автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Методы и алгоритмы нечеткого прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием факторов окружающей среды

На правах рукописи

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ НЕЧЕТКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ, ВЫЗЫВАЕМЫХ КОМПЛЕКСНЫМ ВОЗДЕЙСТВИЕМ ФАКТОРОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

Специальность - 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск - 2007

003177144

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет»

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Кореневский Николай Алексеевич

Официальные оппоненты доктор технических наук, Заслуженный

деятель науки РФ, профессор, Титов Виталий Семенович

кандидат технических наук, доцент Рудник Михаил Иосифович

Ведущая организация - ГОУ ВПО Воронежский

государственный технический университет

Защита диссертации состоится « 21 »декабря 2007 года в 16 00 часов на заседании диссертационного совета Д 212 105 02 при Курском государственном техническом университете по адресу 305040, г Курск, ул 50 лет Октября 94 (конференц-зал)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Курского государственного технического университета

Автореферат разослан «21» ноября 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета

Д 212 105 02 > Титенко Е А

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Сложная современная экологическая обстановка и связанные с этим процессы ухудшения состояния здоровья людей побуждают исследователей искать пути решения таких сложных социальных проблем здравоохранения, как повышение качества медицинского обслуживания людей проживающих и работающих в зоне действия вредных факторов окружающей среды (Рогалев В А , Гуткин В И , Попов М П , Коровин Е Н )

Как показывают многочисленные исследования отечественных и зарубежных ученых, значительного повышения уровня здоровья населения, включая и многочисленные контингенты людей, находящихся в таких неблагоприятных экологических зонах, например, как Курская магнитная аномалия, можно ожидать, при широком использовании современных методов управления и информационных технологий (Фролов В Н , Родионов О В , Устинов А Г , Попечителев Е П )

Специалисты, изучающие проблему влияния окружающей среды на состояние здоровья человека, в качестве одного из направлений своей деятельности называют эффективное прогнозирование и диагностику ранних стадий заболеваний, вызываемых экологическими факторами (Балтер Б М , Егоров В В , Бочаришвили М Л , Летникова Л И )

Характерной особенностью задач прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых экологическими факторами, является то, что собираемая экологическими службами и службами здравоохранения информация в основном характеризует общие тенденции заболеваемости, без учета индивидуальных особенностей каждого из обследуемых, находящихся в зоне исследования, что снижает потенциально достижимое качество их классификации, в зоне действия неблагоприятных экологических факторов, и как следствие, снижает качество управления системой здравоохранения соответствующих регионов

С учетом сказанного, актуальность темы диссертации определяется необходимостью разработки и внедрения в практическое здравоохранение высокоэффективных средств прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых вредным воздействием окружающей среды, на основе внедрения современных методов управления и информационных технологий, что позволяет повысить качество оказания медицинских услуг населению, находящемуся в зоне действия вредных экологических факторов Работа выполнена в соответствии с планом работ Комитета здравоохранения Курской области и научным направлением Курского государственного технического университета «Медико-экологические информационные технологии»

Цель работы - Повышение эффективности прогнозирования, ранней диагностики и управления состоянием здоровья населения находящегося в

условиях комплексного воздействия вредных факторов окружающей среды при неполном и нечетком представлении данных

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи

- на основании анализа существующих методов управления, и средств прогнозирования, диагностики профилактики и лечения заболеваний, вызываемых экологическими факторами, определить цели и задачи исследования, а также выбрать математический аппарат для построения базы знаний соответствующей системы поддержки принятия решений,

- разработать метод синтеза и систему нечетких решающих правил для принятия решений при прогнозировании и диагностике заболеваний, вызываемых комтекснь/м воздействием экологических факторов,

- разработать алгоритмы обучения, прогнозирования и диагностики для управления состоянием здоровья в условиях комплексного воздействия на организм человека факторов окружающей среды,

- предложить метод определения защитных свойств организма на основе анализа величины разбаланса энергетических характеристик проекционных зон,

- сформулировать основные элементы базы знаний системы поддержки принятия решений для рационального управления процессами прогнозирования, диагностики и коррекции состояния здоровья человека, находящегося под воздействием вредных экологических факторов,

- оценить эффективность предложенных методов и средств по данным мониторинга состояния здоровья населения на примере Курской области

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, моделирования, теории синтеза сложных информационных систем, нечетких множеств, прикладной математической статистики, экспертного оценивания

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной

- метод синтеза нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием экологических факторов, отличающийся тем, что получаемые классификационные правила учитывают различные по природе факторы риска, время их воздействия и защитные свойства организма, позволяя достигать требуемой степени уверенности в принимаемых решениях при неполном и нечетком представлении исходной информации о границах разделяемых классов,

- метод определения защитных свойств организма по величине разбаланса электрических характеристик общесистемных биологически активных точек, позволяющий учитывать сопротивляемость организма вредным воздействиям со стороны окружающей среды,

- правила прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых вредным воздействием экологических факторов, обеспечивающие уверенность в принимаемых решениях на уровне не менее 0,85, в зависимости от объема получаемой информации (на примере Курской области),

- алгоритмы обучения, прогнозирования, диагностики и управления состоянием здоровья в условиях комплексного воздействия на организм человека факторов окружающей среды, отличающиеся возможностью корректировки решающих правил в соответствии с выбранным критерием качества классификации, реализации процессов прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых экологическими факторами, с учетом индивидуального состояния здоровья, позволяющие в составе системы поддержки принятия решений обеспечивать рациональное управление здравоохранением регионов, находящихся в условиях неблагоприятной экологической обстановки

Практическая значимость работы

Разработанные методы, решающие правила, алгоритмы и соответствующее программное обеспечение составили основу построения системы поддержки принятия решений, опытная эксплуатация элементов которой позволяет рекомендовать ее к использованию в регионах, подверженных вредному воздействию факторов окружающей среды

Применение предложенных в диссертации разработок позволит снизить риск возникновения и развития заболеваний, вызываемых неблагоприятной экологической обстановкой, а также выбирать рациональные схемы проведения профилактических и лечебно-оздоровительных мероприятий для учреждений здравоохранения регионов находящихся в зоне действия вредных факторов окружающей среды Основные теоретические и практические результаты работы приняты к внедрению в Институте экологической безопасности, в городской больнице г Железногорска Курской области и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия», при чтении лекций и проведении лабораторных занятий по курсу «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях»

Экономическая и социальная значимость результатов диссертационного исследования состоит в улучшении качества медицинского обслуживания населения в регионах с повышенной экологической опасностью

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях Измерительные и информационные технологии в охране здоровья «Метромед-2007» (Санкт-Петербург, 2007), на XIV Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии - 2007» (Курск, 2007), Юбилейной X Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2007» (Курск, 2007), на Всероссийской научно-

технической конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Тула, 2007), на научно - технических семинарах кафедры «Биомедицинская инженерия» Курского государственного технического университета (Курск, 2006-2007 уч год)

Положения, выносимые на защиту.

1 Методы и решающие правила для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием факторов окружающей среды позволяют достигать уверенности в принимаемых решениях не менее 0,85 при неполном и нечетком представлении исходной информации в условиях нечеткого описания границ, разделяемых классов с учетом индивидуальных особенностей и защитных свойств организма и времени нахождения в зоне действия неблагоприятных внешних факторов

2 Апгоритмы обучения, прогнозирования, диагностики и управления состоянием здоровья человека, позволяющие уточнять параметры решающих правил по обучающим выборкам, а также задачи индивидуального прогнозирования, ранней диагностики и формирования рациональных схем профилактики и лечения с учетом защитных механизмов организма человека

3 База знаний, построенная на нечетких решающих правилах принятия решений являющейся основой создания системы поддержки принятия решений, позволяющей снизить риск появления и развития заболеваний, вызываемых экологическими факторами, а также выбирать рациональные схемы профилактики и лечения, повышая качество оказания медицинских услуг учреждениями здравоохранения, находящимся в зоне действия вредных факторов, создаваемых окружающей средой

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 7 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них одна работа в журнале, по перечню журналов и изданий, рекомендованных ВАК Минобразования и науки РФ

Личный вклад автора. В работах [1, 4, 7], опубликованных в соавторстве, автором предложен метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием факторов окружающей среды В [2] показано, что одним из индикаторов вредного воздействия внешней среды на человека являются электрические характеристики проекционных зон и, в частности, биологически активных точек В [3] получены решающие правила, позволяющие оценить влияние постоянного магнитного поля на состояние здоровья человека В [5,6] автором получены нечеткие решающие правила для прогнозирования заболеваний, вызываемых комплексным воздействием экологических факторов, с учетом индивидуального состояния здоровья организма

Структура и объем диссертации Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 170

наименований Объем диссертации 162 страницы машинописного текста, 47 рисунков и 27 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи работы, ее научная новизна и практическая значимость, определены методы решения сформулированных задач, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы

В первой главе проанализированы современные подходы к решению задач прогнозирования, диагностики и управления состоянием здоровья населения, находящегося в условиях вредного воздействия факторов окружающей среды, и показано, что повышение эффективности управления здравоохранением регионов, подверженных воздействию неблагоприятного экологического фона, можно достичь при использовании современных математических методов, включая теорию нечеткой логики принятия решений и информационные технологии В заключение определяются цель и задачи исследования

Во второй главе определяются методы и средства исследования, разрабатываются методы синтеза нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием экологических факторов, характерных для Курской области (относительно высокая напряженность постоянного магнитного поля в сочетании с выбросами в атмосферу вредных веществ промышленными предприятиями) В качестве основных показателей, характеризующих эффективность разрабатываемых методов и средств, выбраны чувствительность, специфичность, прогностическая значимость, диагностическая эффективность и время принятия решений Анализ данных экологических и санитарно-эпидемиологических служб Курской области, позволил выделить наиболее распространенные заболевания в районах области подверженных наибольшему влиянию вредных экологических факторов Это заболевания желудочно-кишечного тракта, нервной системы, костно-мышечной системы и соединительных тканей

Анализ экологических факторов риска и других признаков, характеризующих индивидуальное здоровье обследуемых, показал, что измеряемые информативные признаки по отношению к задачам прогноза и диагностики носят неполный и нечеткий характер, а структура классов, относительно которых принимается решение, имеет нечеткие границы с зонами пересечения, переходящими из класса в класс В таких условиях для синтеза соответствующих решающих правил целесообразно использовать теорию нечеткой логики принятия решений, в рамках которой информативные признаки х, и (или) комплексные показатели, получаемые на их основе Ъу,

представляются функциям принадлежности /иаг{х1) и (или) ¡ЛЮ1 {2к) к

рассматриваемым классам а>(, а синтез промежуточных и финальных решающих правил осуществляется с использованием математических выражений для расчета соответствующих коэффициентов уверенности КУ&>, В соответствии с рекомендациями, предложенными на кафедре «Биомедицинская инженерия» Курск ГТУ, прогнозирования заболеваний, вызываемых воздействием на человека вредных факторов окружающей среды, с учетом индивидуальных особенностей организма, включая защитные, адаптационные механизмы, удобно рассматривать - как задачу определения уверенности перехода относительно здоровых людей (класс б)а) в класс заболеваний с именем С (класс (О,) через выбранные промежутки времени, а задачу донозологической диагностики - как задачу классификации практически здоровых людей (класс СУ0), и людей, находящихся в донозологическом состоянии по классу со.

При таком подходе синтез частных и финальных решающих правил для прогностических и диагностических задач может осуществляться по одним и тем же правилам

Характерной особенностью задач прогнозирования и диагностики заболеваний, -вызываемых экологическими факторами, является то, что собираемая экологическими службами и службами здравоохранения информация в основном характеризует общие тенденции заболеваемости без учета индивидуальных особенностей каждого из обследуемых, находящихся в зоне исследования Поэтому получаемые на основе этих данных выражения для определения КУ со( по известным статистическим отчетным данным определяют некоторую усредненную уверенность в прогнозе (донозологическом диагнозе) й)е по всей группе людей, находящихся под воздействием наблюдаемых экологических факторов.

Относительно конкретного человека риск появления заболевания со, зависит не только от времени его нахождения под воздействием экологических факторов, но и от индивидуальных особенностей организма (адаптационный потенциал, энергетический потенциал, иммунный статус, наследственность и тд) и дополнительных факторов риска, сопровождающих обследуемых (табакокурение, употребление алкоголя, качество питания, психологическая обстановка и пр ) Недоучет комплексного воздействия факторов различной природы на человека, находящегося в экологически неблагоприятной зоне, приводит к снижению эффективности используемых решающих правил и соответствующих систем поддержки принятия решений С учетом этого с целью увеличения достоверности в прогнозе и ранней диагностики заболеваний предлагается метод синтеза нечетких решающих правил, в котором осуществляется агрегация (объединение) дополняющих друг друга

составляющих КУ-з о)( (уверенность в б)( от действия экологических факторов) и КУи со( (уверенность от действия факторов, характеризующих индивидуальный риск Человека по диагнозу £У() в финальное решающее правило типа

КУ<а,=КУэ.о, + КУи,<у{(1- КУэ (1)

Составляющие правила (1) определяются с использованием следующей последовательности действий

1 Определяется частная уверенность в классе 0)е от действия экологического фактора ] с интенсивностью в течение времени I с помощью правила вида

'~ К Л')!'если^, ^ ^ >»>10' (2)

где Ца< - функция принадлежности к классу со, по шкале интенсивности действия Yj, /ло>[ Г/ (/) - функция принадлежности к классу а>( от действия

фактора YJ с носителем по шкале времени воздействия

Если выбрать форму и параметры функций принадлежности, возрастающих с ростом величин их носителей, то, при выполнении условия ЦЮ) (У/ ] ¡10>1 у^ (г) > 0, КУй)е } растет по мере роста интенсивности и времени

воздействия по закону, определяемому формой и параметрами соответствующих функций принадлежностей

2 По показателям, характеризующим защитные свойства организма от действия внешних факторов по отношению к заболеваниям &>,,, синтезируются решающие правила определения уверенности в уровне защитных свойств по диагнозу 0)( (КУз <у?)

Как показали результаты исследований, хорошей информативностью с точки зрения защитных свойств организма обладает адаптационный потенциал (АП), определяемый через индекс функциональных изменений (ИФИ), предложенный научной школой Р М Баевского, и энергетическая сбалансированность (ЭС) меридианных структур организма, которая может быть определена по электрическим характеристикам БАТ, «связанных» с общесистемной реакцией организма (Е23, Е36, ИР6, У40, У60 и УВ20)

Метод определения защитных свойств организма по величине энергетической сбалансированности описан ниже

Учитывая, что уровни АП и ЭС отражают различные механизмы деятельности человека, и каждый из них вносит свой вклад в защитные функции, удобно в качестве меры доверия к защите от фактора YJ для заболевания 0)( выбрать параметр

КУзсо^/^ПН/^М1-^, (АП)]> (3)

где /Лсо (АП) - функция принадлежностей к уровню защитных свойств по фaктopyJ для класса со, по значению адаптационного потенциала, Ц0)< ] (ЭС)

- функция принадлежностей к уровню защитных свойств по фактору J для класса со, по значению энергетической сбалансированности

Поскольку КУз со, ч уменьшает общую уверенность в прогнозе (диагнозе) СО, можно записать

10, если КУ„ <КУ, , КУ?, ,= ' (4)

Р», ."ку|„, ,.еслиКУ0, ,>КУ3ом

3 С учетом множества экологических факторов, каждый из которых в той или иной степени приводит к появлению и развитию заболеваний О),, уверенность КУЭ со, определяется по формуле

КУ э 0+0= куэ ,, 0) КУ1,0+1) [1 - КУЭ № 0)] (5)

4 Рассматривая информативные признаки х„ характеризующие индивидуальные риски человека по заболеваниям со,,, и соответствующие комплексные показатели Ту как носители функций принадлежностей к классам СОможно синтезировать правила определения КУи со, аналогично (5),

заменяя КУ°/( +1) на (х1+1) и ¡лЫ1 ) Тогда финальное решающее

правило принимает вид (1)

В описанном методе синтеза нечетких решающих правил качество классификации определяется такими субъективными факторами, как компетенция экспертов и их понимание существа используемых формул, эффективность взаимодействия экспертов с инженером по знаниям и т д

5 Снизить величину, субъективизма можно, если на этапе синтеза или практического использования нечетких прогностических правил удается получить контрольные выборки, которые формируются следующим образом Набираются группы обследуемых, среди которых есть люди с различными факторами риска, характеризующими возможность появления патологии со, Для каждого из обследуемых для времени 1=0 определяется и запоминается его коэффициент уверенности По истечении времени То определяется факт перехода обследуемых в класс СО, Люди, не перешедшие в класс со,, определяются классом а)0

Таким образом, формируются две выборки, по которым считается ошибка классификации Я = ¿[(/^ (х) цщ (г), цШ1 (г), Тч (6)

которая зависит от параметров соответствующих функций принадлежностей, способа их агрегации в финальное решающее правило и выбранного интервала времени прогнозирования

Организуя процедуру минимизации ошибки классификации, можно уточнить параметры решающих правил, полученных экспертным путем

б Если в распоряжении экспертов и инженеров по знаниям имеются средства разведочного анализа, позволяющие изучать структуру многомерных данных в пространстве информативных признаков, то, имея возможность набора обучающих выборок, можно реализовать синтез наиболее подходящих (по сложности и точности) типов частных и общих прогностических правил, соответствующих структуре исследуемых классов со,, по общей методике синтеза нечетких решающих правил обучаемых по структуре данных, разработанной на кафедре «Биомедицинская инженерия» КурскГТУ

Работами отечественных и зарубежных ученых было убедительно показано, что существенную роль при решении задач прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики заболеваний, в том числе и заболеваний, вызываемых экологическими факторами, играет информация об энергетических характеристиках поверхностных проекционных зон, включая меридианные и внемеридианные биологически активные точки

В предлагаемой работе с использованием электрических характеристик БАТ определяются защитные свойства организма от воздействия факторов внешней среды, степень психоэмоционального напряжения как фактор риска при целом ряде заболеваний, включая заболевания желудочно-кишечного тракта, дыхательной системы и др , специфические информативные признаки по конкретным заболеваниям, вызываемым действием экологических факторов

Специальный метод определения защитных свойств организма по

величине энергетического разбаланса проекционных зон основан на определении уровня энергетической сбалансированности организма, используемого в формуле (3) В соответствии с этим методом уверенность в величине энергетического разбаланса КУэр определяется нечетким выражением типа

ЕСЛИ [(8ЯЕ21 и У60)> 20%] ТО

{КУ ЭР(д +1) = КУэр(д)+ МэЛ^ I1 ~ КУЭР (<?)]}

ИНАЧЕ КУЭР=0,

где )" Функция принадлежности, характеризующая величину

энергетического разбаланса на точке ^Е36, ЯР6, У40, У60, УВ20, КУ ЭР( 1 )=цэр(511Е23) Используя КУЭР как носитель функции принадлежности

для Цю (ЭС), легко получить составляющую для формулы (3), график

которой для такого экологического фактора, как напряженность магнитного поля, вызываемого Курской магнитной аномалией, приведен на рис 1 В обозначениях выражения (3) ц

(ЭС) = н (КУЭР ), гдeJ - Н -напряженность постоянного магнитного поля

0,2

0,1

0,1 0,2 0,3 0,40,5 0,6

КУ

ЭР

Рис 1 Функция принадлежности к уровню защитных свойств организма по фактору Н с носителем КУэр

Аналогично могут быть определены защитные свойства организма по энергетической сбалансированности от других факторов риска, например, от воздействия вредных веществ, выбрасываемых в атмосферу и воду промышленными предприятиями и транспортом, что характерно для городов Курска и Железногорска

В третьей главе разрабатываются основные элементы базы знаний и выполняется алгоритмизация процессов управления для соответствующей системы поддержки принятия решений

Одним из основных элементов системы поддержки принятия решений является база знаний, формируемая из нечетких решающих правил, для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых действием экологических факторов

В ходе совместной работы высококвалифицированных экспертов с инженерами по знаниям, руководствуясь методом синтеза нечетких решающих правил, разработанным в первой главе, для прогнозирования выбранных классов заболеваний синтезирована система нечетких решающих правил вида

кур =КУ" +КУ1 а-ку? )

Э,соц И,юр 4 Э,0( ' '

(7)

где Р-имя района (города) области (К-Курск, Ж-Железногорск), КУЭ -

уверенность в возникновении заболевания со, от воздействия на организм

человека вредных факторов окружающей среды для района Р, -тоже

от индивидуальных факторов риска, присущих конкретному обследуемому, для района Р, £ = Ж- для заболеваний желудочно-кишечного тракта, £ = НС -

нервной системы, £ = КС - костно-мышечной системы соединительных тканей

Каждая из составляющих выражения (7) определяется следующим образом

куР [0, если КУ:(<КУЗЛ,

КУэ'"'е ~ [КУРЩ - КУ3,, если КУ1( > КУз,, КУЦ, = К?(ВВ) КУ

куН \еслидДЯ) =

" (Я) + //„ „ (о[1 - И„ (Я)} если (Я) ци „(0>0, КУ, ,=м,н (ИФИ) + ¿Л „ - „ (ИФИ)\,

где КУ}, - уверенность в защитных свойствах организма от действия вредных факторов окружающей среды по заболеванию а,, КУ^ -уверенность в прогнозе заболевания со, от воздействия постоянного магнитного поля, К^(ВВ)- поправочный коэффициент для района Р для класса а>( от воздействия вредных веществ, порождаемых техногенными объектами, /лг0/ (Я) - функция принадлежности к классу со, от воздействия фактора напряженности магнитного поля (Н), ,,{()- функция принадлежности к классу а>1 от времени воздействия фактора Н; //, и (ИФИ) - функция принадлежности, определяющая защитные свойства организма по классу соь от фактора Н с учетом индекса функциональных изменений, характеризующего адаптационные резервы организма, н (КУэр )" Функция принадлежности, определяющая защитные свойства организма с учетом энергетической сбалансированности организма, определяемой по величине электрического сопротивления общесистемных биологически активных точек

В качестве примера приведен график функции принадлежностей к классу сож от фактора Н (рис 2)

^ (И)

) ,

0,35-....................

. . , ~1 1 1 I I I I I I I * „ 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110120130 НмЭ

Рис 2 Функция принадлежностей к классу сож с носителем по шкале Н

Для определения выражений по расчету частных коэффициентов уверенности от факторов, характеризующих индивидуальный риск, с участием группы высококвалифицированных экспертов были составлены списки индивидуальных, бытовых и производственных факторов риска для каждого из анализируемых классов

Для желудочно-кишечного тракта в качестве факторов риска были выбраны прием лекарственных средств, раздражающих слизистую оболочку желудка (глюкокортикоиды, нестероидные противовоспалительные средства и др), употребление алкоголя, табакокурение, заболевания желудочно-кишечного тракта у близких родственников (матери, отца, тети, дяди, брата, сестры), психоэмоциональные перегрузки разбаланс энергетических характеристик меридианных биологически активных точек, связанных с ситуацией «язвенная болезнь желудка»

Для прогнозирования заболеваний нервной системы (класс сош ) в качестве индивидуальных факторов риска были выбраны прием лекарственных средств, оказывающих вредное воздействие на нервную систему, прием алкоголя, психоэмоциональные нагрузки, болезни нервной системы у близких родственников, разбаланс энергетических характеристик меридианных БАТ, связанных с ситуацией «болезни нервной системы»

Для прогнозирования заболеваний костно-мышечной системы и соединительных тканей (класс сок( ) в качестве факторов риска были выбраны работа в горнорудной промышленности при контакте с рудой, неблагоприятный микроклимат, работа с виброинструментом, наличие микротравм, напряженное состояние тела при работе, контакт со свинцом и (или) с цинком, наследственность

По каждому из индивидуальных факторов риска х, были получены функции принадлежностей Цсн (х,), а общая частная уверенность от индивидуальных факторов риска определялась выражением (5) с заменой

Ку®,0+1) «а//„,(*,)

При условии длительного нахождения обследуемого на территории с высоким значением напряженности постоянного магнитного поля, при воздействии на него вредных веществ, характерных для г Железногорска, при наличии большинства существенных индивидуальных факторов риска и при потере защитных свойств организма величина КУа стремится к значению

0,95 (КУ) Если у обследуемого наблюдаются наиболее распространенные для городов Курска и Железногорска факторы риска, величину А"УИ/ эксперты оценивают на уровне 0,85

По другим классам исследуемых заболеваний КУ—> 0,95,

КУ» ->0,87 ,КУ™ -> 0,89, КУ?С ->0,85

По мнению высококвалифицированных экспертов, состояние предболезни для желудочно-кишечного тракта, без проведения специальных исследований, может быть достаточно точно определено по таким факторам, как уровень адаптационного потенциала, энергетическая сбалансированность организма, энергетическое состояние биологически активных точек, связанных с ЖКТ, наличие визуальных аномалий на БАТ ушной раковины

По этой группе информативных признаков синтезировано нечеткое решающее правило типа (5) с уверенностью в принятии решений ),

достигающей величины 0,89, оценивается величиной 0,85

Ранняя диагностика заболеваний нервной системы так же, как и по донозологнческой стадии заболеваний ЖКТ, может быть осуществлена по уровню адаптационного потенциала, энергетической сбалансированности организма и по электрическим характеристикам БАТ, связанных с соответствующими ситуациями Для этого класса заболеваний

куиПМ =0'92-ку=0'86

В разрабатываемой системе взаимодействие между пользователем и ПЭВМ осуществляется с помощью предлагаемого в работе алгоритма управления процессами обучения, прогнозирования диагностики и предупреждения заболеваний, вызываемых экологическими факторами, состоящего из трех основных блоков

В первом блоке решаются задачи уточнения параметров решающих правил, полученных экспертным путем, если в распоряжении пользователя имеются обучающие выборки достаточного объема В ходе обучения реализуется минимизация количества ошибок в соответствии с выражением (6)

Второй блок производит вычисление значений функций принадлежностей и расчет частных и финальных коэффициентов уверенностей по выбранным классам заболеваний, в результате чего определяется риск возникновения заболеваний или определяется их ранняя форма

Третий блок формирует рекомендации по коррекции адаптационного и энергетического потенциалов людей, находящихся в экологически неблагоприятных районах, что позволяет активизировать защитные свойства организма, снижая тем самым уровень заболеваемости в этих районах

На рис 3 приведен фрагмент алгоритма управления, решающий задачи донозологнческой диагностики и управления состоянием здоровья организма путем активизации защитных свойств организма, в соответствии с которым, если лицо, принимающее решение (ЛПР), выбирает режим донозологического диагноза (ДД) по классу со1 (блок I), обеспечивается сбор необходимых данных (блок 2) с определением соответствующих коэффициентов

Рис 3 Фрагмент алгоритма управления процессами обучения, прогнозирования, диагностики и предупреждения заболеваний, вызываемых экологическими факторами

уверенности (блок 3) Если получаемые коэффициенты меньше пороговой величины (, определяемой экспертами, то диагноз со( отвергается

(блоки 4 и 5) В противном случае ЛПР сообщается величина уверенности в со( (блок 6)

Если ЛПР выбирает режим коррекции состояния людей, находящихся в зоне воздействия вредных экологических факторов (блок 7), то алгоритмом предусматриваются отдельные режимы коррекции адаптационного (блоки 8 и 9) и энергетического (блоки 10 и 11) потенциалов организма, повышая тем самым его защитные свойства к воздействию вредных экологических факторов Кроме того, у ЛПР имеется возможность обратиться к системе справочников по назначению рациональных схем лечебно-оздоровительных мероприятий (блок 12)

Анализ специальной литературы показал, что существующие системы поддержки принятия решений (СППР), включая системы, ориентированные на экологические службы и службы здравоохранения, не решают поставленных в данной работе задач

В связи с этим была разработана структура базы знаний и ряд других блоков прикладного программного обеспечения для соответствующей СППР, которая решает задачи управления процессами обучения, прогнозирования, диагностики и предупреждения заболеваний, вызываемых экологическими факторами, с учетом индивидуальных особенностей организма

В четвертой главе приводятся результаты экспериментальных исследований

Полученные в третьей главе решающие правила строились на основе знаний и опыта высококвалифицированных экспертов и моделировались в системе компьютерной математики MATLAB 7 SPI с использованием пакета визуального моделирования Simuhnk и системы нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox

Для проверки достоверности срабатывания правил расчетов соответствующих коэффициентов уверенности в работе формировались репрезентативные контрольные выборки, по которым рассчитывались такие показатели качества «срабатывания» решающих правил как прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов наблюдений (П3+ и ПЗ"), диагностические чувствительность, специфичность и эффективность (ДЧ, ДС и ДЭ, соответственно)

Прогностические решающие правила построены как правила определения уверенности в том, что в течение заданного времени Т0 обследуемый из класса (О0 попадает в класс (У f при достаточно высоком

уровне КУ Для определения порога срабатывания этих правил )

нами были построены гистограммы распределения исследуемых классов а>0 и

О), на шкалах КУа(, по которым эксперты выбрали пороги

обеспечивающие минимальные значения ошибочных решений Относительно полученных порогов рассчитывались выбранные показатели качества классификации, как по прогностическим, так и по диагностическим задачам

Рассчитываемые на репрезентативной контрольной выборке показатели качества сравнивались с коэффициентами уверенности в принимаемых решениях КУ , полученными в ходе синтеза соответствующих решающих

правил и согласованными с экспертными заключениями (табл )

Таблица контрольных испытаний и экспертных оценок __решающих правил__

Класс Показатели качества по контрольной выборке Экспертная уверенность

ДЧ ДС П3+ пз | дэ ггут со, КУп со,

0 94 0 96 ~ 0 96 0,95 0 95 0 95 0 95 0 85

0,93 0,91 0,96 0 94 0 95 0 87

< 0,91 09 0,86 0,94 09 0 89 0,85

< 0,97 0 96 0,95 0 97 0 96 0,95 0 85

< 0 95 0 96 0,95 0 96 0 95 0 95 0 87

0 93 0,97 0,95 0 95 0,95 0,89 0 85

03 т.к 0 88 091 0,86 0,93 0 89 0 89 0,85

®/7Я( 0,92 0,9 0,86 0,94 0,91 0,92 0,86

Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что показатели качества срабатывания полученных решающих правил имеют хорошее совпадение с экспертной уверенностью этих правил и имеют величины, позволяющие рекомендовать полученные теоретические и практические результаты к внедрению в практику здравоохранения регионов, находящихся в зоне действия неблагоприятных экологических факторов

В заключении сформулированы научные и практические результаты исследования

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

При выполнении данной работы получены следующие основные результаты ориентированные на решение ряда важных социальных задач здравоохранения

1 Разработан метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием экологических факторов, учитывающий время и интенсивность воздействия разнородных факторов внешней среды на организм человека и его защитные свойства, что позволяет достигать высокой степени уверенности в

принимаемых решениях при неполном и нечетком описании объекта исследования

2 Предложен" метод определения защитных свойств организма по электрическим характеристикам общесистемных биологически активных точек, позволяющий повысить эффективность прогностических и диагностических процедур

3 Синтезированы правила прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых вредным воздействием экологических факторов, характерных для Курской области, обеспечивающих уверенность в принимаемых решениях не менее 0,85 и выше в зависимости от количества и качества регистрируемой информации о состоянии окружающей среды и индивидуальных особенностей организма обследуемых

4 Разработан алгоритм обучения, прогнозирования, диагностики и управления состоянием здоровья в условиях комплексного воздействия на организм человека факторов окружающей среды, обеспечивающий коррекцию параметров решающих правил, полученных экспертным путем, в направлении улучшения качества классификации на обучающих выборках и позволяющий составлять рациональные схемы управления службами здравоохранения регионов, находящихся в условиях неблагоприятной экологической обстановки

5 Предложена структура базы знаний и специального программного обеспечения для системы поддержки принятия решений предназначенной для работы в учреждениях здравоохранения находящихся в зоне действия вредных экологических факторов

6 Проведена апробация предложенных методов и средств по данным мониторинга состояния здоровья населения на примере Курской области и показана целесообразность практического их применения на региональном уровне

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Научные работы в журналах из перечня ВАК РФ

1 Иванков Ю А Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний вызываемых состоянием окружающей среды с учетом индивидуальных особенностей организма [Текст]/ Н А Кореневский, Ю А Иванков, Е А Яковлева, Н Н Савченко // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2007 Т 6 №2 -С 395-401

Научные работы в других изданиях

2 Иванков Ю А Оценка экологической обстановки по энергетическим характеристикам проекционных зон [Текст]/ Ю А Иванков // Системные исследования в науке и образовании сборник научных трудов, КГУ, Курск МУизд центр ЮМЭКС, 2007 С 17-19

3 Иванков Ю А Влияние магнитного поля на состояние здоровья человека на примере г Железногорска [Текст]/ M П Попов, Ю А Иванков // Системные исследования в науке и образовании сборник научных трудов, КГУ, Курск МУ изд центр ЮМЭКС, 2007 С 29-32

4 Иванков Ю А Использование методов нечеткой логики принятия решений для прогнозирования заболеваний вызываемых экологическими факторами [Текст]/ Ю А Иванков // Медико-экологические информационные технологии сборник материалов юбилейной X международной научно-технической конференции / Курск гос техн ун-т Курск, 2007 С 71-76

5 Иванков Ю А Метод нечеткого прогнозирования заболеваний с учетом экологических факторов и индивидуального состояния здоровья [Текст]/ H А Кореневский, А А Бурмака, Ю А Иванков // Медико-экологические информационные технологии сборник материалов юбилейной X международной научно-технической конференции / Курск гос техн ун-т Курск, 2007 С 57-59

6 Иванков Ю А Прогнозирование заболеваний вызываемых экологическими факторами на основе нечетких решающих моделей [Текст]/ H А Кореневский, Ю А Иванков, Л В Стародубцева // Измерительные и информационные технологии в охране здоровья «Метромед -2007» труды международной научной конференции / Санкт-Петербург Издательство политехнического университета 2007 С 111-113

7 Иванков Ю А Синтез нечетких правил прогнозирование заболеваний школьников, находящихся в условиях действия неблагоприятных факторов г Железногорска [Текст] /НА Кореневский, Ю А Иванков, О В Медникова // Материалы и упрочняющие технологии - 2007 сб материалов XIV Рос науч-техн конф с международным участием / Курск гос техн ун-т Курск, 2007 С 215-219

Подписано в печать 200_г Формат 60x84 1/16

Печ л 1,0 Тираж 100 экз Заказ Курский государственный технический университет Издэтельско-полиграфический центр Курского государственного технического университета 305040, г Курск, ул 50 лет Октября, 94

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Особенности математического моделирования в экологии и здравоохранении.

1.2. Применение методов теории распознавания образов и нечеткой логики принятия решений для диагностики и прогнозирования заболеваний, включая заболевания, вызываемые экологическими факторами.

1.3 Использование информационных технологий в экологии и здравоохранении.

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ ВЫЗЫВАЕМЫХ КОМПЛЕКСНЫМ ВОЗДЕЙСТВИЕМ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ.

2.1. Объект, методы и средства исследования.

2.2. Метод синтеза нечетких решающих правил прогнозирования и ранней (донозологической) диагностики заболеваний вызываемых комплексным воздействием экологических факторов.

2.3. Метод определения защитных свойств организма по энергетической сбалансированности общесистемных биологически активных точек.

2.4. Выводы второй главы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ, ВЫЗЫВАЕМЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИМИ ФАКТОРАМИ

3.1. Синтез прогностических и диагностических решающих правил.

3.2. Алгоритм управления процессами принятия решений в автоматизированной системе для территориальных служб здравоохранения работающих в экологически неблагоприятных регионах.

3.3. Разработка структуры программного обеспечения системы поддержки принятия решений.

3.4. Выводы третьей главы.

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

4.1. Проверка эффективности правил прогнозирования заболеваний характерных для экологически неблагополучных зон г. Курска.

4.2. Проверка эффективности правил прогнозирования заболеваний характерных для экологических особенностей г. Железногорска

4.3. Проверка эффективности решающих правил для ранней диагностики заболеваний вызываемых экологическими факторами характерными для Курской области

4.4. Выводы четвертой главы.

Актуальность темы. Сложная современная экологическая обстановка и связанные с этим процессы ухудшения состояния здоровья людей побуждают исследователей искать пути решения таких сложных социальных проблем здравоохранения, как повышение качества медицинского обслуживания людей, проживающих и работающих в условиях негативных техногенных и природных воздействий (Рогалев В.А., Гуткин В.И., Попов М.П., Коровин Е.Н.).

Как показывают многочисленные исследования отечественных и зарубежных ученых, значительного повышения уровня здоровья населения, включая и многочисленные контингента людей, находящихся в таких неблагоприятных экологических зонах, как, например, Курская магнитная аномалия, можно ожидать при широком использовании современных методов управления и информационных технологий (Фролов В.Н., Родионов О.В., Устинов А.Г., Попечителев Е.П.).

Специалисты, изучающие проблему влияния окружающей среды на состояние здоровья человека, в качестве одного из направлений своей деятельности называют эффективное прогнозирование и диагностику ранних стадий заболеваний, вызываемых экологическими факторами (Балтер Б.М., Егоров В.В., Бочаришвили M.JL, Летникова ЛИ.).

Характерной особенностью задач прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых экологическими факторами, является то, что собираемая экологическими службами и службами здравоохранения информация в основном характеризует общие тенденции заболеваемости без учета индивидуальных особенностей каждого из обследуемых, находящихся в зоне исследования, что снижает потенциально достижимое качество их классификации в зоне действия неблагоприятных экологических факторов и, как следствие, снижает качество управления системой здравоохранения соответствующих регионов.

С учетом сказанного, актуальность темы диссертации определяется необходимостью разработки и внедрения в практическое здравоохранение высокоэффективных средств прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых вредным воздействием окружающей среды, на основе внедрения современных информационныхтехнологий, что позволяет повысить качество оказания медицинских услуг населению, находящемуся в зоне действия вредных экологических факторов.

Работа выполнена в соответствии с планом работ Комитета здравоохранения Курской области и научным направлением Курского государственного технического университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель работы - Повышение эффективности прогнозирования и ранней диагностики для совершенствования процессов управления состоянием здоровья населения, находящегося в условиях комплексного воздействия вредных факторов окружающей среды при неполном и нечетком представлении данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- на основании анализа существующих методов управления и средств прогнозирования, диагностики, профилактики и лечения заболеваний, вызываемых экологическими факторами, определить задачи исследования, а также выбрать математический аппарат и способ организации базы знаний соответствующей системы поддержки принятия решений (СППР);

- разработать метод синтеза и систему нечетких решающих правил для управления процессами принятия решений в территориальных службах здравоохранения при прогнозировании и диагностике заболеваний, вызываемых комплексным воздействием экологических факторов;

- создать метод определения защитных свойств организма для получения информации, повышающей качество принятия решений по прогнозированию и коррекции состояния здоровья населения экологически неблагоприятных регионов;

- разработать алгоритмы управления процессами принятия решений в автоматизированной системе, формирующей рекомендации по рациональному управлению учреждениями здравоохранения регионов, находящихся в зоне действия неблагоприятных факторов ок{ужающей среды;

- оценить эффективность предложенной системы поддержки принятия решений по данным мониторинга состояния здоровья населения на примере Курской области.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, моделирования, теории синтеза сложных информационных систем, теории алгоритмов, нечетких множеств, прикладной математической статистики, экспертного оценивания.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- метод синтеза нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием экологических факторов, отличающийся тем, что получаемые классификационные правила учитывают различные по природе факторы риска, время их воздействия и защитные свойства организма, позволяя повысить качество принятия решений в задачах управления учреждениями здравоохранения экологически неблагоприятных регионов при неполном и нечетком представлении исходной информации о границах разделяемых классов;

- метод оценивания уровня защитных свойств организма по величине разбаланса электрических характеристик общесистемных биологически активных точек, позволяющий получать информацию, необходимую для повышения качества принимаемых решений по прогнозу и управлению состоянием здоровья людей, подвергающихся вредным воздействиям со стороны окружающей среды;

- база правил нечеткого вывода для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, составившая основу алгоритмического обепечения системы поддержки принятия решений, для территориальных служб здравоохранения;

- алгоритмы синтеза вариантов решений и их выбора, отличающиеся возможностью корректировки решающихправил в соответствии с выбранным критерием качества классификации исследуемых нозологий, реализации процессов прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых экологическими факторами, с учетом индивидуального состояния здоровья, составления плана мероприятий по защите здоровья населения экологически неблагоприятных регионов, позволяющие в составе автоматизированной системы обеспечивать формирование рекомендаций по рациональному управлению соответствующими территориальными службами здравоохранения.

Практическая значимость работы.

Разработанные методы, решающие правила, алгоритмы и соответствующее программное обеспечение составили основу построения системы поддержки принятия решений, опытная эксплуатация элементов которой позволяет рекомендовать ее к использованию в регионах, подверженных вредному воздействию факторов окружающей среды.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет снизить риск возникновения и развития заболеваний, вызываемых неблагоприятной экологической обстановкой, а также выбирать рациональные схемы проведения профилактических и лечебно-оздоровительных мероприятий для учреждений здравоохранения регионов, находящихся в зоне действия вредных факторов окружающей среды. Основные теоретические и практические результаты работы приняты к внедрению в Институте экологической безопасности, в городской больнице г. Железногорска Курской области и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия», при чтении лекций и проведении лабораторных занятий по курсу «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях».

Экономическая и социальная значимость результатов диссертационного исследования состоит в улучшении качества медицинского обслуживания населения в регионах с повышенной экологической опасюстью.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: Измерительные и информационные технологии в охране здоровья «Метромед-2007» (Санкт-Петербург, 2007); на XIV Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии - 2007» (Курск, 2007), Юбилейной X Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2007» (Курск, 2007); на Всероссийской научно-технической конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Тула, 2007), на научно - технических семинарах кафедры «Биомедицинская инженерия»

Курского государственного технического университета (Курск, 2006-2007 уч.год).

Положения, выносимые на защиту.

1. Методы и решающие правила для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием факторов окружающей среды, позволяющие достигать уверенности в принимаемых решениях на уровне 0,85 при неполном и нечетком представлении исходной информации в условиях нечеткого описания границ разделяемых классов с учетом индивидуальных особенностей, защитных свойств организма, обеспечивая повышение качества принятия решений по управлению учреждениями здравоохранения экоюгически неблагоприятных регионов.

2. Алгоритмы синтеза вариантов решений и их выбора обеспечивающие реализацию процедур обучения, прогнозирования и диагностики состояния здоровья людей, находящихся в зоне действия экологически неблагоприятных факторов, и формирование рекомендаций для пользователей СППР решающих задачи управления соответствующими службами здравоохранения.

3. Структурно-функциональная организация системы поддержки принятия решений, отличающаяся наличием базы нечетких правил принятия решений по прогнозированию и коррекции состояния здоровья людей, проживающих и работающих в экологически неблагоприятных регионах, позволяет решать задачи рационального управления региональными службами здравоохранения, повышая качество оказания медицинских услугэтой категории населения.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 7 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них одна работа в журнале по перечню журналов и изданий, рекомендованных ВАК Минобразования и науки РФ.

Личный вклад автора. В работах [1,4,7], опубликованных в соавторстве, автором предложен метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием факторов окружающей среды. В [2] показано, что одним из индикаторов вредного воздействия внешней среды на человека являются электрические характеристики проекционных зон и, в частности, биологически активных точек (БАТ). В [3] получены решающие правила, позволяющие оценить влияние постоянного магнитного поля на состояние здоровья человека. В [5,6] автором получены нечеткие решающие правила для прогнозирования заболеваний, вызываемых комплексным воздействием экологических факторов, с учетом индивидуального состояния здоровья организма.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 170 наименований. Объем диссертации 162 страницы машинописного текста, 47 рисунков и 27 таблиц.

4.4. Выводы четвертой главы

1. Для проверки качества работы полученных решающих правил целесообразно используя репрезентативные контрольные выборки рассчитать показатели чувствительности, специфичности, прогностической значимости и диагностической эффективности и сопоставить их значение с уверенностью в принимаемых решениях вводимой экспертами.

2. В результате проверки на контрольных выборках правил прогнозирования возникновения заболеваний вызываемых действием экологически неблагоприятных факторов на территории г.г. Курска и Железногорска было показано хорошее совпадение мнения экспертов и результатов статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках и была определена общая уверенность в прогностических решающих правилах на уровне 0,92 в течение ближайших четырех лет при условии регистрации всех предлагаемых в работе информативных признаков и на уровне 0,85 при регистрации наиболее встречающихся групп признаков.

3. На репрезентативных контрольных выборках было показано, что правило определения донозологической стадии заболеваний желудочно-кишечного тракта обеспечивает уверенность принятия решений на уровне 0,89, а заболеваний нервной системы - на уровне 0,91, что вполне приемлемо для данного класса задач при их использовании в практическом здравоохранении.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач связанных с повышением качества работы системы здравоохранения регионов находящихся в зоне воздействия неблагоприятных факторов окружающей среды.

При выполнении данной работы получены следующие основные результаты, ориентированные на решение ряда важных социальных задач здравоохрнения:

1. Разработан метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием экологических факторов, с учетом времени и интенсивности воздействия разнородных факторов внешней среды на организм человека и его защитных свойств, что в совокупности позволяет повысить качество принятия решений по управлению лечебно-профилактическими учреждениями.

2. Создан метод оценивания уровня защитных свойств организма по электрическим характеристикам общесистемных биологически активных точек, позволяющий получать информацию, обеспечивающую повышение качества прогностических и диагностических процедур.

3. Синтезированы правила прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых вредным воздействием экологических факторов, на примере Курской области, составившие основу алгоритмического обеспечения соответствующей системы поддержки принятия решений, обеспечивающие уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,85 и выше в зависимости от количества и качества регистрируемой информации о состоянии окружающей среды и особенностей организма обследуемых.

4. Разработан алгоритм синтеза вариантов решений и их выбора в контуре СППР для решения задач рационального управления состояния здоровья населения в условиях неблагоприятной социальной среды обитания (экологической обстановки).

5. Проведена апробация предложенных методов и средств по данным мониторинга состояния здоровья населения на примере Курской области и показана целесообразность практического их применения на региональном уровне.

1. Айдаралиев, А. А Комплексная оценка функциональных резервов организма. Текст. / А. А. Айдаралиев, Р. М. Баевский, А. П. Берсенева, А. Л. Максимов- Фрунзе: ИЛИМ, 1988 195с.

2. Александров, В. В. Анализ данных на ЭВМ (на примере СИТО). Текст. / В. В. Александров, А. И. Алексеев, И. Д. Горский -М.: Финансы и статистика, 1990. 245с.

3. Александров, В. В. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных. Текст. / В. В. Александров, И. Д. Горский Л.: Наука, 1983.- 125с.

4. Ананин, В. Ф. Рефлексология (теория и методы). Текст. / В. Ф. Ананин //Монография. М.: изд-во РУДН и Биомединформ, 1992. -168с.

5. Анохин, П. К. Очерки по физиологии функциональных систем. Текст. / П. К. Анохин // М.: Медицина, 1975. 446с.

6. Артеменко, М. В. Автоматизированная система самоорганизационной структурно-параметрической идентификацииматематических моделей в психологии Текст. / М. В. Артеменко, В. JI. Баскаков // Биомедицинская радиоэлектроника, 2001, №3. С. 57-63.

7. Ахутин, В. М Автоматизированные системы профилактических осмотров детей (Аспон-Д)-состояние и перспективы. Текст. / В. М. Ахутин, В. В. Шаповалов, Д. Мансур // Биотехнические и медицинские системы. Сб. науч. тр. Ленинград, 1990.-С. 3-6.

8. Баевский, Р. М. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. Текст. / Р. М. Баевский, А. П. Берсенева- М.:Медицина, 1997.-235с.

9. Баевский, Р. М. Диагноз донозологический. Текст. / Р. М. Баевский, В. П. Казначеев М.: БМЭ, 1978. С. 252 - 255.

10. Букатова, И. Л. Эволюционное моделирование и его приложения. Текст. / И.Л. Букатова-М.: Наука. 1979. 231с.

11. Буняев, В. В. Донозологическая диагностика методами рефлексологии. Текст. / В.В. Буняев, Н.А. Кореневский // Биомедицинская радиоэлектроника, 2001, №3. С. 21-27.

12. Буняев, В. В. Разработка моделей и алгоритмов оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний Текст.: Дисс. канд. мед. наук: 05.13.09.: защищена. 29.06.00 / Буняев Виктор Владимирович: Тула. 2000. 148с.

13. Бродал, А. Ретикулярная формация мозгового ствола. Текст. / А.Бродал // Пер. с англ. М., 1960. - 257с.

14. Брекман, И. И. Введение в валиологию науку о здоровье. Текст. /И.И. Брекман-Л.: Наука, 1987. - 125с.

15. Васильев, В. Н. Распознающие системы. Текст. / В.Н. Васильев // Справочник. Киев.: Наукова думка, 1983. - 82с.

16. Вайнцваг, Н. Н. Алгоритмы обучения распознаванию образцов. Текст. / Н. Н. Вайнцваг. М.: Сов. радио, 1973. - С.8 - 16.

17. Вельховер, Е. С. Клиническая рефлексология. Текст. / Е. С. Вельховер, В.Г. Никифоров-М.: Медицина, 1983. С. 19-83.

18. Вогралик, В. Г. Пунктуационная рефлексотерапия. Текст. / В.Г. Вогралик, М.В. Вогралик Горький: Волго-Вятское кн. изд-во, 1988.-335с.

19. Воробьёв, С. А. Математическая обратботка результатов исследований в медицине, биологии и экологии. Текст. / С.А. Воробьёв, А.А. Яшин // под ред. А.А. Яшина. Монография. Тула.: ТулГу, 1999. - 120с.

20. Гаваа, Лувсан Традиционные и современные аспекты восточной рефлексологии. Текст. / Гаваа Лувсан // М.: Наука, 1986. -575с.

21. Галушкин, А. И. Синтез многослойных систем распознавания образов. Текст. / А.И. Галушкин-М.: Энергия, 1974. -386с.

22. Глухов, А. А. Статистика в медицинских исследованиях. Текст. /А.А. Глухов, A.M. Земсков, Н.А. Степанян, А.А. Андреев, А.Н. Рог, Э.В. Савенюк, И.Н. Химина, В.А. Куташов. Воронеж: Изд-во «Водолей», 2005. - 158с.

23. Горбатенко, П. К. Моделирование процесса распознавания с помощью нейронной сети Текст. / П.К. Горбатенко, Л.Н. Паринский // Вестник новых медицинских технологий. 2000 - Т.: VII, №3 - 4. С. 21-22.

24. Государственный доклад «О санитарно-эпидемиологической обстановке в Курской области в 2003 году» Текст. / Государственная санитарно-эпидемиологическая служба Курской области, Курск, 2004. 163с.

25. Гринин, А. С. Математическое моделирование в экологии Текст.:Учебное пособие для вузов / А.С. Гринин, Н.А. Орехов, В.Н. Новиков. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 269с.

26. Дуброва, Т. А. Статистические методы прогнозирования Текст.: Учебное пособие для вузов/ Т.А. Дуброва. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 206с.

27. Елисеева, Н. Н. Общая теория статистики. Текст. /Н.Н. Елисеева, М.М. Юзбашев // Учебник под ред. И.И. Елисеевой. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 480с. *

28. Железные руды КМА. Под ред. В.П. Орлова, И.А. Шевырева, Н.А. Соколова. М.: ЗАО «Геоинформатик», 2001- 616с.

29. Жуков, JI. А. Технология нейросетевого решения прикладных классификационных задач в экологии, биологии, медицине Текст.: дисс. кан. техн. наук: 05.13.16: защищена 23.03.00 Жуков Леонид Александрович. Красноярск, 2000. 150с.

30. Заброда, Н. Н. Влияние природных и антропогенных факторов на заболеваемость в регионе, системный анализ и моделирование Текст.: Монография / Н.Н. Заброда, М.В. Артеменко, Ю.Ю. Елисеев; ООО ТПК «Радон», 2006. 153с.

31. Заде, JI. А. Понятие лингвистической переменной и её применние к принятию приближнных решений. Текст. / JI.A. Заде -М.: Мир, 1976.-312с.

32. Зилов, В. Г. Новое в изучении акупунктурных меридианов тела человека. Текст. / В.Г. Зилов // Вестник новых медицинских технологий. 1999 - т. VI. № 3-4. - С.148-153.

33. Ивахненко, А. Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования. Текст. / А.Г. Ивахненко Киев.: Техника, 1969.-392с.

34. Исаева, Н. М. Системный подход к математическому моделированию в биологии и медицине / Н.М. Исаева, Т.Н. Субботина // Вестник новых медицинских технологий. 2000 - т. VII № 3-4. - 25 с.

35. Казначеев, В. П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения. Текст. / В.П. Казначеев, P.M. Баевский, А.П. Берсенев Л.: медицина, 1986. - 216с.

36. Колоскова, Г. П. Представление знаний для биомедицинских интеллектуальных систем. Текст. / Г.П. Колоскова, Н.А. Кореневский, М.В. Медведева // Монография. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2000. -166с.

37. Кореневский, Н. А. Магнитные и электромагнитные поля как экологический фактор внешней и производственной среды Текст./ Н.А. Кореневский, И.А. Авилова// материалы международной НТК «Проблемы региональной экологии»: Израиль, Тель-Авив, 1999.с28-31.

38. Кореневский, Н. А. Проектирование нечётких решающих сетей настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики. Текст. / Н.А. Кореневский // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Москва, 2005. т. 4, №1. С. 1220.

39. Кореневский, Н. А. Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечётких решающих правил для рефлексодиагностики. Текст. / Н.А. Кореневский, В.В. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3, №2, 2004.-С. 175-178.

40. Кореневский, Н. А. Синтез меридианных моделей для рефлексодиагностики и рефлексотерапии. Текст. / Н. А. Кореневский, В.В. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3. №2, 2004. С. 178-182.

41. Кореневский, Н. А. Энергоинформационные модели рефлексодиагностики. Текст. / Н.А. Кореневский, Л.П. Лазурина // Монография Курск, ОЦМП, 2000, 177с.

42. Кореневский, Н. А. Энергоинформационные основы рефлексологии. Текст. / Н.А. Кореневский, М.И. Рудник, Е.М. Рудник Курск, гуман.-техн. инст., Курск, 2001 -236 с.

43. Кореневский, Н. А. Синтез решающих правил в задачах медицинского прогнозирования. Текст. / Н.А. Кореневский // сб. материалов научной конференции «интеграция медицины и образования» Курск, гос. ун-т, 2006. С. 52-54.

44. Кореневский, Н. А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования. Текст. / Н. А. Кореневский // Вестник новых медицинских технологий, 2006. T.XIII, № 2. С. 6-10.

45. Кореневский, Н. А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования Текст.: / Н.А. Кореневский // Телекоммуникации, № 6. 2006. С. 25-31.

46. Кореневский, Н. А. Проектирование медико-технологических информационных систем. Текст. / Н. А. Кореневский, Н. Д. Тутов, JI. П. Лазурина // Монография. Курск, гос. техн. ун-т., Курск, 2001. -194с.

47. Кретушева, Т. А. Полифункциональная система диагностики состояния здоровья человека и животных с учетом экологического фактора Текст.: дисс. канд. техн. наук: 05.13.09: защищена 21.05.98/ Кретушева Татьяна Александровна. Курск 1998. 135с.

48. Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика Текст. / В. В. Круглов, В. В. Борисов // М.: Горячая линия -телеком, 2002. 382с.

49. Купренко, П. С. Методы оценки среды проживания и риска заболеваемости населения Текст. / Е.Н. Коровин, П.С. Купренко, О.В.

50. Родионов, А.В. Фролова // межвуз. сб. науч. тр. «Системы жизнеобеспечения и управления в чрезвычайных ситуациях» / ВГТУ, Воронеж, 2003 с.27-30

51. Кэнал, JI. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога. Текст. / Л.Кэнал // Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. М.: Мир, 1974. - 157с.

52. Лбов, Г. С. Логические функции в задачах эмпирического предсказания. Текст. / Г.С. Лбов // Эмпирическое предсказание и распознавание образов: Вычислительные системы. Новосибирск, 1978, вып. 76.-С. 34-64.

53. Лбов, Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Текст. / Г.С. Лбов Новосибирск: Наука, 1981.-287с.

54. Лиц, Н. В. Моделирование и прогнозирование очагов заражения био- и химически опасными удобрениями на основе нейросетевых технологий Текст.: дис. канд. техн. наук: 05.13.01; 05.13.10; защищена 22.12.06. / Лиц Надежда Владимировна. Воронеж 2006. 157с.

55. Лувсан, Г. Очерки методов восточной рефлексотерапии. Текст. / Г.Лувсан // 3-е изд., перераб. и доп. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-е, 1991.-402с.

56. Макаров В. И. Теоретические основы использования материалов дистанционного зондирования // Дистанционныеисследования при нефтегазопоисковых работах. М.: Наука 1988, С. 28-36

57. Максимова, Н. В. Уточненная оценка загрязнения воздушного бассейна промышленно развитого региона с учетом снежного мониторинга Текст.: дисс. канд. техн. наук: 11.00.11.: защищена 23.06.00/ Максимова Наталья Викторовна. Тула 2000.248с.

58. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции. Текст. -М.: Стандарт, 1975.-31с.

59. Мелихов, А. Н. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений Текст. / А.Н. Мелихов, Л.С. Берштейн, С.Я. Коровин // Учеб. пособие, Таганрог: ТРТИ, 1986. 211с.

60. Мурынов А. И. Построение цифровой картографической основы // ГИС обозрение, №2-1998, С.31-35

61. Нехаенко, Н. Е. Рациональная микроволновая терапия на основе мониторирования потенциала биологически активных точек Текст./ Н.Е. Нехаенко // (моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах; кн 23) Воронеж: ВГТУ, 2002. 113с.

62. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под. ред. Р.П. Ягеря. М.: Радио и связь, 1986.-408с.

63. Никифоров, В. Г. Электропунктура метод изучения механизмов иглорефлексотерапии Текст./ В.Г. Никифоров // В кн.: Электропунктура и проблемы информационно- энергетической регуляции деятельности человека. М.:1976.-С. 11-19.

64. Омельченко, В. П. Практикум по медицинской информатике Текст./ В.П. Омельченко, А.А. Демидова // серия учебники. Учебные пособия / Ростов на Дону. Феникс, 2001. 304с.

65. Осипов, В. П. Основные показатели медицинского обслуживания населения Курской области за 2005 год Текст. / В.П. Осипов, Е.В. Поляков // Комитет здравоохранения Курской области, Курск. 2005. 119с.

66. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. Текст./ Осовский С. / Пер. с польского Рудинского Л.Д. М.: Финансы и статистика.2002.- 344с.

67. Подвальный, Е. С. Модели индивидуального прогнозирования и классификации состояний в системах компьютерного мониторинга. Воронеж: изд-во ВГТУ, 1998.- 127с.

68. Подшибякин, А. К. Об изменении электрических потенциалов во внутренних органах и связанных с ними активных точек кожи // Физиол. Журнал. СССР,1995, Т.41, вып.З. С.357-362.

69. Попов, Э. В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.- М.: Наука, 1987. 287с.

70. Портнов, Ф. П. Электропунктурная рефлексотерапия. -Рига: Зинатне. 1980.-245с.

71. Порохна, В. С. Некоторые аспекты рефлексодиагностики и рефлексотерапии // Вестник новых медицинских технологий. 2003 -Т. X, №3 -С. 45-47.

72. Построение экспертных систем: Пер. с англ./ Под ред. Ф.Хейса Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. - М.: Мир, 1987. -412 с.

73. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности/ Под ред. Айвазяна С.А,- М.: Финансы и статистика, 1989. -315 с.

74. Распознавание образов и медицинская диагностика / Под ред. Неймарка Ю.И., гл. ред. физ.- мат. литературы издательства "Наука",-М., 1972.-328 с.

75. Самсонов, В. В. Эксперимент по реализации ЭС Консультант-2 методом трансляции базы знаний из глубинногопредставления в поверхностное // Технология разработки экспертных систем.- Кишинев, 1987.-С.116-120.

76. Ситникова, В. П. Методы оценки влияния тяжёлых металлов на заболеваемость детей Воронежской области Текст.: В.П. Ситникова // материалы научной конференции «Высокие технологии в практике учреждений здравоохранения г. Воронежа»; Воронеж, 1995. С. 9-10.

77. Соболева, В. В. Анализ информации электропунктурных точек (по методу) при профилактических обследованиях работников промышленного предприятия Текст.: дисс. кан. биол. наук: 05.13.01: защищена 11.11.04/Соболева Вера Владимировна. Тула,2004. 137с.

78. Соколов, Э. М. Применение геоинформационных ситем для оценки загрязнения окружающей среды / Э.М. Соколов, В.М. Панарин, В.Г. Павпертов, J1.B. Котлеревская, Д.В. Дергунов. Тула: Изд-во ТулГу, 2005.-284с.

79. Ватищева, Ю. Е. Справочник по функциональной диагностике в педиатрии Текст./ Под ред. Ю.Е. Ватищева, Н.С. Кисляк. М., Медицина, 1979. 624 с.

80. Судаков, К. В. Функциональные системы организма в норме и патологии // Системные механизмы поведения/ Труды научного совета по экспериментальной и прикладной физиологии РАМН. 1993-Т2.-С. 17-33.

81. Судаков, К. В. Системное взаимодействие в целом организме Текст. / К.В. Судаков, Е.А. Юматов // Физиология функциональных систем. Учебное пособие. Иркутск, 1997.- С. 498-510.

82. Табеева, Д. М. Руководство по иглорефлексотерапии Текст./Д.М. Табеева. М.: Медицина, 1980.- 560 с.

83. Танака, К. Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве Текст./ К. Танака // в кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ./ Под ред. P.P. Ягеря М.: Радио и связь, 1986.-408 с.

84. Новосельцев, В. Н Теория управления и биосистемы. Анализ сохранительных свойств Текст./ Новосельцев В.Н., гл. Ред. Физ.-мат. Лит. Изд во Наука, М.: 1978. 320 с.

85. Терехина, А. Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования Текст./ А.Ю.Терехина. -М.: Наука, 1986.-215 с.

86. Титов, В. С. Основы теории управления. Линейные системы автоматического регулирования Текст. / B.C. Титов, Т.А. Ширабакина // Учебное пособие/ Курский государственный технический университет, 1997.-71 с.

87. Турмян, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика Текст./ В.Е. Турмян. М.: Высшая шк. 1988.-479 с.

88. Тутов, Н. Д. Методы диагностики заболеваний по содержанию микроэлементов в органах и тканях Текст. / Н.Д. Тутов, Л.П. Лазурина // Биомедицинская радиоэлектроника. М, 2001, №3: С. 35-40.

89. Трошин, В. Д. Сосудистые заболевания нервной системы. Ранняя диагностика, лечение и профилактика Текст./ В.Д. Трошин. Научное издание. 1992. 302 с.

90. Тьюки Д. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ Текст./ Д. Тьюки. М.: Мир, 1981.-562 с.

91. Уотерман, Р. Д. Построение экспертных систем Текст./ Р. Д. Уотерман, Д. Ленат, Ф. Хейсе-Рот.: Пер. с англ. -М.: Мир, 1987. 165 с.

92. Усков, А. А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика Текст. / А.А. Усков, А.В. Кузьмин. М.: Горячая линия телеком, 2004. 143 с.

93. Устинов, А. Г. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях Текст. / А.Г. Устинов, В.А. Ситарчук, Н.А. Кореневский // Под ред. А.Г. Устинова //Монография. КурскГТУ, Курск. 1995. 390с.

94. Хайкин, Саймон Нейронные сети: Полный курс Текст./ С. Хайкин // 2-е изд., испр.: Пер. с англ.-М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2006.1104 с.

95. Черных, А. М. Экспериментальное изучение сочетанного воздействия постоянного магнитного поля и агрохимикатов на организм Текст./ A.M. Черных, П.В. Калуцкий, В.М. Емельянов: методические рекомендации. М., 2002,-24с.

96. Честнова, Т. В. Контекстно-развивающаяся база данных для логической интеллектуальной системы, используемой в здравоохранении Текст./ Т.В. Честнова, В.Н. Щеглов, В. А. Хрому шин // Эпидемиология и инфекционные болезни.- 2001,- №4.- С. 38-40.

97. Щеглов, В. Н. Интеллектуальная система на базе алгоритма построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики Текст. / В.Н. Щеглов, В.А. Хромушин // Вестник новых медицинских технологий.- 1999.-№2.-С. 131-132.

98. Никитина, А. Т. Экология, охрана природы, экологическая безопасность / Под ред. Проф. А.Т. Никитина, проф. МНЭПУ С.А. Степанова. М. МНЭПУ, 200.- 648с.

99. Брукинг, А. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Текст. Пер. с англ./ А. Брукинг, Д. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р. Фройсата.- М.: Радио и связь, 1987.- 352 с.

100. Элти Дж. Кумбс Экспертные системы: концепции и примеры: Пер.с англ.- М.: Финансы и статистика, 1987.-251 с.

101. Энди Митчелл. Руководство ESRI по ГИС анализу. Том Г: Географические закономерности и взаимодействия, 2001.-200с.

102. Яковлев, А.Е. Математическое моделирование здоровья населения с использованием геоинформационных технологий Текст.: дис. канд. техн. наук: 05.13.18: защищена 27.12.05 / Яковлев Александр Евгеньевич. Тула 125с.

103. Alexander J., Jayne D. Multi-Cause Coding: A Major Step in Improving Mortality Statistics in Australia. Proceedings of the ICE on Automating Mortality Statistics, voi. II, CDC, hyattsville, Maryland, September, 2001.

104. Bachman G. Leitfaden der Akupunktur, die Akupunktur, eine altchinegische Heilwese und ihre kliniseh experimentle Bestatigung.-Ulm- Donau: Hang, 1961,- P.2039.

105. Blobel B. Interoperable healthcare infrmation system components for continity of care // Brit. J. Healthcare Comput. Inform. Management.- 2003.- Vol.20, No.7.- P.22-24.

106. Bossy J. Bases neyrobiolgigues des reflexotherapies. Paris, Masson, 1975.-110 p.

107. Buchanan B.G. and Shorliff E.N. Rule Expert Systems The MYCIN Experiments of the Stanfond Neuristic Programming Progect. -Addison-Wesley .-1984.

108. Chandrasekaran В., Mittal S., Conceptual Representation of Medical Knowledge for Diagnosis by Computer: MDX and Related System//Adv. Comput. 1983.-N22.- P. 217-293.

109. Clough К., Jardine I. Telemedicine- the agent for change // Brit. J. Healthcare Comput. Inform. Management.- 2001.- Vol.18, No.8.- P.22-24.

110. Demikova N.S., Zhuchenko L.A., Kobrynsky B.A. The results of birth defects monitoring in newborn in Russia // Abstracts of the 8th European symposium "Prevention of congenital anomalies", Arch, of Perinatal Medicine, suppl.- 2005.- P.31.

111. Hammer M., Champy J. Reengineering the Crporation: A Manifesto for Business Revolution.- New York: Harper Collins, 1993.

112. Hayes Roth, F.:"The Knowledge - Based Expert System: A Tutorial". IEEE COMPUTER.- 1987.- Vol. 17, N9.- P. 11-18.

113. Kobrinsky В., Tester I., Demikova N. et al. A. Multifunctional system of the national genetic register // Medinfo'98: Proc.9th Intern, congr. on medical informatics. Pt I.- Seoul, 1998.- P. 121-125.

114. Kobrinsky B.A., Database for disabled children received an injuries in disasters // Prehospital and Disaster med.- 1997.- Vol.12, №3. Suppl.1.- P.90-91.

115. Lemaire E. Telerehabilitation for Paediatrics // Telepediatrics: Telemedicine and Child Health / Wooton R., Batch J., eds.- London: Royal Society of Medicine Press Ltd, 2005.- P.233-248.

116. Multisensorikpraxis / H.Ahlers, hrsg.- Berlin; etc.: Springer, 1996.-390s.

117. Negoita, C.N.: Expert System and Fuzzy Systems. The Benjamin/ Cammings Publishing Co., Menio Park, CA, 1985.

118. Pomeranz B. Brain opites work in acupuncture.- New Scientist, 1977, vol.73. N1 033. -P.12-13.

119. Rogers W. etal. Computer Aided Medical Diagnosis: Literature Review.- International Journal of Biomedical Computing, 10. -1979.-P. 267-289.

120. Sammon Y.W. An optimal discriminant plane// IEEE Trans. Comput.-1970.-Vol. 19,N9.-P. 15-25.

121. Sammon Y.W A. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis// IEEE Trans. Comput.-1969,-C-18-N5-P. 401-409.

122. Sandifort P., Annett H., Cibulskis R. What can information systems do for primary health care? An international perspective // Social sci. And med.- 1992,- Vol.34.- P. 1077-1087.

123. Saoty T. Measuring the fuzziness of sets// Cybernetics.-1974,-Vol. 4,N4.-P. 53-61.

124. Shortliffe E.H. Computer Based medical Consultations: MYCIN, New York: American Elseviver, 1976.

125. Weiss S.M., Kulikowski C.A. A Practical Cuide to Desinging Expert System.-New Gersey: Powman & Allan held Publ., 1984.

126. Voll R. Geloste und ungeloste Probleme den Elektroakupunktur.- Schriftenreihe des Zentralrerbandes der Arzte fur Naturheilverfahren, 1961, S. Sonderheft. Pomeranz B. Brain opites work in acupuncture.- New scients, 1977, Vol. 73. N1033. P. 12-13.