Перейти к содержимому страницы.

Функнер Анастасия Александровна

Служебные обязанности

  • Участие в научно-исследовательских проектах в качестве исполнителя
  • Разработка математических моделей
  • Разработка программных модулей
  • Подготовка публикаций

Образование

2016 г. – Санкт-Петербургский государственный университет, бакалавриат, прикладная математика и информатика.

2018 г. – Университет ИТМО, магистратура, прикладная математика и информатика.

Профессиональная деятельность

С 2016 г. – Университет ИТМО, Национальный центр когнитивных разработок, инженер.

Профессиональные интересы

Цифровое здравоохранение, клинические пути, машинное обучение, искусственный интеллект, имитационное моделирование, предсказательное моделирование.

Награды

2018 г. – лауреат конкурса на «Лучшую научно-исследовательскую выпускную квалификационную работу среди бакалавров и магистров Университета ИТМО».

2017 г. – лауреат молодежной премии имени Н.П. Бусленко в области теории и практики имитационного моделирования (учреждена НП Национальное общество имитационного моделирования).

Публикации

Derevitskii I., Funkner A., Metsker O., Kovalchuk S.

Graph-Based Predictive Modelling of Chronic Disease Development: Type 2 DM Case Study//Studies in health technology and informatics, IET - 2019, Vol. 261, pp. 150-155 Подробнее

Elkhovskaya L., Kabyshev M., Funkner A., Balakhontceva M., Fonin V., Kovalchuk S.

Personalized Assistance for Patients with Chronic Diseases Through Multi-Level Distributed Healthcare Process Assessment//Studies in health technology and informatics, IET - 2019, Vol. 261, pp. 309-312 Подробнее

Balakhontceva M.A., Funkner A.A., Semakova A.A., Metsker O.G., Zvartau N.E., Yakovlev A.N., Lutsenko A.E., Kovalchuk S.V.

Holistic Modeling of Chronic Diseases for Recommendation Elaboration and Decision Making//Procedia Computer Science, IET - 2018, Vol. 138, pp. 228-237 Подробнее

Функнер А.А.

Сравнительный анализ применительности подходов классификации процессов оказания медицинской помощи при острых и хронических заболеваниях//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, 2018. - 2018

Kovalchuk S.V. ., Funkner A.A., Metsker O.G., Yakovlev A.N.

Simulation of Patient Flow in multiple Healthcare Units using Process and Data Mining Techniques for Model Identification//Journal of Biomedical Informatics, IET - 2018, Vol. 82, pp. 128-142 Подробнее

Функнер А.А., Кисляковский И.О., Мецкер О.Г., Яковлев А.Н.

Эволюционные подходы в задачах моделирования клинических путей с использованием статической и динамической идентификации моделей // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям -2018. - Т. 1. - № Секция 1-3. - С. 611-614

Kovalchuk S.V., Kisliakovskii I.O., Metsker O.G., Nikitin N.O., Funkner A.A., Kalyuzhnaya A.V., Vaganov D.A., Bochenina K.O.

Towards management of complex modeling through a hybrid evolutionary identification//GECCO 2018 Companion - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, IET - 2018, pp. 255-256 Подробнее

Vaganov D., Funkner A., Kovalchuk S., Guleva V., Bochenina K.

Forecasting Purchase Categories with Transition Graphs Using Financial and Social Data//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), IET - 2018, Vol. 11185, pp. 439-454 Подробнее

Kovalchuk S.V. ., Metsker O.G., Funkner A.A., Kisliakovskii I.O., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V., Vaganov D.A., Bochenina K.O.

A Conceptual Approach to Complex Model Management with Generalized Modelling Patterns and Evolutionary Identification//Complexity, IET - 2018, pp. 5870987 Подробнее

Funkner A.A., Yakovlev A.N., Kovalchuk S.V. .

Towards Evolutionary Discovery of Typical Clinical Pathways in Electronic Health Records//Procedia Computer Science, IET - 2017, Vol. 119, pp. 234-244 Подробнее

Metsker O.G., Bolgova E.V., Yakovlev A.N., Funkner A.A., Kovalchuk S.V. .

Pattern-based Mining in Electronic Health Records for Complex Clinical Process Analysis//Procedia Computer Science, IET - 2017, Vol. 119, pp. 197-206 Подробнее

Функнер А.А., Ковальчук С.В.

Имитационное моделирование нагрузки на группу ключевых отделений специализированного медицинского центра в ходе обслуживания разнородного потока пациентов на примере острого коронарного синдрома//Восьмая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2017). Труды конференции - 2017. - С. 550-553

Функнер А.А.

Классификация пациентов для задач поддержки принятия решений в рамках ценностно-ориентированного подхода//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание [Электронный ресурс]. - Режим доступа: ссылка на страницу с тезисом, своб. - 2017

Функнер А.А.

Hybrid modeling of a medical case with percutaneous coronary intervention//Альманах научных работ молодых ученых 2017 года - 2017

Kovalchuk S.V. ., Funkner A., Metsker O., Yakovlev A.

Data-driven modeling and simulation of complex healthcare environment for p4 medicine//Исследования по геоинформатике: труды геофизического центра РАН, IET - 2017, Vol. 5, No. 1, pp. 144 Подробнее

Функнер А.А., Яковлев А.Н., Ковальчук С.В.

Имитационное моделирование нагрузки на группу ключевых отделений специализированного медицинского центра в ходе обслуживания разнородного потока пациентов на примере острого коронарного синдрома // Труды Восьмой Всероссийской научно-практической конференции "Имитационное моделирование. Теория и практика" (ИММОД-2017) (СПб, 18-20октября 2017г.) -2017. - С. 550-553

Функнер А.А.

Гибридное моделирование клинических случаев планового стентирования // Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО -2017. - Т. 3. - С. 201-203 Подробнее

Funkner A., Yakovlev A., Kovalchuk S.V. .

Data-driven modeling of clinical pathways using electronic health records//Procedia Computer Science, IET - 2017, Vol. 121, pp. 835-842 Подробнее

Funkner A., Kovalchuk S.V., Bochenina K.

Preoperational Time Prediction for Percutaneous Coronary Intervention Using Machine Learning Techniques//Procedia Computer Science, IET - 2016, Vol. 101, pp. 172-176 Подробнее