The work is devoted to the problem of developing the structure of an organic light-emitting diode (OLED) and mixed signal front-end with extended functionality, specifically, in-situ measurement of the current-voltage (I-V) characteristics of the structure directly during their operation. The OLED structure uses long-term thermally activated delayed fluorescence (TADF) of the TPAPm organic film. The measurement of I-V characteristics of OLED structures is carried out on the transient processes of voltage formation in the step-up circuits of the drivers. The OLED front-end is implemented on a programmable system on a PSoC chip of the 5LP Family Cypress Semiconductor Corporation. The results of the work are used for optical MEMS sensors using organic light sources.

УДК 614.2. : 658.562

Дослідженовикористання медичних інформаційних систем в медичних закладах. Основні акценти зосереджено на процесах, що забезпечують автоматизацію різних напрямків діяльності роботи лікарів різного профілю.Розглянутоможливість впровадження ризик-підходу всистеми менеджменту якості у медичнихустановах, визначено вимоги до системи управління ризиками, яка відповідає характеру та масштабаммедичних закладів різного профілю.Використання медичних інформаційних систем пов’язане з різними внутрішніми та зовнішніми загрозами, які можуть призвести до ризиків для пацієнтів. Об’єктом дослідження є медичні інформаційні системи та їхняадаптація до робочих процесів у закладах охорони здоров’я.Предметом дослідження стали результати опитування щодо використання лікарями окремого модул ямедичної інформаційні системи, а саме електронної медичної карти пацієнта на різних рівнях надання медичної послуги.У процесі цього дослідження, за допомогою анонімного анкетуванняпроаналізовано ступінь пристосованості медичної інформаційної системи до роботи лікаря, визначено рівень адаптованості медичної інформаційної системи до потреб медичних працівників та аналіз можливих ризиків в процесах надання медичної послуги, а саме, наетапі роботи з електронною медичної карткою. Аналіз недоліків дозволяєпереглянути робочі процеси медичного закладу, оцінити вплив потенційних ризиків на результати роботи лікарів, змінити процеси, щоб зменшити або усунути виявлені ризики в процесі роботиз медичними інформаційними системами.Актуальною проблемою є розроблення коригувальних і запобіжних заходів для зниження і мінімізації ризиків, а впровадження системи управління ризиками в медичних закладах в рамках системи менеджменту якості, сприятиме підвищенню якості надання медичних послуг та збільшенню задоволеності пацієнтів.Обґрунтовано підходи до ідентифікації ризиків які виникають в процесі роботи з медичними інформаційними системами згідно з вимогами міжнародних стандартів.

Since the outbreak of the pandemic in 2019, Covid-19 has become one of the most important topics in the field of medicine. This disease, caused by the SARSCoV-2 virus, can lead to serious respiratory diseases and other complications. They can even lead to death. In recent years, the number of Covid-19 cases around the world has increased significantly, resulting in the need for rapid and effective diagnosis of the disease. Currently, the use of deep learning in medical diagnostics is becoming more and more common. It provides the high diagnostic efficacy that scientists, doctors and patients care about. During the Covid-19 diagnostic procedure, most clinicians order images from Xray and CT to be taken from patients. It is the analysis of these images that gives a full diagnosis. In this article, we will discuss the use of deep neural networks in the diagnosis of Covid-19, especially using chest images taken from X-ray and CT. 

Application of intelligent expert systems for structuring and automation of laboratory activities in the educational process has been analysed. It is shown that combination of teaching materials with cross-references and transitions by the means of expert systems allows educators to make optimal decisions on time, set priorities and prepare more effective laboratory classes. The implementation of expert systems for classification sections of academic disciplines in both engineering and technical sciences and humanities has been discussed. An algorithm for making decisions by an expert system, where the main emphasis is given to laboratory tasks and work with laboratory equipment, is proposed. It is shown how to develop a new expert system which can help university educators prepare remote laboratory work, and also to use of virtual simulators or effective practical training. The proposed expert systems can be used for classifying thematic sections of a wide range of disciplines, including natural sciences, engineering, and humanities. They can be used for preparing new courses and training new educators in different areas. Thus expert systems are described as high-scale software units without restrictions on the depth of the question tree and the number of logical branches of the classifier.

Prolonged exposure to elevated temperatures exceeding 47°C,which can occur during root canal obturation,can cause damage ofboth dental and bonetissues. In orderto study the temperature distribution on the surfaceof the tooth rootatemperature measuring device with cold-junction compensation is proposed. For in vitro measurement of the temperature distribution on the surface of the tooth, 8 thermocouples placed in direct contact with the cementum of the tooth were used.In order to eliminate thecold-junction temperature variations,the temperature equilibration device and RTD wereused. The suggested linear approximation for the thermocouples'conversionfunction providesa nonlinearity relativeerror of less than 0.05%for K-type thermocouples and 0.07% for J-type thermocouples over the temperature range from20 to 60°C.