Рассматривается подход к автоматизации диагностики пульмонологических заболеваний с использованием систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на основе методов нечёткой логики. Проанализированы существующие отечественные и зарубежные решения в данной области, выявлены основные направления развития. Представлены модель пациента и структура системы управления состоянием, а также реализована интеллектуальная система, позволяющая оценивать вероятность диагноза на основании симптомов. В работе применён метод нечёткого логического вывода, обеспечивающий адаптацию моделей к клиническим данным. Проведён анализ значимости симптомов с использованием коэффициентов корреляции Спирмена. Полученные результаты демонстрируют эффективность использования нечёткой логики в задачах медицинской диагностики.
Рассматривается разработка интерактивного лабораторного комплекса (ИЛК) для полигона учебных лабораторий, интегрирующего реальные установки, виртуальные модели и учебно-методические сервисы. Предлагается многоуровневая архитектура полигона и ИЛК, включая объектный, логический и визуальный уровни, среду моделирования МАРС, информационную систему управления лабораторией и микроконтроллерную часть. Демонстрационный пример с аппаратом воздушного охлаждения иллюстрирует взаимодействие цифрового двойника и реального объекта. Анализ показал, что ИЛК сочетает преимущества физических и виртуальных лабораторий, обеспечивая доступность и достоверность обучения.