг машин сургалтын аргаар ангилах, таамаглах нь, 2020
2. Дотоод хурал•Д.Золзаяа, Н.Амаргүн, О.Цэрэндорж, Ботод суурилсан хуулийн ухаалаг зөвлөгч, постер илтгэл, Digital Nation 2021•Ц.Наранбаатар, Л.Одончимэг, Д.Золзаяa, Дуудлагын төвийн өгөгдлийг гүний сургалтын аргаар ангилах нь, Менежмент ба инноваци, ШУТИС, 2021•Б.Батмөнх, Д.Золзаяа, Текстээс оновчтой сэдвүүдийн ангиллыг эх хэлний боловсруулалт болон машин сургалтын аргаар таних нь, Менежмент ба инноваци, ШУТИС, 2021
3•М.Цэцэнцэнгэл, Д.Золзаяа, Засгийн газрын иргэд олон нийттэй харилцах төвийн санал хүсэлтийг гүний сургалтын аргаар ангилах, MMT 2020
3. 2021 оны 12 сарын 27 ШУТИС МХТС-ийн Эрдмийн Зөвлөлөөр хэлэлцүүлсэн. Төслийн явцын мэдээллийг төслийн үр дүнгийн хүснэгтээр ШУТИС МХТС ЭНБД-д хүргүүлсэн.•2022 оны 1 сарын 20-нд БШУЯ-ныХяналт, шинжилгээ, үнэлгээ, дотоод аудитын газарт төслийн явцын мэдээллийг хүргүүлсэн.•2022 оны 6 сарын 3 ШУТИС МХТС-ийн Эрдмийн Зөвлөлөөр хэлэлцүүлсэн. БШУЯ-ныХяналт, шинжилгээ, үнэлгээ, дотоод аудитын газарт төслийн явцын мэдээллийг хүргүүлсэн. Төслийн явцын мэдээллийг төслийн үр дүнгийн хүснэгтээр ШУТИС МХТС ЭНБД-д хүргүүлсэн.•2022 оны 6 сарын 17-нд ШУТСанд Мониторинг Карт, Мөнгөн урьдчилгааны тайланг илгээсэн.•2022 оны 12 сарын 16-нд ШУТИС МХТС-ийн Эрдмийн Зөвлөлөөр хэлэлцүүлнэ. •2022 оны 12 сарын 20-нд ШУТСанд явцын тайланг мөн санхүүгийн тайланг танилцуулсан.
4. Нийтдээ 7,109,429 өгүүллээс 4,442 төрлийн өвчин, 322 шинж тэмдэг, ба 4,932 эмнэлзүйн тэмдэглэлээс 135 шинж тэмдэг, 41 төрлийн өвчин мөн мэргэжлийн нийгмийн сүлжээний сурвалжаас 184 төрлийн өвчин 1,031 шинж тэмдэг бүхий Монгол хэл дээрх өгөгдлүүдийг олборлосон. Нийт MeSH ангиллын 4,669 төрлийн өвчин, 1,488 шинж тэмдэгүүдийн өгөгдлийн багц цуглуулсан. Өвчин шинж тэмгийн холбоост сүлжээг загварчлан шинжилгээ хийж гүн сургалтад суурилсан шинж тэмдгээс нь өвчин таних моделийг загварчилсан.
5. Мэдлэгт тулгуурласан чатбот үйлчилгээний хөгжүүлэлтийг арга зүйг боловсруулж хөгжүүлэлтийг хийсэн. Энэ чиглэлээр баклавар болон магистрын дипломын ажлуудыг удирдаж ЭШӨ-ийг хэвлүүлсэн. Баклаврын төгсөлтийн дипломын ажлыг удирдав.•Э.Сэргэлэнчимэг, Гүн сургалтаар өвчний эрт илрүүлэг, оношлогоог хэрэгжүүлэх нь, 2022 •М.Сайнбаяр, Гүн сургалтаар өвчний эрт илрүүлэг, оношлогоог хэрэгжүүлэх нь, 2022Магистрын төгсөлтийн дипломийн ажлыг удирдав. Д.Мөнгөнцацрал, Гүн сургалтаар өвчний эрт илрүүлэг, оношлогоог хэрэгжүүлэх нь, 2022
6. Дотоод хурал•Д.Золзаяа, Эрүүл мэндийн өгөгдлөөс хиймэл оюунаар relation сурах нь, ШУТИС МХТС-ийн Цахим Өдөрлөг болон ШУА-ИЙН ТЕХНИК ТЕХНОЛОГИЙН САЛБАРЫН БАГА ЧУУЛГАН, 2022•Д.Мөнгөнцацрал, Д.Золзаяа, Хүний өвчин-шинж тэмдгийн хамаарлын сүлжээг машин сургалтаар шинжлэх нь, АШУИС-ийн Био-Анагаахын сургуулийн “Алхам Урагш” эрдэм шинжилгээний бага хурал, 2022/12/09 ОУ-ын сэтгүүл•Zolzaya Dashdorj, Stanislav Grigorev, Munguntsatsral Dovdondash, Explorative analysis of human disease-symptoms relations using the Convolutional Neural Network, arXiv:2302.12075, https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.12075 (submitted to Elsevier Smart Health)
4•Zolzaya Dashdorj, Tsetsentsengel Munkhbayar, Stanislav Grigorev, Deep learning model for Mongolian Citizens Feedback Analysis using Word Vector Embeddings, arXiv.2302.12069, (submitted), https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.12069Д.Золзаяа, Б.Цэцгээ, Хиймэл оюуны үндэс гарын авлага, 2021 (ISBN 978-9919-9740-1-5)-ыг боловсруулсан.
7. Зохиогчийн эрх: Шинж тэмдгээс нь өвчнийг эрт үед нь оношлох чатбот бүтээл, No14436, Д.Золзаяа, 2022/12/28Зохиогчийн эрх: Хиймэл оюунд суурилсан хууль эрх зүйн зөвлөгөө санал болгох чатбот бүтээл, No14437, Д.Золзаяа, 2022/12/28