In the work, the type of neuro-fuzzy networks and the possibilities of the it use for the diagnosis of thyroidd is eases, hyperthyroidism, hypothyroidism and euthyroidism were selected. The selection and improvement of the learning algorithm for the multidimensional neo-fuzzy neuron and the testing of its work on clinical medical data were carriedout. A native application has been created that makes it possible to use a multidimensional neo-fuzzy neuron for medical diagnostic tasks with the calculation of errors in training and testing and the visualization of medical data for a better perception of information by a doctor

В роботі проведено вибір типу нейро-фаззі мереж та можливостей їхнього використання для діагностування захворювань щитовидної залози: гіпертиреозу, гіпотиреозу та еутиреозу. Проведено вибір та удосконалення алгоритму навчання багатовимірного нео-фаззі нейрону та апробацію його роботи на клінічних медичних даних. Створено нативний додаток, який уможливлює використання багатовимірного нео-фаззі нейрону для завдань медичного діагностування із розрахунком помилки при навчанні та тестування і візуалізацією медичних даних для кращого сприйняття інформації лікарем