автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Система поддержки принятия решений при оценке профессионального здоровья экипажей подводных лодок

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ РАДИОТЕХНИКИ, ЭЛЕКТРОНИКИ И АВТОМАТИКИ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

со

2? гт

На правах рукописи

=> ЧАЙКИНА ГАЛИНА ВЛАДИМИРОВНА

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ОЦЕНКЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ЗДОРОВЬЯ ЭКИПАЖЕЙ ПОДВОДНЫХ ЛОДОК

Специальность 05.13.01 Управление в технических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 1998

Работа выполнена в Московском государственном институте радиотехники, электроники и автоматики (техническом университете)

Научные руководители: доктор технических наук, профессор доктор биологических наук

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор доктор технических наук, профессор

Ведущая организация: Государственный научный центр -Институт медико-биологических проблем МЗ РФ

Защита диссертации состоится " ЛО " /к'О^с^Л 1998 г.

•в _ часов на заседании совета Д 063.54.01 при Московском

государственном институте радиотехники, электроники и автоматики по адресу: 117454, г. Москва, проспект Вернадского,78.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИРЭА (ТУ)

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета к.т.н., профессор

Лихарев В. А. Бобров А. Ф.

Новосельцев В.Н. Кукушкин Ю.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В современном производстве человек, управляя сложными техническими объектами, оказывается органически включенным в эргатические системы. Функция управления оператора является одним из наиболее важных элементов технической системы. Круг задач, характерных для эргатических систем, включает разработку средств автоматизации обработки входной информации, создание методов и технических средств представления такой информации человеку-оператору, разработку вспомогательных систем-советчиков для облегчения процесса принятия решения, а также контроль за текущим состоянием человека-оператора и анализ различных режимов работы человека как звена управляющей системы. Управление реализуется через эффекторы человеческого организма, то есть зависит от особенностей состояния человека и его функциональных резервов, которые непосредственно влияют на динамику управляемого технологического процесса. По данным литературы, до 80% случаев нарушения работы сложных систем управления происходят по вине человека.

Среди эргатических систем особо выделяются системы, связанные с технологиями, непосредственно обеспечивающими обороноспособность страны. К ним относятся технологии, используемые для обеспечения боеспособности атомных подводных лодок, составляющих основу военно-морского флота. Сбои в работе систем управления по вине человека могут привести не только к невыполнению поставленных задач, но и к катастрофическим экологическим последствиям.

Уровень «риска» нарушения функционирования систем управления по вине человека во многом зависит от уровня профессионального здоровья оператора. Отмечаемая многими исследователями тенденция к снижению уровня профессионального здоровья офицеров-подводников в силу целого ряда обстоятельств не контролируется медицинскими службами военно-морского флота. Одной из ведущих причин является отсутствие аппаратно-программных комплексов с системами поддержки принятия решений, позволяющих оперативно контролировать

уровень профессионального здоровья подводников в зависимости от условий их жизни и деятельности.

В настоящее время известно достаточно большое количество диагностических систем поддержки принятия решений (СППР), решающих различные медицинские задачи. Однако большинство из них разработано для нужд клинической медицины, а системам, предназначенным для распознавания состояний организма в профессиональной психофизиологической диагностике, пограничных между нормой и патологией, характеризующихся нарушением равновесия между организмом и внешней средой, уделено, на наш взгляд, недостаточное внимание.

Целью работы является разработка информационного и алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений при оценке профессионального здоровья офицеров-подводников.

Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработка информационной методологии синтеза систем поддержи! принятия решений в профессиональной психофизиологической диагностике.

2. Обоснование методов реализации предложенной информационной методологии.

3. Разработка интегральных критериев и решающих правил оценки компонент профессионального здоровья офицеров-подводников.

4. Синтез решающих правил и алгоритмов комплексной оценки профессионального здоровья для последующего принятия лечебно-профилактических решений.

5. Разработка алгоритмического обеспечения функционирования системы поддержки принятия решений при оценке профессионального здоровья экипажей подводных лодок.

6. Создание макетного образца системы поддержки принятия решений с использованием программной оболочки «Эксперт_В» и верификация предложенных моделей и алгоритмов оценки профессионального здоровья.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа, метод анализа

иерархий, теория принятия решений, методы математической статистики, теория распознавания образов, элементы теории искусственного интеллекта, а также медико-биологические методики оценки эффективности профессиональной адаптации человека, уровня заболеваемости, функционального состояния и адаптационных возможностей организма на психическом, психофизиологическом и вегетативном (физиологическом) уровнях.

Научная новизна исследования. Научно обоснована информационная методология синтеза систем поддержки принятия решений в профессиональной психофизиологической диагностике, включающая в себя в качестве основных этапов обоснование иерархической структуры СППР на основе системного анализа медико-биологической проблемы и ее декомпозиции в целях установления вида иерархии; составление информативного словаря признаков, отражающих различия объектов по изучаемому конструкту; составление алфавита альтернатив выбора диагностируемых конечных состояний с учетом набора возможных управляющих решений лечебно-профилактического и организационного характера; выделение классов типологических состояний по отдельным компонентам исследуемого конструкта; построение решающих правил принадлежности обследуемого к классам на разных уровнях иерархической СППР и формирования множества управляющих решений; оценку эффективности системы и ее оптимизацию. Обоснованы методы реализации предложенной информационной методологии с учетом характера медико-биологической информации.

На основе указанной методологии синтезированы новые критерии, решающие правила и алгоритмы системы поддержки принятия решений при оценке профессионального здоровья офицеров-подводников, включающие в себя оценку эффективности профессиональной адаптации, заболеваемости и функционального состояния организма на психическом, психофизиологическом и вегетативном уровнях.

Практическая значимость и реализация результатов исследования.

Оценка профессионального здоровья офицеров-подводников позволяет более эффективно выявлять нежелательные сдвиги пси-

хофизиологического состояния по данным текущего контроля для своевременной их коррекции; контролировать неблагоприятное влияние факторов профессиональной и внешней сред, отрицательно влияющих на здоровье подводников; прогнозировать надежность деятельности и снижать ее психофизиологическую «цену»; разрабатывать нормы труда и отдыха специалистов подводных лодок, проектировать и внедрять наиболее рациональные приемы и методы организации труда; разрабатывать эргономические мероприятия по улучшению организации рабочих мест.

Предложенная информационная методология синтеза систем поддержки принятия решений в профессиональной психофизиологии внедрена в Учебном центре военно-морского флота. Созданный макетный образец СППР внедрен в отделе реабилитации Всероссийского центра медицины катастроф «Защита» (ВЦМК «Защита») МЗ РФ и используется при оценке профессионального здоровья контингентов, работающих в неблагоприятных условиях.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Обоснованная информационная методология синтеза систем поддержки принятия решений является адекватным средством разработки указанных систем в профессиональной психофизиологической диагностике.

2. Методами информационного синтеза системы поддержки принятия решений при оценке профессионального здоровья офицеров-подводников являются: при разработке иерархической структуры - методы системного анализа; при составлении информативного словаря признаков - экспертные методы и метод анализа иерархий; при составлении классов типологических состояний - методы факторного анализа и автоматической классификации; при построении решающих правил выбора на различных иерархических уровнях СППР - методы дискриминантного анализа, построения продукционных правил и метод анализа иерархий.

3. Разработанные критерии и алгоритмы позволяют оценить структурные компоненты профессионального здоровья офицеров-подводников: эффективность профессиональной адаптации (надежность деятельности, выраженность профессионально важных качеств и уровень социальной адаптации), заболеваемость и

функциональное состояние на психическом, психофизиологическом и вегетативном уровнях.

Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертационной работы обсуждались на заседаниях кафедры Биомедицинской электроники МИРЭА (ТУ) (1996-1998гг.), секции 5 Ученого совета ВЦМК «Защита» (1998 г.), докладывались на международной научно-практической конференции «Управление большими системами» (секция 10 «Большие системы в медицине и экологии», Москва, 1997 г.), Всероссийской конференции «Проблемы защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций» (подсекция 2 «Автоматизированные системы в медицине катастроф», Красноярск, 1997 г.), юбилейной научно-технической конференции, посвященной 50-летию МИРЭА (секция «Биотехнические и медицинские аппараты и системы», Москва, 1997 г).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 печатных работ, подготовлен научно-технический отчет.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных литературных источников, включающего в себя 157 наименований, и приложений. Общий объем работы - 211 страниц, основная часть изложена на 172 страницах, содержит 28 рисунков и 18 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, их научная новизна и практическая значимость, приведены положения, выносимые на защиту, сведения об апробации и внедрении работы.

Первая глава посвящена обсуждению состояния проблемы разработки систем поддержки принятия решений при оценке профессионального здоровья лиц, работающих в неблагоприятных условиях. В ней рассматриваются основные концепции и методы оценки профессионального здоровья, современные подходы к созданию систем поддержки принятия решений в прикладных

медико-биологических исследованиях, обсуждается конфигурация базовой структуры СППР, информационные и математические аспекты построения систем распознавания в медико-биологических приложениях.

Эффективность взаимодействия человека с техническими системами управления определяется способностью организма сохранять функциональные возможности компенсаторных и защитных механизмов на уровне, достаточном для обеспечения работоспособности при всех условиях профессиональной деятельности. В результате этого взаимодействия формируется системный ответ организма, проявляющийся в напряжении его регуляторных механизмов. Величина последнего определяет физиологическую «цену» адаптации организма к неблагоприятным факторам профессиональной деятельности.

Работоспособность зависит от уровня функциональных резервов организма и «цены» адаптации, непосредственно связанных с состоянием здоровья работающего, в которое, по определению Всемирной организации здравоохранения (1986), включаются физическая, душевная и социальная составляющие. Психическое и соматическое здоровье является необходимым, но не достаточным условием успешной профессиональной деятельности человека. Его нужно соотносить с социальными и узкопрофессиональными аспектами деятельности. Поэтому в разделах медицины, занимающихся изучением человека в процессе профессиональной деятельности (профессиональная психофизиологическая диагностика), был введен новый термин - «профессиональное здоровье» работающего, дополняющий понятие «здоровье» человека.

В настоящее время существует целый ряд концепций профессионального здоровья (ПЗ) работающих в неблагоприятных условиях. В данной работе разработка СППР для оценки профессионального здоровья подводников проводилась на основе концепции профессионального здоровья, разработанной во Всероссийском центре медицины катастроф «Защита» МЗ РФ. Под профессиональным здоровьем понимается динамическое состояние, отражающее эффективность адаптации человека к условиям деятельности и обуславливающее ее надежность. Оно может быть оценено через совокупность клинических, функциональных и со-

циальных характеристик, значимых для оптимального соответствия индивидуальных качеств человека требованиям деятельности. В качестве его компонент выделяются характеристики заболеваемости, эффективности профессиональной адаптации и функционального состояния организма на психическом, психофизиологическом и физиологическом уровнях.

С позиций системного подхода профессиональное здоровье лиц, работающих в неблагоприятных условиях, рассматривается как многоуровневая иерархическая система взаимодействия социальных, физиологических (биологических), психофизиологических и профессиональных аспектов жизнедеятельности индивида. Задачу оценки уровня профессионального здоровья можно представить в виде преобразования входной информации об объекте исследования в выходную, представляющую собой заключение о том, к какому классу (интервалу, качественно описывающему уровень ПЗ) относится распознаваемый объект. В такой постановке решаемая проблема является задачей распознавания образов, реализация которой в современных условиях требует создания человеко-машинных систем.

Процесс проектирования человеко-машинных систем в области медико-биологических исследований, с одной стороны, определяется разработкой моделей мышления врача при постановке диагноза (то есть созданием экспертных систем), а с другой стороны - развитием математического моделирования биологических систем и процессов, а также использованием формализованных алгоритмов распознавания для классификации и постановки диагноза. Наиболее перспективным направлением в данной области исследований является разработка систем поддержки принятия решений (Decision Support Systems), ориентированных не на автоматизацию функций лица, принимающего решения (ЛПР), а на предоставление ему помощи в поиске оптимального решения. Под системой поддержки принятия решений в профессиональной психофизиологии мы понимаем интерактивную человеко-машинную систему, концептуально объединяющую алгоритмические и эвристические методы решения плохо формализованных задач в профессиональной психофизиологии, предназначенную для снятия неопределенности процесса принятия решения до некоторого множе-

ства возможных альтернатив, предоставляемых лицу, принимающему решение.

На основе обобщения данных литературы предложена базовая структура медицинской СППР в профессиональной психофизиологии. Она является общей для решения различных задач в указанной области, при этом в зависимости от используемых целевых критериев изменяется характер ее наполнения.

Глава 2 посвящена разработке информационной методологии синтеза СППР в профессиональной психофизиологии и методам ее реализации.

Аппарат реализации СППР как в медико-биологических исследованиях, так и в технике опирается на одни и те же принципы и базируется на единой аппаратно-технической основе. Однако информационные аспекты методологии синтеза таких систем в технике и биомедицине имеют различия, обусловленные в первую очередь характером первичных данных: коррелированность диагностических показателей и индивидуальные особенности выраженности одних и тех же показателей у разных лиц.

Анализ литературы и учет основных особенностей медико-биологических данных позволил предложить информационную методологию синтеза СППР в профессиональной психофизиологии, представленную на рисунке 1.

В данной методологии можно выделить б основных этапов.

Процесс синтеза системы поддержки принятия решений начинается с разработки ее иерархической структуры (этап Г), на основе системного анализа проблемы, стоящей перед СППР, и ее декомпозиции на подзадачи по критериям существенности и элементарности, что приводит к получению иерархической древовидной структуры. Эта структура будет совпадать со структурой разрабатываемой СППР, и каждая подзадача будет отождествляться с отдельным блоком системы.

После того, как построена иерархическая структура СППР и определены все ее элементарные подзадачи, необходимо сформировать информативный словарь признаков (этап 2), отражающих индивидуальные различия объектов по диагностируемому свойству. Данный этап является трудоемкой и плохо формализуемой задачей, требующей от исследователя глубоких профессиональных

ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ СППР МЕТОДЫ РЕАЛИЗАЦИИ ЭТАПОВ

о РАЗРАБОТКА ИЕРАРХИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ПРОБЛЕМЫ: ДЕКОМПОЗИЦИЯ И АГРЕГИРОВАНИЕ

© ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАТИВНОГО СЛОВАРЯ ПРИЗНАКОВ {х,1 • ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ • МЕТОД АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ

о ФОРМИРОВАНИЕ АЛФАВИТА АЛЬТЕРНАТИВ (А;) ДИАГНОСТИРУЕМОГО КОНСТРУКТА И УПРАВЛЯЮЩИХ РЕШЕНИЙ {и,} ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ

о ВЫДЕЛЕНИЕ АЛФАВИТА КЛАССОВ ТИПОЛОГИЧЕСКИХ состояний /а,} в ПРИЗНАКОВОМ ПРОСТРАНСТВЕ, ИХ АНАЛИЗ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ - ФОРМИРОВАНИЕ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ - ВЫДЕЛЕНИЕ КЛАССОВ - АНАЛИЗ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ КЛАССОВ . МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ . МЕТОДЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА . ИЕРАРХИЧЕСКИЕ АГЛОМЕРАТИВНЫЕ МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ . ЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ПРОЕЦИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ В ПРОСТРАНСТВА МЕНЬШЕЙ РАЗМЕРНОСТИ

©ПОСТРОЕНИЕ РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ ВЫБОРА НА РАЗНЫХ УРОВНЯХ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ СППР: - НИЖНИЙ УРОВЕНЬ ИЕРАРХИИ - ПРОМЕЖУТОЧНЫЕ УРОВНИ ИЕРАРХИИ - ВЕРХНИЙ УРОВЕНЬ ИЕРАРХИИ • МЕТОДЫ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА . МЕТОД АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ . МЕТОДЫ ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА ПО ПРАВИЛАМ ПРОДУКЦИИ, БАЗИРУЮЩИЕСЯ НА ПРИМЕНЕНИИ КОЭФФИЦИЕНТОВ УВЕРЕННОСТИ • ОДНОЗНАЧНОЕ СООТВЕТСТВИЕ РЕШЕНИЯ ДИАГНОСТИРУЕМОМУ СОСТОЯНИЮ

0 ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СППР И ЕЕ ОПТИМИЗАЦИЯ . НАТУРНЫЕ ИСПЫТАНИЯ СИСТЕМЫ (ОЦЕНКА КРИТЕРИЯ КАЧЕСТВА ПО ВЕЛИЧИНЕ ПРАВИЛЬНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ) . ИТЕРАТИВНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ЭВРИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

Рис. 1. Информационная методология синтеза систем поддержки принятия решений в профессиональной психофизиологической диагностике и методы ее реализации

знаний и интуиции. Поэтому составление информативного словаря признаков возможно лишь экспертными методами.

При выборе признаков не только по их способности дифференцировать людей с различными типологическими состояниями, но и по некоторым другим критериям (атрибутам) (например, экономичность, простота регистрации и т.д.), целесообразно использовать метод анализа иерархий (МАИ), предложенный Томасом Саати, который в условиях многокритериальности объединяет аналитический подход, опирающийся на алгебраическую теорию матриц, с экспертными процедурами.

Процесс принятия решения с помощью МАИ связан с вычислением приоритетов (весов) признаков с целью выбора наилучших. Для оценки относительных весов признаков экспертами осуществляется их

попарное сравнение относительно каждого критерия по специально разработанной 9-ти балльной шкале приоритетов и представление результатов сравнения в виде обратносимметричных матриц. Аналогичным образом проводится попарное сравнение критериев относительно их значимости при составлении словаря признаков.

Относительные веса признаков м> и атрибутов Т являются собственными векторами матриц попарных сравнений:

V™ =лтахя, (1)

где - нормированный вектор относительных весов признаков относительно некоторого атрибута;

У - обратносимметричная матрица значений попарных сравнений признаков относительно некоторого атрибута;

Лтах - наибольшее собственное значение матрицы V.

Глобальные приоритеты признаков IV = (]¥],..., Щ,..., (ТУ - число признаков) вычисляются по формуле:

'wn • Wik ■ • WIK

W = wu ■ • Wik ■ ■ WiK X

<Wnl ' ■ Wnk ■ ■ wnJ iw

где Wik ~ относительный вес /-го признака по к-иу атрибуту;

к¥к - относительный вес к-то атрибута.

Наилучшим является признак, которому соответствует максимальное значение глобального приоритета.

Этап 3 включает в себя формирование алфавита альтернатив диагностируемых конечных состояний {А^ и управляющих решений {и} лечебно-профилактического характера. В условиях слабой структурированности диагностируемого свойства в профессиональной психофизиологии данный этап реализуем экспертными методами.

Обеспечить решение задачи построения СППР оптимальным образом позволяет некоторый компромисс между размерами алфавита альтернатив {А]} и объемом словаря признаков {х-}, базирующийся на исходных данных относительно набора возможных управляющих решений {и}.

В разработанной на первом этапе структуре СППР невыяв-ленными остаются классы типологических состояний на промежуточных уровнях иерархии. В данной ситуации обычно заранее неизвестно ни числа промежуточных классов, ни информации о принадлежности объектов к этим классам. Естественным путем формализованного формирования алфавитов классов является применение методов автоматической классификации (этап 4).

Исходя из характера медико-биологических данных, наиболее целесообразно проводить автоматическую классификацию в пространстве интегральных системокомплексов первичных признаков. Это объясняется тем, что регистрируемая в ходе диагностики информация является «избыточной», поскольку разные показатели отражают одни и те же механизмы функционирования оцениваемых систем организма. Поэтому именно корреляционная структура признаков, выраженная в виде латентных факторов или главных компонент, обладает определенной устойчивостью и индивидуальной спецификой.

Метод главных компонент является методом преобразования исходных признаков в ортонормированную последовательность гиперпрямых К-:

N

■ „ '-1 , 0,] = 1,...,Ы) (3)

.¿=1

где Zi - стандартизированная оценка значения признака х/; а у - коэффициенты главных компонент;

N - число признаков.

На практике выделяется лишь несколько первых главных компонент У;,...,Уд (д < И), объясняющих максимальную долю дисперсии наблюдений, которые и принимаются за интегральные показатели.

В факторном анализе предполагается, что наблюдаемые признаки являются линейной комбинацией некоторых латентных факторов Г/.

х, + е„ 0 = = 1,-,Ф (4)

¡"1

где Ц - у'-й общий (латентный) фактор; q - число общих факторов;

Ьу - факторные нагрузки /-го признака нау'-й фактор; е, - /-й специфический (характерный) фактор.

Латентные факторы Щ} описывают основную часть корреляций между признаками, а специфический фактор щ - оставшуюся дисперсию, характерную только для признака х,-. Факторные нагрузки Ьу оценивают вклад признака в факторную структуру и являются коэффициентами корреляции /-го признака с у-м общим фактором.

Каждый выделенный фактор должен интерпретироваться экспертами, то есть описывать группу сильно коррелированных признаков (имеющих максимальные факторные нагрузки). Для облегчения интерпретации факторов применяется процедура вращения, направленная на уменьшение факторной сложности признаков.

После предметной интерпретации факторов производится их оценка через значения исходных признаков:

N

= 2 Си ■ Ъ, (5)

где су - весовые коэффициенты;

XI - стандартизированная оценка значения признака х,.

Выделение классов типологических состояний основывается на том факте, что в изучаемой популяции существуют однородные по совокупности полученных факторов группы (микропопуляции) лиц с близкими корреляционными структурами регистрируемых показателей. Поскольку априорно указать число классов не представляется возможным, то их выделение наиболее целесообразно проводить с помощью иерархических агломеративных методов классификации, позволяющих выявлять «естественные кластеры». В результате работы этих методов получаются неперекрывающиеся классы, представленные в виде дендрограммы (древовидной диаграммы), которая графически изображает внутреннюю структуру популяции, порожденную матрицей сходства и правилом объединения объектов в кластеры.

В качестве меры сходства между объектами, описанными количественными интегральными показателями, целесообразно использовать Евклидово расстояние: <1(со],а>к) = ^¿(У^-УаУ > (6)

где Уу (У1к) - значение /-го показателя для у'-го (к-го) объекта.

Данная мера применяется при однородных по смысловой нагрузке и одинаково важных показателях.

В качестве правил объединения объектов в классы в биологии широко используется стратегия средней связи в случае классов эллипсоидной формы и метод Уорда - при приблизительно равных размерах классов, имеющих гиперсферическую форму.

Для проверки обоснованности кластерного решения рекомендуется проводить тест значимости при сравнении выделенных классов по признакам, не использовавшимся при получении кластерного решения.

Интерпретация выделенного спектра типологических состояний достигается путем тщательного анализа реакций функциональных систем типичных представителей классов (центров), формирующихся в процессе приспособления организма к факторам жизнедеятельности. С математической точки зрения это означает смысловую интерпретацию близких значений интегральных показателей внутри каждого класса при максимальном отличии их от значений в других классах.

Наглядную информацию о структуре данных дают линейные методы проецирования объектов в пространства меньшей размерности. В качестве осей нового пространства целесообразно использовать первые главные компоненты, которые обладают свойством наименьшего искажения геометрической структуры исходных точек (объектов) при их проектировании в двух- или трехмерное пространство.

Ценную информацию для анализа могут дать корреляционные структуры, полученные раздельно для каждого класса. Изменение корреляционных взаимоотношений характеризует сдвиги в механизмах функционирования системы и является наиболее ранним признаком нарушения равновесия между организмом и средой.

С позиций системного анализа процесс принятия решений рассматривается как процедура агрегирования некоторых числовых критериальных функций, позволяющая упорядочивать их в более общие критерии. Поэтому этап 5 предлагаемой методологии включает в себя построение решающих правил распознавания выделенных классов типологических состояний {Г2У} методами дискриминантного анализа, а дальнейшую свертку полученных критериальных функций - методом анализа иерархий или методами логического вывода по правилам продукции.

В пространстве интегральных показателей задача построения решающих правил сводится к построению системы дискрими-нантных классифицирующих функций для вероятностной идентификации нового объекта с одним из выделенных классов Д. Дискриминантные функции представляют собой линейные комбинации интегральных показателей {У}}:

= ¿«"^Уу, (7)

где Д, - значение дискриминантной функции для к-го класса; gjV - коэффициенты у-ой дискриминантной функции.

Коэффициенты gj подбираются так, чтобы средние значения дискриминантных функций для различных классов как можно дальше отстояли друг от друга.

Апостериорные вероятности Р(П„/У) того, что неизвестный

объект принадлежит классу Д, при данных значениях интегральных показателей У с многомерным нормальным законом распределения, будут иметь вид:

РЫ? ) = (8)

Цехр(гу)

У=1

где т - число классов типологических состояний.

Объект относится к классу, соответствующему наибольшей величине апостериорной вероятности. Однако если объект расположен вблизи границы классов (то есть вероятности принадлежности к соседним классам близки), то желательно считать его не-классифицируемым. Для этого вводится некоторый порог 77 и если:

(Ртах Ш?) - Р(а/?)) ■ т > п, (V = 1,..,,т, у* к) (9)

где Ртах (Л/У?) - максимальная апостериорная вероятность отнесения объекта к И-му классу и Р(Оу/У) - вероятность принадлежности объекта к у-му классу, то принимается классификационное решение. В противном случае автоматическое распознавание нежелательно и принятие решения перекладывается на ЛПР.

Дальнейшее агрегирование полученных критериальных функций рассматривается как задача установления соответствия между выделенными классами типологических состояний {Оу} оцениваемых систем организма (по К медико-биологическим методикам) и альтернативами выбора {А^ в условиях многокритери-альности.

В рамках поставленной задачи предлагается использовать модифицированную критериальную функцию выбора, являющуюся линейной сверткой вероятностей идентификации типологических состояний и весовых коэффициентов, полученных с помощью метода анализа иерархий:

£ * к Ьт' Ртах*' ср

а,"**!-;-> (Ю)

Рюау

к-1

где ау - глобальный вес альтернативы выбора А/,

рктаху- максимальная апостериорная вероятность, на

основании которой принимается решение о принадлежности обследуемого к v-му классу типологических состояний по к-ой методике (к = 1,...,К);

Wk - относительный вес /с-ой методики, вычисленный по формуле (1);

CjJ1 - относительный приоритет у-ой альтернативы выбора при условии принадлежности объекта v-му классу по результатам обследования k-ой. методикой (вычисляется по формуле (1)).

Решение о состоянии обследуемого (то есть выбор альтернативы) принимается, исходя из условия: А* — arg maxiaj}- (11)

j

Наряду с описанным методом принятия диагностического решения предлагается использовать коэффициенты уверенности (достоверности) в качестве метода обработки неопределенности знаний, представленных в виде продукционных правил. Данный подход продемонстрировал свою практическую эффективность в ряде действующих медицинских экспертных систем.

В рамках поставленной задачи заключение Aj может поддерживаться двумя и более правилами вида:

Щ = "(Qj & ... & Пк & ... & П/) Aj", ct(n^), nhj * "(Qhi & ... & nhk & ... & nhK) -> Aj", ct(nhj), где Qk(ü^k) - элементарные свидетельства, утверждающие о принадлежности распознаваемого объекта v-му (А-му) классу типологических состояний по к-ой методике (к = 1,...,К);

ct(IIyj) - коэффициент уверенности правила IJvj, который интерпретируется как уверенность в заключении о принадлежности объекта состоянию Aj при истинности посылки (ct(IIyj) е (0; 1]).

Для независимых совместимых правил, которые могут активизироваться одновременно, использовалась схема выбора максимума:

ct(Aj) = max {ct(IIvj) ■ ct(üj &...& ÜVK), ct(nhj) ■ ct(nh! &...& DhK)}, (12) где ct(Aj) - искомая уверенность в заключении Af,

ct(üj &...& QVK) - коэффициент уверенности в истинности условия правила HVj. При его вычислении используется или произведение коэффициентов уверенности ct(Qk) в истинности элементарных свидетельств üvk (при их вероятностной трактовке)

или формула вида: ct(Qj &...& П/) = min{ct(nj),...,ct(n/)}, ct(nJ),...,ct(QvK)e [0;1] (13)

В данном исследовании коэффициенты уверенности ct(i2vk) рассматриваются как апостериорные вероятности отнесения обследуемого к v-му классу по к-ой методике, вычисленные по формуле (8).

Решение о состоянии обследуемого принимается, исходя из

условия: А* = arg max{ct(Aj)}. (14)

i

Принятие решения и, на основе полученного заключения о принадлежности объекта к состоянию Aj в простейшем случае может осуществляться путем детерминированного отображения множества {Aj} в множество {u-J.

На этапе б исследование эффективности СППР и ее оптимизацию целесообразно проводить путем натурных испытаний системы для оценки критериев качества ее работы по величине правильной классификации диагностируемых конечных состояний.

В третьей главе описываются результаты применения разработанной информационной методологии синтеза СППР в профессиональной психофизиологии.

Предложенная методология легла в основу разработки СППР при оценке профессионального здоровья экипажей подводных лодок.

Для синтеза решающих правил и алгоритмов принятия решений при оценке ПЗ использовались результаты обследований офицеров экипажей атомных подводных лодок, проведенных Всероссийским центром медицины катастроф «Защита» Минздрава России. Было обследовано около 300 офицеров-подводников в возрасте от 22 до 50 лет. Все обследованные при освидетельствовании военно-врачебной комиссией признаны годными к службе в плавсоставе в соответствие с приказом МО РФ 1995 года № 315, а также прошли медицинское обследование во время проведения исследований.

Иерархическая структурная схема разрабатываемой СППР приведена на рисунке 2. Она включает в себя 4 уровня: на первом и втором уровнях проводится оценка компонент ПЗ (уровня забо-

обследуемый

УРОВЕНЬ ИЕРАРХИИ

£

III

IV

технические средства регистрации и обработки информации

блок обработки показателей заболеваемости

V

блок обработки показателей эффективности профессиональной адаптации

блок регистрации и обработки показателей физиологического состояния

блок регистрации и обработки показателей психическог о состояния

блок регистрации

и обработки показателей психофизиологического состояния

£

блок блок оценки блок блок блок

оценки эффектив- оценки оценки оценки

уровня ности физиологи- психичес- психофизи-

заболевае- профессио- ческого кого ологичес-

мости нальной состояния состояния кого

адаптации состояния

БЛОК

ОЦЕНКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ

БЛОК

ОЦЕНКИ УРОВНЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ЗДОРОВЬЯ

БЛОК

ПРИНЯТИЯ ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Рис. 2. Структурная схема СППР при оценке профессионального здоровья офицеров-подводников

л

леваемости, эффективности профессиональной адаптации и функционального состояния); на третьем - оценка уровня профессионального здоровья и на четвертом выдаются лечебно-профилактические рекомендации.

Словарь признаков выбирался экспертным методом из групп медико-биологических методик оценки компонент ПЗ. Для интегральной оценки уровня заболеваемости и эффективности профессиональной адаптации офицеров-подводников были применены специальные анкеты, разработанные в ВЦМК «Защита». Для выбора методик оценки физиологического, психического и психофизиологического состояния человека использовался метод анализа иерархий. Методики оценивались по 6-ти критериям: числу производных показателей методики; оперативности; степени автоматизации; стоимости аппаратно-технического и программного обеспечения методики; информативности; комфортности и простоте съема показателей.

В результате в словарь признаков был включен метод математического анализа ритма сердца для оценю! функционального состояния сердечно-сосудистой системы и адаптационных возможностей организма, тест Спилбергера-Ханина для оценки психической адаптации на основе изучения личностной и реактивной тревожности и игровой тест «Капитан Немо» для оценки функционального состояния центральной нервной системы.

Выделение классов типологических состояний офицеров-подводников по пяти методикам, включенным в информативный словарь, проводилось по интегральным показателям, полученным методом главных компонент. Их число отбиралось по правилу собственных чисел, больших единицы. Для предметной интерпретации выделенных факторов осуществлялось их вращение методами варимакс или биквартимакс.

Результаты разработки интегральных показателей приведены в таблице 1.

По методике математического анализа ритма сердца все статистические, корреляционные и спектральные показатели динамического ряда 100 последовательных 11-11-интервалов электрокардиограммы (ЭКГ) объединились в 4 фактора, описывающие 88.1% общей дисперсии. Аналитические выражения для получен-

Факторная структура показателей по методикам

Таблица 1

ГРАФИКИ ФАКТОРНОЙ СТРУКТУРЫ ИНТЕГРАЛЬНЫХ __ПОКАЗАТЕЛЕЙ

ЭКСПЕРТНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ _ ФАКТОРОВ

- о.а

АНКЕТА

ОЦЕНКИ : ; 0.6

УРОВНЯ . «.

ЗАБОЛЕ- ..0.4

ВАЕМО- ■ «2

СТИ

Т'О

1 .аз

О.б

МАТЕМА- 0.4

ТИЧЕ- "0.2

СКИЙ :: .с

АНАЛИЗ . Л2

РИТМА . -0.4

СЕРДЦА -0.6

-0.8

-1

ЗАВ.УРОВЕНЬ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ

. ВУГ ;• ; КАЛ_ХР ■ ОРвИ ■ : ГОСП. !:' ТЕРАП

М. V' МО - IX .. .SD%: : SKO J OX ;.АМО . AKFO , • SMIi

ТЕСТ «КАПИТАН НЕМО»

ВПДР СЕН

■РВН - : УБН

РДО

. £13 Factor 1' ' Е^Т Factnr2. ЕЗ Factor 3 . 'Ш Factor4'

FACTOR 1 - уровень активации автономного контура управления ритмом сердца FACTOR 2 - уровень активации центрального контура управления ритмом сердца FACTOR 3 - уровень функционирования сердечнососудистой системы FACTOR 4 - адекватность процессов регуляции ритмом сердца

FACTOR 1 - динамика основных нервных процессов, степень напряжения и утомления FACTOR 2 - функциональное

состояние системы внимания

FACTOR 3 - функциональное

состояние системы кратковременной зрительной памяти

FACTOR 4 - баланс основных

нервных процессов, уровень контроля, тревожности и склонности к риску

АНКЕТА -./ <

ОЦЕНКИ ■'■ о.в

ЭФФЕК- 06

ТИВНО-

0.4

СТИ

ПРОФЕС- 0.2

СИО- 0

НАЛЬНОЙ ■0.2

АДАПТА-

ЦИИ

J 5 ш' и' S х' 1-' х я 8-V э 3 Ь з * g

FACTOR 1 - социальная адаптация

FACTOR 2 - степень развития профессионально важных качеств

FACTOR 3 - надежность про фессиональной деятельности

EZI Factor t ЕЭ Factor 2 Ш Factor 3

ных факторов имеют следующий вид:

Factor 1 = 0.135 - 0.765-М + 15.398-SKO + 0.167-V + 1.906-DX --0.779-МО - 0.007-АМО - 0.020-IK +0.072-AKFO-0.0001-SD%+ 010-SM%, Factor 2 = 1.859 - 0.344-М - 0.663-SKO - 0.007-V - 0.174-DX --0.433-MO + 0.002-AMO - 2.111-IK - 0.670-AKFO-0.016-SD%+0.026-SM%, Factor 3 = -8.059 + 4.521-M - 3.572-SKO - 0.072-V - 0.265-DX + +4.543-MO-0.004-AMO+0.348-IK+0.009-AKFO+0.0007-SD% + 0.037-SM%, Factor 4 = 4.783 - 1.284-M - 1.840-SKO + 0.002-V - 0.548-DX --1.192-MO-0.011-AMO+0.565-IK+ O.l62-AKFO + 0.063-SD% - 0.145-SM%, где M - математическое ожидание динамического ряда R-R-интервалов ЭКГ (сек.); SKO - среднее квадратичное отклонение (сек.); V - коэффициент вариации (%); DX - вариационный размах (сек.); МО - мода динамического ряда R-R-интервалов ЭКГ (сек.); AMO - амплитуда моды (%); IK - значение автокорреляционной функции динамического ряда R-R-интервалов на 1-м сдвиге; AKFO - сдвиг автокорреляционной функции, на котором она первый раз стала отрицательной; SD% - относительная амплитуда дыхательных волн (%); SM% - относительная амплитуда медленных волн (%, с периодом порядка 10 сек.).

По анкете оценки заболеваемости все первичные показатели объединились в один фактор, описывающий 76.8% общей дисперсии признаков.

По психофизиологическому тесту «Капитан Немо» все первичные показатели (параметры времени реакции испытуемого на динамические стимулы) объединились в 4 фактора, описывающие 75.7% общей дисперсии. Полученный системокомплекс отражает уровень хронических функциональных нарушений в организме и косвенно указывает на степень истощения его функциональных резервов.

По анкете оценки эффективности профессиональной адаптации, включающей 17 качеств и характеристик, отражающих различные стороны профессиональной адаптации офицеров-подводников, было выделено 3 фактора, описывающих 70% общей дисперсии.

Формулы расчета факторов по трем последним методикам имеют аналогичную структуру.

Разработка интегральных показателей по тесту Спилбергера не проводилась, поскольку шкалы личностной (ЬТ) и реактивной тревожности (КГ) уже являются интегральными характеристиками, рассчитанными по 40 первичным вопросам теста.

Выделение классов типологических состояний по каждой методике в пространстве полученных интегральных показателей осуществлялось с применением иерархических агломеративных методов кластеризации. В качестве меры сходства между объектами использовалось Евклидово расстояние, квадратичное Евклидово расстояние или расстояние Манхетгена. В качестве правила объединения объектов в классы использовался метод Уорда.

Результаты проведения кластеризации выборки и дендро-граммы внутренней структуры популяции по методикам представлены в таблице 2.

По анкете заболеваемости по сигмальным границам интегрального показателя было выделено 3 класса, характеризующих различный уровень заболеваемости: 1 класс - низкий уровень заболеваемости (то есть практически здоровые); 2 класс - средний уровень и 3 класс - высокий уровень заболеваемости со сниженными адаптационными возможностями организма. Поскольку проведение автоматической классификации по одному интегральному показателю заболеваемости нецелесообразно, данная методика в таблице 2 не приведена.

Визуальный анализ представленных дендрограмм, а также исследование типичных представителей классов (их центроидов) позволил разбить всю экспериментальную выборку по тесту Спилбергера, тесту «Капитан Немо» и по анкете оценки эффективности профессиональной адаптации на 3 класса и по методике математического анализа ритма сердца на 4 класса.

Для проверки обоснованности полученных кластерных решений использовались некоторые дополнительные психофизиологические и аналитические признаки, не включенные в информативный словарь признаков.

В целях наглядного представления структуры данных вся выборка была спроецирована в двух- или трехмерные пространства выделенных первых главных компонент (таблица 3).

Построение решающих правил для вероятностной иденти-

Таблица 2

Классы типологических состояний по методикам

ДЕНДРОГРАММЫ ИЕРАРХИЧЕСКОМ __КЛАССИФИКАЦИИ_

ЭКСПЕРТНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ _ КЛАССОВ

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РИТМА СЕРДЦА

II.

1 КЛАСС - НОРМА

2 КЛАСС - ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ НАПРЯЖЕНИЕ ПО СИМПАТИЧЕСКОМУ ТИПУ

3 КЛАСС - ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ ПЕРЕНАПРЯЖЕНИЕ

4 КЛАСС - ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ НАПРЯЖЕНИЕ ПО ПАРАСИМПАТИЧЕСКОМУ ТИПУ

ТЕСТ СПИЛБЕР-

ГЕРА-ХАНИНА

1 КЛАСС - ПЕРЕНАПРЯЖЕНИЕ МЕХАНИЗМОВ ПСИХИЧЕСКОЙ АДАПТАЦИИ

2 КЛАСС - НИЗКИЙ УРОВЕНЬ НАПРЯЖЕНИЯ МЕХАНИЗМОВ ПСИХИЧЕСКОЙ АДАПТАЦИИ

3 КЛАСС - НАПРЯЖЕНИЕ МЕХАНИЗМОВ ПСИХИЧЕСКОЙ АДАПТАЦИИ

ТЕСТ «КАПИТАН НЕМО»

1 КЛАСС - НОРМА (ВЫСОКАЯ СБАЛАНСИРОВАННОСТЬ ТОРМОЗНЫХ И АКТИВИРУЮЩИХ ПРОЦЕССОВ)

2 КЛАСС - ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ НАПРЯЖЕНИЕ МЕХАНИЗМОВ ЦНС (С ПРЕОБЛАДАНИЕМ АКТИВИРУЮЩИХ ПРОЦЕССОВ)

3 КЛАСС - ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ НАПРЯЖЕНИЕ МЕХАНИЗМОВ ЦНС (С ПРЕОБЛАДАНИЕМ ТОРМОЗНЫХ ПРОЦЕССОВ)

АНКЕТА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ АДАПТАЦИИ

1 КЛАСС - ВЫСОКИЙ УРОВЕНЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ АДАПТАЦИИ

2 КЛАСС - СРЕДНИЙ УРОВЕНЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ АДАПТАЦИИ

3 КЛАСС - НИЗКИЙ УРОВЕНЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ АДАПТАЦИИ

г

э

2

Таблица 3

Визуализация классов типологических состояний по методикам

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЪЕКТОВ В ПРОСТРАНСТВЕ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

ДИСКРИМИНАНТНЫЕ ФУНКЦИИ

АНКЕТА ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ

о 1 «лесс * 2 класс ■ 3 КЛАСС

Z1 = -4.758 - 5.146 ■ ЗАБ

Z2 = -0.489 + 0.336 • ЗАБ

Z3 = -6.965 + 6.400 • ЗАБ

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РИТМА СЕРДЦА

1 класс

а класс

3 класс

4 класс

Z1 = -3.586 + 0.224 • FACI --0.751 • FAC2 - 1.247 • FAC3 + +2.093 • FAC4

Z2 = -0.923 - 0.527 • FACI + +0.774 • FAC2 + 1.005 ■ FAC3 --0.375 • FAC4

Z3 = -3.714 - 1.033 • FACI --1.669 • FAC2 - 2.278 • FAC3 --0.160 ■ FAC4

Z4 - -29.774 +12.650 • FACI --0.891 ■ FAC2 + 0.537 • FAC3 --1.987 ■ FAC4

ТЕСТ СПИЛБЕР-

ГЕРА-ХАНИНА

— ■ i Ч , тът-t-1

_ -

дВгаЭЗ-'т' i |

-ЯчЗ-4-l+H

19 до 29 эо 36 40 49 5ú ss 60 65 70 73 0 17 34

Z1 = -70.886 + 1.736 • LT + + 1.014 • RT

Z2 = -33.762 + 1.100 • LT + + 0.812 ■ RT

Z3 = -55.921 + 1.265 • LT + + 1.166 ■ RT

ТЕСТ «КАПИТАН НЕМО.

Z1 = -2.655 + 1.395 FAC1 + +2.670FAC2 + 0.894FAC3 + +0.075-FAC4

Z2 - -3.561 + 0.665-FAC1 --2.647 FAC2 - 0.985-FAC3 --2.021-FAC4

Z3 = -2.410 - 1.994-FAC1 --0.806FAC2 - 0.183-FAC3 + + 1.489-FAC4

анкета оценки эффективности профессиональной адаптации

1 класс

2 класс

3 класс

Z1 = -2.790 + 3.605 FAC1 + + 2.472-FAC2 + 1.567FAC3 Z2 « -1.282 - 0.563 FAC1 -

- 0.287 FAC2 + 0.520FAC3 Z3 = -8.842 - 6.490 FAC1 -

- 4.609-FAC2 - 4.045 FAC3

фикации распознаваемого объекта с выделенными классами типологических состояний по каждой методике осуществлялось с использованием дискриминантного анализа. Аналитические выражения классифицирующих дискриминантных функций представлены в таблице 3. Там же приведены проценты правильного распознавания выделенных типологических состояний.

Автоматическое принятие решения об отнесении исследуемого объекта к определенному классу типологических состояний по величине максимальной вероятности осуществляется после проверки выполнения условия (9) при заданном значении 77 = 0.2. В противном случае решение принимается ЛПР.

Оценка функционального состояния и уровня профессионального здоровья (II и III уровни иерархии СППР) осуществляется методом анализа иерархий.

Оценка функционального состояния производится по максимальной величине критериальной функции выбора вида (10), где рктгх - результаты оценки психического, психофизиологического и физиологического состояния по тесту Спилбергера, «Капитан Немо» и математическому анализу ритма сердца соответственно. Принятие решения осуществлялось на множестве трех классов функционального состояния: «норма», «функциональное напряжение» и «функциональное перенапряжение» регуляторных систем организма.

Оценка уровня ПЗ осуществлялась аналогичным образом по результатам распознавания уровня заболеваемости, эффективности профессиональной адаптации и функционального состояния. Принятие решения производилось на множестве трех альтернатив выбора: «высокий», «средний» и «низкий» уровни профессионального здоровья.

Приведены рекомендуемые наборы лечебно-профилактических и организационных мероприятий и их соответствие диагностируемому уровню ПЗ.

Четвертая глава посвящена описанию алгоритмического обеспечения разработанной системы поддержки принятия решений при оценке профессионального здоровья офицеров-подводников и вопросам ее практической реализации на базе

программной оболочки «Эксперт_В».

Алгоритм работы СППР включает в себя возможность выбора методики обследования, расчет значений интегральных показателей и вероятностей идентификации обследуемого с типологическими состояниями оцениваемой системы организма. При этом имеется возможность ручной корректировки полученного решения при отказе от распознавания. По результатам оценки ПЗ система выдает поясняющее заключение и рекомендации по лечебно-профилактическим мероприятиям.

Разработанная СППР позволяет проводить оперативный контроль профессионального здоровья в целях повышения надежности профессиональной деятельности и сохранения профессионального долголетия специалистов.

На основе разработанных критериев, решающих правил и алгоритмов был реализован макетный образец СППР при оценке профессионального здоровья офицеров-подводников, позволяющий вынести заключение на основании результатов оценки уровня ПЗ по пяти выбранным методикам.

В заключении обсуждаются основные результаты работы. Отмечается, что предложенная информационная методология синтеза СППР может быть использована для решения широкого круга медико-биологических задач.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Предложена информационная методология синтеза систем поддержки принятия решений в профессиональной психофизиологии, включающая в себя разработку иерархической структуры системы, выбора информативного словаря признаков и алфавита альтернатив диагностируемых конечных состояний с учетом набора возможных управленческих решений. На их основе выделяются классы типологических состояний и строятся решающие правила принадлежности к этим классам. На верхнем уровне иерархии производится агрегирование критериальных функций по отдельным компонентам исследуемого конструкта.

2. Обоснованы методы реализации информационной методологии синтеза системы поддержки принятия решений при

оценке профессионального здоровья офицеров-подводников. Ими являются: при разработке иерархической структуры - методы системного анализа; при составлении информационного словаря признаков - экспертные методы и метод анализа иерархий; при составлении классов типологических состояний - методы факторного анализа и распознавания образов; при построении решающих правил на разных уровнях иерархии СППР - методы дис-криминантного анализа, построения продукционных правил и метод анализа иерархий.

3. Разработаны интегральные критерии и решающие правила оценки компонент профессионального здоровья офицеров-подводников: эффективности профессиональной адаптации, уровня заболеваемости и функционального состояния на психическом, психофизиологическом и физиологическом уровнях.

4. Синтезированы решающие правила принятия решений при оценке профессионального здоровья офицеров-подводников. Они являются линейной сверткой вероятностей принадлежности обследуемого к типологическим классам и коэффициентов, полученных методом анализа иерархий. Принятие решения об уровне профессионального здоровья обследуемого осуществлялось по максимальному значению конечной критериальной функции.

5. Синтезировано алгоритмическое обеспечение, сформирована блок-схема системы поддержки принятия решений. Алгоритм работы системы включает в себя выбор методик, расчет значений интегральных показателей и вероятностей принадлежности к классам, интерактивное общение с системой лица, принимающего решения, принятие решений по оценке функционального состояния и уровня профессионального здоровья по совокупности всех компонент ПЗ и составление общего заключения с выдачей лечебно-профилактических рекомендаций.

6. Создан макетный образец системы поддержки принятия решений при оценке профессионального здоровья офицеров-подводников.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

1. Бобров А.Ф., Яновский О.Г., Лихарев В.А., Миронкина Ю.Н., Чайкина Г.В. Системные критерии оптимальности функционирования организма человека // Управление большими системами: Материалы международной научно-практической конференции. Секция 10 «Большие системы в медицине и экологии». -М.: СИНТЕГ, 1997. - с. 283.

2. Оценка функционального состояния, надежности деятельности и профессионального здоровья организованных континген-тов: Пособие для врачей // Приложение к журналу «Медицина катастроф» / Авторский коллектив: А.Ф. Бобров, В.Ю. Щебланов,

A.Ф. Зубарев, Г.В. Чайкина, Ю.Н. Миронкина. - М.: ВЦМК «Защита», 1997, № 7. - 29 с.

3. Бобров А.Ф., Башир-Заде Т.С., Волошина О.В., Никулина Н.С., Миронкина Ю.Н., Чайкина Г.В. Критерии и алгоритмы принятия решения при автоматизированной экспресс-оценке состояния здоровья населения в очагах чрезвычайных ситуаций // Проблемы защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций: Труды Всероссийской конференции. Подсекция 2. «Автоматизированные системы в медицине катастроф». - Красноярск: Изд-во КГТУ, 1997. - с. 241-242.

4. Башир-Заде Т.С., Бобров А.Ф., Зубарев А.Ф., Ларцев М.А., Миронкина Ю.Н., Никулина Н.С., Чайкина Г.В., Щебланов

B.Ю. Оценка функционального состояния, надежности деятельности и профессионального здоровья участников ликвидации чрезвычайных ситуаций. Методические рекомендации. - М.: Минздрав РФ, 1998. - 25 с.

5. Чайкина Г.В., Бобров А.Ф. Информационные аспекты разработки систем поддержки принятия решений в профессиональной психофизиологической диагностике // Информационные технологии. - М.: Машиностроение, 1999, № 1 (в печати).