Методы формализации профессиональных знаний врача на основе интеллектуальных технологий идентификации состояния здоровья пациента и выбора тактики лечения

Методы формализации профессиональных знаний врача на основе интеллектуальных технологий идентификации состояния здоровья пациента и выбора тактики лечения

Автор: Паринов, Андрей Владимирович

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2006

Место защиты: Воронеж

Количество страниц: 129 с. ил.

Артикул: 3307957

Автор: Паринов, Андрей Владимирович

Стоимость: 250 руб.

Методы формализации профессиональных знаний врача на основе интеллектуальных технологий идентификации состояния здоровья пациента и выбора тактики лечения  Методы формализации профессиональных знаний врача на основе интеллектуальных технологий идентификации состояния здоровья пациента и выбора тактики лечения 

ВВЕДЕНИЕ
1. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФОРМАЛИЗАЦИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗНАНИЙ ВРАЧА НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ
1.1. Особенности методов диагностики сложных объектов и формирования понятий при формализации профессиональных знаний
1.2. Системный анализ проблем принятия решений в задачах медицинской диагностики и выбора тактики лечения
1.3. Цель и задачи исследования
2. ФОРМИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ В ЗАДАЧАХ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ И ВЫБОРА ТАКТИКИ ЛЕЧЕНИЯ
2.1. Методика формирования информационной базы медицинских интеллектуальных систем идентификации
2.2. Формализация исходной нечеткой информации в терминах лингвистических переменных и формирование правил вывода в информационной базе
2.3. Информационные оценки эффективности принятия решений в клинической практике
Выводы второй главы
3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ В ЗАДАЧАХ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ И ВЫБОРА ТАКТИКИ ЛЕЧЕНИЯ
3.1. Алгоритмизация задач нечеткого математического
программирования в задачах идентификации состояния пациента и выбора тактики лечения
3.2. Особенности формирования нелинейных регрессионных моделей для описания процесса течения заболеваний
3.3. Методика формирования систем нелинейных моделей на основе подбора преобразования БоксаКокса и линеаризации при помощи параметризации регрессионной модели
Выводы третьей главы
4. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ФОРМАЛИЗАЦИИ ЗНАНИЙ ВРАЧА В РАМКАХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ ПАЦИЕНТА И ВЫБОРА ТАКТИКИ ЛЕЧЕНИЯ
4.1. Реализация моделей и алгоритмов, описание прогностического программного инструментария течения экзотоксического шока при различных тактиках лечения
4.2. Диагностика ишемической болезни сердца Заключение
Список Литературы


Первая глава посвящена изучению путей повышения эффективности формализации профессиональных знаний врача на основе интеллектуальных технологий идентификации. В этой связи сформулированы требования для дальнейшего повышения эффективности прогнозирования развития заболевания и рационализации тактики лечения. Исходя из перечисленных требований, определены цель и задачи исследования. Во второй главе рассмотрены особенности формирования структуры информационного обеспечения интеллектуальных технологий идентификации в задачах медицинской диагностики и выбора тактики лечения. Предложена методика формирования информационной базы медицинских интеллектуальных систем идентификации. Показано, что поскольку прогнозирование состояния больных требует накопления информации, целесообразным является использование оперативного мониторирования динамики показателей в непрерывном и дискретном режимах. В этом случае особую важность приобретает выбор рационального метода измерения частоты измерений, а в случае дискретного режима, возможности комплексной оценки состояния. В связи с тем, что ряд показателей идентифицирующих состояние пациента и непосредственно влияющих на выбор тактики лечения носят нечеткий характер, возникает необходимость разработки методики формализация исходной нечеткой информации в терминах лингвистических переменных и формирование правил вывода в информационной базе, основанная на формализации причинноследственных связей между переменными входывыход и состоящая в описании этих связей на естественном языке с применением теории нечетких множеств и лингвистических переменных. Далее изложены особенности формирования нечеткой базы знаний и принципы формирования правил вывода в информационной базе. В рамках данного подхода в работе модифицирован алгоритм принятия решения, позволяющий фиксированному множеству качественных оценок параметров состояния конкретного объекта поставить в соответствие решениекласс. Идея алгоритма, который разрабатывался для решения этой задачи, состоит в использовании композиционного правила вывода Заде, устанавливающего связь между одной входной и одной выходной переменными. Таким образом, нами полученные соотношения, позволяющие на основе информации, содержащейся в матрице знаний, выводить нечеткие множества решение для текущих лингвистических оценок параметров состояния объекта. С целью объективизации правильности принимаемых врачебных решений в рамках системы поддержки принятия решений введены информационные оценки эффективности выбора врачебных решений, основанные на определении количества полезной информации, извлекаемой при исключении заведомо ошибочных вариантов терапевтической тактики. Третья глава посвящена вопросам алгоритмизации прогнозирования и оптимального управления в задачах медицинской диагностики и выбора тактики лечения. Показано, что формы нечеткого описания исходной информации в задачах принятия решений могут быть различными отсюда и различия в математических формулировках соответствующих задач нечеткого математического программирования. Приводятся некоторые из таких постановок. На основании выделенных наиболее значимых показателей состояния больных показано, что наиболее приемлемой формой прогнозирования течения осложнений у больных является интеграция данных оперативного мониторинга и имеющейся ретроспективной информации с построением по этим двум составляющим математической модели, включающей оценку влияния на результативный признак, как показателей состояния, так и временного фактора. С этой целью в работе представлен подход к прогнозированию течения интенсивных патологических процессов на основе нелинейных моделей множественной регрессии, с использованием модифицированного алгоритма подбора линеаризующего преобразования при основе параметризации регрессионной модели. Разработан комплекс прогностических моделей основных показателей гомеостаза больного при лечении тяжелого экзотоксического шока для трех видов лечения традиционные противошоковые мероприятия, вспомогательное кровообращение в сочетании с операцией замещения крови и гипербарическая оксигенация в условиях вспомогательного кровообращения.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.386, запросов: 244