автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Разработка информационно-технологических методов диагностики и создание на их основе автоматизированных систем

КАЗАХСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ Р Г 8 0^ИВЕРС'ИТЕ:Т ш • ЛЛЬ-ФАРЛБИ

2 9 МАЙ 1995

На правах рукописи

пИ '

(// НУРМАГАНВЕТОВА Мугульсум Омаровна

РАЗРАБОТКА ИНГОРМЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ И СОЗДАНИЕ НА ИХ ОСНОВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ-

Специальность 05.13.16-"Применение вычислительных средств,

математического моделирования и математических методов в научных исследованиях"

АВТОРЕ

диссертации на соискание технических

Ф Е Р А Т

ученой степени кандидата наук '

Алма-Ата, 1905

Рзбота выполнена в. Алма-Атинском государственном медицинском институте им.С.Д.Асфендиярсва и б Казахском государственном Национальном университете им. Аль-Фарзби.

Научные руководители: - академик HAH FK, доктор физико-математических. наук,профессор А.Т. Лукьянов,

доктор медицинских наук, профессор E.G. Велозеров.

Официальные оппоненты:

доктор физика-математических наук, профессор В.П. Добрица,

кандидат технических наук, Ш.И. Дмэрболов.

Ведунья организация:

Научно-производственное объединение "Кибернетика" АН РУ, г.Ташкент

. в

}С

Заадиа диссертации состоится

/ХГ иссцУ

1995 г.

чао. на заседании Специализированного Совета К 14/А.01.06 при Казахском государственном национальном университете им. Алъ-Фараби по адресу:. 480012, г.Алма-Аты, ул.Масоанчи, 59/47 в

С диссертацией южно ознакомиться в библиотеке Каа.ГУ.

Автореферат разослан "

Ученый секретарь

Специализированного Совета, /У .

к.ф.-м.н. /С ^I^C^tA^G.Z. Нысанбаева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕШ. В последнее время, в сложном технологически ориентированном обществе, ощутимой стала потребность в более современных информационных системах, поскольку, информация - ключевой элемент процесса принятия решения /ТУ. Дж., Госсалес, 1987/ НТР и цивилизация породила информационную проблему, с которой столкнулось сейчас человеческое общество.

В связи с этим проблемы, стоящие перед медициной аналогичны тем, которые возникают и в других направлениях деятельности общества. Врач не в состоянии эффективно справляться с информационным потоком, поступающим к нему при медицинском обслуживании (опрос, обследование, лабораторные исследования, сопоставление данных с собственным опытом, регистрация собранной информации, постановка диагноза и т.д.).

Существенно расширяет профессиональные возможности врача различные медицинские автоматизированные информационные система с использованием современных ЭВМ. Последние, обладая аналитическими возможностями й быстродействием; могут быть использованы . также для хранения и выборки клинических данных, а в клинических лабораториях для расшифровки рентгеновских снимков, индентифи-кации клеточных пр'епоратов, обработка кардиограмм и т.д.

У здравоохранении, по существу, имеются скрытые резервы не ■ поддающиеся использованию без соответствующей информационной технологии. Для вскрытия этих резервов необходим новый подход, который предусматривает разработку информационно-технологических методов и создание на их основе автоматизированных диагностируюсь систем, используемых для распознавания различных патологических процессов. .Диагностирование может быть основано, в некоторых случаях, на специализированных научных знаниях, которые недоступны каждому специалисту. В этом плане разработка адекватных математических моделей и создание на их основе автоматизированных диагностирующих систем, с использованием также возможностей ЭВМ, является научной актуальной проблемой.

ЦЕЛЬЮ РАБОТЫ является разработка информационно-технологи: ческих методов диагностирования с использованием современных математических методов и создание на их основе автоматизированных диагностирующих систем.

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ исследовачия:

анализ фундаментальных принципов , лежащих в основе меди-

- г -

цинскмх информационных систем, с использованием компьютерной техники и существующих современных математических методов в диагностировании;

формулировка математической постановки задачи с позиции учета неспецифичяости представления базы данных в Медицине;

разработка оптимального подхода и технологии математического моделирования,адаптированного к решению задач диагностики;

создание комплекса программ , в основе которых разработанные адекватные математические модели;

обоснование надежности и чувствительности созданных математических моделей и программных модулей путем проверки правильности поставленного диагноза с помощью других методов или на основании выводов экспертов-специалистов, а таюке практического использования их в клинике. •

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Для решения поставленных задач использовались основные достижения теории нечетких множеств, методы которой более подходят сложностям и неточностям гуманистических систем, каковым относятся и медицинские, чем обычные численные методы анализа. Лингвистический подход, в соответствии с-которым в качестве значении переменных допускаются не только числа, но и слова, наиболее приемлем для решения задачи диагностики.

Методы нечетких множеств, в совокупности с другими (вероятно-статистический, детерменироваштый, логический и др:) составляют основу диагностирующих автоматизированных систем. НАУЧНАЯ НОВИЗНА.

Разработан программный модуль "ТУР-НЗ", представляющей собой модуль рабочего места врача (АРМ). Информационная база данных Ошшико-анамнестические, клинике-лабораторные, микроскопические и бактериологические исследования) представлена специалистами кафедры "Фтизюпудьмс1гологии",АГШ. Программа позволяет произвести дифференциальную диагностику заболевании, относящиеся к одному нозологическому классу: туберкулез, рак легких в неспецифические заболевания легких. - • Разработаны адекватные математические модели на основе не- . четких множеств:

методом построения функции принадлежности лингвистических термов (заболевания, относящиеся к одному нозологическому классу) выявлены факторы, обладающие наибольшей информационной ем-

ксстью при данном симптомокомплексе и для соответствующего заболевания ;

математическая модель диагностирования заболевании, относящиеся к одному нозологическому классу, на основе метода многокритериальной оценки и выбор альтернатив;

математическая модель, существенно улучшающая диагностику (учитывает относительную ватаость критериев, определяемых на основе парного сравнения, для которой формируется матрица);

математическая модель, позволяющая решить задачу нахождения оптимальной альтернативы (постановка диагноза) при нечетком описании состояния системы (выявлено влияние состоянии системы на результаты диагностики).

Разработай программный модуль "гАПЕ-М", являющийся модулем рабочего места (АРМ) врача-специалиста. В основе программы -адекватные математические подели на основе нечетких ы;о-иеств.Программа позволяет произвести дифференциальную диагностику заболевания относящиеся к одному нозологическому классу, имеет широкий спектр применения.

Разработаны программы, позволяющие определить тип хронического абструктйвного заболевания легких и основных типов функционального состояния почек, в основе которых соответственно метод распознавания образов и логический алгоритм, а также диагностические алгоритмы и программно-методические комплексы. В диссертации ЗАЩИЩАЮТСЯ:

разработанные алгоритмы и программы решении задач по дифференциальной диа»ностнке заболевании: туберкулез, рак легких и неспецифические заболевания легких;

метод по выявлению факторов, обладающих наибольшей информационной емкостью при Данном сичптомокомплексе для различных заболевании, относящихся к одному нозодгическому классу,

разработанная математическая модель диагностирования заболеваний на основе многокритериальной оценки и выбора альтернатив;

разработанная модель, учитывающая относительную важность критериев,что приводит к значительному улучшению результатов диагностики;

разработанная математическая модель на основе нечетких множеств, позволяющих решить задачу диагностирования при нечетком описании состояния системы;

выявленные влияния состояния системы на результаты диагностики;

разработанные алгоритмы и программы,в которых использованы математические модели на основе нечетких множеств;

разработанные диагностические алгоритмы и программно-методические комплексы.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ. Врач испытывает значительные трудности при анализе большого массива, каковыми являются их профессиональные знания по заболеванию (входные данные) и поэтому формализация и моделирование процесса диагносирования, алгоритмизация с последующей его реализации на ЭВМ, имеет практическую ценность. Разработанные автором программы, диагностические алгоритмы показывают что, системы подобного рода, основанные на компьютерной технике, расширяют профессиональные возможности врача.

РЕАЛИЗАЦИЯ РАБОТЫ. Разработанные информационно-консультативные системы, в основе которых разработанные математические модели, позволяют не только производить автоматизированную диагностику заболевании, в качестве программных модулей рабочего места (АРМ) врача-специалиста, но и использовать их для специализированного нозологического скрининга в медицинской практике, позволяющего максимально полно выявить имеющие патологические отклонения при минимальной затрате ресурсов медицинской помощи, обеспечивающий принятий тактического решения на основе сортировки пациентов по степени тяжести и требуемому уровню помощи.

С помощью данных систем можно осуществлять оперативный анализ потребности территории (региона) в данной специализированной медицинской помощи.

Информационно-консультативные системы на базе \ЭВМ позволяют использовать накопленную базу специализированных знаний на ранних стадиях заболевании, что устраняет одну из главных причин низкой эффективности медицинской помощи. К области применения можно отнести также проведение консультации, выделение групп риска, обучение и тестирование медицинского персонала,

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные положения диссертационой работы доложены и обсуждены на научно-методической конференции "Методы и формы организации самостоятельной работы студентов с использованием ЭВМ" медицинских и сельхоз. ВУЗов Средней Азии и Казахстана, (Алматы, октябрь 1989 г.); на Республиканской межвуаовс-

ксй научной конференции го математике и механике.Казахский го-суАарственный Университет Им.Длъ-., ораби Штты, 198S г.); на Всесоюзной конференции "Применение компьютеров в совершенствований обучения в медицине",(г.Киев¡9-12 октября 1989 г.); на региональной конференции медицинских и с/ж ЬЭах Республик Средней Азии и Казахстана,(г.Дуаанбе, 1990 Ю; на Ш Региональной научной конференции, на базе Новосибирского государственного медицинского и.'.отитута, ''Актуальные проблемы развития высшей медицинской школы",(г.Новосибирск,2. 30 января 1991 г.); на Региональной конференции по оптимизации учебного процесса в медицинских, фармацевтических и сельхозинститутах республик Средней Авии и КазахстанаЛг. Самарканд. ,29-31 октября lbJ2 г.): на международной Конференции (г.Ташкент, ноябрь, 1994г.)

ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертации опубликовано 14 работ из них 2 авторских свидетел лв, в кото^чх отражены основные положения дио-ертации i полученные автором результаты.

СТРУКТУРА И СШЪЕМ РАБОТЫ. Диссертационная работа изложена на 135 страницах машинописного текста и состоит из введё ля, О глав, заилюченш., списка чспользованной лит^атуры, включающей 92 названии. В работе 17 таблиц и 6 рису..ка.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

ВО ВВЕДРНИИ рассматривается актуальность темы, определяются цели и ':чдачи исследования, проводится анализ фундаментальных принципов, лежащих в основе информационно-теХ1К югических систем и ма матическнх методов используемых в медицине для ^„агностики, обосновывается неоС одиыость ново1 о подхода к решению задач диа тестирования и их" практическая ценность.

Кибернетически;"! подхо. к изучению медицински,, вопросов основывается а изучении процес чв организации "нстем, обработки информации и целенаправленною управления. Такой подход пр> ,усматривает применение новI , методов как»»..! яъляю. .я математическое годелиропание патологических процессов, математической формализации, гюзголяющлг мф'1,е,.гивно .использовать ЭВМ, современную зычислклельчую техник.

Информаци'-'чю-технологическ"'» системы, основанные на компь-

- е -

ютерной технике, призваны помочь в диагностировании и прогнозировании заболевании. Основной задачей работы-разработка информационно-технологических методов распознавания патологических процессов и создание на их основе автоматизированных диагностических систем с- использованием различных математических методов.

ПЕРВАЯ ГЛАВА посвящена проблеме создания информационно-технологических методов.Диалектика-логический подход в диагностике патологических состоянии, . обеспечивает эффективность процесса распознавания заболевании и исключает потери нужной информации. Оперируя (категориями и иерархическими уровнями, производится декомпозиция всего процесса диагностирования.

На ВСЕОБЩЕМ уровне рассматривается влияние на популяцию человечества Факторов среды, примером могут служить эпидемиологические процессы. На ОБЩЕМ уровне речь может идти о каком-либо сложном синдроме или состоянии, которое нельзя связать с органом или физиологической системой, а только с организмом в целом. Описывается такое состояние психо-социальным, гигиеническими характеристиками, влиянием радиации на организм в целом и т.д. На уровне ОСОБЕННОЕ рассматриваются процессы в органах, тканях, сосудах, а на уровне ЕДИНИЧНОЕ - на субклеточном и клеточном уровнях.

Постановку медицинского диагноза можно рассматривать как задачу распознавания образов. Математический метод распознавания образов позволяет работать с плохо структуризованными системами, каковыми являются медицинские данные о заболевании, моделирование их приводит к выявлению в них существующего порядка и закономерностей. Методы распознавания образов отличаются универсальностью их применения, однако большинство из них связаны с нро6-ходимостью оперирования большими массивами информации и соответственно с использованием ЭВМ.

Описана программа, составленная автором и позволяющая определить тип хронического абструктивного заболевания легких (эмфи-зиатозный - тип А.и бронхотический - тип В). Программа составлена на микро ЭВМ ШМ ГС и в основе лежит математический метод распознавания образов, требующий построения некоторой математической модели (дискриминантной функции), реакция которой на множество переменных совпадает с заданной. Научно и практически целесообразно разработка подобного рода автоматизированных диаг-

ностирущих систем с использованием математических методов, позволяющих произвести нозометрюо на уровне ОСОБЕННОГО. Врач испытывает значительные трудности при анализе такого большого массива каковыми являются входные данные.

В программе "Дисфункция " использована другая математическая модель, которая соответствует известному "дерево" решения.Программа позволяет выявить основные типы функциональого состояния почек (дисфункция II, 1А, 1В и почечная недостаточность) по исходным данным, каковыми являются значения клубочко-вой фильтрации, осмотической концентрации мочи, значения экскреции ионов аммония и др. Модель легла в основу диагностического алгоритма и программы ее реализации на микро ЭВМ 1ВМ РС. Программа является автоматизированной системой используемая для диагностики на уровне ЕДИНИЧНОГО. Практическая и научная ценность программы аналогична выше названной.

Современные вычислительные техники (ЗВ.1) позволили широко внедрить математические методы ъ медицине. Вероятно-статистический метод диагностики, основанный на достижениях теории вероятности, яЕляется тому примером. Составлена программа по определению наиболее вероятного состояния пациента по заданному симптсг мокомплексу и реализована на микро. ЭВМ 1ЬМ РС. Программа составлена, как в диалоговом режиме, так и непосредственном и предусматривает замену одних вводимых диагностических таблиц другими.

Помимо, вике перечисленных математических методов, в работе испбльзуютсл и логические методы, включащие в себе графы, логические деревья, иерархические схемы.

Разработаны программно-методические комплексы по математической статистике и пасет программ, представляющий собой автоматизированные обучающие-контролирующие системы..

ВТОРАЯ ГЛАВА посвящена разработке диагностических алгоритмов "ГЕМОДИНАМИКА" и "ЛМИНИСЦЕНЦИЯ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ". разработка диагностических алгоритмов требует от составителя высокой квалифика:1ии, глубоких знаний в данной области, умения из многообразии признаков заболевании (явлении) выделить основные синдромы (основные решающее критерии), н последующем этапе произвести межсиндромную и вкутрисиндромную дифференциацию. Алгоритм становится наиболее результативной системой клинического мышления того специалиста. который использует его для диагностики и

- а -

позволяет выбрать оптимальную врачебную тактику и поставить квалифицировавши диагноз.

научная ценность названных диагностических алгоритмов возрастает с реализацией их н ЭВМ. Последнее, из своими возможностями становится тончайшим инструментальным средстг -ч для получения важной дополнительной информации при принятии решении в диагностике.

Для оптимизации, профилизации и управления познавательной ; стельностью пользователя могут быть использованы составленные и реализованные на ЭВМ паке* программ.: обучающих и контролирующих, а также программно- методический комплекс "КОРРЕЛЯЦИЯ" и раг ¡чиые тесты ("ТУБЕРКУЛЕЗ" и др.). рсе это ..родиктовано углубляющей интеграцией высшей школы и практической медицины.

В ТРЕТЬИ! ГЛАВГ описан разработанный программный модуль "ТУР-ИЗ"-диагностико-консультирующей системы На базе ЭВМ. Известно, что процесс диагностирования сводится к устранению неопределенности. Управление процессом по8водяет уменьшить энтраыю (К.Шенион 1863). Измерены информационные характеристики ¿ормали-80ванн0й базы данных модуля "ТУР-ИЗ", ' состоящая ив нескольких систем (юшнико-анамнестическле, клинико-лабораторные, микроскопические и бактериологические исследования), каждая из которых имеет подсистемы, а " ' в свою очередь состоят из элементов.

Измерены информационные характеристики и для сиыптоыокомп-лекса пр'Шента, Вычисленные энтропия и относительная информационная емкость, в некотором приближении, одинаковы, .то позволяет сделать вывод: выборка симптомоКомплекса пациента для постановки диагноза >-4елана Прави-ьно.

Программа "ТУР-НВ" предназначена для дифференциальной диагностики заболевании т,оерк пез, рак легких и неспецифичэские рч-болевапия: диссиминированные процессы, пневмония, бронхиальная астма и хронический бронхит. Диагностирование произгудится Па основе детерменированных, вероятностных и логических алгори. лов. Структурная модель трансформации базы данных (ресурсы) в конечный пг'ПУКТ - диагноз дан на рисунке.

Программа имеет широк"'* спектр применения: ¡"- " - для диагностики заболевании (туберкулез, рак легких, ; пневмония, диссиминированные процессы, бронхиальная астма, хро-; иический бронхит) в .качестве I, ог^тммного модуля автомату про-

ванного места врача (АОД в лечебных учреждениях и диагностических центрах;

- проведение скрининг-отбор (проф. осмотр);

- динамическое наблюдение в системе диспансеризации с целью формирования групп по критерию медицинского обеспечения и приоритету обследования;

- консультации и справки по фтизиатрии;

- выделение групп риска (программа "ТУР-ИЗ" имеет выход по четырем зонам);

- автоматизация обучения и тестирования медицинского персонала.

Система прошла проверку у специалистов-фтизиатсров. Модуль обладает определенной чувствительностью, ставит правильный диагноз при задании приграничных условии.' С помощью программы "ТУР-НЗ", пользователь имеет возможность воспользоваться знаниями клиники лучших специалистов в данной области.

Разработка вычислительных методов в медицине, частности в диагностике заболевании, отвечает современным требованиям и связана с необходимостью эффективного использования различных информационных систем.

ЧЕТВЕРТАЯ глава посвящена, разработанным автором математическим диагностирующим методам на осясео теории нечетких множеств.

Существует множество способов математического описания и анализа разнообразных задач на основе теории нечетких множеств. Одним из методов принятия решении на основе . нечетких множеств является метод построения функции принадлежности лингвистических термов.Ланный метод автором применен для решения медицинской задачи. Лингвистическими переменными взяты диагностируемые заболевания (диссиминированкые процессы, пневмония, бронхиальная астма и хронический бронхит), относящиеся к патологии легких и имеюс;ие сбиие сгаптоми различного веса. Последнее характеризуется частотой использования элемента (симптома) для характеристики лингвистической переменной, задаваемой множеством А . Функция принадлежности Щх) ставит в соответствие каждому элементу х X число из интервала (0-1), характеризующее степень принадлежности элемента множеству А. База данных (глава 3) позволяет вычислить степень принадлежности симптомов.

Для обработки данных воспользуемся матрицей подсказок. Элемент матрицы вычисляется следующим образом:

KJ=£BiJ'

где ВЦ- степень принадлежности i -того заболевания для j-того интервала.

Элемент Cid определяется:

Cid =(Bij * К max)/Kj где i=l,n, j=l,m , а соответствующие значения:

Котах= МАХ Kj ; Cid = МАХ Cid. Для К=0, произведем линейную аппроксимацию. Функция принадлежности вычисляется по формуле:

UiJ=Cij/Cimax.

Зная Uiä для каждого интервала и для соответствующего заболевания можно построить график зависимости:

U=f in), где п-интервалы.

Характерной особенностью графиков является присутствие максимумов. Симптомы соответствующие максимумам, на каш взгляд, обладает ■ наибольшей информационней емкостью для данного заболева-. ния. Графики функции принадлежности для различных заболевании, позволяющие выявить решающие факторы , являются математическим воплощением того, что врач осуществляет чисто интуитивно на основании приобретенного дем опыта.

Для диагностирования заболевании автором применен метод многокритериальной оценки и выбор альтернатив. Пусть имеем множество А из о альтернатив-заболевании, тогда для критериев (кли-нико-анашестические, клинико-лабораторные, микроскопические и бактериологические исследования), может быть рассмотрено нечеткое множество:

Ci={Uci(Al)/Al; Uci(А2)/А2;...Uci(Am)/Am),

i»l,n (количество критериев), Uci - оценка альтернативы, показывающая -степень соответствия понятию, определяемому критерием Ci.

Правило выбора наилучшей альтернативы соответствует операции минимизации, выполняемая над их функциями принадлежности:

UtAdbrün Uci (Аз) где- d'l.ni н тогда лучшей считается та альтернатива (А*), которая умеет наибольшее значение функции принадлежности:

ЩА*)=МАХ(АЗ)

отсюда следует и соответствующая диагностик. Альтернатива есть наиболее вероятное состояние пациента.•

Диагнозы, полученные данным математическим методом по соответствующим симптомокомллексам совпали с выводами эксперта-врача, а также с диагнозами поставленными с помсвдо программного модуля. "ТУР-НЗ".

В случае, если критерии имеют различную важность, то правило выбора записывается в виде пересечения нечетких множеств: а1 а2 ап

0=С1 I I С2 I 1... Сп . где ах-коэффициент в замости.

Операция пересечения нечетких множеств соответствует операции минимизации, выполняемой над их функциями принадлежности, характеризующие степень принадлежности элементов (симптомов) альтернативам (заболеваниям).

Коэффициент относительной важности определяем на осноей процедуры парного сравнения критериев, для которой формируется матрица А, страдающее мнение экспертов. Для вычисления собственного значения матрицы А, развертываем определитель:

сЫ(А-ЛЕ)=0

в полином п-степени с последующим решением уравнения:■ ' 0(Л)=с1еШ-ЛЕ)=0

Из соотношения-:

(А-Л£)№=0,

по найденному с. бственному значении (Лшах) матрицы, определим составляющие (и1 , н2 ,... м! ). собственного вектора V/ матрицы, значения-которых принимаются в качестве степени принадлежности элементов множеству и относительный коэффициент равен: а1=п*ш1.

Заболевания , относящиеся к одному нозологическому классу, принято нами как множество А из т- альтернатив:

А={ А1, А2,... Ат1, тогда для критериев С1 запишется множество:

С1={ ис1(А1)/А1; ис1(А2)/А2 ...ис1(Ат)/Аш>, где 1=1,п; а исЬоценка альтернативы. показывающая степень соответствия альтернативы понятию, определяемому критерием С1.

С учетом найденнпП относительней важности критериев модифи-

цируем данные множества:

а! а! * а! а1

С1 = СЧис 1 (А'1)/А1> ; {1)с1(А2)/А2> ;. -Шс! (Ат)/Аш> 3.

Затем , производя операцию минимизации, получим множество: Ц(АЗ), где ч1=1,т, . .

отсюда:

и(А*)=тахи(АЗ)

соответствует наиболее вероятному заболеванию при данном симлто-мокомг.лексе. .

Если взять разницу:

-а =и(А*)-ЩА;)),

где и(АЗ) ближайшее к ЩА*) значение, за степень выраженности' (достоверности) поставленного диагноза, то' можно сделать сравнение результатов диагностики с учетом различной^важности критериев и без учета (критерии одинаковой важности). Относительная степень в&таости будет: , ' '

а 2- л 1)/ А 2 Проведенные, совместно с экспертами, анализ результатов показал, как видно из таблицы 1, учет различной вал:ности улучнаот диагностику в целом на несколько десятков процентов.

РЕЗУЛЬТАТЫ ДИАГНОСТИКИ С УЧЕТОМ ВАЖНОСТИ КРИТЕРИЕВ . ■

•Таблица 1.'

Степень выраженности. ( |Одинаковая I ■ |Различнзя 1 • 1 |Относит. |

|важность |важность |степ.вагл|

Заболевания |Л1 =и(А*)-и(АЗ ) Н2=и(А*) -и(АЗ) ■ 1 1 ^ 1

Туберкулез 1 | 0.50 1 | 0.55 19 |

Рак легких 1 0.17 | 0.3 1 43 |

Диссимивдровалныэ ■ 1

процессы | 0.40 | 0.52 1 23 |

Пневмония - I 0.1 1 0.13 1 23 |

Еронхиальнаэ астма | 0.24 | 0.37 1 35 |

Хронический бронхит I 0.3 1. | 0.33 1 1 1 91 1 , , _____1

.Данная адекватная диагностирующая математическая модель легла в основу автоматизированной системы "ZADE-M", также разработанной автором. Архитектура и программа реализована на персональном компьютере IBM ¡"С, с оперг-ионой системой MS DOS и написана на алгоритмическом языке BASIC. Апробация проведенная специалистами системы на ряде истории болезни пациентов (НИИ туберкул -за) показало его надежность и эффективность.

Информационно-консультативная система "ZADE-M" может быть применена как для специализированного скрининга, так и для тестировали.-: и обучения медицинского персопла, а также как программный одуль автоматизированного рабочего места рпача (АРМ).

В ПЯТОЙ ГЛАВЕ изложена, разработанная автором, адекватная математическая модель диагностирования на основе нечеткого описания состояния систем.В медицине возникают си./ации, когда необходимо принимать репенйя при меняющихся состояниях больного, зависйщегося от множества факторов и точна оценить которое час-ч не представляется возможные.

Математический метод на основе не штких множеств позволяет решись задачу на ждения оптимальной альтернативы при нечетком описании состоянии системы. Выбор основан на анализе разль,ных состоянии систем, характеризующееся различной полезностью, последнее есть степень соответствие альтернат! -ы данному состоянию.

Применим данный метод в медицине для диагностики з 5олева-нии. Допустим, имеем множество альтернатив:

АИА1, А2,..;Аш> соответствующим заболеваниям, стнос дихся к одному нозологическому классу. Выбор альтернативы (постановка диагноза) зависит от имеющегося симптомокомчдекса. Составим матрицу полезностей для возможных состояний и различных заболеваний :

и=//иг/л

Оптимальная альтернатива может быть представлена в виде нече- 'ого множества;

Ao(*) = l_JlMAi)/Al,

где U(At)-ecTi. степень принадлежности Ai нечеткому множес.лу Ао(*).

Р. случае, если известно соо.ояние системы (XJ £ X), то лучик ш апьтерьатиеа опред..ля«тся как альтернатива ; "..».ющая нзиболь шую степень принадлежности. В медицине это соответствует поста-

новке диагноза по одному известному фактору ( например: наличие раковых клеток в срезе).

Встречаются ситуации когда постановка диагноза ведется по некоторому набору наблюдаемых симптомов (симптомокомплексу), что соответствует случаю, когда состояние системы описывается нечетким множеством:

Х~ = ии(Хк)/Хк хкех, тогда полезность альтернативы может быть определена :

УЗ = иШСгк)/Ук-, где Ук=У1к, 1)№)4НХк).'

Используется "понятие максимизирующего множества в выборе оптимальной альтернативы, основанной на рассмотрении максимальной полезности альтернатив;

Углах=ьирН из Г!=иЗ№) и степени принадлежности ему различных значении полезности, которое определяется:

ЩУкЫУк/зирИЬп, где п-целое число, зависящее от поставленной задачи. Тогда максимизирующее множество для альтернатива будет: Унг|-~ии~(Ук)/Ук, • а множество Ую определяется на основе пересечения нечетких множеств У1т и У) :

, У1о=тт Ш(Ук)-для У1т, и(Ук)-для УП. Оптимальная альтернатива находится: 'ЛМ) ---пахи* (1)к ) Лучшей альтернативой (А*) , а значит диагноз,' будет альтернатива имеющая наибольшее значение принадлежности множества: 1Ь(Ао) =тах. 1КШ) Рассмотрены примеры, данные взяты из известных диагностических таблиц,, составленных на основании статистических данных взятых из практического здравоохранения и построены матрицы по-левнсстей для соответствующих заболеваний и состоянии. По данному методу получены численные результаты и сделаны' соответствующие выводы т.е. поставлены диагнозы по' заданным симптомокомплексам.

С целью проверки полученных результатов определили диагнозы по соответствующим сиыптомокомилексг.м по методу Вайеса, условные вероятности симптомов взяты из использованных диагностических таблиц. Диагнозы совпали.

Однако, предлагаемый нами математический метод диагностики заболевании имеет существенное отличие, в нем учитывается не только степень принадлежности (полезности ) симптомов, но и состояние систем, описываемые нечетким множеством:

_1И(Хк)/Хк .

где II (Хк) -степень выраженности симптома.

Чтобы выявить влияние состояния системы на результаты диагностики рассмотрены несколько случаев с различными -состояниями при одном симптомокомплексе. Оказалось, что при определенных состояниях системы относительная разность между наиболее вероятным диагнозом и ближайшим к нему значенном становится незначительным, а в некоторых случаях наблюдается переход одного диагноза в другое (см.таблицу 2).

РЕЗУЛЬТАТЫ ДИАГНОСТИКИ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ СОСТОЯНИЯХ

Таблица 2.

Множества, Др Состояния

|Конт. |Ди#уз. (груп.|токе.зоб

Регетат |ДР= Г и (А*)-и (Ао) ]/и(А*) сосуд.д! в проц.

] .0.^/Х4,0. 1/ХЯ,0.3/ХГ)! |

0.2/Х7,0.4/ХВ,0.^/Х5)|0.44 ] 0.77 --—+--1--—

2.0.4/Х4.0.2/Х5,0. 5/Х6| |

0.2/Х7.0.6ЛХВ ,0.9/Х9|0.44 | 0.77

3.0.7/Х4,О.б/ХЬ,О.О/Хб| |

О.9ЛХ7,0.7/ХЯ.0.9/Х910.44 | О.в

0.44

0.6

0.77 |

4.0. '.-1/Х4 ,0.4/ХЬ.(1.7/ХГ. | | и.Н/Х7,0.^/Х»'..С1. 1/Х9|0. 44 | 0.7

0.77 |

43

22

-9

Г1.0.Я/Х4,0.3/ХЬ,0.в/ХР|| | 0.9/Х7,0.Я/Х8,0. О/К«¡П. 44 | 0.77

0.88

-12

Учет состоянии системы вносит соответствующие корректировки, что приводит, на ноя взгляд, к более достоверной диагностике.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ содержит основные результаты, полученные в п^оце-се выполнения диссертационной работы:

- разр'"ю?ан программный модуль "ТУР-НЗ",позволяющий произвести дифференциальную диагностику заболевании, относящихся к одному нозологическому классу (туберкулез, рак легких, пневмония, диссиминированные процессы, бронхиальная астма и.хронический бронхит) и имеющий широкий спектр применения;

- найден метод по выявлению факторов, обладающих наибольшей информационной емкостью при данном симптомокомплексе для различных заболевании:

- разработана математическая модель диагностирования заболевания на основе метода многокритериальной оценки и выбора апь-тернатив;

- мг ематическая модель, учитывающая .относительную важность критериев, определенный путем парного сравнения и для которой составлена была матрица, улучшает диагностику на несколько десятков процентов;

- разработана математическая модель на снове теории нечетких множеств, позволяющий решить задачу диагностирования при нечетком описании состояния счстемы; модель на основе нечеткого описания с стояния систем учитывающая не только наличие симпто-мокомилекса с соответствующей степенью принадлежности их заболеваниям, но и состояние системы, описываемое нечетким множеством, что делает ее более эффективной по сравнению с извсст! -й моделью Байеса.

- создана программа, в основе которой разработанная математическая модель, учитывающая важность критериев^ ¿АБЕ-М"), область применения которого от специал'-пцэовацного скрининга го тестирования медицинского персонала.

- созданны программ с лспользовашем методов распознавания образов, граф-логических структур для диагностирования.

- разработанны диагностирующие алгоритмы, программно-методические шлексы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ диссертации опубликованы в следующих работах:

1.. Нурмаганбетова М.О. Математический метод распознавания образов в медицин е.//Методы и формы организ&'чи самостоятельной

работы студентов с использованием ЭВМ: Тез.докл.науч. конференции медицинских и сельхоз. ВУЗов Средней Азии и Казахстана. Алматы 1989. (С. 35- 36)

2. Нурмаганбетова М.О. .Сальменов Е. К. ЭВМ как средство оптимизации самостоятельной работы студентов.//Методы и формы организации самостоятельной работы студентов с использованием ЭВМ: Тез. докл. научно-методической конференции медицинских и сельхоз. ВУЗов Средней Азии и Казахстана, Алматы,1989 (С. 15-16)

3. Нурмаганбетова М.О. ЭВМ как средство и объект обучения. // Математика и механика: Тез. докл.IX Республиканской межвузовской научной конференции по математике и механике. Каз.ГУ им.Аль-Фараби.Алматы 1989 г.(С.213)

4. Койшибаев Б.А. .Нурмаганбетова М.О..Диалектико-логический подход в диагностике.//Применение компьютеров в совершенствовании обучения в медицине: Тез. докл. Всесоюзной конференции 9-12 октября 1989 г. Киев,1989 г.(С.8-9)

5. Нурмаганбетова М.О. Тестовый контроль с применением ПЭВМ.//Доклады Региональной конференции медицинских и сельхоз ВУЗах Республик Средней Азии и Казахстана,Душанбе,(С. 38-39)

6. Нурмаганбетова М.О. Способы развития основ диагностического мышления на примере преподавания курса физики и информатики. //Актуальные проблемы развития высшей медицинской школы: Тез.докл. III Региональной учебно-методической конференции 29-30 января 1991 г..Новосибирск 1991 г.(С.103-104)

7. Акиданова 3.А..Нурмаганбетова М.О. Опыт оптимизации учебного процесса по информатике.// Тезисы докладов региональной конференции медицинских,фармацевтических и сельхоз.ВУЗов Республик Средней Азии и Казахстана, посвященный 60-летнему юбилею Туркменского государственного медицинского института. Ашхабад.1991 г.

8. Нурмаганбетова М.О.,Ни 3.И. Автоматизированнная обуча-чающая программа "Туееркулез"//Тезисы докладов региональной конференции медицинских, фармацевтических и сельхоз. ВУЗов Республик Средней Азии и Казахстана,- Самарканд 1992 г.(С.18-19)

9. Нурмаганбетова М.О.,Ни З.И., Сальмеков Е.К. Программный модуль "Диагностика-консультирующая система ТУР-НЗ".//Комль-

ютеризация учебного лроцесса'У/Тез. докладоз республиканской учебно-методической конференции.Караганда.1992.-С.22.

'10. Нурмаганбетова М.О..Белозеров Е.С.Маскеев K.M.,Ни З.И., консультационно-диагностирующая автоматизированная система //Информационный листок,КазИНТИ 173-93,Алма-Ата,1993г.

11. Нурмаганбетова М.О., Модели принятия решении при нечеткой исходной информации //Авторское свидетельство 25, Агенство Интел.собств.при нац.патентведом.РК 1994г.

12. Нурмаганбетова Ы.О.,Ни 3.И., Применение методов принятия решении на основе нечетких множеств в медицине//"Новости науки Казахстана", экспресс информация,1994г.

13. Белозеров Е.С..Лукьянов А.Т.,Маскеев K.M.,Ни 3.И..Нурмаганбетова М.О."Информационно -'консультативная система (ZADE -Ш, автоматизированнная на базе ЭВМ",//Новости науки Казахстана 1994г.//

14. Нурмаганбетова М.О..Модели принятия решения при нечеткой исходной информации//Вестник -HAH PK 4, 1995г.

Ллкнико-лабораторныс!

данные

Мокрота

Микроскопические и бак- ] / териологические исаявда-у

«акйя

вероятностные,

логические

алгоритмы

» ё

й

1 . &

Й %

£ 5

я с^ о

• к \

туберкулез

рак легких

диссиминированида проггессы

пневмония

бронхиальная астма

хронический бронхит

Рис. Сгрузгурпая модель трансформации базы даннис э конечный, прэдук? - д::атаоз и прогрдшякйл модуле Я?УР-НЗ"

М.О. НУГМШНБЕТОВА

Акпаратты - технологиялык тэс1л диагностикаснныц эд1стемес! жгнэ олардан нег1з!не курылган автоматтандырылган зпйелер.

ТУйТНДЕЫЕ

Усинылып отырган гылнми жумыс акпаратты - технологиялык эд!с-тердп! медицинадага диагнбстикасына, диагностикалык тэс!лдерд!ц математикалнк модел!'н жэне олардан негШнде автоматтандырилган даагностикалау жуйелер!не эрналган. Айкын емэс ткишдар уш!н математикалнк моделдер алында. Математикалнк моделдерд!н эд1стенелер!н пайдаланып ауруларга диагностикалык шаккылау кург!зу мумк1нд1г1 тана есоптеу куралдары бойынша автоматтандарилып курыл-. ган. Жоспарлау • методикалык комплекс! жэне диагностикалык алгоритмдер жасзлында.

M.O NURMAOANBETOVA

Working out of Information - Technological Methods of

Diagnostics and Creation of Automatized Systems on their Basis. \

abstract .

This scientific work is devoted to the working out of information - teciinologioal methods of diagnostics in medicine, mathematical modelling of the prosses of diagnostics and creation of automatised diagnostical systems on their basic. Adequate mathematical model lea are; reo ivied on tliu baaio of furry ceta. Automatized diagnostical systems are found on the basic of calculating means with the use of worked out mathematical modello which permit making differential diagnostics of diseases. Diagnostic alghoritms and programme - methodical complexes are found.