MONITORING AND UPDATE GOVERNANCE OF A MACHINE LEARNING CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEM: AN OPERATING REGULATION DERIVED FROM PUBLISHED VALIDATION EVIDENCE

2026

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.46916/12102026-3-978-5-00276-219-4
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

УПРАВЛЕНИЕ МОНИТОРИНГОМ И ОБНОВЛЕНИЕМ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ: РЕГЛАМЕНТ ЭКСПЛУАТАЦИИ, ПОСТРОЕННЫЙ НА ОПУБЛИКОВАННЫХ РЕЗУЛЬТАТАХ ВАЛИДАЦИИ Исмухамедова Айгерим Мэлсатовна PhD, руководитель научного проекта AP22683316 Школа компьютерных наук, Восточно-Казахстанский технический университет имени Д. Серикбаева Баканова Анна Павловна к.т.н., преподаватель Казахстанско-Американский Свободный Университет Бельгинова Сауле Аскербековна PhD, ассоциированный профессор Высшая школа информационных технологий, Университет «Туран», Алматы, Казахстан Аннотация: В статье предложен регламент мониторинга и обновления системы поддержки принятия врачебных решений на основе машинного обучения, предназначенной для прогнозирования госпитальной летальности в отделениях интенсивной терапии.Регламент выведен из ранее опубликованных результатов валидации модели без проведения новых расчётов на данных пациентов.Определены контролируемые показатели, периодичность их пересмотра, пороги сигналов, ответственные роли и ступени управленческих действий: наблюдение,