автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Симптомокомплексный подход при разработке экспертной системы прогнозирования развития тяжести состояния в неонатологии

' I 0 011 " -) 'пр

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ В.И.УЛЬЯНОВА (ЛЕНИНА)

На правах рукописи

Поносов Владимир Львович

СИШТОШКОМПЛЕКСШЙ ПОДХОД ПРИ РАЗРАБОТКЕ

ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ТЯЖЕСТИ СОСТОЯНИЯ В НЕОШШШГИИ

Специальность: 05.13.09 - Управление в биологических"

и медицинских системах

АВТОРЕФЕРАТ ^

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

.«рбург - 1994

Работа выполнена в Северо-Западном еаочном политехническо" институте.

Научный руководитель -

академик Международной академии наук экологии и безопасности жизнедеятельности д-р биол. наук профессор Гуткин В. И.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук профессор Попечителев Е.П. кандидат медицинских наук доцент Часнык В.Г.

Ведущая организация - Всесоюзный научно-исследовательский и конструкторский институт Медицинской лабораторной техники

Защита диссертации состоится

О V 1994г.

в /О часов на заседании специализированного совета 33.38.09 Санкт-Петербургского государственного электро: гехнмческого университета имени В.И.Ульянова (Ленина) по ад.-ресу: 1973701 Санкт-Петербург, ул. проф. Попова, д.5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан 1994г.

Ученый секретарь• специализированного совета

Юлдашев З.М.

- 1 -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблеин. Развитие реаниматологии в середине двадцатого столетия привело к появлению таких форм окааания медицинской помощи, как отделения реанимации и интенсивной терапии, а в нааей стране, - к появлению реанимационно - консультативных центров для новорожденных (реанимационно - консультативные центры для новорожденных (РКЦН) централизованно обслуживают новорожденных детей, находящихся в родильных домах).

Одной из проблем, стоящих перед врачами-реаниматологами, является разработка системы прогнозирования развития тяжести состояния, позволяющей по клиническим и анамнестическим признакам определять исход заболевания для пациента. Разработка подобной системы позволит значительно улучшить лечебно-диагностический процесс и эффективнее исполь-аовать имеющиеся ресурсы дорогостоящей медицинской помощи.

К настоящему времени разработано большое число информационных медицинских систем, а работы по их созданию ведутся во всем мир_е. Среди наиболее известных систем -APACHE и APACHE-подобные системы, PSI, CSI, APS, TISS, Group score, GCS, PRISM, ФИБы. Существующие системы могут с успехом использоваться в целях статистической обработки медицинской информации, но ни одна из них не дает индивидуального прогноза развития тяжести состояния. Существенным недостатком систем является то, что принцип принятия решения в них далек от клинического, а это делает их малоприемлемыми для врачей.

Существующие, a -same появивскеся в последнее время методики построения систем искусственного интеллекта и экспертных систем могут дозволить решить проблему разработки системы индивидуального прогнозирования развития тяжести состояния, основанной на врачебной логике.

Целью диссертационной работа является разработка теоретических и практических аспектов построения экспертной системы для индивидуального прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного, основанной на врачебной логике.

Для достижения этой цели в диссертационной работе решались следующие основные задачи:

1 Обоснование и разработка методики индивидуального :.ьог-новирования развития тяжести состояния новорожденного с учетом клинических и анамнестических данных, построенной на симлтомокомплексном подходе и основанной на методах врачебного клинического мышления;

2)Разработка методики построения базы знаний и оболочки экспертной системы индивидуального прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного, построенной на симптомокомплексном подходе;

3)Разработка принципов принятия решения в экспертной системе индивидуального прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного;

4)Раэработка требований к экспертной системы индивидуального прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного;

5)Разработка экспертной системы прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного, построенной на симптомокомплексном подходе. Сравнительный анализ работы базы знаний экспертной системы, построенной на симптомокомплексном подходе, и прогностической системы, использующей линейное решающее правило;

В работе используется методология системного анализа

и искусственного интеллекта, аппарат теории вероятностей,

прикладной статистики и распознавания образов.

Научная новизна:

1)На основании анализа методик врачебного принятия решения обосновано использование симптомокомплексного подхода при индивидуальном прогнозировании развития тяжести состояния в неокатологии;

2)На основе анализа недостатков существующих подходов к построению экспертных систем, не позволявших обеспечить индивидуального прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного, разработана новая методика построения экспертных систем, позволяющая преодолеть эти недостатки (разработана методика построения прогностической

экспертной системы, обеспечивающая близость работы экспертной системы к работе эксперта); 3)Разработан принцип принятия решения в прогностической

экспертной системе; I)Сформулированы и обоснованы требования к разработке прогностической экспертной системы.

Практическая ценность:

1)Разработана методика построения экспертной системы для эффективного - индивидуального прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного с учетом клинической и анамнестической картины; принцип принятия решения в экспертной системе прогнозирования развития тяжести состояния .новорожденного; принципы построения и алгоритмы функционирования прогностической экспертной системы;

2)Впервые разработана экспертная система, обеспечивающая эффективное индивидуальное прогнозирование развития тяжести состояния, с учетом клинической и анамнестической картины, при, которой решение подтверждается объективными критериями - симптомокомплексами; показано преимущество построенной экспертной системы по сравнению с лучшей отечественной прогностической системой, использующей линейное решающее правило. .

Реализация. Разработанная экспертная система проходи-аа испытания с марта-1992г. в РКЦН г.Екатеринбурга, в МК "МЕДИК" (г.Санкт-Петербург), внедрена в работу отделений реанимации и интенсивной терапии ДГБ N 1 (г.Санкт-Петер-5ург) и Саратовской областной больницы. В дальнейшем планируется внедрение в других медицинских учреждениях.

Апробация. Результаты работы докладывались и обсузда-пись на семинарах кафедры Неотложной педиатрии С1ШМИ (г.Санкт-Петербург), научно-практических совещаниях НИЦ МЗ РФ (г.Санкт-Петербург), конференции "Техническое диагнос-цирование 93" (июнь 1393г., г.Санкт-Петербург).

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 7 печатных раб<?т.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из вве- • пения, • четырех глав, общих выводов, списка литературы,

включающего 189 наименований и приложения. Работа изложе на 191 странице машинописного текста и содержит 23 рису]' и 10 таблиц. В- приложении содержатся сведения о внедрен результатов диссертационной работы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность проводимых исслед ваний, сформулирована цель и указаны методы исследования

В первой главе анализируется состоян проблемы, рассматриваются методики врачебного принятия р шения, формулируются основные требования к разработ прогностической системы и определяются принципы построен системы прогнозирования развития тяжести состояния нов рожденного.

Рассмотрены вопросы использования информационных си тем в реанимации и интенсивной терапии. Показано, что пр одолеть многие проблемы, связанные с неверной оценкой т жести состояния пациента и вероятности летального исход позволит внедрение информационных технологий в деятел ность отделений, а также использование систем оценки прогнозирования развития тяжести состояния пациента, нее висящих от субъективного врачебного мнения.

Рассмотрены основные пути построения прогностическ системы. К ним относятся:

- прогнозирование развития тяжести состояния с предвар тельным определением нозологии;

- прогнозирование развития тяжести состояния без определ ния нозологии.

Анализ показал, что разработка системы с предварител ним определением нозологии неприемлема, так как на ранн этапе развития заболевания, когда определение прогноза н иболее важно, правильная постановка диагноза затрудняет (а может быть и невозможна) из-за нечеткой клиническ картины, что не позволяет и давать прогноз.

Решение проблемы построения прогностической систе возможно двумя основными методиками: разработкой систем

спользущей линейное решающее правило или ' разработкой истемы, построенной на симптомокомплексном подходе.

Анализ работы систем, использующих линейное решающее равило, показал, что они малоприемлемы для индивидуально-о прогнозирования.

Рассмотрены основные сложности принятия решения в ме-ицине. Показано, что к ним можно отнести следующие: заболевание характеризуется множеством признаков, часть которых может не проявляться в каждом конкретном случае; не все значения признаков, необходимые для постановки диагноза, известны у данного конкретного больного; у больного может быть несколько заболеваний и общая картина, проявления заболеваний будет очень сложной.

Рассмотрены основные методики клинической диагности-и- дифференциальная диагностика и патогенетическая диаг-остика. Анализ данных методик врачебной диагностики пока-ал, что в их основе лежит симптомокомплексный подход симптомокомплексы - устойчивые сочетания признаков, опи-ываодие клиническую и этюлатогенетическую картину завоевания, позволяющие ставить диагноз конкретного заболева-ия у конкретного больного).

Исследование симптомокомплексного подхода показало, то его использование позволяет выделить наиболее опасные линические и этиопатогенетические моменты в картине завоевания, которые обуславливают течение заболевания у дан-ого конкретного больного. Знание индивидуальных особен-остей течения заболевания и динамики развития латологи-еского процесса позволяет определить направление течения аболевания и его исход.

Использование симптомокомплексного подхода для разра-отки прогностической системы приблизит процесс принятия ешения к врачебной логике, уменьшит количество необходМ-ых для прогнозирования признаков, а также позволит ис-ользовать системы искусственного интеллекта.

Во второй главе рассматриваются вопросы азработки методики построения экспертных систем.

Анализируется современное состояние развития методоло-ии экспертных систем - одного из направлений разработки

систем искусственного интеллекта. Показано, что и в настоящее время медицина сохранила позиции основного поставщика идей и новых методов в данной области.

Оценка целесообразности и возможности разработки экспертной системы, проведенная по таким критериям, как возможность построения строгих алгоритмов, наличие эвристических методов решения, наличие экспертов, характер решаемой задачи, "зашумленность" данных и статичность знаний, показала, что разработка экспертной системы прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного оправдана.

Сформулированы следующие требования к прогностической экспертной системе:.

1)в результате работы экспертной системы принимается решение о прогнозе, представляемое пользователю; вывод должен быть объяснен и объяснение должно быть представлено в форме, понятной пользователю; работа системы должна быть максимально прозрачной;

2)решение должно быть принято в результате анализа базы знаний на основании информации, вводимой пользователем; вопросы, задаваемые пользователю, должны исключать разночтение; , система должна запрашивать минимально необходимое для принятия решения количество информации;

3)должны быть соблюдены общие требования к разработке программного продукта; система должна быть дружелюбна к пользователю, проста в работе, предоставлять помощь в любой момент работы.

Показано, что самый важный момент в разработке экспертной системы - разработка базы знаний, а базы знаний экспертных систем традиционно строятся путем "извлечения" знаний экспертов.

Анализируются возможные подходы к "извлечению" 8нашй экспертов от обучения с повышенными требованиями к эксперту (эксперт сам формирует базу знаний) до обучения с минимальными требованиями к эксперту (эксперт отвечает на поставленные . вопросы только "ДА" или "НЕТ"). Показано, что "извлечение" знаний экспертов наталкивается на следующие проблемы:

- эксперт чаще всего знает больше, чем может сказать разработчику экспертной системы;

- передача знаний экспертом невозможна без ошибок;

- попытки решить первые две проблемы приводят к резкому росту затрат и усилий.

Для разработки базы знаний принят наиболее оптимальный подход - обучение с минимальными требованиями к экс-пергу. Частным случаем данного подхода является предоставление эксперту готовых правил принятия решения, которым эксперт дает оценку. Нерешенным моментом реализации подхода является получение правил на начальном этапе.

Рассмотрены методики распознавания образов. Часть методик распознавания образов построена на представлении правил в форме; понятной профессионалу. При решении данной проблемы это означает, что часть методик распознавания образов позволяет получать правила в виде конъюнкций признаков, то есть в виде симптомокомплексов. Предложено решить проблему получения правил принятия решения на начальном этапе с помощью данных методик распознавания образов.

Рассмотрена необходимость проведения корректировки и минимизации описания исходной базы данных, а для построения первичной базы знаний -использование методик распознавания образов, не имеющих'ограничений на размер получаемых логических функций.

•Рассмотрены средства работы со знаниями, необходимые для создания оболочки экспертной системы. Показана, целесообразность разработки оболочки экспертной системы исходя из структуры и формата базы знаний, анализа требований к работе экспертной системы. Показано преимущество диалогового режима работы экспертной системы.

Определена следующая последовательность этапов разработки экспертной системы:

1)Проведеяие корректировки вероятных ошибок в базе данных, как в отношении неправильно занесенных значений признаков, гак и ошибочной верификации; 8)Исключение информационно избыточных признаков и их значений;

3)Иопольэуя пакеты прикладных программ распознавания образов, синтезирующих логические решающие правил- без ограничений яа размер логических функций, получение первичной бавы званий;

4)Иредставление Экспертам базы ананий, записанной на привычном им профессиональном языке;

5)Разработка оболочки экспертной системы.

В третьей главе рассмотрен вопрос построения и исследования экспертной системы индивидуального прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного.

Для разработки прогностической системы была использована база данных, накопленная в РКЦН г.Лениграда. База данных состояла из верифицированных наблюдений новорожденных. Для работы была использована обучающая выборка (состоящая из 496 наблюдений). Верификаторы (классы) соответствовали исходу данного наблюдения через сутки.

Прогноз для ребенка определялся следующими данными:

- исходом через сутки от момента наблюдений (будет ли жив);

- суточным катамнезом по переводу в другое отделение;

- признаком "минимальная эффективная реанимация" (факт ин-. тубации);

- обслуживанием РКБН.

На этапе корректив, л вероятных ошибок в базе данных был использован пакет программ, позволяющий выявить сомнительные наблюдения базы данных. Для анализа наблюдений потребовалось привлечение историй болезней новорожденных детей, занесенных в базу дачных и содержащих сведения о состоянии ребенка в динамике его развития.' Анализ выявленных ошибок проводился высококвалифицированными экспертами.

, В результате данного этапа была подучена база данных, нэ содержащая в себе неверной или противоречивой информации.

Целью минимизации описания являлось исключение бесполезных для принятия решения и объединение близких по информационному содержав;®; признаков.

В результате минимизации описания количество признаков осталось прежним, а общее количество градаций уменьшилось

со 158 до 111. Для решения данной проблемы был Использов* соответствующий пакет прикладных программ.

Для разработки первичной базы знаний была использована программа RuleMaker. В результате получено 6 файлов, содержащих решающие правила для диагностики состояния ребенка. Решающие правила (симптомокомплексы) представлены .в форме понятной эксперту.

Набор полученных решающих правил составил первичную базу знаний. Первичная база внаний была передана экспертам. Задача экспертов при этом сводилась к принятию по каждому симптомокомплексу одного из трех решений:

1) "ДА" (симптомокомплекс верен).;

2)"НЕТ" (симптомокомплекс неверен);

3)"НЕ ЗНАЮ" (требуртся дополнительная проверка симптомо-комплекса).

После редактирования была получена база знаний которая могла быть установлена в оболочку экспертной системы и проходить клинические испытания.. Общее число конъюнкций в баэе знаний составило более '1100.

Сравнительный анализ работы полученной базы знаний проведен с патометрическим решающим правилом, полученным с помощью программы MISS (НИЦ МЗ РФ). Вычисление диагностических баллов в MISS проводилось по формуле:

, Р(хцМг) 11.0гц) = 5 le \ / , где

Хц - независимый признак, а А± и Ag - исходы.

Сравнение'работы решающих„ правил проводилось по следующим параметрам:

а)Прогнозирование развития тяжести состояния;

б)Сравнение результатов работы ври оценке потребности в оказании помощи бригадой РКЦ!! (необходима, если прогноз-ЛИ, НТ, Pü; не потребуется, если - ИТ, ДИН, ЗДОРОВ);

в)Прогнозирование. летального исхода - ЛИ.

Сравнение результатов проведено с использованием критерия Хи-квадрат (доверительный интервал 51). Результаты работы решающих правил представлены в табл. 1, 2 и 3 (правила базы знаний - логическое решающее правило).

- Ю -

Таблица 1

Результаты работы решающих правил при прогнозировании развития тяжести состояния

СРАВНИВАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ЛОГИЧЕСКОЕ РЕШАЮЩЕЕ ПРАВИЛО ПАТОМЕТРИЧЕСКОЕ РЕШАЮЩЕЕ ПРАВИЛО ЗНАЧИМОСТЬ РАЗЛИЧИИ

ОПАСНЫЕ ОШИБКИ 3.3% 50,0% ЗНАЧИМО

ПЕРЕСТРАХОВОЧНЫЕ ОШИБКИ 13.5% 31.6% ЗНАЧИМО

ОТКАЗЫ ОТ ОТВЕТА 2.0% - ЗНАЧИМО

ПРАВИЛЬНЫЙ ПРОГНОЗ 81,2% 18.4% ЗНАЧИМО

Таблица 2

Результаты работы решающих правил при прогнозировании потребности в оказании помощи бригадой РКБН

СРАВНИВАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ЛОГИЧЕСКОЕ РЕШАЮЩЕЕ ПРАВИЛО ПАТОМЕТРИЧЕСКОЕ РЕЩДШЕЕ ПРАВИЛО ЗНАЧИМОСТЬ РАЗЛИЧИИ

ОПАСНЫЕ ОШИБКИ 2,6% ?,4% ЗНАЧИМО

ПЕРЕСТРАХОВОЧНЫЕ ОШИБКИ 9.1% б,?% НЕ ЗНАЧИМО

ОТКАЗЫ ОТ ОТВЕТА 2,0% - ' ЗНАЧИМО

ПРАВИЛЬНЫЙ' ПРОГНОЗ 86.1% 85,9% НЕ ЗНАЧИМО

Таблица 3

Результаты работы решающих правил при прогнозировании летального исхода

СРАВНИВАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ЛОГИЧЕСКОЕ РЕШАЮЩЕЕ ПРАВИЛО ПАТОМЕТРИЧЕСКОЕ РЕШАЮЩЕЕ ПРАВИЛО ЗНАЧИМОСТЬ РАЗЛИЧИИ

ОПАСНЫЕ ОШИБКИ 0, 656 1.8%' НЕ ЗНАЧИМО

ПЕРЕСТРАХОВОЧНЫЕ ОШИБКИ 0,3% 17,1% ЗНАЧИМО

ОТКАЗЫ ОТ ОТВЕТА 2.0% - ЗНАЧИМО

ПРАВИЛЬНЫЙ ПРОГНОЗ 96,9% 81,1% ЗНАЧИМО

- 11 -

Прогноз потребности в РКБН решающие правила дают с одинаковой точностью. Результаты при прогнозировании смерти (ЛИ) и прогнозировании развития гялести состояния у логического решающего правила лучше, чем у патомеТрического.

Логическое решающее правило чаще дает отказы от ответа. При более высокой точности определения прогноза, можно рассматривать более частые отказы от ответа логического решающего правила, как положительную сторону в его работе: решающее правила скорее "промолчит'', чем даст неверный прогноз.

При прогнозировании смерти логическое решающее правило дает меньше перестраховочных ошибок, при близком числе опасных. При прогнозировании потребности в РКБН логическое решающее правило дает меньше опасных ошибок (что потенциально может дать экономию ресурсов РКЦН за счет уменьшения бесполезных выездов бригады), при близком числе перестраховочных. При прогнозировании развития тяжести состояния Логическое решающее правило дает меньше и опасных и перестраховочных ошибок.

В результате проведенного исследования можно утверждать, что логическое решающее правило дает более высокую точность в. работе, "чем патометрическое.

Учитывая близость симптомокомплексного подхода к логике принятия врачебного решения, наличие понятного врачу объяснения, подтверждающего прогноз и более высокую точность работы, можно говорить о преимуществе данного подхода по сравнению с линейными решающими правилами.

В четвертой главе ' рассматриваются вопросы разработки экспертной системы прогнозирования развития тяжести состояния, построенной на симптомокомплекс-ном подходе.

Если у пациента имеется толь к :- один симптомокомплекс 2, соответствующий некоторому прогнозу У, то прогноз будет соответствовать У.

Если же у пациента имеется несколько симптомокомплек-сов Ъ\, 1г, 2з> которым соответствуют прогнозы , Уг, Уз

(самый тяжелый прогноз из них - Уз.), то прогноз будет соответствовать самому тяжелому - Уь

Это обусловило схему принятия решения при которой последовательно исключались более опасные прогнозы начиная с ЛИ, до ЗДОРОВ (рис.1).

-.-¡ДА

ребенку может быть дан прогноз ЛИ)—► прогноэ-ЛИ

НЕТ

{НЕТ

¡ребенку может быть дан прогноз ИТ

ЧНЕТ

ДА

прогноз-ИТ

РЕШЕНИЕ О ПРОГНОЗЕ НЕ ПРИНЯТО

Рис. 1.Схема принятия решения о прогнозе •

Оболочка экспертной системы реализована на языке ПРОЛОГ. Анализ работы разработанной оболочки экспертной система показан ее близость к реальной работе эксперта.

Описывается работа разработанной экспертной системы и рассматриваются результаты эксплуатации разработанной экспертной системы и перспективы ее применения.

Разработанная экспертная система предназначена для определения индивидуального прогноза тяжести состояния новорожденного ребенка на сутки с учетом клинических и анамнестических да«!шх и может использоваться врачами и дис-

- 13 -

петчерами педиатрических станций скорой и неотложной меди цинской помощи■ реанимационно-консультативных центров новорожденных (на рис. 2: а - информация, передаваемая диспетчеру РКЦН из р./д., б - информация о ребенке, запраши-

ГБТС"Диспетчер РКЦН-Экспертная система"1

отделения реанимации новорожденных детской больницы

БАЗА ЗНАНИЙ

экспертная система

Оболочка экспертной системы

ИНТЕРФЕЙС

• L

в

J

диспетчер РКЦН

а | родильные дома —......1 —

1 >

1 ' Д

выездные бригады РКЦН

новорожденные

к

РИС. г: БТС "ДИСПЕТЧЕР РКЦН - ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОЖИДАЕМОГО РАЗВИТИЯ ТЯЙЕСТ|Г СОСТОЯНИЯ НОВОРОЖДЕННОГО" в системе РКЦН

ваемая ЗС у диспетчера РКЦН, в - предлагаемое ЭС тактическое решение, информация на отг-ление реанимации детской больницы (г), в р./д. (д), выездным бригадам РКЦН (е)> я ~ обслуживание новорожденного бригадой РКЦН); для консультаций - персоналом родильных домов, отделений стационаров для новорожденных, поликлиническими службами, как города, так и особенно сельской местности.

1

- 14 -

Перспективно использование программы для самообучения студентов старших курсов медицинских вузов и практикующих врачей, так как в результате моделирования статуса новорожденного ребенка позволяет проследить изменение прогноза при изменении анамнестических и клинических данных.

Испытания экспертной системы в реальных условиях, проводившиеся с марта 1992г., показали, что экспертная сисге-; ма дает правильный прогноз в 90% случаев.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Предлагаемая работа посвящена решению проблемы создания эффективной экспертной системы прогнозирования развития' тяжести состояния новорожденного ребенка на сутки с. учетом клинической и анамнестической картины. Выполнение работы позволило получить следующие практические и теоретические результаты:

1.Показано преимущество симптомокомллексного подхода при прогнозировании развития тяжести состояния.

2. Разработана и обоснована методика построения экспертной системы для эффективного индивидуального прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного.

. 3. Разработаны 'требования к прогностической экспертной системе и обоснован принцип принятия решения в экспертной системе индивидуального прогнозирования развития тяжести состояния.

4. Разработана экспертная система прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного ребенка с -учетом клинической и анамнестической картины.

Экспертная система построена на симптомокомплексном подходе и является, по литературным данным, первой экспертной системой икдигзщуального прогнозирования тяжести состояния новорожденного.

Принципы построения и алгоритмы функционирования приближают работу экспертной системы к работе высококва-

- 15 -

лифицированнэго эксперта, а работа и принимаемые решения понятными пользователю системы.

5.Проведен сравнительный анализ работы разработанной экспертной системы и лучшей отечественной системы прогнозирования развития тяжести состояния новорожденного ребенка- ФИБ-015, построенной с помощью линейного решающего правила. Анализ выявил преимущество симптокомплексного подхода.

Автор выражает благодарность д.т.н..Французу А.Г. за существенную помошь при написании диссертационной работы.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ. РАБОТ ПО 1ЕКЕ ДИССЕРТАЦИИ

1.Гуткин В.И., Моносов В.Л., Француз А.Г. Информационные системы в реанимации и интенсивной терапии/Северо-Западный заочный политехнический ин-т.-СПБ, 1903. Дел. в ВИНИТИ 01.04.93., N 838-В93.

г.Гуткин В.И.; Моносов В.Я, Француз А.Г. Методы разработки баз знаний для экспертных систем/Северо-Западный заочный политехнический ин-т.-СПБ, 1993.- Деп. в ЁИНИТИ 07.04.93., N 860-В93.

3.Гуткин В.И., Моносов В.Л., Француз А.Г. Оболочка прогностической экспертной системы: приложение языка ПРОЛОГ для задач медицинской диагностики/ Северо-Западный заочный политехнический институт.-СПБ, 199&.- Деп. в ВИНИТИ 07.04.93г., N 863-В93.

4.Гуткин В.И., Моносов. В.Л., Француз А.Г. Проблематика экспертных систем/ Северр- Западный заочный политехнический институт.-СПБ, 1993.- 2*:. в ВИНИТИ 07.04.93г.,

N 862-В93.

5.Гуткин В.И., Моносов В.Л., Француз А.Г. Системы искусственного интеллекта в современном мире / Северо-Западный заочный политехнический институт.-СПВ, 1993.-Деп. в ВИНИТИ 07.04.93г., N 861-В93.

- 16 -

Моносов В,Л. Общая характеристика существующих систем прогнозирования развития тяжести состояние пациента // Tes, дока, научно -технической конференции; Техническое диагносвдрашше - 93, - О.-Пб. 8-10 июня 1093. - с. 135136.'

.Моносов В.Л. Ободочка прогностической экспертной системы. Тез. докл. научно -технической конференции: Технн: ческое диагностирование 93, - С.-Пб. 8-10. июня 1993.-C.133- 134.

Подписано « печать 03.03,94, Формат 60x84 1/16.

Офсетная печать. Печ. л. 1,0 Уч,-ивд. л. 1,0.

Тираж 100 экз. Зак. N35