автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Исследование заболеваемости в регионе и методы интеллектуальной поддержки рационального управления в системе стоматологической помощи

ВВЕДЕНИЕ

1. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СТОМАТОЛОГИЧЕСКОЙ ПОМОЩИ

1.1. Современные методы исследования и управления процессом лечения заболеваний

1.2. Методы исследования рационального управления процессом лечения стоматологических заболеваний и анализа системы стоматологической помощи

1.3. Цель и задачи исследования

2. АНАЛИЗ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ В РЕГИОНЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ

СТОМАТОЛОГИЧЕСКОЙ ПОМОЩЬЮ

2.1. Геоинформационная составляющая интеллектуализации принятия решений при управлении стоматологической помощью в территориально распределенной системе региона

2.2. Оценка динамики и прогнозирование развития стоматологической заболеваемости в регионе

2.3. Интеллектуализация принятия решений при управлении стоматологической помощью в территориально распределенной системе медицинского обслуживания населения 58 Выводы второй главы

3. ИНТЕГРИРОВАННАЯ ПРОЦЕДУРА ИНТЕЛЛЕКТАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА ДИАГНОСТИКИ И РАЦИОНАЛЬНОГО ВЫБОРА ЛЕЧЕНИЯ СТОМАТОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ 66 3.1. Прогнозирование и оптимальное принятие решений на основе имитационного моделирования процесса лечения стоматологических заболеваний

3.2. Адаптивный подход рационального выбора тактики лечения стоматологических заболеваний

3.3. Диагностика и выбор лечения стоматологических заболеваний с применением логического моделирования и теории игр

Выводы третьей главы

4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ РАЦИОНАЛЬНОГО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

4.1. Структура интеллектуальной компьютерной системы диагностики и выбора лечения стоматологических заболеваний

4.2. Реализация системы интеллектуальной поддержки принятия решений, апробация и внедрение 99 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 106 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 108 ПРИЛОЖЕНИЕ

Актуальность темы. Современное распространение и развитие информационных технологий, методов системного анализа, теории управления оказывают существенное влияние на развитие и появление новых медицинских технологий, в частности, в стоматологии. Для осуществления более эффективной и рациональной диагностики и лечения стоматологических заболеваний, учитывая индивидуальные особенности организма пациента, необходимо применять, наряду с традиционными, современные методы рациональной диагностики и управления процессом лечения. Эти методы являются информативными и наглядными, но для более точной и объективной диагностики, выбора тактики лечения и прогнозирования развития процесса заболевания необходимо, наряду с клиническими методами, применять методы теории управления, статистической обработки информации, а также методы графической визуализации полученных результатов диагностики.

Стоматологические заболевания носят вероятностный характер, большинство диагностических признаков выражаются качественными показателями, недостаток априорной информации приводит к тому, что принятие решений врачом на всех этапах лечения осуществляется в условиях ряда неопределенностей, а характеристики больного являются индивидуальными.

Поэтому для повышения эффективности лечения в настоящее время все больше используются в стоматологической практике высокие медицинские технологии, в том числе новые технологии лечения, компьютерные технологии и математические методы выбора тактики лечения в условиях неполной априорной информации и неопределенностей.

Во многих случаях единственным источником устранения неопределенности в выборе цели лечения и величины лечебного воздействия служит информация, поступающая от лечащего врача (JIB).

Вот почему, прежде всего, при выборе рационального лечения в условиях неполной априорной информации требуется интеллектуальная поддержка принимаемых врачом решений.

Несмотря на большое количество существующих клинических методик диагностики заболеваний зубов и слизистой полости рта, на сегодняшний день на практике часто возникают неточности, ошибки в диагнозе, что связано с недостаточностью оценок анамнестических и клинических показателей, с недостаточным использованием различных диагностических приемов. Существует множество факторов и показателей процесса заболеваний зубов и парадонта, которые не имеют количественных оценок, что типично для медицинских приложений. По степени влияния признаки не равнозначны. Оценка форм кариеса проводится стоматологом интуитивно, является субъективной, что отрицательно сказывается на качестве диагностики и планирования лечебных мероприятий.

Формализация признаков стоматологических заболеваний с использованием информационного подхода и компьютерных технологий позволяет значительно дополнить традиционные методы диагностики за счет объективизации диагностического процесса и персонификации постановки диагноза вплоть до сокращения сроков лечебных воздействий.

Возможности применения современных компьютерных технологий, математических методов решения задач диагностики, выбора тактики лечения, прогноза, а также визуализации результатов обработки медицинской информации в условных графических образах, влияющих на интуицию и мышление врача, позволяет значительно повысить качество диагностики и лечения стоматологических заболеваний.

Таким образом, актуальность темы работы заключается в необходимости обоснования и выбора методов интеллектуальной поддержки принятия решений при анализе и оценке ситуации в территориально распределенной системе стоматологической помощи в регионе и рациональном выборе лечения стоматологических заболеваний.

Работа выполнена в соответствии с одними из основных научных направлений Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н. Бурденко "Современные методы и технологии в диагностике, лечении и профилактике заболеваний челюстно-лицевой области" и Воронежского государственного технического университета "Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине".

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка и исследование методов интеллектуальной поддержки рационального выбора лечения стоматологических заболеваний с применением компьютерных технологий и внедрение результатов исследования в поликлиническую стоматологию.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: провести анализ состояния стоматологической заболеваемости в регионе, построить прогностические модели и оценить уровень риска заболеваемости по территориальным единицам и нозологическим формам; определить процедуру оптимального принятия решений на основе математических моделей процесса лечения стоматологических заболеваний; разработать и исследовать рациональный выбор тактики лечения в условиях неполной априорной информации и неопределенностей в принятии решений; обосновать и формализовать выбор тактики лечения стоматологических заболеваний с учетом комплексного подхода в диагностике и выборе лечения.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе были использованы методы теории распознавания образов, математической статистики, априорного ранжирования, математического моделирования, теории управления и ГИС-технологий.

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: медицинский мониторинг и модели динамики и прогнозирования стоматологических заболеваний в регионе, позволяющие осуществлять рациональный выбор лечебно-профилактических мероприятий на основе прогностических моделей развития и риска заболеваний; процедура имитационного эксперимента на основе цифроаналогово-го вычислительного моделирования, позволяющая оптимальным образом формировать схему тактики лечения при минимизации лечебного воздействия; модифицированные к процессу лечения стоматологических заболеваний адаптивные алгоритмы управления лечением, обеспечивающие оптимизацию параметров лечебных воздействий; методика логического моделирования диагностики и выбора рациональной схемы лечения стоматологических заболеваний, ориентированная на уточненную классификацию и обеспечивающая повышение эффективности диагностического процесса и выбор рациональной тактики лечения; структура и информационное обеспечение интеллектуальной компьютерной системы диагностики и выбора лечения стоматологических заболеваний, обеспечивающие более точную диагностику и повышение эффективности лечения на основе прогнозирования исхода и выбора оптимальных параметров лечения.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные методы и алгоритмы классификации и диагностики стоматологической патологии используются в стоматологической практике для прогнозирования исхода лечения, а также для осуществления интеллектуальной поддержки принимаемых при выборе рациональной тактики лечебно-профилактических мероприятий. Результаты исследований в виде информационного и программного обеспечения автоматизированных подсистем диагностики и выбора неосложненного кариеса внедрены на кафедре терапевтической стоматологии с курсом физиотерапии ВГМА им. Н.Н. Бурденко, в терапевтическом отделении студенческой стоматологической поликлиники ВГМА.

Медицинская эффективность работы заключается в возможности осуществления рационального выбора параметров лазеротерапии на основе повышения качества диагностического процесса с учетом индивидуального подхода к пациенту.

Предполагаемая экономическая и социальная эффективность состоит как в сокращении количества сеансов лечения на 10-15 %, так и в предотвращении возможных повторных обращений к стоматологу.

Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, совещаниях и семинарах: Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах" (Воронеж, 2001, 2002); Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2002); научно-методических семинарах кафедры системного анализа и управления в медицинских системах и кафедры стоматологии ВГМА им. Н.Н. Бурденко (Воронеж, 2000-2003).

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 13 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 107 страницах машинописного тек

Выводы третьей главы

1. Для интеллектуальной поддержки выбора рациональной тактики лечения стоматологических заболеваний в условиях неполной априорной информации и ряда неопределенностей предлагается использовать методы имитационного моделирования с применением цифро-аналогового вычислительного комплекса, адаптивного управления и логического моделирования с терапевтическими, физиотерапевтическими и хирургическими компонентами.

2. Получены адекватные математические модели процесса лечения с применением низкоинтенсивного лазерного излучения для наиболее существенных входных переменных и показателей эффективности лечения по скорости растворимости кальция и цвету эмали.

3. Получены статистические кариозные характеристики при лазерной терапии и линейная корреляционная зависимость между количеством процедур лазерной терапии и тяжестью заболевания кариесом, позволяющих осуществлять выбор параметров лазерной терапии при заданном желаемом показателе процесса лечения.

4. Разработана процедура и структурная схема имитационного эксперимента с применением цифро-аналогового вычислительного комплекса и адаптивных алгоритмов для рационального выбора тактики лечения при физиотерапевтическом воздействии на базе лазеротерапии.

5. Предложена процедура диагностики и выбора лечения стоматологических заболеваний с применением логического моделирования и теории игр для терапевтических, физиотерапевтических и хирургических компонент процесса лечения.

4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ РАЦИОНАЛЬНОГО

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

4.1. Структура интеллектуальной компьютерной системы диагностики и выбора лечения стоматологических заболеваний

Актуальность активизации борьбы со стоматологической патологией не теряет своего значения и является одной из важнейших социальных проблем.

Современные клинические, анамнестические и лабораторные методики, в основе которых лежат фундаментальные исследования, позволяют разработать достаточно информативные и наглядные способы диагностики и лечения стоматологических заболеваний. Так, в последнее время для исследования и изучения химического состава твердых тканей зуба используются такие методы, как кислотная биопсия эмали, рентгеноспектраль-ный микроанализ. В целях изучения структурного строения эмали и дентина применяется растровая микроскопия. Данные методики позволяют диагностировать заболевание на стадии малых клинических проявлений, способствуют выявлению точного механизма патологических изменений, увеличивают вероятность правильного прогнозирования результатов лечения.

Однако, несмотря на то, что в стоматологической практике все больше используются современные методы диагностики и новейшие технологии лечения, оценка форм кариеса проводится стоматологом в основном интуитивно, т.е. является субъективной. Все это отрицательно сказывается на эффективности диагностики и планирования лечебных мероприятий.

В условиях же рыночной экономики и страховой медицины резко возросли требования пациентов к качеству и надежности лечения заболеваний зубов. Поэтому для осуществления успешной деятельности врачу-стоматологу, помимо проблемы современного инструментального обеспечения практически всех этапов лечебно-диагностического процесса, необходимо решить следующие задачи [2]:

1. Целенаправленно применять более полный объем известных диагностических и лечебных методов с учетом индивидуальных особенностей пациентов.

2. С целью повышения точности и эффективности диагностического мышления шире использовать в своей повседневной деятельности логический подход.

3. Вырабатывать стратегию целенаправленного повышения квалификации, расширять привычные задачи и стремиться к формированию имиджа профессионала высокого класса.

4. Активизировать творческую деятельность и ориентироваться на приобретение и овладение современной аппаратурой, компьютерной техникой для более сервисного обслуживания пациентов.

Как показали проведенные исследования, в настоящее время из-за недостаточной работы с информацией врачи не полностью используют ресурсы медицинской помощи. Применяя же автоматизированную систему обработки, передачи и хранения информации, врач в условиях индивидуального обслуживания пациентов, сможет обеспечить достаточно высокий уровень стоматологической помощи.

Как показал проведенный анализ, стоматологи в своей практической работе ориентированы на традиционно используемые классификации. Разработка автоматизированных процедур, основанных на математических методах решения задач диагностики, позволяет более точно детализировать формы заболевания, представляя каждую из них как две стадии развития заболевания, за счет систематичности, полноты данных и возможностей совместного использования их из различных источников. Такое более подробное подразделение патологического процесса не только оптимизирует диагностику, но и значительно конкретизирует проводимое лечение [2, 32].

Для повышения эффективности лечения стоматологических заболеваний разработана и реализована структура автоматизированной системы диагностики и выбора тактики реабилитационных мероприятий на основе математического, имитационного и логического моделирования, визуализации диагностической информации, адаптивного управления процессом лечения и оценки хирургической компоненты с применением теории игр.

Система включает в себя ряд функциональных подсистем и обменивается потоками данных для их взаимодействия (рис. 4.1).

При разработке и функционировании автоматизированной системы важная роль отводится информационному обеспечению. Поэтому в состав системы включены две информационные подсистемы: библиотека типовых схем лечения (7) и подсистема историй болезни (4). Этот модуль включает в себя специализированную базу данных (БД) историй болезни, совмещающую стандартные и специальные функции управления данными и организационную на базе IBM PC/AT, и комплекс программ статистической обработки данных. Истории болезни представлены в формализованном виде в стандарте файлов DBF.

Рис. 4.1. Структурная схема системы интеллектуальной поддержки принимаемых решений

В состав автоматизированной системы входит модуль клинических исследований (3), необходимый для получения объективных данных о состоянии репродуктивной системы больной, логическая модель диагностики и выбора лечения (6), а также подсистема автоматизированного выбора тактики терапевтического лечения (10) и имитационного моделирования (8). Для постановки более точного диагноза и выбора хирургической компоненты в системе предусмотрены модули оценки необходимости хирургического вмешательства на основе теории игр (9). Связь между подсистемами осуществляется с помощью информационных потоков данных.

Система функционирует на IBM PC XT/AT и совместимых компьютерах, под управлением MS-DOS версии 3.30 и выше. Существует версия, работающая на микропроцессорах i80286 и выше, а также под управлением ОС Windows 3.1. Для функционирования системы в минимальной конфигурации требуется не менее 715 Кбайт свободной памяти и 1 Мбайт свободного пространства диска.

4.2. Реализация системы интеллектуальной поддержки принятия решений, апробация и внедрение

Система интеллектуальной поддержки принимаемых решений реализована при лечении неосложненного кариеса, позволяющей автоматизировать сбор и обработку данных, анализ результатов и их интерпретацию в графическом виде, представляя врачу-специалисту информацию для следующих этапов: возможных дополнительных методов обследования и постановки диагноза, а также выбора тактики лечения, установления прогноза исхода лечения кариозного поражения [2].

Для формирования общей базы данных, интеграции подсистемы диагностики, автоматизированного выбора лечебных мероприятий и других подсистем в рамках одного комплекса (рис. 4.1) по нозологии кариеса была разработана структура автоматизированной системы, включающая в себя:

1) подсистему диагностики;

2) подсистему выбора схем лечения на основе логической модели;

3) подсистему оптимальных схем лечения кариеса;

4) подсистему автоматизированного выбора тактики лазеротерапии кариозного заболевания;

5) подсистему моделирования процесса лечения с применением лазерного излучения.

Структура автоматизированной системы диагностики и лечения кариеса представлена на рис. 4.2 [2].

Источниками информации являются пациент и лечащий врач.

Основными назначениями разработанных автоматизированных подсистем диагностики и выбора схем лечения неосложненого кариеса являются:

1) хранение данных о пациенте в памяти компьютера, быстрый поиск и передача необходимых данных;

2) помощь врачу в постановке диагноза;

3) выбор схемы лечения, основываясь на результатах диагностики;

4) предоставление врачу удобных и наглядных средств обработки и отображения информации, принятия решений, управляющих лечебно-диагностическим процессом.

Пациент

Врач-стоматолог it v [-------------J

Рис. 4.2. Структура автоматизированной системы диагностики и выбора лечения неосложненного кариеса

В соответствии с решаемыми задачами программу автоматизированной диагностики и лечения кариеса можно разделить на несколько основных блоков, каждый из которых состоит из подпрограммы и выполняет определенные действия. Все блоки в программе взаимосвязаны, из них в качестве основных можно выделить следующие:

1) блок регистрации данных о пациенте;

2) блок диагностики и выбора схемы лечения;

3) блок работы с архивом пациентов;

4) блок начальных установок;

5) помощь пользователю.

Основным в данной программе является блок диагностики и выбора схем лечения, в котором происходит тестирование пациента, постановка диагноза и назначение определенной схемы лечения. В качестве входных данных используются сведения о больном, полученные в блоке регистрации. Выходными данными являются результаты тестирования, диагноз, рекомендуемая схема лечения. В ходе тестирования на экран дисплея выводится вопрос и врачу предлагается выбрать один из возможных ответов ("Да", "Нет").

Диагностика проводится по 16-ти наиболее информативным признакам кариеса, полученным при использовании экспертной информации на основе метода нестрогого априорного ранжирования, и которые наиболее существенно влияют на диагностику неосложненного кариеса. Двигаясь по логической модели, автоматизированная подсистема диагностики выявляет заболевание, его стадию и предлагает одну из схем лечения. С целью поиска информации о предыдущих посещениях пациента, поставленном ранее диагнозе и назначенном лечении система обращается к архиву, анализирует характер течения данного патологического процесса, а также динамику изменения количественных значений признака "содержание Са в биоптате зубной эмали" [63]. На основании этого врач-стоматолог делает заключение об эффективности проведенной терапии и назначает новую схему или выдает сообщение об успешном завершении лечения.

Апробация программы автоматизированной диагностики и выбора схем лечения неосложненного кариеса была проведена по данным 150 пациентов стоматологической поликлиники ВГМА. Возможность получения дополнительной информации о степени кариозного поражения в графической интерпретации с детализацией стадий и рекомендациями о выборе вида терапевтических мероприятий (консервативных с использованием лазерного излучения, опреративно-восстановительных) повлияла на изменение лечебной тактики в 29,2 % случаях.

На основе рекомендаций автоматизированной системы, сформированных с учетом степени диагностической значимости характеристик, была проведена коррекция клинического диагноза в 12,6 % случаях для стадий среднего кариеса и в 7,1% случаях для стадий поверхностного и начального кариеса.

Полученные данные позволили прогнозировать качество и эффективность лечебно-профилактических мероприятий при кариозном процессе. Врачу-стоматологу предоставлена возможность целенаправленно, с учетом индивидуальных особенностей, выбирать тип лечебной подкладки и изолирующей прокладки, бондинговые системы для повышения механической резистентности твердых тканей зуба, улучшения краевого прилежания пломбы, снижения риска развития вторичного кариеса. Результаты проведенных исследований позволили разработать методики по подбору пломбировочных материалов, а также средств профилактики с учетом рН ротовой жидкости пациентов. Автоматизированная система помогает врачу оптимизировать процесс лечения кариеса с использованием лазерного и светодиодного света, которые стимулируют минеральный обмен, в результате чего нормализуются проницаемость, кислоторастворимость и стабилизируются концентрации кальция и фосфора в твердых тканях зуба.

Таким образом, анализ результатов клинических исследований и экспериментального тестирования позволил выделить наиболее эффективную процедуру диагностики, которая предоставляет возможность врачу-стоматологу за 10-15 минут осмотра (тестирования) пациента получить достаточно точный диагноз стадии кариозного поражения и рекомендации по выбору схемы лечения [63].

Разработанная компьютерная автоматизированная диагностическая система обладает рядом достоинств и преимуществ перед традиционными методами диагностики. Эффективность ее внедрения в стоматологические клиники, учебный процесс, использование в научных исследованиях складывается из качественных и количественных факторов влияния. К числу первых относятся: 1) предоставление врачу-стоматологу возможности оперативного визуального анализа результатов обработки данных первичного осмотра и обследования пациента в числовой и графической интерпретациях для наглядного обоснования выводов по выбору консервативных методов лечения, позволяющих применять низкоинтенсивное лазерное излучение, 2) расширение знаний врача по анализу получаемой диагностической информации и ее клинической интерпретации, 3) интеллектуальная поддержка выбора тактики лечения кариеса, 4) предоставление тестовых и обучающих средств для самостоятельной работы студентов, врачей-исследователей с высоким методическим уровнем, 5) возможность осуществления обследования больного с помощью автоматизированного компьютерного ведения по амбулаторным картам с записью на магнитном носителе и при необходимости быстрой их распечатки на бумаге.

Количественные факторы влияния складываются из следующих эффектов: 1) сокращение сроков лечения начального кариеса с использованием лазеротерапии на 15 %, 2) снижение повторной обращаемости на 60 % , 3) снижение количества случаев осложненного кариеса на 92 %, 4) повышение производительности труда врачей-стоматологов приблизительно на 20 % [2, 63].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Для интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при управлении стоматологической помощью на уровне региона проведен анализ состояния стоматологической заболеваемости и получен медицинский мониторинг, математические модели прогнозирования с учетом диагностики развития заболеваемости, позволяющие осуществлять рациональный выбор лечебно-профилактических мероприятий при формировании целевых комплексных программ развития социальной сферы региона.

2. Получена оценка риска заболеваемости по территориальным единицам системы стоматологической помощи и проведена их классификация с применением кластерного и дискриминатного анализа, определены методы интеллектуальной поддержки принятия решений на уровнях административных органов управления здравоохранением и управления лечебно-профилактическими стоматологическими учреждениями.

3. На уровне учреждений стоматологической помощи предложены методы интеллектуальной поддержки рационального выбора лечения стоматологических заболеваний в условиях неполной априорной информации и неопределенностей в принятии решений, обоснован и формализован выбор тактики лечения стоматологических заболеваний с учетом комплексного подхода в диагностике и выборе лечения.

4. Определена процедура оптимального принятия решений на основе математических моделей процесса лечения стоматологических заболеваний с применением имитационного эксперимента на основе цифроанало-гового вычислительного моделирования, позволяющая оптимальным образом формировать схему тактики лечения при минимизации лечебных воздействий.

5. Для интеллектуализации принятия решений в условиях неполной априорной информации предложены модифицированные к процессу лечения стоматологических заболеваний с применением физиотерапевтических воздействий адаптивные алгоритмы управления лечением, обеспечивающие оптимизацию параметров лечебных воздействий.

6. Рассмотрена методика логического моделирования диагностики и выбора рациональной схемы лечения стоматологических заболеваний, ориентированная на уточненную классификацию и обеспечивающая повышение эффективности диагностического процесса и выбор рациональной тактики лечения.

7. Разработана структура и информационное обеспечение интеллектуальной компьютерной системы диагностики и выбора лечения стоматологических заболеваний, обеспечивающие более точную диагностику и повышение эффективности лечения на основе прогнозирования исхода и выбора оптимальных параметров лечения.

8. На примере лечения неосложненного кариеса рассмотрена эффективность применения методов интеллектуальной поддержки принятия решений и показано повышение эффективности лечения за счет сокращения времени лечения и уменьшения воздействия лечебных процедур.

1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

2. Александров В.В., Шнейдеров B.C. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ. -Л.: Медицина, 1984.

3. Алексеева Л.С. Опыт применения системы многомерной информации при изучении отдаленных результатов лечения кариеса и некариозных поражений твердых тканей зубов// Стоматология, 1985. Т.64, № 5.

4. Ахутин В.М., Маркатун М.Г., Ульянов B.C. Аппаратное и программное обеспечение автоматизированных систем сбора, обработки, отображения и контроля медико-биологической информации// Мед. техника, 1998. №6.

5. Белкин А.Р. Нечеткая модель дифференциальной диагностики// Тез. докл. Всесоюзн. коф. по бионике и биомедкибернетике. -М.: НСК АН СССР, 1986.

6. Беллман Р. Математические методы в медицине. -М.: Мир, 1987.

7. Биологическая и медицинская кибернетика. Справочник/О.П. Минцер, Б.Н. Угаров, А.А. Попов и др. -Киев: Наукова думка, 1986.

8. Визир Н.А., Кунин А.А. Выбор тактики лечения стоматологических заболеваний с применением имитационного моделирования и адаптивного управления// Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. конф. -Воронеж, 2001.

9. Визир Н.А., Кунин А.А., Олейник О.И. Прогнозирование и выбор рационального лечения стоматологических заболеваний// Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2002.

10. Визир Н.А., Разинкин К.А. Оптимизация принятия решений на основе цифроаналогового имитационного моделирования при выборе тактики лечения// Проблемно-ориентированные системы управления: Вестник, ВГТУ. Воронеж, 2001.

11. Визуализация информации и анализ состояния стоматологической заболеваемости/ Д.В. Бачурин, Н.А. Визир, И.Ю. Загарина, О.И. Олейник// Компьютеризация в медицине: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2000.

12. ВОЗ стоматологическое обследование. Основные методы. Женева, 1989.

13. Геловани В.А., Ковригин О.И. Экспертные системы в медицине// Математика и кибернетика. -М. 1984, № 3.

14. Гельфанд И.М., Губерман Ш.А., Шифрин М.А. Прогнозирование и распознавание в медицинских задачах// Распознавание. Классификация. Прогноз. Вып.1, М.: Наука, 1988.

15. Гельфанд И.М., Резенфельд В.И., Шифрин М.А. Структурная организация данных в задачах медицинской диагностики и прогнозирования с точки зрения математика. -М.: НС "Кибернетика" АН СССР, 1985.

16. Горелик А.А., Гуревич К.М., Скрипкин В.А. Современное состояние проблемы распознавания. -М.: Наука, 1985.

17. Горелик А.А., Скрипкин В.А. Методы распознавания. -М.: Наука, 1984.

18. Гохман О.Г. Экспертное оценивание. -Воронеж: ВГУ, 1991.

19. Губина JI.K., Кунин А.А., Юденкова С.Н. Результаты и перспективы применения новых методов лазерной терапии в детской стоматологи// Новое в лазерной медицине и хирургии: Тез. междунар. конф. -М., 1990. Ч. II.

20. Гублер E.B. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. -Л.: Медицина, 1990.

21. Диагностика стоматологических заболеваний/ В.И. Яковлева, Т.П. Давидович и др. -Минск: Высшая школа, 1986.

22. Елизова Л.А., Дмитриева Л.А. Изменение электропроводности дентина при лечении кариеса// Стоматология, 1992. Т. 71, № 2.

23. Журавлев Ю.Г. Об алгоритмических методах в задачах распознавания и классификации// Распознавание. Классификация. Прогноз. Вып. 1.-М.: Наука, 1988.

24. Журбанский В.Д., Грачев В.А., Ляшенко Г.Т. К методике проведения лазерной терапии при стоматологических заболеваниях// Воен. мед. журнал, 1987. № 7.

25. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Теория управления: Учебн. пособие. -Воронеж: Изд-воВГУ, 1989.

26. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов М.В. Управление в биотехнических и медицинских системах/ Под ред. В.Н. Фролова. Учебн. пособие. -Воронеж: ВГТУ, 1994.

27. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика. -М.: Наука. Глав. ред. физ.-мат. лит., 1991.

28. Иванов И.И. Низкоинтенсивные лазеры в медицине. (Механизм действия, клиническое применение. По материалам одноим. Всесоюзн. симпозиума. Обнинск, июнь 1991)// Физ. Медицина, 1991. Т. 1.

29. Илларионов В. Лазерная терапия. // Врач, 1993. № 8.

30. Интеллектуальная компьютерная система диагностики и лечения неосложненного кариеса/ Н.А. Визир, А.А. Кунин, И.Ю. Загарина, О.А. Кущева, О.И. Олейник, Б.Р. Шумилевич// Интеллектуальные информационные системы: Труды Всерос. конф. Воронеж, 2002.

31. Информационное обеспечение автоматизированной процедуры диагностики неосложненного кариеса /Кунин А.А., Некрылов В.А., Ерина С.В., Олейник О.И.// Мат. II съезда общерос. стоматологической ассоциации. -Волгоград, 23-25 мая 1994. -Екатеринбург, 1995.

32. Использование лазеров как прогрессивной формы стоматологической помощи населению/ Г.М. Зиборова, А.А. Кунин, JI.K. Хахалкина и др.// Компьютеры и лазеры в стоматологии. -М., 1992. Вып. 1.

33. Искусственный интеллект. Модели и методы. Справочник/ Под ред. Поспелова Д.А. Кн. 2. -М.: Радио и связь, 1990.

34. Казьмина С. Г., Дергунова Э.И. Показания к применению низкоинтенсивного лазерного излучения для профилактики и лечения начального кариесаЛ Тез. докл. Республ. научн. -практич. конф. "Актуальные проблемы лазерной терапии". -Воронеж, 1994.

35. Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика. -М.: Высш. школа, 1994.

36. Каминский A.M. Статистический анализ поражаемости населения кариесом зубов// Стоматология, 1989. Т. 68, № 3.

37. Кант В.И. Математические методы и моделирование в здравоохранении. -М.: Медицина, 1987.

38. Компьютерная автоматизированная система "ДИАСТ" для дифференциальной диагностики заболеваний пародонта/ А.А. Прохончуков, Н.А. Жижина, А.Н. Балашов и др.// Компьютеры и лазеры в стоматологии. -М., 1992. Вып. 1.

39. Коротких И.Н., Родионов О.В., Фролов М.В. Технология реабилитационных мероприятий: Учебн. Пособие. -Воронеж: ВПИ, 1993.ш1. Щвк$

40. Коротких И.Н., Бабенко Е.В. Механизмы терапевтической эффективности излучения гелий-неонового лазера// Сов.медицина, 1990. № 3.

41. Коут С.Р., Влейминк И. Интерфейс "Человек-компьютер". -М.: Мир, 1990.

42. Кунин А.А. Эффективность использования низкоинтенсивных лазеров в терапевтической стоматологии// Лазер-Маркет, 1994. № 11-12.

43. Кунин А.А. Кариес: Учебное пособие. -Воронеж, 1995.

44. Кунин А.А., Олейник О.И. Выделение существенных признаков кариозного процесса методом априорного ранжирования// Компьютеризация в медицине. -Воронеж: ВГТУ, 1994.

45. Кунин А.А., Олейник О.И., Попова О.Б. Логическая модель выбора схем лазерной терапии при лечении начального кариеса в автоматизированной процедуре диагностики// Современные методы диагностики и лечения: Межвуз. сборник. -Воронеж, 1995. Ч. 1.

46. Кунин А.А., Попова О.Б. Автоматизированный метод диагностики стадии кариозного пятна// Тез. докл. Всерос. совещания-семинара "Высокие технологии в проектировании технических устройств и автоматизированных систем". -Воронеж: ВПИ, 1993.

47. Кунин А.А., Попова О.Б., Олейник О.И. Особенности структуры информационного обеспечения автоматизированной процедуры диагностики неосложненного кариеса// Компьютеризация в медицине. -Воронеж: ВГТУ, 1994.

48. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине. -М.: Мир, 1971 .

49. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. -М.: Радио и связь, 1992.

50. Лищук В.А., Потемкина Н.С. Организация медицинских знаний и обеспечение решений современными алгоритмическими методами// Вест. АМН СССР, 1988. №8.

51. Львович Я.Е., Фролов М.В. Моделирование биотехнических и медицинских систем. -Воронеж, 1994.

52. Методы интеллектуальной поддержки принятия решений при выборе тактики лечения стоматологических заболеваний/ Д.В. Бачурин, Н.А. Визир, И.Ю. Загарина, О.И. Олейник// Компьютеризация в медицине: Межвуз. сб. науч. тр. -Воронеж, 2000.

53. Миргазизов М.З., Ткачев А.Д., Первушов А.Р. Применение математических методов и ЭВМ в стоматологии. Кемерово, 1984.

54. Овруцкий Г.Д., Водолацкий М.П., Водолацкая A.M. Прогнозирование и дозонологическая диагностика кариеса зубов. -Ставрополь: Кн. изд-во, 1990.

55. Овруцкий Г.Д., Горячев Н.А., Майоров Ю.Ф. Клиника терапевтической стоматологии. -Казань, 1991.

56. Олейник О.И. Отбор информативных признаков кариозного процесса методов априорного ранжирования// Новое в диагностике и лечении заболеваний: Сб. трудов молодых ученых и студентов ВГМА. -Воронеж, 1994.

57. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. Справ, изд./ Под ред. Айвазяна С.А. -М.: Фин. и стат., 1989.

58. Разработка подсистемы для автоматизированного ввода и анализа клинико-диагностической информации в клинике хирургической стоматологии/ С.И. Вольвач, В.П. Ипполитов, С.М. Кочанов, A.M. Рассадин// Стоматология, 1992. Т.71, № 2.

59. Райскина М.Е. Статистическая обработка данных. -Вильнюс,1989.

60. Ракчеева Т.А. Анализ ритмической структуры данных методами когнитивной графики// Изв. АН России. Тех. киб. № 5. 1992.

61. Распознавание образов и медицинская диагностика/ Под редакцией Ю.М. Неймарка. -М.: Наука, 1972.

62. Распознавание образов: состояние и перспективы/ Верхаген К., Дейн Р. и др. -М.: Радио и связь. 1985.

63. Рыбаков А.И., Иванов B.C. Клиника терапевтической стоматологии. -М.: Медицина, 1980.

64. Рыбаков А.И., Челидзе J1.H. Теоретические основы терапевтической стоматологии. -Тбилиси: Мецниереба, 1987.

65. Середа Е.Н., Родионова Т.А. Формализация структуры знаний в экспертных системах медицинской диагностики// Компьютеризация в медицине. -Воронеж: ВПИ, 1993.

66. Система выявления экспертных знаний в задачах классификации/ О.И. Ларичев, А.И. Мечитов, Е.М. Мошкович, Е.М. Фуренс // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1987. № 2.

67. Современные методы диагностики и лечения в клинике терапевтической стоматологии/ Под ред. Кунина А.А.: Метод, реком. -Воронеж, 1993.

68. Сочнева Т.Ф. Влияние социально-гигиенических факторов на интенсивность кариеса зубов среди взрослого населения// Здравоохранение Рос. Федерации. 1990, № 6.

69. Тарасов К.Е., Беликов В.К., Фролова А.И. Логика и семиотика диагноза. -М.: Медицина. 1989.

70. Терапевтическая стоматология/ Под ред. Боровского Е.В. М.: Медицина, 1989.

71. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. -М.: Наука, 1986.

72. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. -М.: Мир,1978.

73. Федорков Е.Д. Моделирование и оптимизация дуальных динамических объектов в медицине. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997.

74. Форсайт Р. Экспертные системы: принципы работы и примеры. -М.: Радио и связь, 1987.

75. Фролов В.Н. Выбор тактики лечения с применением математических методов. -Воронеж: Изд-во ВГУ. 1977.

76. Фролов В.Н. Управление в биологических и медицинских системах: Учебное пособие. -Воронеж, 2001.

77. Фролов М.В., Львович Я.Е., Козаченко В.П. Методы анализа и обработки информации в диагностике и лечении гинекологических заболеваний. -Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1998.

78. Штейн Л.Б. Опыт прогнозирования в медицине с помощью ЭВМ. -Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 1987.

79. Anic J., Pavelic В., Vidovic D. Possibility of application of CO2 Laser in the prevention of demineralization of the enamel// Acta-Stomatol. -Croat. 1991-Vol 25, № 2.

80. Arends J., ten Bosch J.J. Demineralization and remine-ralization evalution techniques// J.-Dent. -Res., Apr. 1992, Vol. 71, Space No.

81. AU 5000 Our answer for large scale Routine Analysis// MERCK Diagnostica Spectrum. - W.Gots, 1988.

82. Bosh ten J.J. General aspects of optical methods in dentistry// Adv. Dent. Res. 1987, Vol. 1.3 dp/

83. Brinkman J., Boschten J.J., Borsboom P.C.F. Optical quantitation of natural caries in smooth surfaces of extracted teeth// Caries Res. 1988. Vol. 22, N5.

84. Crawford R. Computers in dentistry// J. Canad. Dent. Ass., 1988. Vol. 54, N9.

85. Dove S.B., McDavid W.D. A comparison of conventional intraoral radiography and coputer imaging techniques for the detection of proximal surface dental caries// Dentomaxiliofac. -Radiol., Aug. 1992, Vol. 21, N 3.

86. Elderton R.J., Osmon Yi. Preventive versus restorative management of dental caries// Tydskr.-Tandheelkd. Ver. S.Afr., Apr. 1991. Vol. 46, N 4.