автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Разработка автоматизированной системы вероятностного моделирования патологических процессов и исследование ее возможностей при прогнозировании и диагностике заболеваний

ВСЕСОЮЗНЫЙ НАУЧНО-ЛССЛВДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ВДЗДШСКСГО ПШБОРОСТРОЕН'Щ

• На правах рукописи

ОЗЕРОВА Валентина Петровна

РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ВЕРОЯТНОСТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПАТОЛОШЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ИССЛЕДОВАНИЕ ЕЁ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПН1 ПРОГНОЗИРОВАНИИ И ДИАГНОСТИКЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ

05.13.09 - Управление б биологических и медицинских

системах (включая применение вычислительной техники)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 1991

Работа выполнена в Минском ордена Трудового Красного Знамени государственном медицинском институте

Научный руководитель:член-корр. АМН СССР, доктор медицинских наук, профессор Н.С.Мисок]

Научный консультант: доктор физико-математических наук Н.А.Лепешкн-ский

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Кавалеров Г.И. кандидат экономических наук, с.н.с. Ипжович A.A.

Ведущая организация: Центральный НИИ техники управления, г.Манск

Защита состоится " "_ 199 г. в час. на заседании

специализированного совета Д 098,04.01 во Всесоюзном научно-исследовательском институте медицинского приборостроения, адрес: 125422, г.Москва, ул.Тимирязевская, д.1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВНИИМП

Автореферат разослан 199 г.

Ученый секретарь специализированного совета

к.т.н., с.н.с. с/v/^V Попов Н.И.

• СКДАЯ ;;АРАК1£?/.СИ;1{А рлыпы

" ¿¿СХУАЛЬНОСЯ-Ь. В настоящее вре^л объем выполняемых лабораторных тестов, а также число поддающихся наблюдении у пациента "симптомов непрерывно увеличивается. Поэтому складывается парадоксальная ситуация - потенциально у клинициста имеется возможность получить более точные результаты обследования больного, но обилие параметров, которые приходится учитывать при диагностике, нередко затрудняет клиническое осмысление врачом полученного информационного материала.

Для решения этой проблемы используется вычислительная техника. Особое внимание уделяется автоматизированным системам, благодаря которым удается организовать совместную работу Э3!д и человека. В памяти такой системы долины храниться наборы алгоритмов, эвристических приемов для решения прогностических и диагностических задач, а также транслятор для связи с исследователями.

С повышением требований к разработке автоматизированных систем, используемых в процессах диагностики, создаются предпосылки к построению и использованию автоматизированных систем-советчиков для врачей. С их помощью перерабатываются соответствующие формы представления медицинских знаний и в реальном времени формулируются рекомендации по распознаванию, прогнозированию заболеваний.

Эти автоматизированные системы - советчики называются медицинскими экспертными системами. Их созданию на современном этапе уделяется повышенное внимание.

Развитие медицинских экспертных систем является качественно новым средством повышения эффективности медицинских исследований и внедрения в практику здравоохранения получаемых в них результатов.

На современном этапе считается актуальным и перспективным дальнейшее развитие следующих научных направлений: разработка математических моделей физиологических систем, динамики здоровья, эпидемиологических процессов для решения задач оценки состояния, диагностики, управления процессами з организме, прогнозирования, проведения имитационных исследований, организация научных исследований, систем поддержки и обеспечения принятия клинических решений, информационных управляющих систем, экспертных систем, разработка и внедрение автоматизированных лечебно - диагностичес-

1 *1

ких, консультативных систем.

Имеющиеся в настоящее время вычислительна системы узкоспециализированы, так как направлены для решения одной конкретной задачи ( М.Л, Быховский и ссавт., 1961; ".Л.Еыховский, A.A. Вишневский, 1971; K.M. Гельфанд и соавт., IS77, 1983; Б.В. Гублер, 1978; Е.В.Гублер, A.A. Генкин, 1973; Л.Д. Мешал-кин, А.Ф. Галксв, 1988; О.П. Минцер, 1965; О.П. Минцер и ссавт., 1984; Н.С. Мисяк и соавт., 1964, 1970, 1971, 1980; Э.Н. :.1нуш-ко и соавт., 1989; Т.Б. Постнсва и соавт., 1972, 1985 и др. ).

Автоматизированных вычислительных систем "общего профиля", способных ставить прогнозы или диагнозы для различных классов заболеваний, в настоящее время нет. Это сбусловлено рядом проблем, которые связаны в основном с представлением медицинской информации, с необходимостью от качественных и описательных категорий переходить к числовым, однозначно обозначенным.

Таким образом, разработка новых методов и автоматизированных систем обработки медицинской информации, которые позволяют автоматизировать процессы прогнозирования и диагностики широкого класса заболеваний, является зесьма актуальней задачей. Эти вопросы и определяют направленность наших исследований.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАВ^.

Цель настоящей работы - разработать математическое и программное обеспечение системы, позволяющей автоматизировать процессы диагностики и прогнозирования заболеваний, исследовать возможности разработки с её пемоп^ю медицинских скспертнкх систем для прогнозирования и диагностики различных классов заболеваний.

Для реализации поставленных целей сформулированы следушсие задачи:

1. разработать математическое обеспечение автоматизированной системы вероятностного моделирования патологических процессов ( далее, АСВЗДП );

2. разработать программное обеспечение АСВ'.ДО;

3. "апробировать на клиническом материале и внедрить в практику здравоохранения следующие медицинские экспертные системы:

- прогнозиро' чия возникновения мозгового инсульта;

- дифференцич-ьной диагностики гнойно-воспалительных забо-

леванкИ челглтно-лг.цевой области;

- прогнозирования послеоперационных рецидивов рака прямой кишки.

С СНОВКЕ иЫЮг-ЕШЯ Д1ССЕРГАЩИ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗЩ\ТУ.

1. Сбсснсвание применения математических методов для построения моделей патологических процессов.

2. Сбсснсвание формального аппарата описания и представления медицинской информации.

3. Исследование возможности использования вероятностных моделей заболеваний для разработки медицинских экспертных систем прогнозирования и диагностики патологических процессов.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА ИССЛЕДОВАНИЯ.

Разработана автоматизированная система вероятностного моделирования патологических процессов, позволяющая автоматизировать процессы прогнозирования и диагностики заболеваний, строить тактику лечения пациентов.

Впервые в неврологии разработана медицинская экспертная система прогнозирования возникновения мозгового инсульта, которая . является результатом АСВЗДП.

Впервые в хирургической стоматологии разработана медицин -екая экспертная система для дифференциальной диагностики семи классов гнойно-воспалительных заболеваний челюстно-липевсй области, реализуемая в виде таблиц.

Впервые создала медицинская экспертная система экспресс -диагностики одонтогенной и неодоитогеиной гнойной инфекции, в основе которой лежит автоматизация диагностического процесса с помощь» ойМ.

Впервые в онкология создана медицинская экспертная система прогнозирования послеоперационных рецидивов рака прямой кишки на основании паренхиматозно - стремальных показателей, реализуемая в виде таблицы.

Впервые создана медицинская экспертная система экспресс-прогнозирования ггелеопераьиснных рецидивов рака прямой кишки, которая позволит повысить точность прогноза и в работать правильную тактику послеоперационного лечения.

о

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ.

Научпке и практические результаты, полученные в диссертации, имеют большое значение для развития методов и средств моделирования заболеваний, разработки математического и программного обеспечения медицинских экспертных систем, позволяющих автоматизировать ¡экспериментальные исследования и имеющие большее значение для практических врачей.

Предлагаемые методы, критерии и алгоритмы АСК.1ДЛ доведены до конкретных программных реализаций на ЕС ЭВМ и персональной ЭВМ. Они могут использоваться для обработки медицинской информации. Системное программное обеспечение имеет модульную структуру, легко дополняется и изменяется, что позволяет использовать её при решении широкого круга задач прогнозирования и диагностики любого класса заболеваний.

Созданная система освобождает врача от необходимости глубокого знания языков программирования и математических методов. Это дает возможность широко использовать е° для решения многих актуальных медицинских задач.

Практическая ценность проведенных исследований подтверждается широким использованием АСВЩ1. Разработанные с ей помощью медицинские экспертные системы дают возможность осуществлять высококвалифицированные консультации больных с учетом особенностей клинического течения их заболевания, что значительно экономит время врача, уменьшает число возможных диагностических ошибок, позволяет определить правильно тактику и своевременное эффективное лечение. Все ото способствует проведению своевременной профилактики тяжелых заболеваний и осложнений, что приводит к сокращению сроков временной нетрудоспособности и предупреждению инвалидности.

РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ.

Практические результаты данной работы внздрены в практику 7-й стоматологической поликлиники, отделений неврологии и хирургической стоматологии 9-й городской больницы, в отделении неврологии 4-го Главного " правления, в железнодорожной больнице г.Минска, Витебской и Гсме.м.сксй областных больницах, в I -й поликлини- . ке г.Днепропетровска, а такие в Минском и Смоленском медицинских

институтах.

АПРОЕАЩЯ РАЕОТЫ.

Материалы исследований и основные положения работа доложены на: УЛ Всесоюзном съезде невропатологов и психиатров, Москва, I9Í.I; Всесоюзной конференции "Реализация математических методов с использованием S3M в клинической зксаериментальной медицине", Москва, IS63; 2-м Всесоюзном симпозиуме "Прогнозирование з прикладной физиологии", Фрунзе, I9£4; XXXIX Всесоюзной научной сессии, посвященной Дно Радио, Москва, I9B4; 15-й областной конференции молодое ученых, Днепропетровск, 1965; 3-й областной научно-практической конференции по региональной комплексно-целевой программе "Здоровье", Днепропетровск, 1967; П-ВсосоюзноЯ научно-технической конференции "Практическое применение современных технологий программирования, пакетов прикладных программ в'вычислительных системах и сетях сВМ", Днепропетровск, 1990; Всесоюзной научней конференции "Информатика в здравоохранении", Москва, 1990.

ПУШКА1#И.

По материалам диссертации опубликовано 18 работ в открытой печати, подаго я защищено три рационализаторских предложения.

СТРУКТУРА И ОБЪЁМ ДИССЕРТАЦИЕЙ.

Диссертация представлена в одном томе и состоит из введения, обзора литературы ; I глава ), 3-х глав собственных исследований, заключения, выводов, практотеских рекомендаций, указателя литературы, включающего 141 отечественных и 22 иностранных источников и приложения. Материалы работы кзлеяень/ на страницах.

Работа иллюстрирована II таблицами и II рисунками.

СРДЕР-АШа РАБОТЫ.

В первой главе диссертации дается сбзор ли"ературы по вопросам применения математических методов и ЗВМ в медицине. Рас -

ь

сматриваются общие принципы и задачи вычислительной диагностики эаболеааниГ'. Даются характеристики систем прогнозирования и диагностики заболеваний и определяется пути их построения.

Рассматриваются медицинские экспертные системы, с помощью которых перерабатываются соответствующие формы представления медицинских знаний врачей-специалистов ( экспертов ) и в реальном времени даются рекомендации на диагноз заболеваний, прогнозируется состояние больного, & такке динамика лечения и т.д.

Медицинские экспертные системы, как программный продукт, являются разновидностью систем с искусственным интеллектом и в них объединяются пргцессы сбора, передачи, контроля медико-биолпгической информации с процессами принятия решений на её оонове в единой программной реализации. Для их внедрения исполь-вуются персональные машины типа EC-IB40, SC-I64I и другие, которые могут находится непосредственно на' рабочем месте врача.

Приводятся примеры медицинских экспертных систем. Однако, эти системы находятся либо на исследовательском, либо на демонстрационна» уровне.

Медицинские экспертные системы -- новое перспективнее направление здравоохранения. Применение современных математических методов и <ВД является ваздшм фактором повышения их качества в автоматизации лечебно-диагносткиескего процесса.

Бо второй главе диссертации рассматриваются математические методы и критерии, которые положены в основу математического обеспечения АСЩДП, с помощью котороР и решается задача автоматизации сбора и обработки медицинской информации.

Пусть множество диагнозов Д описывается с помощью множества простых признаков X, где Xjj =0 или хп =1.

Тогда для диагноза Дк из * множества*^ Д надо найти значения коэффициентов информативности каждого признака из множества X.

Пусть KHXj,) - коэффициент информативности Xjj для Д,<. Он вычисляется

KJ(X„): ¿0 ■ % Р(ХПЫ У ' —J ,

где: PiXjj) - вероятность наличия Хд в историях болезни множества даагнозов Д. Р{х„) yn(iV£B; ;

РСХд/ J^) - условная вероятность наличия хп в историях бо-

леэни Дк, РСх,,/ Дх) » Уп(к)/ Зк.

Пусть К2(Хд) - вторе!" коэффициент информативности для подсчета диагностической ценности признаков. Он определяется по формуле:

кгЫ = ¿0 У-':' * )3

Здесь РСз^/ - условная вероятность появления хп в историях болезни множества Д без рассмотрения историй болезни с диагнозом ?(*„/ Дк> определяется также, как и двя КНХд). Коэффициент называется коэффициентом " веса " признака хп для диагноза Дк. Его значение должно бать больше нуля и определяется методом экспертных ют Еайессвых оценок. Если значение вС^ грудка определить, то оно полагается равпш единице.

Задача построения оценочных функций информативности для признаков, которые имеют белее двух градаций, формулируется таким образом.

Пусть имеется множество диагнозов Д, которое списывается о помощью мюхества сложных признаков X, хаждый признак хп определяется ап числом градация.

Строится оценочная функция информативности, которая обозначается Р(хп).

Сна имеет вид: р( /т Р^/Ю,

Для проведения исследований существующих и разработанных методов определения диагностической ценности признаков рассматривается следующая классификация признаков. За ее основу берётся система, характеризующая степень выраженности признака.

Вводятся следующие обозначения:

Вк- количество историй болезни с диагнозом Дк,

уп(к)- число историй болезни с диагнозом Дк, содержанию признак хп.

Признак хп называется патогномоничным, если его появление говорит о достоверности распознавания Дк, т.е. Р(Дк/хп) * I и математически это записывается так:

Уп(к)фп(° 1 * Уп(к) " "2" Вк •

Признак хп называется индифферентным, если Р(Дк/хп) «Р^Д^), Математически это выражается так:

тк* или

Признак называется нехарактерным, если Р(Дк/хп)^ Р(ДК). Зтот признак уменьшает вероятность диагноза Дк. Математически это записывается так:

или

Характерным называется признак, у которого вероятность распознавания колеблется в пределах от РСД^ до Я-РО^). Он повышает неболее чем в Л раз вероятность наличия диагноза Дк. Для записи таких признаков используются следующие математические выражения:

или

На ■

Очень характерным для распознавания Дк называется признак хп, у которого К-Р(Дк) = Р(Дк/хп) ^ I , где й - описан выше. Этот признак играет очень важную роль при решении задачи распознавания. Математически он представляется таким образом:

1 ^ чА 1 ' х. '

или

На основании рассмотренных выше признаков предлагается методика, которая будет применяться как для исследования разработанных алгоритмов определения диагностической ценности признаков, так и для проведения сравнительного анализа с уже существующими. •

В предлагаемое методике исследования описываются признаки с помощью их частг • встречаемости как в данном диагнозе, так и во всем рассматрт змом множестве диагнозов. С её помощью вьшв-'

ляются особенности К1(хп), К2(хп) и Г(хп). Проводится юс сравнительный анализ с формулами подсчёта информативности, которые ии-роко применяются в медицине.

В виду применения нескольких алгоритмов для подсчёта значений количества информации признаков решается задача выбора одного из них, с помощью которого наиболее полно отражались бы осо -бенности данного диагноза. Для её решения предлагается несколько критериев выбора алгоритма ( "средней линии", "экспертных сумм").

При решении задач прогнозирования и диагностики заболеваний наиболее трудным является отбор информативных признаков из всего множества X, участвующих в описании диагнозов множества Д. Для ресения этой задачи предлагается критерии "экспертных оценок", "сравнения". Приводятся примеры, которые иллюстрируют работу этих критериев.

В третьей глазе диссертации рассматривается АСЕМД1, программное обеспечение которой состоит из семи программ, написанных на языке Фортран, и функционирует под управлением ОС ЕС (версия не нияе 4.1) на всех моделях ЕС ЭШ.

Входной информацией для АСВЭД1 являются истории болезни по каждому диагнозу из рассматриваемого класса. Учитывая все требования, предъявляемые к формализации входных данных, предлагается несколько типов стандартизиропанной истории болезни. Они просты а кодировании, у^обии для взода в ЭВМ, используются для описания любых заболеваний и реализуется в АСВЦЩ. После формализации описания истории болезни и составления базы знаний, разрабатывается система кодирования информации. Рассматриваются различные типы систем кодирования, приводятся конкретные примеры их использования и проводится сравнительный анализ эффективности рассмотрен -ных систем кодирования.

Закодированная информация из истории болезни обрабатывается С помощью специальной программы, в которой осуществляется контроль правильности взеденной информации, её печать и подсчёт частоты встречаемости признаков. Результатом работы программы является матрица частоты встречаемости признаков для данного диагноза.

Следующим сагом в построении вероятностных моделей заболеваний с помочью АСШДД является определение количества информации

признаков. Результатом работы этой программы является матрица значений информативности признаков для рассматриваемого диагноза.

После определения значений количества информации для признаков по каждому диагнозу, следунцим этапом является выбор наиболее эффективного алгоритма подсчёта количества информации. Результатом работы этой программы является номер заболевания и номер алгоритма, который ЭВМ выбрала для подсчёта диагностической ценности признаков.

Следующим этапом в системе АСВМДЛ является задача выбора наиболее информативных признаков. Результатом работы програиш являются номера наиболее важных для данного диагноза признаков.

На заключительном этапе строится модель заболевания. Д«я этого используются значения диагностической ценности информативных признаков. Используя контрольные группы заболеваний, проверяется точность разработанных моделей. Если количество совпадений велико и удовлетворяет исследователя, значит модель заболевания строится правильно.

После построения моделей заболеваний, на их основе разрабатываются медицинские экспертные системы. С их помощью объединяются процессы сбора, контроля, обработки медико-биологической информации с процесса}.« принятия на её основе решений в единой программной реализации.

Для повседневной работы исследователь нуждается в удобной и простой в работе экспертной системе. Поэтому разрабатываются модели для "ручного" пользования, которые реализуются в виде табличных медицинских экспертных систем. Для этого используется программа построения табличных моделей заболеваний.

С помощью АСБВД1 решаются задачи медицинского прогнозирования и диагностики заболеваний.

В четвертой главе диссертации рассматривается практическое применение АСВЦЦП для решения задач прогнозирования и диагностики заболеваний.

В ЫГШ сотрудниками группы АМН СССР под руководством член-корр. АМН СССР, профессора Н.С.Мисюха проводятся научно-исследовательские работы по проблеме прогнозирования возникновения мозговых инсультов. Исследуется архив из 1535 историй болезни. Строится база знаний, с помощью которой разрабатывается система коди-

рования входной информации и формируется база данных, описывающая разновидности мозгового инсульта { итемический, геморрагический ).

В результате проведенной обработки архива и анализа результатов для окончательного этапа моделирования отбирается 50 признаков, которые имеют от 2 до 5 градаций, на основании которых и строится медицинская экспертная система. Проверка точности прогнозирования возникновения мозгового инсульта о помощью построенной медицинской экспертной системы проводится на контрольной выборке из 400 обследуемых. Точность прогнозирования определяется равной 83.7%, Точность распознавания ишемического инсульта равняется 53.6$, а геморрагического - 91.456.

На кафедре хирургической стоматологии МГШ под руководством профессора О.П.Чудакона врачом Н.Н.Черченко проводится исследование проблемы диагностики гнойной инфекции челюстно-лицевой области по семи классам заболеваний.

Дяя поотроення табличной медицинской экспертной системы по этим класса» заболеваний исследуется и изучается 500 историй болезни с этими заболеваниями. База данных группы обучения обрабатывается с псмгацыо АСВДДП- Результаты моделирования оформляются в вида табличной медицинской экспертной системы. Её точность колеблется в пределах от 81.72 до 90.й? по всем рассмотренным диагнозам на материале контрольной выборки.

Дяя автоматизации диагностики гнойно-воспалительных заболеваний целостно - лицевой области разрабатывается медицинская экспертная система эхспресс - диагностики ( далее, СЭДГИ ), реализуемая на Э8У. С помощью СЭДП1 правильный диагноз получается в 91.ОЖ случаев, а правильно распознается класс заболеваний -97.0%.

Врачом М.А.Голубковым, аспирантом Смоленского медицинского института, разрабатывается табличная медицинская экспертная система прогнозирования послеоперационных рецидивов рака прямой кипяи. Для этого формируется база знаний, строится система кодирования. Она состоит из 12 паренхиматозно-стреиальных показателей, которые кмегт от 3 до 10 градаций. С её помощью составляется база данных группы обучения из 90 случаев, на основании которой с помощью АСВЦДД строится табличная медицинская экспертная система.

Средам точность прогнозирования с помощью табличной экспертной системы равняется. 73.ЗЙ.

Длл облегчения прогнозирования реиидовов рака прямой киш- . ки предлагается медицинская экспертная система, реализуемая на персональной СВ!.!. Сна называется система экспресс-прогнозирования рецидивов рака прямой кишки ( далее, С511Р1 ).

При разработке С'а 1Р1 используются вероятностные модели заболевая»!!, построенные с помощью АСВМД;!, на базе данных группы обучения.

Точность прогнозирования с помощь» С1ПР1 на группе контроля равняется 76.2;?. Бта точность сохраняется и при уменьшат»» числа показателей до семи в описании заболеваний.

Медицинская окспертная система С1ПР1, программно реализуемая на с.ВМ, но требует специальных знании языков программировании , проста и удобна в работе. Сна является советчиком врача онколога и позволяет разрабатывать послеоперационную тактику лечения бгльнсгп, что сказывается на улучшении прогноза.

Выводы

1. Автоматизированная система вероятностного моделирования патологических процессов позволяет автоматизировать процессы прогнозирования и диагностики заболеваний. Конечным результатом еп работы являются медицинские экспертные системы.

2. Разработанная система проста и удобна в работе. {Нормализует описания входной информации, позволяет вводить её в скатом, компактном виде, что значительно сокращает время ввода ин-фсрмацш|, уменьшает число ошибок в ней. Выбирает алгоритм подсчёта диагностической ценности признака, а затем строит множество наиболее важных характеристик заболевания, на основании которых моделируются заболевания. Имеет наглядное представление выходных результатов.

3. Построенная, табличная медицинская экспертная система дифференциальной диагностики 25 гнойно-воспалительных заболеваний челюстнл-лицевой области облегчает постановку диагноза и способствует оптимизации диагностического процесса. Средняя точность диагностики с её помощь равняется Ш.Ь%.

4. объективность медицинской экспертной системы экспресс-диагностики гнойной инфекции лг.ца и челюстей составляет 94.0,

Специфичность - 91.0%, а чувствительность - 97.0%.

5. Точность медицинской экспертной системы прогнозирования возникновения мозгового инсульта равняется 83.7%. Полученные результаты использованы при разработке методических рекомендаций "Система прогнозирования мозговых инсультов", утвержденных МЗ БССР от 25.12.1981 г.

6. Точность медицинской экпертной системы экспресс- прогнозирования рецидивов рака прямой кишки равняется 76.2%.

7. Разработанная автоматизированная система вероятностного моделирования патологических процессов может быть рекомендована врачам как инструмент для разработки прогностических и диагностических экспертных систем. Её цель - оказать практическую помощь

в построении медицинских экспертных систем.

8. Построенные с помощью предлагаемой системы медицинские экспертные системы рекомендуются для внедрения в медицинскую практику. Они построены на реальном материале," значительно ускоряют процессы прогнозирования и диагностики и повышают их качество. Они не предлагают замены врача, а значительно экономят его время, повышают его квалификацию, являясь системами - советчиками.

Практические рекомендации

1. Автоматизированная система вероятностного моделирования патологических процессов может использоваться доя обработки прогностической и диагностической информации в любом вычислительном центре. Система работает на всех моделях ЭВМ серии ЕС в среде ОС (4.1 версия и выше). Дчя её нормальной работы необходимо: процессор с ОЗУ емкостью 256 Кбайт, один НМД, УВвК, АЦПУ.

2. Разработанные с помощью этой системы медицинские экспертные системы прогнозирования и диагностики заболеваний, могут быть реализованы в практической деятельности любого медицинского учреждения. Это- сельские амбулатории, поликлиники, медсанчасти, клиники.

3. Построенные медицинские экспертные системы прогнозирования возникновения мозгового инсульта, рецидивов рака прямой кишки, диагностики гнойной инфекции челюстно-лицевой области могут использоваться на кафедрах для обучения элементам медицинского прогнозирования и диагностики студентов медицинских вузов и слушателей циклов усовершенствования врачей.

ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАЕОТЬ' .10 ТЕМЕ Д1ССЕРТАЩИ

1. Система прогнозирования мозгового инсульта/Д1атем. и кибернетика в неврол о гии:Сб. ст.-Минск, 1979. -С. 4-9.

2. Применение С.В1.1 "¡иИр-2" для прогнозирования возникновения мозгового инсульта/Дез. докл. науч.-техн. конференции.-Минск, 19Ы.-С. 60-61.

3. Система прогнозирования возннкневения мозгового инсульта //Материалы УП Всес.съезда невропатологов и психиатров.-Москва, 19Ы.-С.275-276 /совм. с А.Е.Семак, В.И.Адамович/.

4. Прогнозирование возникновения мозгового инсульта с помощью сШ "1.1ир-2"/Л'ез.докл.науч.-техн.конференции.-Минск, 1981.-С.41-43.

5. Разработка табличной экспресс-диагностики стафилококковой и,Секции чел:остно-ли:;евой области с помощью £ВМ//Актуальные проблемы стп1/атглггии:Сб.ст,- Минск,1963.- С.о1-ЬЗ./Н.Н.Черченко/,

6. Ос^г'еннгсти составления информационно-диагностических карт для оЗМ в хирургической стоматологии/Дом ке.-С.67-70./совм. с Н.Н.Черчение/.

7. Прогнозирование мозгового инсульта с помощью дискриминан-тного анализа//Мозговой инсульт:Сб.ст.-Минск,1963.-С.23-25.

Ь. Структура логико-вероятностной системы и её использование дня прогнозирования возникновения мозгового инсульта/Дам же.-С.25-26.

9. туению влияния отдельных прогностических признаков на возникновений розгового инсульта и инфаркта ь:иокарда//Деп. во :,'6356.-С.6./совм. с Т.АЛошнлй/.

10. Применение экспресс-диагностики гнойной инфекции в стоматологии//,^! I. во ВШИМ1,19Ь4.-С.П /совм.с Н.С.Мисюком.Н.К.Черче нко/.

11. Прогнозирование возникновения мозгового инсульта с помощью Автоматизированной системы вероятностного моделирования// Тез.докл. Л Всес.симпозиума "Прогнозирование в прикладной физиологии". -Аргунзе ,19Ь4.-ТД .-С. 376-377.

12. Применение электронной и вычислительной техники для диагностики и прогнозирования заболеваний человека/Дез.докл. XXXIX Все с. науч. кон,), .п^св. Дню Ра;;ио.-;,1осква,19о4.-Ч.1.-С.72.

13. Структура систск.ы дифференциальной экспресс-диагностики воспалительных заболевании лица и 'члютей//там ж^.-С.71-72. /соем.с Н.Н.Черченко/.

14. Прогнозирование возникновения мозгового инсульта с помощью Автоматизированной системы вероятностного моделирования// Тез.докл.15-й облает.kohl.молодых ученых.-Днепропетровск,1965.-С.58.

15. Применение вычислительной техники для решения задач прогнозирования и диагностики онкологических заболеваний/Дез. докл.П Всес.науч.-техн.конф."Практическое применение современных технологий по программированию, пакетов прикладных программ в вычислительных системах и сетях ЗЗМ".-Днепропетровск,1990.-С.203-204./сгвм.с И.А.Голубковым/.

16. Сэдги - пакет прикладных программ для диагностики гнойной инфекции челюстно-лицевой области//Там же.-С.202-203./совм. с Н.Н.Черченкс/.

17. Создание экспертных систем в медицине/Дез.докл.Всос. совещания "Экспертные системы".-Суздаль,1990.-С.147-148. /совм. с К.А.Голубковым, Н.Н.Черченкс/.

18. Реализация системы дифференциальной диагностики гнойней инфекции челюстно-лицевсй области на сЗ'..1/Д1атериалы Всес. науч. конф. "Информатика в здравоохранении".-¡Д. ,1990.-4.2.-

С.95./совм.с С.Л.Чудаксвим, Н.Н.Черченко/.

Вниит З.-ж 35 100 от 20.01.ПЭ2Г.