автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка методов и средств контроля и прогнозирования состояния здоровья в задачах профессионального отбора на основе нечеткой логики принятия решений

На правах рукописи

Королева Светлана Александровна

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И СРЕДСТВ КОНТРОЛЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ В ЗАДАЧАХ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОТБОРА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск 2005

Работа выполнена в университете

Научный руководитель

Курском государственном техническом

доктор технических наук, профессор Кореневский Николай Алексеевич

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Маслак Анатолий Андреевич

кандидат технических наук, доцент,

Руденко Вероника Викторовна

Ведущая организация

Воронежский государственный

технический университет

Защита состоится 1 марта 2005 года в 14.00 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.105.03 при Курском государственном техническом университете по адресу: 3050140, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Курского государственного технического университета.

Автореферат разослан 28 января 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного

совета Д 212.105.03

Старков Ф.А.

Общая характеристика работы

Актуальность работы. Современный уровень развития производства, ухудшающееся экологическое состояние окружающей среды, рост нервно-психологических нагрузок при взаимодействии с разнообразными информационно и энергонасыщенными системами, значительно увеличивает риск возникновения и развития заболеваний, в том числе и заболеваний, вызываемых профессиональной деятельностью человека (Медведев В.И., Леонова А.Б., Баевский Р.М. и др.).

Снизить риск заболеваемости от профессиональной деятельности можно мероприятиями по организации труда, обеспечивающими восстановление человеческих ресурсов в период, когда работающий не занят основной производственной деятельностью, а так же за счет научно обоснованных подходов к профессиональной ориентации и профессиональному отбору (Казначеев В.П., Дмитриева Н.В., Дюк В.А., Забродин Ю.М., Плотников В.В. и др.).

Существует большой арсенал методов и средств, решающих задачи профессиональной ориентации и профессионального отбора по различным наборам психологических, психофизиологических и физиологических признаков. Часть из них решает задачи оценки успешности будущей деятельности, часть реализует достаточно жесткие алгоритмы отбора по медицинским требованиям, предъявляемым к будущей профессии, часть реализует комплексный подход, сочетающий анализ состояния здоровья с успешностью реализации профессиональной деятельности (Ермакова И.В., Кулагин Б.В., Ломов Б.Ф., Решетников М.М. и др.).

Анализ показал, что большинство существующих систем, решающих задачи профессиональной ориентации и профессионального отбора, оценивает профессиональную пригодность человека по уже имеющимся у него заболеваниям, тогда как во многих случаях трудовая деятельность может способствовать развитию скрытых патологии еще не имеющих клинических проявлений, а так же разрушать адаптационные механизмы организма и его частей, которые имеют "слабые звенья" в силу индивидуальных особенностей человека. Это снижает их потенциальные возможности по решению задач профессионального отбора.

Исследования показали, что повысить качество решения исследуемого класса задач можно используя методы теории нечетких множеств, учитывающих разносторонние проявления жизнедеятельности испытуемых с привлечением современных информационных технологий.

Таким образом, исследования в области совершенствования методов и средств контроля и прогнозирования индивидуального здоровья в задачах профессионального отбора с использованием современных информационных технологий являются актуальной научной и практической задачей.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета "Разработка медико-экологических информационных технологий" и в соответствии с научно-

технической программой "Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники", подпрограмма 204 "Технология живых систем".

Цель работы. Разработка методов и средств контроля и прогнозирования состояния здоровья в задачах профессионального отбора, обеспечивающих повышение уровня здоровья работающих за счет использования теории нечеткой логики принятия решений и современных информационных технологий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- предложить способ оценки риска заболеваний в процессе профессиональной деятельности;

- разработать метод синтеза решающих правил для контроля и прогноза состояния здоровья в задачах профессионального отбора;

- сформулировать правило выбора системы информативных признаков;

- синтезировать правила прогноза возникновения и развития заболеваний для заданного вида деятельности;

- разработать алгоритм управления процессами прогнозирования контроля и коррекции состояния здоровья при подготовке и в ходе профессиональной деятельности;

- предложить структуру системы поддержки принятия решений для консультантов профцентров;

- провести апробацию предложенных методов и средств в производственных условиях.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории управления, моделирования, теории нечетких множеств, рефлексологии, экспертного оценивания и принятия решений.

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

способ оценки риска заболеваний в процессе профессиональной деятельности, отличающийся совместным учетом факторов риска от производственной деятельности и состояния здоровья испытуемого, позволяющий строить решающие правила в условиях нечеткого и неполного представления исходных данных;

метод синтеза комбинированных решающих правил для контроля и прогноза состояния здоровья по признакам различной природы, характеризующих факторы риска производственной среды и индивидуальные особенности организма, позволяющий получать прогностические и диагностические выводы с высокой степенью уверенности при отсутствии клинически выраженных признаков, связанных с исследуемыми профессиональными заболеваниями;

алгоритм управления процессами прогнозирования контроля и коррекции состояния здоровья человека, отличающийся возможностью гибко

менять тактику управления в зависимости от соотношений факторов риска производственной сферы и индивидуального здоровья человека, позволяющий рационализировать динамику взаимоотношений человек -производственная среда, и повысить уровень здоровья работающих;

правила контроля и прогноза состояния здоровья человека в задачах профессионального отбора студентов технических ВУЗов, сотрудников УВД Курской области и риска профессиональный заболеваний электросварщиков.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные методы, решающие правила и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению процессами контроля, прогнозирования и коррекции состояния здоровья для врача-консультанта, решающего задачи профессионального отбора и организации лечебно оздоровительных мероприятий, связанных с профессиональными заболеваниями.

Практические испытания системы показали ее высокую диагностическую и прогностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций по организации лечебно-оздоровительных мероприятий.

Результаты работы внедрены в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению 553900 "Биомедицинская инженерия" и используются в Центре психологической диагностики (ЦПД) при УВД Курской области.

Полученные результаты позволяют научно обосновать рекомендации испытуемому в выборе профессиональной деятельности с точки зрения сохранения и укрепления его здоровья.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: на VI Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2003» (Курск, 2003); XXXI вузовской научно-технической конференции «Молодежь и XXI век» (Курск, 2003); 6-й Международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (Распознавание- 2003), Курск, 2003; X Российской научно-технической конференции Материалы и упрочняющие технологии -2003, (Курск, 2003); VII Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2004», (Курск, 2004).

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Личный вклад автора В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1] лично автором предложен комплекс показателей для оценки функционального состояния человека, занятого операторской работой, в [2] и [3] автором предложены способы психологического тестирования, используемые при решении задач профессиональной ориентации, в [6] предложена система функций

принадлежности, используемых для принятия решений при доврачебном контроле и при решении задач профессиональной ориентации, в [7] соискателем предложен способ прогноза состояния здоровья по энергетическим характеристикам биоактивных точек.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 144 отечественных и 17 зарубежных наименования. Работа изложена на 132 страницах машинописного текста, содержит 82 рисунка и 6 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении к диссертации обосновывается актуальность темы, определяются цели и задачи исследования, определяется научная новизна и практическая значимость работы. Кратко излагается содержание глав диссертации.

В первой главе исследуются методы и средства, применяемые для решения задач профессиональной ориентации и профессионального отбора, изучаются их достоинства и недостатки. Показывается, что повышение эффективности решения задач профессионального отбора может быть достигнута при сочетанном использовании теории нечеткой логики принятия решений, методов рефлексологии и современных информационных технологий.

В заключение первой главы определяются цель и задачи исследования.

Во второй главе разрабатываются модели и методы оценки риска заболеваний и контроля состояния здоровья в задачах профессионального отбора.

Учитывая, что при решении задач профессионального отбора наилучших результатов удается достичь при использовании разнотипных признаков, характеризующих различные проявления жизнедеятельности обследуемых, а так же то, что исходная информация носит неполный и нечеткий характер, в качестве основного аппарата была выбрана теория нечеткой логики принятия решений. Для приведения разнотипных признаков к единой шкале измерений предлагается использовать функции принадлежностей к исследуемым классам состояний ^(Б), где 8 - носитель функции принадлежностей к классу На первом этапе

исследований в качестве носителей функции принадлежностей могут быть использованы числовые шкалы разнотипных признаков х, (1=1, ..., п), описывающих состояние объектов исследования в пространстве размерности п.

В работе показывается, как, используя методы разведочного анализа, выбрать тип функций принадлежностей и их носитель, а так же рассматриваются варианты синтеза нечетких моделей принятия решений по комплексу исходных признаков и частным решающим правилам.

Исходя из опыта, накопленного различными группами исследователей, и, в частности, на основании собственных исследований в качестве базовых

функций принадлежностей, нами были выбраны кусочно-линейные и квадратичные формы их представления.

В зависимости от структуры исследуемых классов в исходном пространстве и подпространствах признаков (факторов) в качестве носителей могут быть использованы: числовые шкалы исходных (четких) признаков S,=x,; линейная функция от исходных признаков х, вида S = J^A > линейная

зависимость от функций принадлежностей s" = ]^ь1)ц„((х|)); линейная функция от частных коэффициентов уверенности S1™ =

Настраиваемые параметры a,, bp, сч и вид функций принадлежностей отбираются по критерию минимума пересечения функций принадлежностей различных классов на носителе S.

Вид модели для расчета уверенности в принимаемом решении о диагнозе и (или) прогнозе выбирается в зависимости от вкладов используемых показателей в промежуточные и конечные решающие правила. Предлагается использовать следующие типы правил расчета коэффициентов уверенности КУп/, в решении cot.

О)

или

КУй?=шт{ц^(8)}

(2)

и

КУшС[ЧЯ]=КУше[Ч]+МЧ+1](1-КУш1М), (3)

кушс[ч+1]=кушеи+кувсм(1-куа£м), (4)

где - j номер функции принадлежностей, участвующий в формировании правила для расчета КУшс; ИЛИ - символ логической операции ИЛИ; И - символ логической операции И; q - номер итерации в расчете коэффициентов уверенности, если на каждом шаге появляются новые свидетельства в пользу решения (Ос; КУщсЭД - уверенность в решении w от вновь. поступающих (текущих) свидетельств. Предпочтение отдается правилу, обеспечивающему минимум ошибки классификации (прогноза).

Для построения надежных решающих правил контроля и прогнозирования состояния здоровья в задачах профессионального отбора необходимо учитывать как факторы риска от воздействия производственной среды, так и индивидуальные характеристики человека, попадающего под воздействие этой среды.

Для оценки индивидуального риска возникновения заболеваний от контакта человека с производственной средой предлагается следующий способ построения правил прогноза состояния здоровья человека при его вовлечении в трудовой процесс.

1. Для исследуемого производства специалистами соответствующего профиля определяется перечень вредных факторов, влияющих на состояние здоровья человека на физиологическом и психологическом уровнях.

2. Определяется перечень заболеваний, вызываемых факторами риска выделенными в п.1. При необходимости, используя теорию принятия решений, выясняется и (или) уточняется влияние полученных факторов на выделенные типы заболеваний.

3. Используя значения факторов риска как носители функции принадлежностей к классу (Ос, строятся соответствующие семейства функций принадлежностей ц",(х,п(). В ходе проведения разведочного анализа

уточняется тип носителя Sn и из списка формул (1)"к4) выбирается формула расчета уверенности в прогнозе риска возникновения заболевания (Ое от производственной деятельности -

4. По полученному в п.2 списку заболеваний формируются списки факторов риска, не связанных с производственной деятельностью обследуемых (наследственные, социально-бытовые, экологические и т.д.). По методике аналогичной п.З строятся семейства функций принадлежностей Р»г(Х1 <) и Н« характеризующих возможность появления болезни ©с, если испытуемый пойдет на производство, связанное с риском формирования патологии ей; и выбираются формулы _расчета уверенности в прогнозе щ от непроизводственной деятельности -

5. По данным врачебных заключений, например, на основании работы специализированных комиссий или историям болезни у обследуемых выявляется наличие патологий <йс, их стадий р[ и степени тяжести qc и используя показатели и как носители строятся их семейства функций принадлежностей к классам характеризующих риск

прогрессирования заболевания если обследуемый будет задействован в исследуемом типе деятельности. Для полученного семейства функций принадлежностей определяются формулы расчета коэффициента уверенности КУ'(.

6. По полученным частным коэффициентам уверенности КУ"(, КУ"(, производится общий расчет уверенности в риске приобретения

профессионального заболевания щ в соответствии с формулой

+КУ.П,-КУ*,-КУ°(

Предлагаемый способ прогнозирования возникновения профессиональных заболеваний использует данные традиционно получаемые в медицинской практике и не требует создания нового медико-технического инструментария, однако, он не позволяет учитывать те индивидуальные особенности организма, которые не имеют клинических проявлений и могут не развиться в болезнь, если обследуемый не будет контактировать с исследуемой производственной средой.

С целью учета "скрытых" индивидуальных особенностей организма, а так же учета временного фактора, нами предлагается метод синтеза комбинированных решающих правил реализуемый следующим образом.

1. Реализуется способ оценки риска заболеваний в процессе профессиональной деятельности с определением ,

р!г(р.),111(ч1),ку;|>ку'ику:,.

2. По методике, разработанной на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ для списка патологий, определенных в п.1 определяется список информативных диагностически значимых биологически активных точек (ДЗТ БАТ) - У, с 0 - номер БАТ в группе ДЗТ из класса По этим точкам строится система функций принадлежностей к классам с носителями, определяемыми как величина процентного отклонения контролируемых значений сопротивлений БАТ из ДЗТ относительно их номинальных значений. Уверенность в отнесении обследуемого к классу по биологически активным точкам определяется в том случае, если одновременно для всех точек из ДЗТ отклонение их относительных сопротивлений от номинальных значений превышает некоторое пороговое значение То есть уверенность в возможности заболевания по группе БАТ определяется из следующего выражения

если [\/у,( :6л)( > 8117]то

кум)+ч=ку^ш+мви^и- ку.\ш (5)

3. По методике, разработанной на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ по группе БАТ, связанных с ситуациями эмоциональное напряжение и (или) величиной адаптационных резервов организма и с использованием индекса функциональных изменений (ИФИ) определяется уверенность в наличии патологии (0( из-за сдвигов в имеющихся адаптационных резервах организма -

4. На основе микроструктурного анализа будущей деятельности с привлечением экспертов психологов, технологов и медиков разрабатываются батареи тестов, имитирующих основные элементы будущей деятельности испытуемых, включая психологические тесты, нагружающие те фундаментальные свойства психики, которые задействуются в исследуемом процессе.

Определяются параметры тестов, моделирующих выполнение будущей деятельности с таким расчетом, чтобы за время их выполнения можно было бы зафиксировать изменение состояний органов и систем организма, связанных с тем или иным производственным процессом.

5. По методике, разработанной на кафедре Биомедицинская инженерия КурскГТУ определяется список информативных проекционных зон (ПЗ) для патологий По величинам относительных отклонений электрических характеристик информативных проекционных зон и в частности диагностически значимых биологически активных точек (ДЗТ БАТ) в ходе выполнения нагрузочных тестов строятся функции

принадлежностей характеризующие риск возникновения

заболевания если обследуемый в ходе профессиональной деятельности

будет неоднократно и продолжительно выполнять работу, связанную с моделируемой нагрузкой на физиологическую и (или) психологическую сферу.

Уверенность в диагнозе а>с по результатам выполнения нагрузочных тестов определяется, если на выбранный тест с номером г для всех точек из величина превышают некоторое пороговое значение, т.е.

ЕСЛИ^У,, :5НТО

куг„тдч+1]=куйм+Л/ад - куг;,[Ч]) (6)

После определения КУг^ по всем тестам (г = I, ..., R) определяется общая уверенность в возможности развития патологии wt в соответствии с выражением

КУ1 [Г+2]=КУ1, и+ку; [г+1](1-КУ* И).

6. Для выяснения возможности возникновения заболеваний, не вошедших в список wс, по реакции проекционных зон на нагрузочные тесты может быть решена задача определения дополнительных списков возможных патологий. Для этого, используя многоканальные анализаторы электрических характеристик проекционных зон, определяются энергетические состояния основных меридиан до и после выполнения нагрузочных тестов. На меридианах, энергетический разбаланс которых превышает некоторые пороговые значения, в ходе повторного тестирования определяются точки, энергетическое состояние которых отклоняется от номинального значения более чем на некоторую пороговую величину. По этим точкам определяются списки патологий которые могут возникать в ходе реализации деятельности, содержащей элементы, моделируемые батареей нагрузочных тестов.

Выбирая в качестве носителей величины относительного разбаланса электрических характеристик вътттеттяемых БАТ, аналогично п.4 строятся функции принадлежностей и определяется

7. Общий прогноз состояния здоровья от взаимодействия обследуемого с производственной средой может быть определен по величине риска возникновения и развития заболевания \¥с, определяемого по формуле

К.«=1С„-ку:/, (7)

где - весовые коэффициенты, определяющие

"вклад" частного коэффициента уверенности в общий риск заболевания типа юс-

В простейшем случае вопрос о допуске обследуемого к выполнению анализируемой профессиональной деятельности может быть решен при использовании одного из двух правил:

1и<1С (8)

(КУ"в(<КУрв„7)ИЛИ (КУ°а(<КУ,в„7) ИЛИ^<ГС (9)

Для детализации принятия решений предлагается интегральный показатель (7) использовать как носитель функции принадлежностей, а

соответствующие решения принимать по величинам функций принадлежностей, определяющих тип принимаемых решений.

В качестве функций принадлежностей могут быть использованы показатели риска возникновения и развития профессиональных заболеваний,

рО pl u р2

например: - риск практически отсутствует; Jl„( - низкий риск Ot", вероятно заболевание типа jl'' - риск заболевания ü)t высокий.

В зависимости от особенностей решаемой задачи при определенном могут быть задействованы не все составляющие, а конечные решающие правила могут включать различные дополнительные условия, объединяющие, например, условия (8) и (9) с функциями принадлежностей к классам риск заболевания и пригодность к выполнению работы.

8. В ходе синтеза прогностических решающих правил может решатся задача прогноза риска появления и развития профессиональных заболеваний в различные периоды времени. В этом случае экспертами выбираются интервалы времени прогнозирования Т, (т - номер интервала времени прогнозирования) и для каждого из них определяются частные и общие коэффициенты уверенности аналогично тому как это делалось в пЛ-^П.б. На этапе прогнозирования выбирается соответствующий интервал времени и для него вычисляются искомые коэффициенты уверенности.

В главе 3 разрабатывается система поддержки принятия решений для профессионального отбора. В системе реализован алгоритм управления процессами прогнозирования, контроля и коррекции состояния здоровья при подготовке и в ходе профессиональной деятельности, схема которого представлена на рис.1. Алгоритм работает следующим образом. На первом этапе определяется риск приобретения заболеваний от производственной деятельности не зависимо от индивидуального здоровья путем вычисления КУ", (блок 1). Далее решается вопрос о проверке индивидуальных факторов риска обследуемого не зависимо от его будущей трудовой деятельности или от текущей работы, если он планирует не менять условия труда (блок 2). При анализе факторов индивидуального риска определяется риск появления и развития заболеваний Ot путем определения коэффициентов КУ", (блок 3).

По историям болезни обследуемых или в результате проведения текущих обследований устанавливается наличие у них болезней из перечня (блок 4) и определяются коэффициенты КУИ КУ^„(, характеризующие повышение

риска ухудшения состояния больных (блок 5). При наличии технических средств и соответствующего методического обеспечения решается вопрос определения риска развития заболеваний из перечня по реакции биологически активных точек в ходе проведения тестовых испытаний (блок

6). В случае положительного решения у испытуемого определяются электрические характеристики диагностически значимых БАТ и рассчитываются соответствующие коэффициенты КУ*( и (или) КУ*,. (блок

Рис. 1. Алгоритм управления процессами прогнозирования, контроля и коррекции состояния здоровья в связи с профессиональной деятельностью

После получения частных коэффициентов уверенности по патологиям ©е решаются вопросы определения риска возникновения и развития профессиональных заболеваний и пригодности к той или иной работе (блоки 8-11,13-15). В системе предусмотрено определение профпригодности как по каждому списку заболеваний в отдельности, так и по общему списку

(блок 8). Кроме этого, в зависимости от результатов исследования может быть организована система лечебно-оздоровительных мероприятий (блоки 11, 12), в ходе которых могут быть уточнены условия привлечения обследуемых к той или иной профессиональной деятельности.

Отличительной особенностью предлагаемой автоматизированной системы является требование иметь в ее составе нестандартное оборудование для измерения электрических характеристик биологически активных точек и проведения электрорефлексотерапии.

Техническое решение задач рефлексодиагностики и рефлексотерапии осуществлялось с помощью программно-управляемого многоканального анализатора (МАБАТ) и специально разработанного пакета прикладных программ. Рефлексотерапия осуществляется автономными приборами типа «Пчелка» и «Рефлекс-01-03».

Обобщенная структура программно-технического обеспечения предлагаемой системы поддержки принятия решения (СППР) приведена на рис. 2.

В этой системе информация об электрических характеристиках контролируемых биологически активных точек вводится в ПЭВМ с помощью подсистемы рефлексодиагностики и рефлексотерапии (ПРДТ) через соответствующие драйверы связей (ДС). Поступающая внешняя информация структурируется в виде файла входной информации (ФВИ). Далее информация об энергетическом состоянии проекционных зон из ФВИ передается на вход блока прогнозирования и контроля (БПК). Кроме этого на БПК передается информация о факторах риска и имеющихся заболеваний с интерфейса пользователя. Тестовые воздействия на обследуемого формируются блоком внешних тестов (БВТ), реализуемых аппаратно вне среды ПЭВМ и блоком машинных тестов (БМТ), воздействующих через интерфейс пользователя.

Кроме этого, по информации, получаемой в результате работы БРАПКК, блок формирования терапевтических воздействий (БФТВ) под управлением врача-исследователя формирует параметры для проведения электрорефлексотерапии.

В базе данных находится электронные медицинские карты (ЭМК) пациентов, справочники по факторам риска, по терапии основного и сопутствующих заболеваний, типовые схемы по рефлексотерапии, диагностические и терапевтические таблицы связей и другая справочная информация.

пэвм

Рис. 2. Структура системы поддержки принятия решений

Из банка меридианных моделей (БММ) пользователь может извлечь модель основного и сопутствующих заболеваний. Измеряя реальные энергетические характеристики БАТ с помощью блока «раскраски» моделей (БРМ), на диагностических моделях организуется засветка энергетического состояния БАТ меридиана от красного цвета (энергетика точки много выше номинального значения) до синего цвета (энергетика точки много ниже номинального значения), что позволяет наглядно и оперативно наблюдать за состоянием меридиан и рационально планировать терапию как профессиональных заболеваний, так и сопутствующих заболеваний.

С помощью интерфейса пользователя врач может наблюдать: временные фрагменты измеряемых электрических параметров; графики распределения величин, отражающих состояние БАТ по меридианам; и т.д.

В четвертой главе обсуждаются результаты экспериментальных исследований разработанной системы поддержки принятия решений при прогнозировании заболеваний и определении профпригодности на примере людей, решающих вопросы профессионального выбора и, в частности,

абитуриентов, выбирающих специальности приборостроительного профиля технического ВУЗа, профессионального отбора электросварщиков и кандидатов на должность водителей оперативного транспорта органов внутренних дел.

В качестве наблюдаемых выступали мужчины и женщины в возрасте от 18 до 40 лет. В качестве контроля была взята группа здоровых людей (студенты, сотрудники УВД г. Курска).

При прогнозировании профессиональных заболеваний студентов технических ВУЗов наблюдались студенты КурскГТУ и студенты ЮжноРоссийского ГТУ приборостроительных специальностей на протяжении 11 лет. Было установлено, что наиболее распространенными заболеваниями, связанными с процессом обучения в ВУЗе, являются заболевания сердечнососудистой системы (ССС) и заболевания желудочно-кишечного тракта (ЖКТ). Среди параметров, оказывающих влияние на возможность приобретения этих заболеваний, выделено четыре группы: параметры, связанные с производственной средой с расчетом коэффициентов уверенности в возможности профессионального заболевания КУ"СС и КУщТ ; параметры, обусловленные личностными характеристиками испытуемого с коэффициентами уверенности КУ^с и КУ^ ; параметры, полученные из историй болезни и врачебных заключений с коэффициентами уверенности КУссс и КУ^дл ; параметры, подученные в .результате нагрузочных проб с коэффициентами уверенности

В ходе разведочного анализа с привлечением высококвалифицированных экспертов для расчета соответствующих коэффициентов уверенности по классам заболевания ССС и ЖКТ были построены семейства функций принадлежностей с носителями по признакам, характеризующим факторы риска исследуемых заболеваний.

В качестве носителей функций принадлежностей по первой группе параметров были выбраны относительные отклонения электрических характеристик БАТ, связанных с эмоциональной сферой (точки Rg, Р9 и VB20) и индекс функциональных изменений (ИФИ), отражающий адаптационные резервы организма. По второй группе параметров использовались: фактор приема алкоголя; фактор табакокурения; шкала интраверсии теста Айзенка; шкала реактивной тревожности теста Спилберга; шкала личной тревожности теста Тейлора; относительные отклонения электрических характеристик БАТ, связанных с эмоциональной сферой; индекс функциональных изменений. По третьей группе параметров использовались относительные отклонения электрических характеристик БАТ, связанных с заболеваниями ССС (точки Cf, Сб, С7, Се и С9) и с заболеванием ЖКТ (точки Егь Ей, Ея, По четвертой группе признаков производственная нагрузка моделировалась тестами определения селективности, устойчивости и переключаемости внимания при доведении испытуемых до состояния эмоционального напряжения в ходе тестирования. По этой группе признаков в качестве носителей соответствующих функций принадлежностей были

использованы величины относительных отклонений сопротивлений точек С7, Сд (для заболеваний ССС) и для точек Ец и е22 (для заболеваний ЖКТ) до тестирования и после тестирования в условиях эмоционального напряжения.

В соответствии с общей методикой синтеза комбинированных решающих правил были получены выражения для носителей функций принадлежностей к классам риск заболеваний ССС и ЖКТ в виде: КУ" +КУ

ССС +4КУ'+2КУ1

йжкг-КУ

ССС J ССС ССС

п +КУ"+4КУ'

' ССС»

' ЖКТ ' ^^ ЖКТ 1 ЖКТ^УЖКТ '

На рис. За и 36 приведены графики функций принадлежностей к классам: риск заболевания практически отсутствует (р^, Цжкг)> нижийриск заболевания ({Д^с Рт); вероятно заболевание, желательно провести дообследование и при необходимости рекомендовать профилактические мероприятия (рссс > Ржкт)' риск заболевания высокий, желательно провести дополнительные обследования и при необходимости организовать проведение лечебно-оздоровительных мероприятий (р^со Ржкт)> имеется заболевание, при необходимости уточнить диагноз и организовать комплекс терапевтических мероприятий

Рис. 3. Функции принадлежностей к классам риск заболеваний ССС (а) и ЖКТ (б) в процессе обучения на специальностях приборостроительного профиля

Экспертная оценка уверенности отнесения испытуемого к выделенным классам риска возникновения заболеваний ССС и ЖКТ в ходе обучения студентов приборостроительных специальностей в техническом ВУЗе на примере КурскГТУ достигает 0,97.

Анализ профессиональных заболеваний электросварщиков показал, что наиболее распространенным из них является бронхит. К неблагоприятным

факторам производства отнесены аэрозоли Мп, N1, Сг и других тяжелых металлов,газов Оз, N205, СО, НР, окислов БЮг-

Для определения непроизводственных факторов риска был использован опросник со следующими признаками: x1 - перенес бронхит; x2 -ежегодное заболевание ОРЗ; х3 - характеристика воздуха среды обитания; x4 -количество сигарет в день; х5 - длительность курения; х - общее самочувствие.

Риск заболевания бронхитом по результатам врачебных исследований определялся по относительным отклонениям сопротивлений точек и

P10, связанных с ситуацией бронхит и при помощи специального опросника.

В качестве нагрузочного теста использовался спирометр, с помощью которого оценивалась жизненная емкость легких.

При решении вопроса о профессиональной пригодности обследуемых для работы электросварщиками и риска возникновения заболеваний экспертами были выделены следующие классы с соответствующими функциями принадлежности: риск заболевания маловероятен, испытуемый пригоден к выполнению работ электросварщика вероятно

заболевание бронхитом, желательно провести дополнительные обследования и при необходимости организовать серию лечебно-оздоровительных мероприятий с возможным контролем состояния здоровья в ходе работ по профессии электросварщик высокий риск заболевания бронхитом,

уточнить диагноз, и в случае выявления бронхита, в зависимости от характеристик заболевания решить вопрос о профессиональной пригодности

04М-

Для носителя введенных функций принадлежностей были определены веса каждой из частных составляющих соответствующих коэффициентов уверенности и получено выражение вида:

Я н,=КУ +КУ ^+1,5 КУ +2,5 КУ ^+КУ .

Графическое представление принадлежностей приведено на рис. 4.

соответствующих

функций

Рис. 4. Функция принадлежностей к классам риск заболеваний бронхитом в процессе профессиональной деятельности электросварщиков

Экспертная оценка уверенности отнесения обследуемого к классам риска возникновения бронхита у электросварщиков с рекомендациями к оценке их профпригодности достигает 0,95.

Особенностью задачи определение профпригодности кандидатов на должность водителя транспорта органов УВД является то, что она регламентирована соответствующими ведомственными правилами, которые обязательно должны быть учтены при синтезе решающих правил определения профпригодности. В предлагаемой работе эти правила были учтены путем реализации систем неравенств при расчете коэффициентов обобщенного носителя для функций принадлежностей к классам: годен (р.в(Яв)); условно годен с рекомендациями по развитию профессионально важных качеств (Рв(^э)); негоден (}4(ЯВ)).

Выражение для носителей функций принадлежностей имеет вид:

КВ=Х1+Х2-Ю,5Х}+Х4+Х5+Х6,

3 {(х^-х|)/10, если х|<5.

х1 - характеристика механической памяти; х2 - характеристика смысловой памяти; х3 - эффективность выполнения методик оценки параметров внимания; х3 - показатель функционального состояния организма; х4 -характеристика переключаемости внимания; х5 - характеристика эмоциональной устойчивости; х6 - характеристика концентрированности внимания.

Экспертная уверенность в допуске к работе по этой задаче достигает величины 0,98.

Анализ качества работы полученных решающих правил на контрольных выборках показал, что при определении риска заболевания ССС у студентов приборостроительных специальностей уровень ошибки классификации не превысил 5% (оценка вероятности правильной классификации Рссс = 0,95). При определении риска заболевания ЖКТ уровень ошибки классификации не превысил 4% (Ржкт = 0,96). При определении риска заболеваний бронхитом электросварщиков величина ошибки не превысила 7% (РБр = 0,93).

Таким образом, результаты экспертного оценивания достаточно близки к результатам, полученным на контрольной выборке. Ошибка расхождения не превышает 7%.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением качества медицинского обслуживания населения, участвующего в трудовой деятельности. В результате выполнения этой работы получены следующие основные результаты.

1. Предложен способ оценки риска заболеваний, учитывающий как факторы риска производственной среды, так и индивидуальные особенности здоровья обследуемого при разнородной системе признаков, характеризующих различные проявления жизнедеятельности.

2. Разработан метод синтеза комбинированных решающих правил для контроля и прогноза состояния здоровья по признакам различной природы,

характеризующих факторы риска производственной среды и индивидуальные особенности организма испытуемого, позволяющий получить прогностические и диагностические выводы с высокой степенью уверенности при не полностью определенной исходной информации.

3. Получено правило выбора системы информативных признаков, использование которых позволяет строить решающие правила прогноза и контроля профессиональных заболеваний с требуемым для практики качеством при приемлемых технико-экономических затратах.

4. Синтезированы решающие правила, использующие информацию о факторах риска производственной среды, индивидуальных факторах риска и индивидуального состояния организма человека, позволяющие решать разнотипные задачи прогноза уровня здоровья в зависимости от вида деятельности с уверенностью не хуже 0,9.

5. Разработан алгоритм управления процессами прогнозирования, контроля и коррекции состояния здоровья, позволяющий получить научно обоснованные рекомендации по профессиональному отбору и ориентации с организацией необходимых лечебно-оздоровительных мероприятий в зависимости от индивидуальных особенностей организма.

6. Предложена автоматизированная система поддержки принятия решений для специалистов, решающих задачи профессиональной ориентации и профессионального отбора, позволяющая использовать информацию о факторах риска, о текущем состоянии здоровья обследуемого, о его реакции на нагрузочные пробы, имитирующие профессиональную деятельность, решать задачи рационального профессионального отбора с позиции возможных и (или) имеющихся профессиональных заболеваний.

7. Разработанные методы, модели и алгоритмы прошли экспериментальную проверку в центре психологической деятельности (ЦПД) при УВД Курской области и используются в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению 553900 «Биомедицинская инженерия».

Практические испытания системы показали ее высокую диагностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций по организации лечебно-оздоровительных мероприятий, подтвержденную статистическими испытаниями, модельным экспериментом и экспертными оценками.

Полученные результаты позволяют научно обосновать рекомендации испытуемому в выборе профессиональной деятельности с точки зрения сохранения и укрепления его здоровья.

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Королева СА., Китаева А.Г., Штотланд Т.М. Методика моделирования состояния эмоционального напряжения/ VI Международная научно-техническая конференция "Медико-экологические информационные технологии-2003". Курск. 2003. С. 28-32.

2. Китаева А.Г., Королева С А. Диагностика состояний человека с использованием показателей пространственно-конструктивного мышления// Материалы и упрочняющие технологии - 2003. Сборник материалов X Российской научно-технической конференции. 4.2. / Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2003. С. 16-19.

3. Китаева А.Г., Королева С.А. Диагностика шизофрении с использованием тестов оценки параметров мышления// Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание - 2003: Сб. мат-лов 6-й Межд. конф.: В 2-х ч. 4.2./ Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2003. С. 304-306.

4. Королева СА Использование психологических тестов для оценки склонности к заболеваниям сердечно-сосудистой системы// Молодежь и XXI век. Тезисы докладов вузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов в области научных исследований. В 3 ч. Ч.1./ Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2003. С.93-94.

5. Королева С.А. Использование психологических тестов и методов рефлексодиагностики в задачах ранней диагностики и профессионального отбора// Медико-экологические информационные технологии-2004: Сборник материалов VII Международной научно-технической конференцииУКурск. гос. техн. ун-т. Курск, 2004. С. 76-79.

6. Бочков Б.П., Королева С.А Автоматизированная система доврачебного контроля и профессиональной ориентации // Медико-экологические информационные Технологии-2004: Сборник материалов VII Международной научно-техническая конференцииУКурск. гос. техн. ун-т. Курск, 2004. С. 79-80.

7. Кореневский Н.А., Буняев В.В., Королева СА. Синтез решающих правил для прогнозирования профессиональных заболеваний методами рефлексодиагностики//Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3. №3.2004. С.172-173.

ИД №06430 от 10.12.01 Подписано в печать 25.01.2005. Формат 60x84 1/16 Печатных листов 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 37.

Курский государственный технический университет 305040, г. Курск, ул. 50-лет Октября

OS. 12 - OS. 13

16 «El» Ií89

Введение

1. Современные методы и средства профессиональной ориентации и отбора и персонального прогнозирования состояния здоровья

1.1 Методов и средств для профессиональной ориентации и 11 профессионального отбора

1.2 Анализ систем ранней диагностики и прогноза заболеваний, 25 включая профессиональные заболевания

1.3 Цель и задачи исследования

2. Разработка моделей и методов оценки риска и контроля состояния здоровья в задачах профессионального отбора

2.1 Выбор функций принадлежностей, их носителей и типов 50 решающих правил

2.2 Способ оценки риска заболеваний от контакта человека со 65 средой его профессиональной деятельности

2.3 Метод синтеза решающих правил контроля и прогнозирования 69 состояния здоровья в задачах профессионального отбора

2.4 Выводы второй главы

3. Разработка системы поддержки принятия решений для задач профессионального отбора

3.1 Выбор системы информативных признаков по 75 электрофизиологическим показателям

3.2 Алгоритм управления процессами прогнозирования, контроля и 81 коррекции состояния здоровья при подготовке и в ходе профессиональной деятельности

3.3 Структура системы поддержки принятия решений по 84 управлению процессами прогнозирования, контроля и коррекции состояния здоровья для задач профессиональной ориентации и отбора

3.4 Выводы третьей главы

4. Результаты экспериментальных исследований

4.1 Объект, методы и средства исследования

4.2 Прогнозирование заболеваний студентов приборостроительного 92 факультета технического ВУЗа

4.3 Прогнозирование профессиональных заболеваний у 116 электросварщиков

4.4 Определение профессиональной пригодности кандидатов на 125 должность водителя на примере оперативного транспорта органов внутренних дел

4.5 Обсуждение результатов исследования

4.6 Выводы четвертой главы 130 Заключение 131 Библиографический список

Актуальность работы. Современный уровень развития производства, ухудшающееся экологическое состояние окружающей среды, рост нервно-психологических нагрузок при взаимодействии с разнообразными информационно и энергонасыщенными системами, значительно увеличивает риск возникновения и развития заболеваний, в том числе и заболеваний, вызываемых профессиональной деятельностью человека (Медведев В.И., Леонова А.Б., Баевский P.M. и др.).

Снизить риск заболеваемости от профессиональной деятельности можно мероприятиями по организации труда, обеспечивающими восстановление человеческих ресурсов в период, когда работающий не занят основной производственной деятельностью, а так же за счет научно обоснованных подходов к профессиональной ориентации и профессиональному отбору (Казначеев В.П., Дмитриева Н.В., Дюк В.А., Забродин Ю.М., Плотников В.В. и др.).

Существует большой арсенал методов и средств, решающих задачи профессиональной ориентации и профессионального отбора по различным наборам психологических, психофизиологических и физиологических признаков. Часть из них решает задачи оценки успешности будущей деятельности, часть реализует достаточно жесткие алгоритмы отбора по медицинским требованиям, предъявляемым к будущей профессии, часть реализует комплексный подход, сочетающий анализ состояния здоровья с успешностью реализации профессиональной деятельности (Ермакова И.В., Кулагин Б.В., Ломов Б.Ф., Решетников М.М. и др.).

Анализ показал, что большинство существующих систем, решающих задачи профессиональной ориентации и профессионального отбора, оценивает профессиональную пригодность человека по уже имеющимся у него заболеваниям, тогда как во многих случаях трудовая деятельность может способствовать развитию скрытых патологий еще не имеющих клинических проявлений, а так же разрушать адаптационные механизмы организма и его частей, которые имеют "слабые звенья" в силу индивидуальных особенностей человека. Это снижает их потенциальные возможности по решению задач профессионального отбора.

Исследования показали, что повысить качество решения исследуемого класса задач можно используя методы теории нечетких множеств, учитывающих разносторонние проявления жизнедеятельности испытуемых с привлечением современных информационных технологий.

Таким образом, исследования в области совершенствования методов и средств контроля и прогнозирования индивидуального здоровья в задачах профессионального отбора с использованием современных информационных технологий являются актуальной научной и практической задачей.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета "Разработка медико-экологических информационных технологий" и в соответствии с научно-технической программой "Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники", подпрограмма 204 "Технология живых систем".

Цель работы. Разработка методов и средств контроля и прогнозирования состояния здоровья в задачах профессионального отбора, обеспечивающих повышение уровня здоровья работающих за счет использования теории нечеткой логики принятия решений и современных информационных технологий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- предложить способ оценки риска заболеваний в процессе профессиональной деятельности;

- разработать метод синтеза решающих правил для контроля и прогноза состояния здоровья в задачах профессионального отбора;

- сформулировать правило выбора системы информативных признаков;

- синтезировать правила прогноза возникновения и развития заболеваний для заданного вида деятельности;

- разработать алгоритм управления процессами прогнозирования контроля и коррекции состояния здоровья при подготовке и в ходе профессиональной деятельности;

- предложить структуру системы поддержки принятия решений для консультантов профцентров;

- провести апробацию предложенных методов и средств в производственных условиях.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории управления, моделирования, теории нечетких множеств, рефлексологии, экспертного оценивания и принятия решений.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: способ оценки риска заболеваний в процессе профессиональной деятельности, отличающийся совместным учетом факторов риска от производственной деятельности и состояния здоровья испытуемого, позволяющий строить решающие правила в условиях нечеткого и неполного представления исходных данных; метод синтеза комбинированных решающих правил для контроля и прогноза состояния здоровья по признакам различной природы, характеризующих факторы риска производственной среды и индивидуальные особенности организма, позволяющий получать прогностические и диагностические выводы с высокой степенью уверенности при отсутствии клинически выраженных признаков, связанных с исследуемыми профессиональными заболеваниями; алгоритм управления процессами прогнозирования контроля и коррекции состояния здоровья человека, отличающийся возможностью гибко менять тактику управления в зависимости от соотношений факторов риска производственной сферы и индивидуального здоровья человека, позволяющий рационализировать динамику взаимоотношений человек -производственная среда, и повысить уровень здоровья работающих; правила контроля и прогноза состояния здоровья человека в задачах профессионального отбора студентов технических ВУЗов, сотрудников УВД Курской области и риска профессиональный заболеваний электросварщиков.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные методы, решающие правила и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению процессами контроля, прогнозирования и коррекции состояния здоровья для врача-консультанта, решающего задачи профессионального отбора и организации лечебно оздоровительных мероприятий, связанных с профессиональными заболеваниями.

Практические испытания системы показали ее высокую диагностическую и прогностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций по организации лечебно-оздоровительных мероприятий.

Результаты работы внедрены в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению 553900 "Биомедицинская инженерия" и используются в Центре психологической диагностики (ЦПД) при УВД Курской области.

Полученные результаты позволяют научно обосновать рекомендации испытуемому в выборе профессиональной деятельности с точки зрения сохранения и укрепления его здоровья.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: на VI Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2003» (Курск, 2003); XXXI вузовской научно-технической конференции «Молодежь и XXI век» (Курск, 2003); 6-й Международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (Распознавание- 2003), Курск, 2003; X Российской научно-технической конференции Материалы и упрочняющие технологии -2003, (Курск, 2003); VII Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2004», (Курск, 2004).

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1] лично автором предложен комплекс показателей для оценки функционального состояния человека, занятого операторской работой, в [2] и [3] автором предложены способы психологического тестирования, используемые при решении задач профессиональной ориентации, в [6] предложена система функций принадлежности, используемых для принятия решений при доврачебном контроле и при решении задач профессиональной ориентации, в [7] соискателем предложен способ прогноза состояния здоровья по энергетическим характеристикам биоактивных точек.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 144 отечественных и 17 зарубежных наименования. Работа изложена на 132 страницах машинописного текста, содержит 82 рисунка и 6 таблиц.

4.6. Выводы четвертой главы

1. В результате проведенных исследований выведены нечеткие правила, основанные на использовании комплексных носителей, позволяющие определить риск различных заболеваний, связанных с производственной деятельностью индивидуума, его образом жизни, состоянием энергетики БАТ и результатами психологического тестирования без нагрузочных проб и с нагрузочными пробами.

2. Предложенные в работе методы и средства могут успешно применяться для прогнозирования состояния здоровья при различных видах трудовой деятельности и тем самым решать вопросы научно обоснованной профессиональной ориентации и отбора с учетом индивидуальных особенностей обследуемых.

3. Полученные решающие правила, использующие информацию о факторах риска производственной среды, о индивидуальных факторах риска и индивидуального состояния организма человека позволяют решать разнотипные задачи прогноза уровня здоровья от участия в заданном типе деятельности с уверенностью не хуже 0,9.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением качества медицинского обслуживания населения, участвующего в трудовой деятельности. В результате выполнения этой работы получены следующие основные результаты.

1. Предложен способ оценки риска заболеваний, учитывающий как факторы риска производственной среды, так и индивидуальные особенности здоровья обследуемого при разнородной системе признаков, характеризующих различные проявления жизнедеятельности.

2. Разработан метод синтеза решающих правил для контроля и прогноза состояния здоровья по признакам различной природы, характеризующих факторы риска производственной среды и человека, позволяющий получить прогностические и диагностические выводы с высокой степенью уверенности при не полностью определенной исходной информации.

3. Получено правило выбора системы информативных признаков, использование которых позволяет строить решающие правила прогноза и контроля профессиональных заболеваний с требуемым для практики качеством при приемлемых технико-экономических затратах.

4. Синтезированы решающие правила, использующие информацию о факторах риска производственной среды, индивидуальных факторах риска и индивидуального состояния организма человека, позволяющие решать разнотипные задачи прогноза уровня здоровья в зависимости от вида деятельности с уверенностью не хуже 0,9.

5. Разработан алгоритм управления процессами прогнозирования, контроля и коррекции состояния здоровья, позволяющий получить научно обоснованные рекомендации по профессиональному отбору и ориентации с организацией необходимых лечебно-оздоровительных мероприятий в зависимости от индивидуальных особенностей организма.

6. Предложена автоматизированная система поддержки принятия решений для специалистов, решающих задачи профессиональной ориентации и профессионального отбора, позволяющая использовать информацию о факторах риска, о текущем состоянии здоровья обследуемого, о его реакции на нагрузочные пробы, имитирующие профессиональную деятельность, решать задачи рационального профессионального отбора с позиции возможных и (или) имеющихся профессиональных заболеваний.

7. Разработанные методы, модели и алгоритмы прошли экспериментальную проверку в центре психологической диагностики (ЦПД) при УВД Курской области и используются в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению 553900 «Биомедицинская инженерия».

Практические испытания системы показали ее высокую диагностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций по организации лечебно-оздоровительных мероприятий, подтвержденную статистическими испытаниями, модельным экспериментом и экспертными оценками.

Полученные результаты позволяют научно обосновать рекомендации испытуемому в выборе профессиональной деятельности с точки зрения сохранения и укрепления его здоровья.

1. Авилов О.В., Крутов А.К. Возможности использования компьютерного комплекса диагностики и коррекции функционального состояния человека "Меданекс'7/ Жизнь и компьютер-91: Тез. Всесоюз. семинара, 10.91. -Харьков, 1991. С. 208-209.

2. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях: Монография / А.Г. Устинов, В.А. Ситарчук, Н.А. Кореневский; под ред. А.Г. Устинова. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1995. 390 с.

3. Автоматизация исследования свойств сенсорного внимания человека. / Под ред. В.В. Плотникова, Ю.М. Забродина, Н.А. Кореневского и др. Орел, Из-во АН СССР "Общество психологов СССР", 1985 - 288 с.

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

5. Александров В.В., Горский И.Д. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных, JL: Наука, 1983. 125с.

6. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1985.-251 с.

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

8. Ананин В.Ф. Механизм формирования иридоорганных проекций // Офтальмолог. Журнал. 1990. - №1 - С. 42 - 46.

9. Ананин В.Ф. Двойной реципрокный принцип иннервации как биорегуляторная основа нейрогуморальной регуляции сердечно-сосудистой системы. Сообщение 10 // Проблемы бионики. Харьков: Основа, 1991. -№46.-С. 122-132.

10. Ананин В.Ф. Структурная организация центральной нервной системы и ее роль в регуляции сердечно-сосудистой системы. Сообщение 6 // Проблемы бионики. Харьков: Вища школа, 1987. - №37. - С. 35 - 47.

11. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. М.:1. Медицина, 1975. 446 с.

12. Антюхов А.А. Автоматизированная система для комплексной психофизиологической оценки феномена конформности: Дисс. канд. техн. наук: Курск, 1996. 133 с.

13. Ахутин В.М. Биотехнические системы. Л.: ЛГУ, 1979. - 257 с.

14. Ахутин В.М., Ермилов Н.Н., Ларионов Л.В., Монахова А.И., Нерославский И.А., Скверчинский А.В., Сысоев И.И. Измерительно-вычислительный комплекс контроля состояния оператора. // Медицинская техника. 1989. - №3. - С. 8 - 11.

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

16. Артеменко М.В., Баскаков В.Л. Автоматизированная система самоорганизационной структурно-параметрической идентификации математических моделей в психологии. // Биомедицинская радиоэлектроника, 2001, № 3. С. 57 63.

17. Баевский P.M., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. М.: Медицина, 1997. - 235 с.

18. Баевский P.M., Казначеев В. П. Диагноз донозологический. М.: БМЭ, 1978. С. 252-255.

19. Белюк А.В. Комплексная системная реализация задач вузовской профориентации с применением ЭВМ. М.: 1998. - 88 с.

20. Бестужев-Лада И.В. Поисковое социальное прогнозирование: перспективные проблемы общества. Опыт систематизации/АН СССР; Ин-т социальн. исслед.-М.: Наука, 1984.-214 с.

21. Богданов В.А. Систематическое моделирование личности в социальной психологии. М.: Прогресс, 1987. - 272 с.

22. Борецкий А.Б., Маслов В.Г., Хавронина М.А. Идентификация экспериментальных знаний на основе комплексных решающих правил в медицинских экспертных системах. // Информатика в здравоохранении: Мат. Всесоюз. научн. конф., М.: 1990. С. 19.

23. Буняев В.В., Кореневксий НА. Донозологическая диагностика методами рефлексологии. //Биомедицинская радиоэлектроника, 2001, № 3. С. 21 27.

24. Буняев В.В. Разработка моделей и алгоритмов оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний: Диссертация кандидата медицинских наук: Тула, 2000. 235 с.

25. Буняев В.В., Рудник Е.М. Передача диагностической информации от внутренних органов к их проекционным зонам // Сборник материалов IV межд. конференции "Распознавание-98": Курск, КГТУ, 1999. -С. 246 247.

26. Вельховер Е.С., Никифоров В.Г. Клиническая рефлексология. М:1. Медицина, 1983. С. 19 83.

27. Венда В.Д. Инженерия психологии и синтез систем отображения информации. М. Машиностроение, 1975. - 304 с.

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

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

30. Гаваа Лувсан. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии. М.: Наука 1986. 575с.

31. Гаврилова Т.А., Чернявская К.Р., Яшин A.M. Формирование поля знаний в экспертной системе на примере психодиагностики // Изд. АН СССР. С. 35-42.

32. Глушков В.М. Введение в кибернетику. Киев, изд-во АН УССР, 1964. -357 с.

33. Голембо З.Б., Зинкевич В.П. Средства и методы обработки медико-экологической информации на ЭВМ // Итоги науки и техники. Серия техническая кибернетика. Биология (методы в биологических исследованиях).- 1989. Т. 26. с. 35 - 39.

34. Головко И.Н., Соколова М.В., Ершов Д.А. К вопросу оценки педагогического напряжения в процессе обучения// Материалы и упрочняющие технологии 2001: Сб. мат. IX Российского н.-техн. конф. КускГТУ, КурскГТИ, Курск, 2001. - С. 159 - 161.

35. Гуревич К.М. Профессиональная пригодность и основные свойства нервной системы. Москва, Наука, 1970. 385 с.

36. Гусев В.Г. Методы получения измерительной информации об электрических свойствах биологических тканей: Научное издание /Уфимский гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1995. 167 с.

37. Дмитриева Н.В., Глазачев О.С. Индивидуальное здоровье и полипараметрическая диагностика функциональных состояний организма, (системно информационный подход). - М., 2000. - 214 с.

38. Дуринян Р.А. Атлас аурикулярной рефлексотерапии. М.: Медиц., 1982 -64 с.

39. Дейнега В.Г., Прилуцкий В.Н., Кореневский Н.А. К вопросу о вычислительной диагностики у сварщиков / Гигиена труда и профессиональные заболевания. М., Медицина №12, 1983. С. 12 - 15.

40. Ершов Д.А. Методы и алгоритмы автоматизированного управления профессиональной ориентацией абитуриента с учетом физиологических затрат на процесс обучения: Диссертация кандидата технических наук: Курск, 2003.- 158 с.

41. Ершов Д.А., Агарков Н.М. Построение решающих диагностических правил при психоанализе процесса обучения// Сб. мат. V межд. конф. "Распознавание 2001", КурскГТУ, КурскГТИ, Курск 2002. - С. 268 - 270.

42. Ершов Д.А., Головко И.Н. Основные характеристики организма в процессе прогноза успешности обучения. / Сб. научн. тр. "Актуальные проблемы образования и медицины". Курск, 2002. С. 23 - 24

43. Ершов Д.А., Головко И.Н. Автоматизированная система психодиагностического тестирования учащегося. / Сб. мат. V межд. конф. "Распознавание 2001", Курск.ГТУ, КурскГТИ, Курск 2002. - С. 270 - 272

44. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 312 с.

45. Иванов Е.М. Основы психологического изучения профессиональной деятельности. М.: Из-во МГУ, 1987 - 208 с.

46. Ильин Ю.С., Болкаков А.А., Атаманченко Т.Н., Егорушкина Е.В. Опыт внедрения автоматизированных рабочих мест в структуре основных поликлинических служб // Жизнь и компьютер 91: Тез. Всесоюз. семинара,

47. Харьков, 1991.-С. 210-213.

48. Инженерно-психологическое проектирование взаимодействия человека с техническими средствами / Под ред. В.Н. Четверникова. М: Выс. шк. 1980 - 127с.

49. Инфотех 99. Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах / Череповец: ЧТУ, 1999. - 320 с.

50. Искусственный интеллект. / Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990.-421 с.

51. Казначеев В.П., Баевский P.M. Беренев А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения. Д.: Медицина, 1986.-216 с.

52. Конолкин О.А., Прыгин Т.С. Связь учебной успеваемости студентов с индивидуально-типологическими особенностями их саморегуляции, //Вопросы психологии. 1984. - №3. с. 42-53.

53. Кореневский Н.А., Буняев В.В., Королева С.А. Синтез решающих правил для прогнозирования профессиональных заболеваний методами рефлексодиагностики/Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2004. Т.З, №3. - С. 172-174

54. Кореневский Н.А., Горбатенко С.А. Меридианные модели формирования диагностической информации системой проекционных зон // Биомедицинская радиоэлектроника. 2001. - № 3. - С. 40 - 50.

55. Кореневский Н.А., Горбатенко С.А. Анализ состояний биообъектов с учетом меридианных связей // Материалы VIII Российской научно-практической конференции "Материалы и упрочняющие технологии 2000", Курск, 2000.- С. 126 - 129.

56. Кореневский Н.А. Обучение классификации в режиме диалога/КурскПИ.- ОФАП, ВНИИМТИ; инв. №534893. 1983. С. 116.

57. Кореневский Н.А., Лазурина Л.П. Энергоинформационные модели рефлексодиагностики: монография / Курск, ОЦМП, 2000. -177с.

58. Кореневский Н.А., Тутов Н.Д., Корженевич И.М. Способы представления разнотипных в данных задачах медицинских и экологических исследований// Известия Курского государственного технического университета, КГТУ, Курск, 1998, №2. С. 56-63.

59. Кореневский Н.А., Попечителев Е.П., Филист С.А. Проектирование электронной медицинской аппаратуры для диагностики и лечебных воздействий: Монография/Курская городская типография, Курск, 1999. 537 с.

60. Кореневский НА. Рудник М.И., Рудник Е.М. Энергоинформационные основы рефлексологии /Курск, гуман.-техн. инст., Курск, 2001 236 с.

61. Кореневский НА. Савенков С.Н. Модель взаимодействия внутренних органов и систем с проекционными зонами поверхности тела человека // Межвузовский сборник научных трудов "Информационные технологии моделирования и управления", Воронеж 1989 с. 127-133.

62. Корженевич И.М. Разработка автоматизированной поликлинической системы диагностики пульмонологических заболеваний / Дисс. канд. техн. наук. Курск, 1998. 124 с.

63. Королева С.А., Китаева А.Г, Штотланд Т.М. Методика моделирования состояния эмоционального напряжения/ VI Международная научно-техническая конференция "Медико-экологические информационные технологии-2003". Курск. 2003. С. 28-32.

64. Коротких В.Ф., Горобец Ю.Н., Желудева М.А. Система поддержки принятия решений поликлинического врача общей практики// Биомедицинская радиоэлектроника, 2001. №3. С. 28 - 34.

65. Кратин Ю.Г. Анализ сигналов мозга. Д.: Наука, 1977. - 315 с.

66. Краснюк Е.М., Мысина Г.Г., Циркунов Л.П. Методические рекомендации по диагностике и профилактике профессиональных заболеваний у электросварщиков. Киев, 1980. 35 с.

67. Крыжановская О.В., Наумович А.С. Автоматизированные прогностические и диагностические системы для комплексной оценки функционального состояния организма человека // Жизнь и компьютер-91: Тез. Всесоюз. семинара, 10.91. Харьков, 1991.-С. 187-189.

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

69. Лаврентьев Б.И. Теория строения вегетативной нервной системы. -М.: Медицина, 1983. 253 с.

70. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981. 287 с.

71. Леонова А.Б. Психодиагностика функциональных состояний человека. -М.: Изд-во МГУ. 1984 199 с.

72. Ломов Б.Ф. Методологические проблемы психологического эксперимента. М. 1980 - 185 с.

73. Ломов Б.Ф. Системный подход и проблема детерминизма в психологии // Психологический журнал. 1989. т. 10. №4. С. 19-39.

74. Лощилов В.Н. Калакутский Л.И. Биотехнические аспекты электронейростимуляции. М.: МГТУ НПО "Медтехсистема", 1991. - 169 с.

75. Магазаник Л.Г. Постсинаптические ионные каналы, активизируемые медиаторами // Вестник АН СССР. 1985. - №.7. - С. 30 - 36.

76. Малхасьян Л.Н. Экспертная система "Диалог-Д" для формирования групп диспансерного учета рабочих "пылевых" профессий. // Информатика в здравоохранении: Материалы Всесоюз. научн. конф. 11.12.90. М., 1990. - С. 130.

77. Мартыненко В.Ф. Классификация прогнозов и методов прогнозирования. М.: ЦИТУВ, 1973. 23 с.

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

79. Меньшиков В.М., Ямпольская Л.Т. Введение в экспериментальную психологию личности. М.: Просвещение, 1985. - 479 с.

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

81. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др. Рига: Зинятне, 1982. -212с.

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

83. Нечушкин А.И. и др. Определение функционального состояния канала по изменению электрокожного сопротивления в одной точке. В кн.: Иглорефлексотерапия. Горький, 1974. - С. 22 - 25.

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

85. Общая психология: учебн. пособие для студентов пед. институтов/ В.В. Богословский и др., М.: Просвещение, 1981. - 383 с.

86. Общий курс физиологии человека и животных. В 2 кн. Кн. 1 Физиология нервной, мышечной и сенсорной систем: Учеб. для биол. и мед. спец. ВУЗов / А. Д. Ноздрачев, А.И. Ноздрачева. - М: Высшая школа, 1991.512 с.

87. Овчинников С.В., Рьера Т. О нечетких классификациях в кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под ред. Р. Р. Ягера. - М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

88. Отчет по НИР "Разработка технологических и программных средств автоматизированных рабочих мест врачей специалистов типовых ЛПУ". Н. рук. Кореневский Н.А. / Курск.ПИ. Инв. №5348956. 1991. - 70 с.

89. Пат. 4708146 США, МКИ 4 А 6185/08. Apparatus and method for impedence pneumography /P.S.Lane/. Опубл. 24.11.87., Бюл. №43

90. Плотников B.B., Кореневский Н.А. Забродин Ю.М. Автоматизация методик психологического исследования: Принципы и рекомендации. Орел: ВНИИИОТ Госагропрома СССР, 1989. 327 с.

91. Подвальный Е.С. Модели индивидуального прогнозирования иклассификации состояний в системах компьютерного мониторинга. Воронеж: Изд-во ВГТУД998. 127 с.

92. Подшибякин А.К. Об изменении электрических потенциалов во внутренних органах и связанных с ними активных точек кожи // Физиол. журнал. СССР, 1955, Т41, вып.З. С. 357-362.

93. Позднякова О.И. Разработка автоматизированной поликлинической системы диагностики сердечно сосудистых заболеваний : Дис. канд. техн. наук: Курск, 1996. - 105 с.

94. Попечителев Е.П., Кореневский Н.А. Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника. Теория и проектирование. В 4-х частях: Учебное пособие/Под ред. Е.П. Попечителева. Курский государственный технический университет Курск. 1999. - 425 с.

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

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

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

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

99. Психодиагностика личности/Под ред. А.С. Гипер. М.: Просвещение 1986.-264 с.

100. Психология студента как субъекта учебной деятельности: Сборник научных трудов. Выпуск 327. М.: Изд-во ин-та иностр. языков, 1989. - 130 с.

101. Рабинович П.Д., Нуцедия M.JI. Зависимость успеваемости студентов от их характерологических особенностей // Вопросы психологии 1987. №6. С. 112-115.

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

103. Рибо Т.А. Психология внимания. JI. 1989. 305 с.

104. Рогов Е.И. Настольная книга практического психолога. М.: Гуманит. изд. Центр ВЛАДОС, 1998. - 384 с.

105. Росси Д.Ф., Цанкетти А. Ретикулярная формация ствола мозга. -М.: Изд-во иностранная литература, 1960. 263 с.

106. Савенкова И.В. Разработка автоматизированной поликлинической системы диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта : Дисс. канд. техн. наук: Курск, 1997. 93 с.

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

108. Саркисов Д.С. Очерки истории общей патологии. М.: Медиц. 1993. -511 с.

109. Статические и динамические экспертные системы: учебное пособие/ Э.В. Попов и др. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320 с.

110. Сочивко Р.В., Якунин В.А. Методические модели в психодиагностических моделях: Учебное пособие. Л., 1988 - 254 с.

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

112. Табеева Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии. М.: Медицина, 1980.-560с.

113. Табеева Д.М., Дуринян Д.А. Цилбуляк В.Н. Физиологические основы и клиническое проявление рефлексометрии // БМЭ. 3-е изд. - М.: 1988. - Т29. - С. 260-266.

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

115. Теория управления и биосистемы. Анализ сохранительных свойств // Новосельцев В.Н., гл. ред. физ.-мат. Лит. Изд-ва Наука, М.: 1978. 320 с.

116. Теория и практика рефлексотерапии: Медико-биологические и физико-технические аспекты / Под ред. Р. А. Дуриняна и др. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1981. -231 с.

117. Теория автоматического управления / Под ред. А.А. Воронова. -М.: Высшая школа, 1986. 367 с.

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

119. Титов B.C., Ширабакина Т.А. Основы теории управления. Линейные системы автоматического регулирования: Учебное пособие / Курский государственный технический университет, 1997. 71с.

120. Турмян В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая шк. 1988. - 479 с.

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

122. Ухтомский А.А. Избранные труды. Л.: Наука, 1978. 358 с.

123. Устинов А.Г., Бочков В.Б., Савенкова И.В. Принятие решений в универсальной интерактивной системе ТАИС // Материалы и упрочняющие технологии 98: Сборник публикаций VI Российской научно - технической конференции. КурскГТУ, Курск. 1998. - С. 212-214.

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

125. Филимонов И.Н. Ретикулярная формация // БМЭ.- 2-е изд. М.: 1962.-Т.28.-С. 521 -542.

126. Фомин А.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986.

127. Черниговский В.Н., Интерорецепция / Л.: Наука. 1985. - 413 с.

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

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

130. Энциклопедия психологических тестов. М.: Изд-во «АСТ», 1987. - 316 с.

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

132. Bossy J. Bases neyrobiologigues des reflexotherapies. Paris, Masson, 1975. -110 p.

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

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

135. Givitgh A.M. Role of neurophysiologocal muhanisms in postresuscitation patology and postresuscitation nestoration of CNS function // Minerva Anestesi / 1994.-Vol. 60.-P. 501-504.

136. Hayes-Roth, F.: "The Knowledge-Based Expert System: A Tutorial". 11.1Л ' COMPUTER. 1987. - Vol. 17, N9. - P. 11-18.

137. Head G. Die Sensibilitssturungen der Hant bei VisceralerkranclkimL'en. Berlin. Hirrschwald. 1998.

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

139. Puppe F. Hybride Diagnosbewertung. GWAI-86 // Informatik-Fachberichte. -Berlin: Heidelberg; N.-Y.: Springer.- 1986. -Vol. 124. P. 323-342.

140. Rogers W. Computer-Aided Medical Diagnosis: Literature Review.-International Journal ofBiomedical Computing, 10. 1979. - P. 267-289.

141. Sammon Y.W. An optimal discriminant plane /7 IEEE Trans. Comput. 1970. -Vol. 19, N9. - P. 15-25.

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

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

144. Shortliffe E.H. Computer-Based medical Consultations: MYCIN, New York: American Elsevier, 1976.

145. Voll R. Electroakupunkturterapie. Medizin heute, 1960.

146. Sonderheft S., Pomeranz B. Brain opites work in acupuncture. New scients, 1977, vol 73. N1033.-P. 12-13.

147. Weiss S.M., Kulikowski С .A A Practical Cuide to Desinging Expert System. New Gersey: Powman & Allan-hei. Publ., 1984.