автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Разработка автоматизированной поликлинической системы диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта

МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РФ КУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Р Г Б ОД

на правах рукописи

1 5 ДЕК 1996

Савенкова Ирина Владимировна

РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПОЛИКЛИНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ ЖЕЛУДОЧНО-КИШЕЧНОГО ТРАКТА

Специальность 05.13.09 - Управление в биологических и медицинских системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск - Г996

Работа выполнена в Курском государственном техническом университете

Научные руководители: доктор технических наук, профессор

кандидат химических наук, доцент

Кореневский Н. А. Харзеева С.Э.

Офицальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

кандидат медицинских наук

Титов в. с. Булгакова Е.А.

Ведущая организация:

Воронежский государственный технический университет

Защита диссертации состоится 96 г.

в часов на заседании специализированного Совета Д 064.50.02 Курского государственного технического университета по адресу: ЗС50Э9. г.Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан 199 б г.

Ученый секретарь специализированного Совета, кандидат технических наук, доцент /Р~ '' Довгаль В.М.

■ ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В настоящее время 8 стране и за рубежом накоплен большой опыт применения средств вычислительной техники и математических методов в медикобиологических исследованиях. На ранних этапах развития этого научного направления был предложен ряд частных методов и различных моделей, позволяющих углубленно исследовать отдельные патологические проявления тех или иных органов и систем организма. Комплексные же исследования в рамках целостных организмических систем, с чем фактически приходится сталкиваться врачам специалистам различного профиля, получили недостаточное развитие.

Среди всего многообразия задач, возникающих перед практическими врачами, достаточно остро стоит вопрос о качественной и своевременной диагностике заболеваний желудочно-кишечного тракта, поскольку по критериям распространенности и потери работоспособности они занимают одно из ведущих мест (Логинов А.С., Григорьев П. Я., Пятакович Ф. А. и др.).

Значительно повысить своевременность и качество постановки, диагноза врачам гастроэнтерологам позволяет использование современных компьютерных технологий.

Работами Попова Э.В., Самсонова В. В.. Попечителева Е.П.. Устинова А. Г.. Д. Уотермана. Л. Шортлифа, Р. Девитса и др. было показано, что при решении сложных задач автоматизированной диагностики состояния здоровья человека хороших результатов удается достичь при использовании интерактивных систем, обеспечивающих комплексный подход к решению поставленной проблемы, когда в кок-туре диагностики и управления активно функционирует лицо, принимающее решение (ЛИР), обладающее соответствующим запасом знаний, умений и навыков в медицинской предметной области.

В настоящее время известно достаточно большее количество автоматизированных диагностических систем, решающих различные задачи диагностики. Многообразие и сложность реальных диагностических задач, часто требующих своего решения в условиях недостаточности информации, приводит к тому, что большинство известных медицинских автоматизированных систем решают достаточно частные задачи без учета жесткого лимита времени, существующего в уело-

виях работы поликлиники,. и , как правило, с однотипными решающими правилами, работающими на однотипных измерительных шкалах для системы признаков.

Например, система CASHET предназначена для диагностики' заболеваний глаукомой при использовании казуальной модели принятия решений, система МОДИС предназначена для анализа причин гипертонии. система КОНСУЛЬТАНТ-2 - для диагностики острых заболеваний брюшной полости, широко известная система MYCIN предназначена для поддержки принятия решений при диагностике и лечении определенных классов инфекционных заболеваний и т.д.

. В настоящее время появилась и целая серия экспертных оболочек типа ENMYCIN, INTERNIST. ТАИС и др. Однако, как правило, они требуют приведения решающих правил к стандартному виду, например, правилу продукций, фреймам и т.д., и для каждой предметной области естественного поиска решающих правил, что состовляет основную работу при построении соответствующих экспертных систем.

Анализ существующих условий, в которых должна функционировать автоматизированная поликлиническая система диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта ( ограничения на время принятия решений, неоднородность структуры классов, разнотипность представления признаков и классов, неопределенность в представлении данных и диагностических заключениях), позволил сделать вызод о том. что существующие системы в полной мере не обеспечивают выполнение этих требований.

Поэтому разработка автоматизированных систем , работающих в условиях перечисленных выше ограничений, представляется проблемой своевременной и актуальной.

Целью работы является повышение надежности и производительности работы поликлинического врача при диагностике желудочно-кишечных заболеваний путем его взаимодействия с автоматизированной системой поддержки принятия решений, работающей в условиях неопределенности с разнородной структурой классов.

Для реализации поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

- разработка алгоритма ведения пациента в условиях автоматизированной поликлиники;

- определение списка нозологий для поликлинической системы поддержки принятия решений на этапе диагностики желудочно-кишеч-

ных заболеваний в условиях ограничений на качество постановки диагноза и время принятия решений:

- разработка методов преобразования детерминистских решающих правил для принятия решений по диагностике желудочно-кишечных заболеваний в правила с нечетким описанием границ разделяемых классов;

- разработка правил отображения многомерных данных для решающих правил, применяемых в автоматизированных системах диагностики желудочно-кишечных заболеваний;

- разработка программного обеспечения системы поддержки принятия решений в условиях автоматизированной поликлиники для диагностики желудочно-кишечных заболеваний:

- проведение экспертной проверки разработанной системы в . условиях модельного эксперимента и реальных условиях.

Методы исследования. В работе использованы теория распознавания образов, прикладная статистика..теория моделирования, теория нечетких множеств, методология искусственного интеллекта.

Научная новизна. 1. В диссертационной работе разработана информационно-логическая модель лечебно-диагностического процесса для автоматизированного рабочего места врача-гастроэнтеролога- ' .

2. В работе решена задача оптимизации объема и структуры базы знаний для реализации диагностических заключений автоматизированной системой поддержки принятия решений по диагностике желудочно-кишечных заболеваний при реализации противоречивых критериев, минимума времени на- диагностику и реакции системы и максимума достоверности принимаемых решений.

3. Разработаны методы нечеткого описания классификаций для линейных дискриминантных функций.

4. Разработаны методы отображения классов, представляемые системой логических решающих правил и линейными дискриминантами функциями в двумерные классификационные пространства.

5. Предложены новые математические модели классификации для задач скрининговой диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта (ЖКТ), дифференциальной диагностики мальабсорбции. оценки степени тяжести рецидива язвенной болезни, дифференциальной диагностики острого живота, дифференциальной диагностики энтеритов и колитов.

Практическая ценность. Разработанные методы, алгоритмы и программное обеспечение позволяют поднять на новый уровень качество медицинского обслуживания населения. В частности, позволяют повысить достоверность 'решений при диагностике < шулочно-кивечиых заболеваний в условиях поликлиники, и как следствие, увеличить эффективность лечебно-оздоровительных мероприятий и снизить продолжительность пребывания на больничном листе.

Реализация. Разработанные методы, алгоритмы и программы переданы в опытную эксплуатацию в ряд поликлиник города Санкт-Петербурга, внедрены в лечебно-диагностическом центре "Хрономед" при кафедре биомедицинских и информационно-технических систем КГТУ (г. Курск), медицинских учреждениях Кемерово и Железноводс-ка.

Апробация. Результаты работы докладывались, обсуждались на школе-семинаре молодых ученых при Санкт-Петербургском Государственном электротехническом университете, на Всероссийской научно-технической конференции "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы" (г.Рязань), на Международном симпозиуме "Россия на пороге третьего тысячелетия: Единство в многообразии" (г.Курск), на научно-технических конференциях различного уровня в Курском государственном техническом университете.

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве опубликовано 4 печатные работы.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка литературы, включающего 85 наименований. Основная часть работы изложена на 68 страницах машинописного текста. Работа содержит 8 приложений. 14 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, определяются цели и задачи исследования, кратко излагается содержание глав диссертации.

В главе 1 кратко характеризуется состояние проблемы в области автоматизации медицинской диагностики и ставится задача на разработку и исследование систем поддержки принятия решений в условиях поликлиники для диагностики желудочно-кишечных заболе-

ваний.

в п.1.1 показывается.что для решения слоеных диагностических задач, при разнородной структуре классов в условиях неопределенности. лучше всего подходят интерактивные (экпертные) диагностические системы, опирающиеся на теоретические основы медицинских экспертных систем. Определяются достоинства и недостатки существующих систем.

В п. 1.2 формируются основные особенности работы автоматизированных систем, работающих в условиях поликлиники. На основании анализа недостатков существующих систем ставятся задачи на разработку и определяются пути совершенствования этих ситем.

• Вторая глава посвящена разработке методов автоматизированной диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта в условиях неопределенности и разнородной структуры классов для типовых поликлиник.

В п.2.1 рассматриваются алгоритмы ведения пациента в условиях типовой поликлиники и разрабатывается модель лечебно-диагностического процесса базы знаний для проектирования соответствующих систем поддержки принятия решений.

С целью разработки модели лечебно - диагностического процесса для врача, специализирующегося на заболеваниях желудочно-кишечного тракта ОХКТ). была подробно изучена технология ведения соответствующих пациентов в типовых лечебно-профилзктпчес-юи учреждениях (ЛПУ). Совместно с экспертами, специалистами по управлению ЛПУ. и врачами, специализирующимися на больных с заболеваниями ЖКТ. был получен алгоритм ведения пациента с привязкой к разработке соответствующего автоматизированного рабочего места врача-гастроэнтеролога (АРМ-Г).

Было установлено, что АРМ врача-специалиста должно реализовать четыре основных режима: диагностического.эпидемиологического и профилактического обследования, а также режим проведения лечебно-оздоровительных мероприятий.

Блок-схема обобщенного алгоритма ведения пациента, в условиях типовой поликлиники приведена на рис.1.

При обращении пациента по поводу диагностического обследования (блок 2) на первом этапе производится опрос по халобам пациента.

Опрос монет производиться по формализованным справочникам.

шмм мщт щш Ш

mimi обслщй

M

Âfi

ût Tö(P

^^ 6

ОПРОС И ОСМОТР ПО 06- СПИ) и ОСМОТР по

т тнашм ЩЩ1ШИ-

ОПРОСЙШМ т own WM

щм mm

И ШШШ

E

XMOTP И ОПРОС

по штш-

ДО11Ю

ИИ ОСМОТР но ШШКШОШ (ШЕШШ

ыпрос mm Ш иНФОРМАЦии Ь СОЕ-

ЦШИЫДОШШ ШШТ0Р1Ш ^

и. <ж ail циш

й

YT0«ÜE ÖC0E шш и усть м-

шшш

I

шмт Минн о ШРРЩШ ютнш МШТЕШЕ, пиоФикшишс-ш и шшше шип)

ШЩШ1 ТШШ ЦШЕИШО WEM ПАЦИЕНТА

РИС. I.

- в

pua

12775285

для чего в памяти ЭВМ имеются два вида справочников: общий формализованный ( достаточно подробный) . обычно применяемый при первичном обращении, и сокращенные опросники, связанные с подозреваемым диагнозом, обычно применяемые при вторичных посещениях (блок 5). Право выбора справочника определяется врачом.

Аналогично.пользуясь формализованными справочниками,, проводятся объективные осмотры пациента врачом-специалистом( блок 7 и 8).

На основе данных опроса, осмотра и результатов доврачебного контроля врач самостоятельно или по рекомендации ЭВМ ставит предварительный диагноз ( блок 9).При использовании режима автоматизированной поддержки принятия решения по уточнению диагноза ЭВМ предлагает врачу трассу диагностического обследования, включая указание на ведущие и вспомогательные симптомокомплексы.и требуемый перечень лабораторных, функциональных и инструментальных методов исследований. При необходимости, определяется круг специалистов и других ЛПУ для консультаций ( блок 10). После-автоматизированного сбора полученной информации врач оценивает полученные данные и самостоятельно или по рекомендации ЭВМ принимает решение об уточнении диагноза. При этом предварительный диагноз нонет быть принят, отвергнут или принято решение по проведении дообследования и (или) динамического слекения за рядом признаков, характеризующих состояние здоровья человека.

Принятие предварительного и заключительного диагнозов поддергивается сокращенным справочником по ВОЗ и МИС.

Дополнительно к коду заболевания может быть определена соответствующая дополнительная информация ( блок 12).

Для автоматизированной поддержки принятия решений по лечебно-оздоровительным и профилактическим мероприятиям ( блок 17) в системе может быть предусмотрен справочник связей нозологии с рекомендациями и лечебно-профилактическими назначениями.

В зависимости от результатов лечебно-диагностического процесса врач принимает решение о дальнейшем ведении больного( блоки 18 - 24): окончание ведения больного по заданному заболеванию с формированием эпикриза:назначение на повторное посещение, сопровождающееся определением даты следующего посещения;перевод на диспансерное наблюдение, осуществляющееся для определенного перечня НОЗОЛОГИЯ.

Для реализации автоматизированной поддержки ведения диспансерных больных в системе имеется справочник соответствия нозологии. графиков диспансерного наблюдения, рекомендуемых диагностических и лечебно - профилактических назначений. Система монет обеспечивать автоматический контроль за графиком реализации диспансерного наблюдения.

В'соответствии со схемой ведения больного (рис.1) в режиме профилактического обследования решаются вопросы проведения осмотров по заданным схемам, формирования схем осмотра другими специалистами, контроля за графиком профилактических обследований. назначения рекомендаций по коррекции состояния здоровья и определения тактики дальнейшего ведения пациента (блоки 4,14).

Для решения вопросов о характере профилактических обследований ( например, по дикретированным возрастам, профессиям и др.) используется специальный справочник.

Работа з условиях эпидемии ( блоки 3.13 ) производится аналогично основному циклу лечебно-диагностического процесса , но по специализированным сокращенным алгоритмам и справочникам.

В' соответствии с рассмотренной схемой ведения пациента з условиях типовой поликлиник:! была разработана управляющая структура информационно-логической модели, основным элементом которой является проблемно- ориентированная база знаний, в состав которой входят : знания ¡13 искомой предметной области в виде словарей. справочников, связанных текстов, таблиц и т.д.; правила вывода гипотез, заключений, рекомендаций, управляющих воздействий и т. д.; система управления базсй знаний, которая кроме своих прямых Функций выполняет роль диспетчера, согласующего работу бззи знаний с остальными компонентами системы.

в п. 2. 2 производится оптимизация списка задач для поликлинической системы поддержки принятия решений на этапе диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта, в результате которой высококвалифицированными экспертами в соответствии с предлагаемой в работе методикой были отобраны 15 заболеваний для их первичной реализации в автоматизированной системе: прогнозирование степени риска заболеваний ЖКТ; скрининг диагностика ЖКТ; определение локализации патологического процесса; дифференциальная диагностика острого жиЕста; оценка вероятности развития язвенной болезни; оценка вероятности обострения язвенной болезни; оценка степени

тяжести рецидива язвенной болезни: дифференциальная диагностика доброкачественной и злокачественной язвы желудка; дифференциальная диагностика гастрита, язвы, рака и полипоза желудка; дифференциальная диагностика изъязвленного рака и доброкачественной язвы; дифференциальная диагностика полиповидного рака и доброкачественного полипа; дифференциальная диагностика энтерита и колита; определение степени тяжести сахарного диабета; дифференциальная диагностика желтух: дифференциальная диагностика мальаб-сорбции; дифференциация гипер- и гипомоторных нарушений толстой кишки.

Из них для одиннадцати задач были найдены литературные источники, в которых описаны решающие правила,- удовлетворяющие медицинских экспертов по списку признаков, используемых в поликлинических условиях и по качеству диагностики. Для пяти задач (скрининг диагностика ЖКТ, дифференциальная диагностика острого живота, оценка степени тяжести рецидива язвенной болезни, дифференциальная диагностика энтерита и колита, дифференциальная диагностика мальабсорбции ) было предложено найти новые решающие правила.

Причем, как показали результаты моделирования, для задач с четким логическим выводом и использованием линейных дискриминанта« функций появилась необходимость в разработке правил перехода' к нечеткому описанию механизма разделения многомерных областей и отображению их в двумерные отображающие пространства.

В гс.2.3. рассматриваются вопросы построения решающих правил при переходе от четкого описания правил классификации к нечеткому их описанию для правил логического вывода и линейных дискри-минантных функций.

При переходе к правилам нечеткого логического вывода предлагается воспользоваться модифицированным вариантом правил системы НУС1М, в соответствии с которыми каждое правило характеризуется коэффициентом уверенности правила - КУГ, а исходные данные. необходимые для срабатывания правила, характеризуются коэффициентами уверенности предпосылки (факта) КУх.

При получении коэффициента уверенности КУ продукционного нечеткого вывода используют следующие правила.

1. Если в предпосылке всего один член, то КУ определяется как КУх.

2. Если при получении выводов используются логические связки И или ИЛИ, то КУх рассчитывают относительно всех имеющихся' предпосылок, причем"для связи И выбирается минимальная из предпосылок. а для связи ИЛИ - максимальная, например, если имеются две предпосылки с коэффициентами уверенности КУх4 и КУх2 .тогда для связки И КУх = min (KYXj,КУх2}.а для связи ИЛИ КУх = шах {КУХ1# КУХ2}.

3. Если КУх отрицателен, то как и в классической системе MYCIN, действия правил не выполняются.•

4. Если КУх положителен, то КУ всего вывода определяется формулой КУ = КУгКУх. то есть, если КУх = 1, то КУ вывода равен КУ правила, но если предпосылка удовлетворяется лишь частично, то КУ вывода пропорционально уменьшается.

5. Для комбинированной связи предполагаются известными коэффициенты надежности, приписываемые всем правилам. Пусть, например. для двух правил известны КУ,t и КУ,2.тогда уверенность правила при комбинированной связи получают по формуле:

I

1. если КУГ, = 1 или КУГ2 - 1:

КУМ + КУГ2 - КУп-КУгг . если КУГ, > О и КУГ2 > 0; КУ,j КУу 2

КУ

-— , если КУГ1-КУГ2 < 0.

1 - mini|КУГ j |. |КУгг|} КУМ - ±1 и КУгг * ±1;

КУм + КУ,2 + КУм-КУгг , если КУС, < 0 и КУ,г < 0; -1. если КУП - -1 или КУ,2 »-1.

6. Коэффициент уверенности, получаемый для трех и более независимых доказательств, можно вывести, используя последовательно указанные выше формулы.

Линейная дискриминантная функция определяется выражением вида: „ '

3=2 а^! .где X! - значения признаков, 1=1,..,п.

п -размерность исходного пространства признаков, at - настраива-

емые параметры.

Переход от детерминистской постановки задачи к нечеткому описанию границ классов предлагается осуществлять через функцию принадлежности Цг.кт с носителем на непрерывной шкале У. г*к -номера разделяемых классов.

При этом для практических . медицинских приложений хорошие результаты дает выражение вида

ц' (у:а.у) « 1- м(у:йЛ) .

где (Ыа+р/2 точка перехода ^(у;а, у)=0,5 .

В п.2.4. рассматриваются различные варианты конструирования двумерных изображающих пространств Ф для логических решающих правил и линейных дискриминанткых функций.

Отображение производится в пространство Ф' с прямоугольной системой координат у 1,уг. где у] =(¡>1 (А. X), уг=ф2(В.Х), <Р1,ч>2 -некоторые функции связи многомерных данных с пространством Ф . А и В - вектора настраиваемых параметров . X - вектор признаков в многомерном пространстве N. Задача конструирования заключается в поиске зависимостей ^ и ф2 и параметров А и В. чтобы не пересекающиеся классы из II имели минимальные пересечения в Ф.

В работе приводятся варианты конструирования Ф с учетом неполного списка признаков, с четким и нечетким описанием границ классов и для комбинированных решающих правил.

В главе 3 рассматриваются вопросы синтеза решающих правил для принятия диагностических решений по выделенному экспертами классу диагностических задач.

Для синтеза решающих правил и оценки их приемлимости в практической работе была сформирована группа из восьми высококвалифицированных экспертов в составе двух докторов медицинских наук, трех начальников медицинских служб и трех практических

I

{ 2(у-а)г/(у-ос)2. М(у:аД) = 1-2(у-К)г/(^-сх)2.

1.

для у<а для а<у<3 для рсу<к для у>К

врачей-гастроэнтерологов высшей квалификации.

Для решения задачи локализация патологического процесса желудочно-кишечного тракта экспертами были синтезированы 12 правил логического типа со связками И и ИЛИ с нечетким выводом типа диагноз достоверен или вероятен.

Для решения задачи скрининговой диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта экспертами было синтезировано дерево логических решений с логическими связками типа И-ИЛИ-НЕ.

Результатом работы решающего правила являются рекомендации по переходу к уточняющей диагностике по основным типам заболеваний желудочно-кишечного тракта.

Аналогично решалась задача дифференциальной диагностики мальабсорбшш по тридцати исходным двоичным признакам с получением правил логического вывода по дереву со связками И-ИЛИ-НЕ на 7 классов с градациями классов: дианоз возможен; диагноз вероятен: диагноз достоверен. Экспертная вероятность ошибки диагностики (субъективная вероятность) оценивается уровнем 0.05*0,07.

Для решения задачи оценки степени тяжести рецидива язвенной болезни по результатам анализа больничных листов с достоверно установленными заключениями по степени рецидиЕа (легкая, средняя, тяжелая) и'По риску гастродугленалького кровотечения (риск высокий и низкий) были составлены таблицы экспериментальных данных (ТЗЛ). Предварительный анализ структуры данных по одномерным и многомерным гистограммам показал что если ТЗД разбить на дге группы: 1 - по степени рецидива; 2 - по степени риска гастродуа-делального кровотечения, то в обеих случаях-может быть использована линейная дискриминантная разделяющая функция. По рекомендаций:-' Лбсва (1987) по известной сложности решающего правила был сформулирован обучающий архив объемом 50 человек на каждый класс. В результате обучения были получены две линейные дискри-минантные функции вида: '

7

Ч - i : í-i

21

у = I ajXt.

Í-XO

Первая линейная дискриминантная функция обеспечивает разделение классов со следующими диагностическими условиями:

если я < 8. то степень рецидива легкая ( класс ш,). • если 8 <я < 15 - средняя ( класс ш2), если я > 15 - тяжелая ( класс ш3).

Вероятность правильного заключения не хуже 0.94. При переходе к нечеткому описанию границ разделения классов получены функции принадлежности типа:

'Лц(Ч)

I

1

1-2(Ч-7)2/4

2(я-9)г/4

О

ДЛЯ Ч<7 ДЛЯ 7Ц<8 ДЛЯ 8<Ч<9 ДЛЯ Я>9

Л»з(Ч) =

2(д-14)/4 1-2(4-16)/4 1 '

ДЛЯ Я<14 для 14<Я<15 ДЛЯ 15<Ч<16 для я>16

в

Г

(

I 1 " (Я) ДЛЯ я<9

<а„г(3> " I 1 ДЛЯ 9<ц(14

I 1 - Д,3(я) ДЛЯ д>14

Вторая дискриминантная функция реализуется при Х9=1 со следующими разделяющими условиями.

Если у>10 - прогнозируется высокий риск гастродуодиаального кровотечения, если у<10 - низкий.

Задача дифференциальной диагностики острого живота решалась в двух вариантах. В первом варианте были представлены обучающие выборки объемом 60 человек на каждый класс и решающее правило строилось в двумерном отображающем пространстве с отображающими функциями вида:

У, =0. IX, +0.8Хг+0, 6Х3+0. 6Х4+0.1Х5+0.2Х8+0.1Х3+0.6Х10 + +0. ЗХ, 1+0.8Х, г+4ЛХ, 3+0. 6Х,4+0.5Х, 7+0.8Х, в

-ч

Уг =0.1X!+0,9Хг+0.6Х3 +0,6Х4 +0.4Х5 +0,ЗХ6-0. 2Х7 +0.2Х8 +0.1Х9 + +0.6Х10+0,1Х11+0.9х|г+4Х1з+0>6Х14+0,2Х,5+2Х16+0-5Х17+ +0 8X15+2 5Х19+2 5Хг0

Отображающее пространство при этом имеет вид, представленный на' рис. 2.

ТУ2

15

4,8

острая кишечная непроходимость

отказ

1,

аппендицит

прободная язва

4.'5

*У1

Ю

рис.2

5

Вероятность правильной классификации не хуне 0,94.

Во втором варианте решавшее правило строилось в отображающем- пространстве, но с использованием системы логических решавших правил. В этом случае диагностируется 8 заболеваний (острая кишечная непроходимость, прободная язва, острый диабетический кивот, вероятна болезнь Крона, острый аппендицит, внематочная беременность, острое воспаление придатков, разрыв маточной трубы) с вероятностью правильной постановки диагноза не хуже 0.96.

Аналогично, с отображением классов в двумерное пространство решалась задача дифференциальной диагностики энтеритов и колитов с вероятностью правильной постановки диагноза не хуже 0,95.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических проблем, связанных с разработкой автоматизированной системы поддержки принятия решений для задач диагностики * -

• ■■ заболеваний желудочно-кишечного тракта в условиях поликлиники.

1. Разработан алгоритм ведения пациента в типовой автома-тизтрованной поликлинике и информационно-логическая модель ле-. чебно-диагностического процесса для поддержки принятия решений автоматизированным рабочим местом врача-гастроэнтеролога.

2. Проведена оптимизация списка нозологий для поликлинической системы поддержки принятия решений на этапе диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта в условиях ограничений на время принятия решений и качество постановки диагноза.

3. Разработан метод преобразования линейных дискриминантных функций с четкой логикой принятия решений в решающие правила с нечетким выводом.

4. Разработаны методы отображения результатов работы правил логического вывода и линейных дискриминантных функций в двумерные классификационные пространства с четким и нечетким представлением отображаемых границ разделения.

5. Разработанные методы и программные средства прошли экспериментальную проверку в ряде поликлиник Санкт-Петербурга и Курска". Опытная эксплуатация показала их высокую диагностическую надежность,' давая в руки пользователя высококвалифицированного электронного советчика, позволяющего поднять на высокий уровень качество медицинского обслуживания населения.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Лапина Т.Н.. Рязанцева Т.И., Савенкова И.В. Принципы построения полифункциональной экспертной системы управления и контроля состояния человека и окружающей среды // Материалы научно-практической конференции "Охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов". Курск.1995.

2. Романов А.Ю., Позднякова 0.И., Савенкова И.В., Поливанова

Т.В. Анализ таблиц экспериментальных данных с помощью систем функционального-отображения//Материалы Международного симпозиума "Россия на пороге третьего тысячелетия: Единство в многообразии. " Курск. 1995.

3. Савенкова И.В. Автоматизированная поликлиническая система диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта//Материалы Всероссийской научно-технической конференции "Биотехнические медицинские и экологические системы и комплексы". Рязань. 1996г.

4. Сазонов К.В.. Должиков А.А.. Савенкова И.В. Хронодиагноста-ческий модуль в системе распознавания функциональных состояний человека// Материалы Всероссийской научно-технической конференции. "Биотехнические медицинские и экологические системы и комплексы". Рязань. 1996г.

Подписано к печати_

Печатных листов 1.25 .. Заказ-наряд .

Формат 60x84 1/16 Тираж 100 экз.

Курский государственный технический университет Курск 305039, 50 лет Октября, 94.