автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка полифункциональной системы поддержки принятия решений для врача-терапевта по управлению лечебно-диагностическим процессом в амбулаторных условиях

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Методы и алгоритмы, используемые в медицинских лечебно-диагностических системах.

1.2. Обзор систем поддержки принятия решений по управлению лечебно-диагностическим процессом.

1.3. Постановка задач исследования.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ПОЛИФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПОЛИКЛИНИЧЕСКОГО ВРАЧА-ТЕРАПЕВТА.

2.1. Алгоритм ведения пациента в условиях поликлиники.

2.2. Информационно-логическая модель управления лечебно-диагностическим процессом в амбулаторных условиях.

2.3. Структура системы интеллектуальной поддержки управления лечебно- диагностическим процессом для поликлинического врача-терапевта

2.4. Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. ИНФОРМАЦИОННОЕ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ

ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

3.1. Алгоритм синтеза решающих модулей системы поддержки принятия решений.

3.2. Алгоритм управления решающими модулями.

3.3. Синтез нечетких решающих правил с определением меры доверия к принимаемым решениям.

3.4. Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ

ИССЛЕДОВАНИЙ.

4.1. Выбор списка задач для поликлинической системы поддержки принятия решений врача-терапевта.

4.2. Диагностика синдрома острой головной боли.

4.3. Дифференциальная диагностика гематурии.

4.4. Выбор диагностических гипотез при дифференциальной диагностике спленомегалии.

4.5. Диагностика синдрома гинекомастии.

4.6. Дифференциальная диагностика отеков.

4.7. Диагностика синдрома лихорадки.

4.8. Описание пакета прикладных программ.

4.9. Выводы по четвертой главе.

Актуальность работы

В настоящее время в нашей стране и за рубежом накоплен значительный опыт разработки и применения средств вычислительной техники и математических методов для решения задач теоретической и практической медицины. На начальных этапах работ в этом направлении основное внимание уделялось разработке методов и моделей, позволяющих углублено исследовать патологические процессы на уровне отдельных органов и систем организма.

Современный уровень развития вычислительной техники делает возможным создание информационных продуктов нового поколения - автоматизированных медицинских информационных технологий, предлагающих те или иные научно-обоснованные врачебные решения в зависимости от особенностей клинической ситуации, складывающейся на каждом конкретном этапе ведения больного. Такие системы, выступающие в качестве полноправных участников медицинского технологического процесса, в состоянии обеспечить недостижимые для обычных клинических рекомендаций сочетание широты охвата решаемых проблем и детальности их проработки.

Перспективность проектов подобного рода не вызывает сомнений, однако их практическая реализация достаточно сложна.

Работами Устинова А.Г., Попова Э.В., Попечителева Е.П., Пятаковича Ф.А., Подвального Е.С., Переверзева-Орлова B.C., Д.Уотермана, Л.Шортлифа, Р.Девитса и др., было показано, что при решении сложных задач автоматизированной диагностики заболеваний, хороших результатов удается достичь при использовании интерактивных систем, когда в контуре диагностики и управления активно функционирует лицо, принимающее решение (ЛПР), обладающее соответствующим запасом знаний, умений и навыков в медицинской предметной области.

Одним из важнейших звеньев в работе современных медицинских учреждений является терапевтическая служба, на долю которой приходится основной поток пациентов и от качества работы которой во многом зависит качество медицинского обслуживания населения в целом.

Известно достаточно большое количество автоматизированных диагностических систем решающих различные задачи диагностики.

Например, система МОДИС предназначена для анализа гипертонии, система КОНСУЛЬТАНТ-2 - для диагностики острых заболеваний брюшной полости, ЛЕДИ-2 - для выявления заболеваний терапевтического профиля и т.д.

В настоящее время появилась целая серия медицинских достаточно универсальных экспертных оболочек типа INTERNIST, ТАИС, ENMYCIN и др.

При этом следует иметь в виду, что как специализированные системы, так и универсальные оболочки требуют приведения решающих правил к стандартному виду, например, правилу продукций, фреймам и т.д., и для каждой предметной области необходимо осуществить поиск решающих правил, что составляет основную работу при построении соответствующих экспертных систем.

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

Таким образом, дальнейшие исследования в области проектирования медицинских систем поддержки принятия решений работающих с заданным качеством в условиях реальных ограничений на время принятия решений; полноту и неопределенность исходной информации является актуальной научной задачей.

Работа выполнена в соответствии с научно- технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники». Подпрограмма 204 - «Технология живых систем».

Цели и задачи исследования

Целью диссертации является повышение качества работы лечебно-профилактических учреждений путем разработки основных элементов автоматизированной информационно-аналитической системы, обеспечивающей интеллектуальную поддержку поликлинического врача-терапевта в условиях ограничений на время принятия решений, неопределенности и неполноты представления данных и различной структуры классов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать информационно-логическую модель ведения пациента врачом терапевтом в условиях поликлиники;

- разработать структуру системы интеллектуальной поддержки поликлинического врача-терапевта;

- определить список нозологий для поликлинической системы поддержки принятия решений врача терапевта в условиях ограничений на степень уверенности в диагнозе и время принятия решений;

- разработать методы синтеза нечетких логических решающих правил с определением меры доверия к принимаемым решениям;

- синтезировать набор решающих правил для интеллектуальной поддержки принятия решений врачом терапевтом.

Методы исследования

Для решения поставленных задач в работе использованы методы системного анализа, теории управления, теории распознавания образов, прикладной статистики, моделирования, теории нечетких множеств, методы экспертного оценивания, а так же общепринятые методики клинического и лабораторного обследования.

Научная новизна

В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- алгоритм ведения пациента врачом-терапевтом и информационно-логическая модель управления лечебно-диагностическим процессом в амбулаторных условиях, учитывающие все этапы работы с пациентом в условиях автоматизированной поликлиники и позволяющие рационально использовать интеллектуальные и временные ресурсы врачей различной квалификации;

- структура системы поддержки принятия решений для поликлинического врача-терапевта, отличающаяся использованием унифицированного решающего модуля в узлах сетевой модели принятия решений и обеспечивающая реализацию интеллектуальной поддержки принятия решений врачом-терапевтом в условиях ограничений на время принятия решений, неопределенности и неполноты представления данных и различной структуры классов;

- алгоритмы синтеза решающих модулей и управления ими, позволяющие настраивать систему на рациональное управление лечебно-диагностическим процессом в зависимости от типа решаемых задач, состояния объекта управления и внутреннего состояния решающих модулей;

- метод синтеза нечетких решающих правил, позволяющий получать правила принятия решений в условиях неполного представления исходных данных при разнородной структуре классов и при использовании различных типов решающих правил, обеспечивающий расчет уверенности в принятии решений с заданным качеством;

- решающие правила для диагностики синдрома острой головной боли, дифференциальной диагностики гематурии, дифференциальной диагностики счленомегалии, синдрома гинекомастии, дифференциальной диагностики отеков, синдрома лихорадки, включая системную красную волчанку, системную склеродермию, узелковый периартериит, ревматоидный артрит и дерматомиозит, обеспечивающие заданное качество классификации в условиях ограничений на время принятия решений и количество исходных признаков.

Практическая значимость и результаты внедрения работы

Разработанные методы и средства составили основу соответствующей автоматизированной системы, клинические испытания которой показали ее высокую диагностическую эффективность.

Применение предложенных в диссертации разработок позволили сократить время принятия решений и повысить достоверность диагностики, приблизив машинную логику принятия решений к врачебной логике.

Результаты работы переданы в опытную эксплуатацию в медицинские учреждения г. Курска и используются в учебном процессе кафедры биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета и биотехнологического факультета Курского государственного медицинского университета.

Апробация

Результаты работы докладывались и обсуждались на IV международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2001» (Курск, 2001), V международная научно-техническая конференция «Медико-экологические информационные технологии-2002» (Курск, 2002) VI международная научно-техническая конференция «Медико-экологические информационные технологии-2003» (Курск, 2003), IX Российской научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии 2001» (Курск, 2001), 67-й Межвузовской конференции студентов и молодых учёных (Курск, 2002)

Публикации

Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 10 печатных работ.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 122 наименования.

4.9 Выводы по четвертой главе

1. Анализ результатов данной главы позволяет сделать вывод, что поликлиническому врачу терапевту приходится сталкиваться с решающими правилами различного типа, с разным способом представления исходных данных, получаемых в условии неполной определенности. Это подтверждает правильность выбора информационно-логической сетевой модели системы поддержки принятия решений с унифицированным модулем, сделанной во второй главе.

2. Предлагаемые в работе подходы могут успешно использоваться при проектировании автоматизированных рабочих мест врачей терапевтов, работающих в поликлиниках типовых лечебно-профилактических учреждений, причем предлагаемые методы и алгоритмы обеспечивают приемлемое для практики качество классификации для разных структур и типов диагностируемых классов и признаковых пространств в условиях нечеткого представления данных.

3. По результатам работы были решены следующие задачи:

- диагностика острого болевого синдрома головы;

- дифференциальная диагностика гематурии;

- дифференциальная диагностика спленомегалии;

- диагностика синдрома гинекомастии;

- дифференциальная диагностика отеков;

- диагностика синдрома лихорадки (системная красная волчанка, системная склеродермия, узелковый периартериит, ревматоидный артрит, дерматомиозит).

В настоящее время производится сбор материалов, расширяющих диагностические возможности разрабатываемой системы для поддержки принятия решений врачом терапевтом с дальнейшим ее распространением на стационары и лечебно-диагностические центры.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических проблем, связанных с разработкой автоматизированных систем принятия диагностических решений врачом терапевтом в условиях поликлиники.

Выполнение работы позволило получить следующие результаты:

1. Разработаны алгоритмы ведения пациента врачом-терапевтом и информационно-логическая модель управления лечебно-диагностическим процессом в амбулаторных условиях, учитывающие все этапы работы с пациентом и позволяющие рационально использовать интеллектуальные и временные ресурсы врачей различной квалификации.

2. Предложена система поддержки принятия решений поликлинического врача-терапевта, отличающаяся использованием унифицированного I

F решающего модуля в узлах сетевой модели принятия решений и обеспечивающая реализацию интеллектуальной поддержки принятия решений врачом в условиях ограничений на время принятия решений, неопределенности и неполноты предоставляемых данных и различной структуры классов.

3. Разработаны: алгоритм синтеза решающих модулей и алгоритм управления решающими модулями, позволяющие настраивать систему на решение различных диагностических и терапевтических задач в условиях неполного и нечеткого представления исходной информации при различных типах решающих правил.

4. Разработан метод синтеза различных типов нечетких решающих правил, отличающийся возможностью расчета меры доверия к принятым решениям в процессе поступления диагностически значимой информации и позволяющий приблизить «машинную» логику принятия решений к логике работы врачей-терапевтов.

5. Определен список нозологий для поликлинической системы поддержки принятия решений для врача-терапевта в условиях ограничений на степень уверенности в диагнозе и время принятия решений.

6. Получен набор решающих правил для интеллектуальной поддержки принятия решений врачом-терапевтом включающий: диагностику синдрома острой головной боли; дифференциальную диагностику гематурии; дифференциальную диагностику спленомегалии; диагностику синдрома гинекомастии; дифференциальную диагностику отеков; диагностику синдрома лихорадки по 5 типам проявлений.

7. Разработанные методы и программные методы прошли экспериментальную проверку в ряде поликлиник Санкт- Петербурга, Курска, Белгорода, Кемерово, Железноводска. Опытная эксплуатация показала их высокую диагностическую возможность, давая в руки пользователя высококвалифицированного электронного советчика, позволяющего поднять на новый уровень качество медицинского обслуживания населения.

1. 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.

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

3. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. 215 с.

4. Акимова Э.К. Экспертная система консультант для врача-эпидемиолога. // Медицинская техника. 1989. N3. С. 24-28.

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

6. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д., Никифоров A.M. Система обработки разнотипных данных СИТО. 2. Интерактивный вариант. Л.: ЛНИВЦ АН СССР, 1982. 253 с.

7. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Система обработки разнотипных данных СИТО. 1. Методологические основы. Л.: ЛНИВЦ АН СССР, 1982.321 с.

8. Александров В.В., Горский Н.Д. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных. Л.: Наука, 1983. 125 с.

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

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

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

12. Ахутин В.М. Биотехнические системы. JL: ЛГУ, 1979. 257 с.

13. 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. N3. С. 8-11.

14. 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. Л., 1990. С. 3-6.

15. Борецкий А.Б., Маслов В.Г., Хавронина М.А. Идентификация экспертных знаний на основе компетентных решающих правил в медицинских экспертных системах. // Информатика в здравоохранении: Материалы Всесоюз. научн. конф., 11.12. М., 1990. С. 19.

16. Бочков В.Б. Разработка моделей и алгоритмов диагностики и прогнозирования острых нарушений мозгового кровообращения: Дисс. канд. мед. наук. 2000. 151 с.

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

18. Внутренние болезни. \ Под ред: B.C. Сметнева, В.Г. Кукеса. М., 1981.532 с.

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

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

21. Горелик A.JI., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высшая школа, 1984. 258 с.

22. Горобец Ю.Н. Об одном способе обработки информации в диалоговых системах распознавания образов // Изв. ВУЗов. Приборостроение. 1978. Т.21. № 3. С. 47-51.

23. Дуринян Р.А. Атлас аурикулярной рефлексотерапии. М.: Медицина, 1982. 64с.

24. Дуда Р., Харт Р. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.328 с.

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

26. Зеленко О.В., Шаннани Е.В., Опыт пользования компьютерной техники в работе многопрофильной больницы № 2 г. Макеевки // Жизнь и компьютер-91: Тез. Всесоюз. семинара, 10.91. Харьков, 1991. С. 173-174.

27. 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, 10.91. Харьков, 1991. С. 210-213.

28. Искусственный интеллект: в 3 кн. /Под ред. Э.В.Попова. М.: Радио и связь, 1990. 421 с.

29. 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.

30. Кореневский Н.А., Гадалов В.Н., Позднякова О.И. Полифункциональная интерактивная диагностическая система // Материалы конференции "Приборы и приборные системы". Тула. 1994. С. 35 -36.

31. Кореневский Н.А., Долгополов В.Н. Диалоговый метод обработки информации в задачах распознавания образов // Математическое обеспечение ЭВМ ВУЗов: Меж.вуз.темат.науч.сб. / ВГУ. Воронеж, 1980. С. 121 -127.

32. Кореневский Н.А., Колоскова Г.П., Кретушева Т.А., Позднякова О.И. Интегральные средства системы обработки медицинской информации //Материалы медицинской конференции "Распознавание-95". Курск. 1995.

33. Кореневский Н.А. Обучение классификации в режиме диалога /КурскПИ.-ОФАП. ВНИИМТИ; Инв. № 5348939. 1983. С. 116.

34. Кореневский Н.А. Принципы и методы построения интерактивных систем диагностики и управления состоянием здоровья человека на основе полифункциональных моделей: Дис. докт.техн. наук: Санкт-Петербург, 1993. 322 с.

35. Кореневский Н.А. Полифункциональная система интеллектуальной поддержки принятия решений по рационализации лечебно-диагностических процессов // Вестник новых медицинских технологий. ВНМТ. Тула, 1996. ТЗ. №2. С. 43-46.

36. Кореневский Н.А., Тутов Н.Д., Лазурина Л.П. Проектирование медико-технологических информационных систем: монография / Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2001. 194 с.

37. Кореневский Н.А., 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, 1999. С. 127-133.

38. 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.

39. Кореневский Н.А., Яцун С.М., Савенкова И.В. Принципы построения системы принятия решения для врача специалиста на этапе диагностики //Труды Курского Государственного Технического Университета, КГТУ. Курск, 1997. №1. С. 87-90.

40. Корженевич И.М. Разработка автоматизированной поликлинической системы диагностики пульмонологических заболеваний: Дис. канд. тех. наук. Курск, 1998. 124 с.

41. Кореневский Н.А., Рудник М.И., Рудник Е.М. Энергоинформационные основы рефлексологии: монография / Курск, гуманит.-техн. ин-т. Курск, 2001. 236 с.

42. Кореневский Н.А., Тутов Н.Д., Лазурина Л.П. Проектирование медико-технологических информационных систем: монография / Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2001. 194 с.

43. Краснокутская Л.Н. Разработка автоматизированной системы для исследования параметров саморегуляции функциональных систем при реализации целенаправленной деятельности: Дис. канд. техн. наук. Курск, 1996. 112 с.

44. 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.

45. Кэнал Л. 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.

46. Лаврентьев Б.И. Теория строения вегетативной нервной системы. М.: Медицина, 1983. С. 253.

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

48. 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.

49. Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. 136 с.

50. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С .Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений // Учеб. пособие. Таганрог: ТРТИ, 1986.211 с.

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

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

53. Овчинников С.В., Рьера Т. О нечетких классификациях: В кн. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние постижения: Пер. с англ. / Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 408 с.

54. Неймарк Ю.И. Баталова Э.С. Распознавание образов и медицинская диагностика. М.: Наука, 1972. 302 с.

55. 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.

56. Очерк методов восточной рефлексотерапии / Гаваа Лувсан. 3-е изд. Переработанное и дополненное. Новосибирск: Наука Сиб. отделение, 1991. 432 с.

57. Патент 96119067/14 RU, МКИ А61В5/05. Способ выявления патологического акупунктурного меридиана / А.П. Морозов, А.А. Морозов; заявл. 25.09.96., опубл. 27.01.99., Бюл. №3.

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

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

60. Позднякова О.И. Полифункциональная интерактивная диагностическая система // Материалы юбилейной конференции к 30-летию института. Курск, 1994. С. 45-47.

61. Попечителев Е.П., Кореневский Н.А. Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника. М.: Высшая школа, 2002. 470 с.

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

63. Поляков М.И. Баллюзек Ф.В., Добрынин Е.В. Особенности представлений и использование знаний в медицинских экспертных системах. //Информатика в здравоохранении: Материалы Всесоюз. научной конф. i 1.12.90. М., 1990. С. 67.

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

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

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

67. Распознавание оптических изображений / Под общей ред. Ю.С. Сагдулаева, B.C. Титова. Ташкент: ТЭИС, 2000. 315 с.

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

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

70. Саркисов Д.С. Очерки истории общей патологии. М.: Медицина, 1993. 511 с.

71. Симоне Дж. ЭВМ пятого поколения: компьютеры 90-х годов: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1985. 215 с.

72. Справочник пульмонолога / Усенко Ю.Д., Молотков В.П. и др. К.: Здоровье, 1979. 351 с.

73. Справочник по гастроэнтерологии / Под ред. В.Х. Василенко. М.: Медицина, 197С.- 256с.

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

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

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

77. Типология потребления / Под ред. С. А. Айвазяна и Н.М. Римашевской. М.: Наука, 1978. 321 с.

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

79. Физиология человека (пер. с англ.) / М.: Мир, 1985. Т. 1. Нервная система. 272 с.

80. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: Пер с англ. М.: Наука, 1979. 318 с.

81. Хадарцев А.А., Кунеев В.Г., Зилов В.Г. и др. Диагностические и лечебно-восстановительные технологии при сочетанной патологии внутреннихорганов и систем: монография / Под ред. А.А. Хадарцева. Тула: Тульский полиграфист, 2003. 172 с.

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

83. Экспертные системы: Пер. с англ. / Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. 421 с.

84. Экспертные систем. 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.

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

86. Anderson A.Y.B. Numeric examination of multivatiate soil samples. Y. Math. Geol, 1971. Vol 3, N 1. P. 5-9.

87. Autonomic Neuroeffector mechanisms // Burrstock G. Houle ch. H.V. (Eds.) Harwuud academic publishers Chur, 1995. 580 p.

88. Barr A. and Feigerbaum E. (eds). The Handbook of Artificial Intelligence, volumes Land 2, Pitman, 1981 and 1982.

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

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

91. Cortner G.M. Test Strategy for the 1990s-ITS // Proc.Int. Test Conf. "Integration of Test with Design and Manufacturing", Sept. 1-3. 1987. P. 8-13.

92. Gordon J., Shortliffe E. A Method for Managing Evidential Reasoning in a Hierarchical Hyporhesis Space // AIJ. 1985. Vol.26. P. 323-357.

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

94. Hayes-Roth, F. The Knowledge-Based Expert System: A Tutorial. IEEE COMPUTER, 1987. Vol. 17. N 9. P. 11-18.

95. Informatik-Spektrum. 1987. N 6. P. 293-308.

96. Proc.of the IGCAI-79. 1979. Vol.1. P. 942-947.

97. Puppe F. Diagnostisches Problemlosem mit Experten system // Informatik Fachberichte. Berlin: Heidelberg; N. Y.: Springer. 1987. Vol. 148. P. 34 -40.

98. Negoita, C.N. Expert System and Fuzzy Systems. The Benjamin /Cammings Publishing Co., Menlo Park, CA, 1985.

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

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

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

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

103. Sammon Y.W., Proctor A.H., Poberts D.E. An interactive graphic subsystem for pattern analysis. Pattern Recogh, 1971. Vol.3. N1.

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

105. Schwartz W., Patil R., Srolovits P. Artificial Intelligence in Medicine: Where Do We Stand //New Engl J.Med, 1987. Vol. 316. P. 685-688.

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

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

108. Woo H.W., Kim Y. A model imaging system with electrical impedance //Ibid. Vol.1. P. 343-346.

109. Yager R.R. Multiple objective decision making using fuzzy sets // Int. J. Man - Machine Studies, 1977. N9. P. 375 - 383.