Алгоритмы статистического моделирования течения патологического процесса тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.09, кандидат биологических наук Гойко, Ольга Васильевна

• Гойко, Ольга Васильевна
• кандидат биологических наук
• 1983

Оглавление диссертации кандидат биологических наук Гойко, Ольга Васильевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. КРАТКИЙ ОБЗОР МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ, ПРИМЕНЯЕМЫХ В ПРОЦЕССЕ НАБЛЮДЕНИЯ ЗА СОСТОЯНИЕМ БОЛЬНЫХ.

1.1. Применение компьютерно-мониторных систем в клинической практике: задачи, структура, эффективность

1.2. Общие принципы автоматизированной диагностики состояния больных.

1.3. Математическое моделирование в клинической практике

1.4. Обучение и самообучение медицинских автоматизированных систем .•••.••.«.

ГЛАВА 2. КЛИНИЧЕСКИЙ МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Особенности клинического материала

2.2. Методы исследования больных

2.3. Методы обработки материала.

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕЧЕНИЯ ПАТОЛОГИЧЕСКОГО

ПРОЦЕССА.

3.1. Диагностика состояния больного.

3.2. Вероятностно-статистическая модель течения патологического процесса

3.3. Обучение диагностико-прогностической системы

3.4. Метод экспертных оценок для определения коэф- 68 фициентов важности модели прогнозирования

3.5. Оценка эффективности работы диагностической и прогностической систем.

ГЛАВА 4. СТРУКТУРА И ОСОБЕННОСТИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ СЛЕЖЕНИЯ ЗА СОСТОЯНИЕМ ТЯЖЕЛОБОЛЬНЫХ В ОТДЕЛЕНИИ РЕАНИМАЦИИ И ИНТЕНСИВНОЙ ТЕРАПИИ.

4.1.Общее описание системы наблюдения за послеоперационным состоянием больного.

4.2.0собенности технического и математического обеспечения СИНАПС.

4.3.Программное обеспечение автоматизированной системы наблюдения за послеоперационным состоянием больных

4.4.Программная реализация системы диагностики и прогнозирования состояний больного в режиме и on - line ".

4.5.Характеристика файлов системы.

ГЛАВА 5. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМ ЭКСПРЕСС-ДИАГНОСТИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕЧЕНИЯ ПАТОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА В КЛИНИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ

5.1.Распознавание острой сердечной недостаточности после хирургического лечения ишемической болезни и приобретенных пороков сердца.

5.2.Диагностика функциональных расстройств со стороны важнейших органов и систем организма

5.3.Прогнозирование течения патологического процесса у больных приобретенными пороками и ишемической болезнью сердца.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы статистического моделирования течения патологического процесса»

Современный этап развития клинической медицины характеризуется быстрым увеличением объема диагностической информации и постоянным повышением требований к точности и своевременности принятия решений. Особенно острой становится потребность в оперативности обобщения и сжатия медицинской информации в критических ситуациях, когда возникает вопрос о применении экстренных способов диагностики и когда необходимо быстро принять альтернативное решение об использовании тех или иных методов лечения, В подобных случаях врачу приходится переработать большой объем информации при жестких временных ограничениях и высокой личной ответственности. В связи с этим возникает необходимость создания и разработки автоматизированных систем, позволяющих на основе собранных данных, объективизировать оценку состояния больного и цредсказать течение и исходы заболевания, В данном направлении был проведен ряд исследовательских работ, при которых удалось достичь положительных результатов (В.И.Бураковский и соавт., 1972-1982; В.А.Ли-щук и соавт,, 1976-1982; О.П.Минцер и соавт,, 1972,1983; L.Kanol et al. , 1978 и др.). Однако, в большинстве случаев осуществлялась лишь диагностика состояний, а прогнозирование проводилось лишь для исходов заболевания (Н,С.Мисюк и соавт.,1972-1979; И.Е.Оранский и соавт., 1979; Л.Л.Вилкаускае и соавт,, 1981 и др.). В тех же немногочисленных работах, где излагались методические основы прогнозирования течения патологического процесса, исследования проводились в режиме и off-line Вместе с тем, большинство патологических процессов, особенно в раннем послеоперационном периоде, развивается на фоне быстроизменякяцихея и неустойчивых функций органов и систем организма. В связи с этим для нужд клинической практики, особенно отделений реанимации и интеноивной терапии, настоятельно требуется создание и разработка компьютерных систем, позволяющих в реальном масштабе времени проводить экспресс-диагностику состояний и прогнозирование течения патологического процесса.

Целью настоящей работы является разработка алгоритмов экспресс-диагностики функционального состояния организма и прогнозирования течения патологического процесса при непрерывном компьютерно-мониторном наблюдении за больными, оперированными по поводу ишемической болезни и приобретенных пороков сердца.

Основные задачи исследования

1. Разработать автоматизированную систему сбора и динамического контроля клинической информации при интенсивном наблюдении за больным.

2. Обосновать метод объективизации оценки состояния больного с учетом индивидуальных особенностей организма в раннем послеоперационном периоде.

3. Разработать алгоритм прогнозирования течения патологического процесса в режиме n on - line

4. Исследовать эффективность применения статистического моделирования течения патологического процесса в кардиохирургической клинике.

5. Изучить эффективность использования компьютерно-мониторных систем наблюдения в задачах экспресс-диагностики и прогнозирования функционального состояния организма в раннем послеоперационном периоде•

Научная новизна

I. Впервые предложен алгоритм прогнозирования течения патологического процесса у больных с приобретенными пороками и ишемиче-ческой болезнью сердца в раннем послеоперационном периоде.

2. Также впервые реализовано комплексное решение задач автоматизированного сбора, обработки, диагностики и прогнозирования состояния больного в режиме " on - line " на базе мини-ЭВМ ( в частности, отечественных вычислительных машин серии АСВТ ).

3, Исследована эффективность статистического прогнозирования течения патологического процесса у кардиохирургических больных.

На защиту выносятся следующие основные положения :

1. Метод объективизации оценки состояния больного, состоящий в использовании байесовского подхода для определения тяжести поражения важнейших функциональных систем организма в реальном масштабе времени.

2. Алгоритм, прогнозирования течения патологического процесса в реальном масштабе времени, основанный на раздельном прогнозировании состояний важнейших систем организма и основных признаков их функционирования.

3. Алгоритмы и программное обеспечение автоматизированной системы наблюдения за состоянием больных в отделении реанимации и палатах интенсивной терапии.

Практическая ценность

1. Доказана возможность использования вероятностно-статистических методов для моделирования течения патологического процесса в режиме " on-line

2. Показано, что применение автоматизированной системы слежения за состоянием тяжелобольных, обеспечивающей экспресс-диагностику и прогнозирование течения патологического процесса в реальном масштабе времени, позволяет снизить частоту осложнений в раннем послеоперационном периоде на ( 32 + 4,8)%.

3. Исследована информативность клинических показателей для объективизации оценки состояния больных ишемической болезнью и пороками сердца в раннем послеоперационном периоде.

- 7

4. Изучены корреляционные взаимосвязи ряда важнейших осложнений раннего послеоперационного периода у больных ищемической болезнью и пороками сердца.

Внедрение в практику

Автоматизированная система наблюдения за состоянием больных внедрена в отделениях реанимации и интенсивной терапии клиники сердечной хирургии Киевского НИИ туберкулеза, пульмонологии и грудной хирургии им. Ф.Г.Яновского Ш УССР, Киевского НИИ клинической и экспериментальной хирургии МЗ УССР, института хирургии им. А.А.Вишневского АМН СССР, института сердечно-сосудистой хирургии им.А.Н.Бакулева АМН СССР, Ленинградского НИИ нейрохирургии им.проф. А.Л.Поленова, городской больницы г.СевероДонецка.

Комплекс программ, реализующих систему наблюдения за состоянием больных на базе отечественных вычислительных комплексов серии АСВТ сдан в НИИУВМ НПО "Импульс" для тиражирования и последующего использования в медицинских учреждениях различного профиля.

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы и результаты исследований были доложены на :

1. Всесоюзном научно-техническом совещании "Опыт разработки и применения УЖ CM-I и СМ-2 СМ ЭВМ и перспективы их развития". Северодонецк, 9-II сентября 1981 г.

2. I Всесоюзной конференции по физиологической кибернетике, Москва, 1981 г.

3. П Всесоюзном совещании "Теория и практика автоматизации электрокардиологических и клинических исследований", Каунас, 19-23 октября 198I г.

4. 1У конференции анестезиологов-реаниматологов Украинской ССР. Львов, май 1982 г.

5. Республиканской научно-практической конференции "Применение ЭВМ в биологии и медицине", Киев, 28-30 сентября 1982 г.

6. Семинаре "Моделирование развивающихся систем" научного совета АН УССР по проблеме "Кибернетика", Киев, 10 мая 1983 г.

По теме диссертации опубликовано 12 работ.

- 9

Заключение диссертации по теме «Управление в биологических и медицинских системах (включая применения вычислительной техники)», Гойко, Ольга Васильевна

- 129 -ВЫВОДЫ

1. Разработанная автоматизированная СИстема НАблюдения Послеоперационных Состояний больных (СИНАПС), обеспечивающая сбор и динамический контроль информации в процессе интенсивного наблюдения за состоянием пациента, реализована на базе отечественного вычислительного комплекса серии АСВТ ЭВМ М-6000 в дисковой операционной системе реального времени,

2. Вероятностный алгоритм распознавания образов, основанный на использовании формулы Байеса, при диагностике функционального состояния больных с приобретенными пороками и ишемической болезнью сердца в раннем послеоперационном периоде позволяет получить (85+3,8)% правильных заключений.

3. Комплексный анализ симптоматики с помощью вероятностных алгоритмов на базе компьютерно-мониторной системы наблюдения дает возможность осуществлять дифференциальную диагностику сердечной недостаточности в 86% случаев, почечной недостаточности -в 81%, печеночной - в 82%, острых нарушений мозгового кровообращения - в 89%, дыхательной недостаточности - в 83% и кровотечения - в 80%.

4. Разработанный алгоритм оперативного прогнозирования течения патологического процесса, в основу которого положено предложенное нами решающее правило, позволяет предсказывать состояние больного и отдельных его показателей с учетом их значимости на определенном временном этапе,

5. Алгоритм прогнозирования течения патологического процесса при компьютерно-мониторном наблюдении в реальном масштабе времени, основанный на раздельном прогнозировании состояний важнейших систем организма и основных признаков их функционирования, позволяет осуществить правильное прогнозирование в 72 + 4,8) % случаев.

6. Применение компьютерно-мониторной системы наблюдения с вероятностными алгоритмами диагностики и прогнозирования у больных кардиохирургического профиля позволяет снизить частоту осложнений в раннем послеоперационном периоде на (32+4,8)%.

131

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В последнее время заметно возрос интерес к применению математических методов и электронно-вычислительной техники в медицинских исследованиях, что обусловлено, црежде всего, постоянным увеличением диагностической информации, с одной стороны, и непрерывным повышением требований к точности и своевременности принятия решений - с другой. Поэтому для врача, перерабатывающего большой объем информации при жестких временных ограничениях и высокой личной ответственности, необходимость в применении кибернетических методов для оперативной обработки и анализа информации с целью принятия оптимальных решений на современном этапе является очевидной.

Широко известны труды отечественных исследователей в этой области Н.М.Амосова, Е.А.Шкабары (1961), М.Л.Быховского,А.А.Вишневского (1961) И зарубежных авторов R.Ledly , L. Lusted (1959), M.Lipkin (1958) и других.

Анализируя литературные сведения, обобщающие опыт применения математического моделирования и электронно-вычислительной техники, можно сказать, что успешное использование их в клинической практике зависит, прежде всего, от решения следующих задач: обеспечение своевременного и безошибочного сбора диагностической информации, оперативной обработки и анализа ее с целью объективизации оценки состояния больного, а также предсказания течения патологического процесса для изыскания более эффективных методов лечения и профилактики осложнений. Особенно актуальны вопросы применения кибернетических методов в отделениях реанимации и палатах интенсивной терапии, где больные нуждаются в экстренных способах диагностирования и принятия альтернативных решений.

В связи с этим, целью настоящей работы явилось исследование алгоритмов экспресс-диагностики функционального состояния организма и прогнозирования патологического процесса при непрерывном ком-пьютерно-мониторном наблюдении за тяжелобольными, оперированными по поводу ишемической болезни и приобретенных пороков сердца.

Для достижения поставленной цели были выдвинуты следующие основные задачи исследования:

1.Разработка автоматизированной системы сбора и динамического контроля клинической информации при интенсивном наблюдении за больным.

2. Обоснование метода объективизации оценки состояния больного с учетом индивидуальных особенностей организма в раннем послеоперационном периоде.

3. Разработка алгоритмов прогнозирования течения патологического процесса в режиме " on - line

4. Исследование эффективности применения статистического моделирования течения патологического процесса в кардиохирургической клинике.

5. Изучение эффективности использования компьютерно-мониторных систем наблюдения в задачах экспресс-диагностики и прогнозирования функционального состояния организма в раннем послеоперационном периоде.

Для решения поставленных задач нами была изучена клиническая картина в раннем послеоперационном периоде у 328 больных,оперированных по поводу приобретенных пороков и ишемической болезни сердца в клинике сердечной хирургии Киевского НИИ туберкулеза,пульмонологии и грудной хирургии им.Ф.Г.Яновского за период с 1978 по 1983 гг.

Исследованные наблюдения составили три группы: обучающую, контрольную и экзаменационную. Первая из них включала 170 историй болезни с верифицированными исходами, на которых были определены

- 120 диагностическая и прогностическая матрицы вероятностей признаков, вероятностных переходов из одного состояния в другое и т.д. На контрольной выборке была проверена эффективность диагностической и прогностической систем (72 случая). Окончательный этап проверки системы автоматизированной экспресс-диагностики и прогнозирования течения патологического процесса осуществлялся при текущем изучении особенностей клинической картины в раннем послеоперационном периоде у 86 больных. Эти наблюдения и составили экзаменационную группу. Перечисленные группы практически не отличались друг от друга по возрастно-половым характеристикам и по структура диагнозов (Р> 0,05). Однако изученные наблюдения были, в большинстве случаев, тяжелее, нежели в среднем по клинике за тот же период наблюдения. Это объясняется тем, что для более эффективного испытания компьютеряо-мояиторной системы диагностики и прогнозирования в обучающей и контрольной выборках выбирались случаи с осложнениями настолько выраженными, что сомнений при распознавании диагноза не было.

Исследование больных в раннем послеоперационном периоде проводилось по важнейшим клиническим параметрам: артериальное давление (минимальное и максимальное).венозное давление, кожная и ректальная температуры, частота сердечных сокращений,частота дыхания и минутный объем сердца. Все они измерялись в системе автоматически, через каждые 5 минут. Остальные показатели измерялись гораздо реже,по несколько раз в сутки, К ним относятся,в основном, биохимические показатели, такие как: протромбиновый индекс, гемато-крит, количественное содержание фибриногена в крови, количество билирубина и калия в сыворотке крови и другие. Все исследованные параметры измерялись и определялись согласно унифицированным методам, принятым в клинике. Обработка и анализ клинических данных производились с помощью традиционных методов математической статистики. Рассчитывались стандартные показатели вариационной статистики, связанные с определением центральной тенденции исследуемых величин, их средних значений и других характеристик распределений. Достоверность различий между изучаемыми наблюдениями оценивалась по параметрическим и непараметрическим критериям различия.

Расчеты производились на ЭВМ М-6000 по соответствующим программам, написанным на языках высокого уровня (Фортран, Фортран 1У).

Алгоритм моделирования течения патологического процесса основывался на вероятностно-статистическом подходе, выбранным,прежде всего, в силу стохастической (вероятностной) природы медицинских знаний. Кроме того, вероятностный характер моделирования дает возможность учитывать большое количество факторов, воздействующих на организм, к сожалению, не поддающихся строгой детерминации.

Моделирование течения патологического процесса было основано на представлении динамики заболевания в виде двухплоскостного ориентированного графа. Одна плоскость его предназначена для изучения последовательности признаков, характеризующих состояние больного, а другая - состояний, диагностируемых на основе этих признаков.

Диагностика проводилась с помощью формулы Байеса. В простейшей формулировке байесовский статистический метод рассматривали как наиболее простой и удобный способ вычисления вероятности заболевания по его априорной вероятности и условным вероятностям, связывающие наблюдаемые признаки с процессами, для которых они характерны. Априорная вероятность определялась путем подсчета частоты встречаемости того или иного состояния в обучающей выборке. Условные вероятности рассчитывались , исходя из частоты появления отдельного признака при определенном состоянии. Процесс диагностирования осуществлялся в несколько этапов, причем вероятность появления зависимых и независимых осложнений находилась отдельно.

Алгоритм прогнозирования течения патологического процесса базировался на графоаналитическом подходе. Уровни графа представляли состояние организма на определенном временном этапе.Переход из одной вершины графа в другую существовал только в том случае, если был возможен переход из одного состояния в другое на разных временных этапах. Последний был выражен условной вероятностью. Такой подход к прогнозированию течения патологического процесса позволяет одновременно рассматривать достаточно большое количество всевозможных состояний и характеризующих их признаков. Прогностическая матрица переходных вероятностей из одного состояния в другое на разных временных этапах была составлена на основе результатов анализа верифицированных историй болезни обучающей выборки и скорректирована в процессе обучения системы прогнозирования.

Главной особенностью разработанной системы диагностирования и прогнозирования течения патологического цроцесса является то, что она функционирует в реальном масштабе времени при непрерывном компьютерно-мониторном наблюдении за состоянием больных в раннем послеоперационном периоде. СИстема НАблюдения Послеоперационных Состояний (СИНАПС) обеспечивает сбор информации для последущей экспресс-диагностики и прогнозирования течения патологического процесса.

Сбор информации производился в двух режимах: " on-line " и " off-line в первом из них через каждые 5 минут осуществлялся автоматизированный съем аналоговой информации, поступающей в ЭВМ непосредственно с датчиков, подюпоченных к больному. Показатели с датчиков снимаются с помощью мониторной системы BMT-70I, связь которой с ЭВМ осуществлялась через устройство связи с объектом (УСО). Оно позволяет вводить и коммутировать аналоговые сигналы, а также преобразовывать их в цифровой код. Дальнейшая обработка данных производилась с помощью математического обеспечения системы.

В режиме " off-line и регистрировались дискретные показатели, для которых не разработаны датчики, автоматизирующие процесс сбора. Данные вводились в ЭВМ вручную с требуемой частотой через видеотерминал, который находился непосредственно в палате у постели больного. Занесенная в ЭВМ информация хранилась на магнитном диске для дальнейшего использования и обработки. Отметим,что на магнитном диске одновременно можно хранить данные о 99 больных или информацию за 500 человеко-дней. В случае необходимости сведения о больном можно перезаписать на магнитную ленту, перфоленту или распечатать на устройстве быстрой печати. Система наблюдения послеоперационных состояний больных работает на базе отечественной вычислительной техники, в частности ЭВМ серии АСВТ М^бООО. Данная машина выбрана в силу довольно развитой периферии и достаточно большого объема памяти, а также относительно низкой стоимости.

Математическое обеспечение СИНАПС выполнено на основе ДОС РВ, программы написаны на мнемокоде, что позволяет сэкономить объем занимаемой памяти и повысить работоспособность программ. Краткая характеристика отдельных программ, входящих в состав математического обеспечения СИНАПС, дана в табл. 6.1.

Список литературы диссертационного исследования кандидат биологических наук Гойко, Ольга Васильевна, 1983 год

1. АДАСОВСКИЙ Б.И. Методы вычисления эталонов классов распознавания с использованием принципа последовательного анализа. -Автоматика, 1981, $ 6, с.3-7.

2. А ЛЕЕВ Л.С., ЗЛЕЖО С.М. Об одном подходе к прогнозированию состояния больного. В кн.: Биологическая и медицинская кибернетика. Киев, 1982, с.40-45.

3. Я АЛЕЕВ Л.С., ЗЛЕЖО С.М. О некоторых алгоритмах медицинских информационных систем для автоматизированного контроля за состоянием пациента. В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев, 1981, вып.52, с.53-56.

4. АМОСОВ Н.М., МИНЦЕР О.П., ПАЛЕЦ Б.Л. О возможностях кибернетики в медицине. Кардиология, 1977, № 7, с.19-25.

5. АМОСОВ Н.М., ПОПОВ А.А., ЗАЙЦЕВ А.Г. и др. Медицинская информационная система. Киев: Наук.думка, 1975. - 503 с.

6. АНАНИШВИЛИ Г.Г., ВАРШАВСКИЙ В.Д., СТАНАЙТИТЕ Н.А. К вопросу о прогнозировании исходов инфаркта миокарда. В кн.: Медицинская кибернетика. Киев, 1977, вып.1, с.10-20.

7. АРТЕМЬЕВА В.П., МИСЮК Н.Н., ЮРЬЕВА Л.Л. Реализация метода дифференциальной экспресс-диагностики мозговых инсультов на ЭВМ "МИР-2". Здравоохранение Белоруссии, 1980, № 8, с.19-21.

8. АХУТИН В.М. Автоматизированные информационные и управляющие комплексы медицинского назначения. В кн.: Информационные материалы. Л., 1972, вып.5, с.3-23.

9. АХУТИН В.М. О некоторых путях оптимизации системы "человек-ЭВМ". В кн.: Вопросы кибернетики. М., вып.24, с.3-20.

10. БАЕВСКИЙ P.M. Прогнозирование состояний организма с точки зрения кибернетики. В кн.: 13-й съезд Всесоюзного физиологического общества им. И.П.Павлова, посвященный 150-летию со дня рождения И.М.Сеченова. Л., 1979, т.2, с.99-100.

11. БАЛАНТЕР Б.И., БРАЙНЕС С.Н., ШХОВСКИЙ М.Л. и др. Новые результаты в биологической и медицинской кибернетике. В кн.: Кибернетику - на службу коммунизму. М., 1981, с.П-13.f БАЛАНТЕР Б.И. Вероятностные модели в физиологии. М.: Наука, 1977. - 251 с.

12. БАЛАНТЕР Б.И., ХАНЙН М.А., ЧЕРНАВСКИЙ Д.С. Введение в математическое моделирование патологических процессов. М.: Медицина, 1980. 263 с.

13. БАЛАНТЕР Б.И., ЛИСИН В.В. Применение математической модели нейродинамики для исследования одного класса патологических процессов в нервной системе. В кн.: Вопросы кибернетики. М.,1979, вып.49, с.126-136.

14. БАРАНОВСКИЙ А «Л., КАЛИНМЧЕНКО А.Н., МАНИЛО Л.А. и др. Автоматизированная система наблюдения за состоянием кардиологических больных. Электронная промышленность, 1978, вып.5, с.80-81.

15. ЕЕЛОЦЕРКОВСКИЙ О.М., АРУТЮНОВ Г.П., ВИНОГРАДОВ А.В. и др. Прогнозирование исхода состояния при инфаркте миокарда. ДАН СССР, 1981, 261, № 6, с.1307-1310.

16. БИОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ: Теория и практика /Под ред. В.М.Аху-тина. Л.: Изд-во Ленинград, ун-та, 1981. - 220 с.

17. БУРАКОВСКИЙ В.И, Основные итоги работы института сердечнососудистой хирургии им. А.Н.Бакулева за 20 лет. В кн.: Некоторые итоги и перспективы развития хирургии сердца и сосудов. М., 1976, с.19-36.

18. БУРАКОВСКИЙ В.И., ЛИЩУК В.A., СТОРОЖЕНКО И.А. Первые результаты применения математических моделей и методов идентификации .для лечения острых расстройств кровообращения. Вестн. АМН СССР, 1982, $ 8, с.18-32.

19. V БУРАКОВСКИЙ В.И., ЛИЩУК В.А., СТ0Р0ЖЕНК0 И.Н. Роль вычислительной техники и математического моделирования в лечении больных после операций на сердце. Кардиология, 1978, № 9, с.19-25.

20. J БУРАКОВСКИЙ В.И., ЛИЩУК В.А., ЧЕКАНОВ B.C. и др. Современное состояние и перспективы математического моделирования в кардиохирургии в СССР. В кн.: Применение математических моделей в клинике сердечно-сосудистой хирургии. М., 1980, с.177-184.

21. БУРЛАКОВ И.А., ВОЛОШИН Г.Я. Принципы работы диагностической системы. В кн.: Вычислительная диагностика и телеметрическая обработка медицинской информации. Горький, 1979, с.17-18.

22. БУРЛАКОВ И.А., МАПНЕВА Л.И. Машинная диагностика центрального рака легкого и хронического неспецифического воспалительного процесса. В кн.: Вычислительная диагностика и телеметрическая обработка медицинской информации. Горький, 1979, с.18-19.

23. БЫХОВСКИЙ М.Л. Вероятностная логика построения самообучающегося диагностического процесса на математических машинах. -Экспериментальная хирургия и анестезиология, 1962, & I, с.3-11.

24. БЫХОВСКИЙ М.Л., ВИШНЕВСКИЙ А.А. Кибернетические системы в медицине. М.: Наука, 1971. - 407 с.

25. БЫХОВСКИЙ М.Л., ВИШНЕВСКИЙ А.А., ХАРНАС С.Ш. Вопросы построения диагностического процесса при помощи математических машин.-Экспериментальная хирургия и анестезиология, 1961, $ 4,с.3-15.

26. БЫХОВСКИЙ М.Л. Теоретические основы обучения в диагностических системах. В кн.: Машинная диагностика и информационный- 136 -поиск в медицине. М., 1969, с.51-56.

27. ВАЛЬД А. Последовательный анализ.- М.: Мир, I960. 328 с.

28. ВАЙБЦВАЙГ М.Н. Об одном алгоритме распознавания двоичных кодов. В кн.: Проблемы передачи информации. М., 1966, т.2, вып.З, с.59-67.

29. ВАПНИК В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. - 219 с.

30. ВИЛКАУСКАС Л.Л., ДУДЗЯВИЧУС И.И., ДИШМА И.И. и др. Прогнозирование течения и исходов инфаркта миокарда на основе оценки переходных и апостериорных вероятностей. В кн.: Теория и практика автоматизации в кардиологии. Каунас, 1980, с.I19-129.

31. ВИЛКАУСКАС Л.Л., КРИЩЮНАС А.И., ШАФЕРИС A.M. Система прогнозирования исходов прединфарктного состояния. В кн.: Теория и практика в кардиологии. Каунас, 1980, с.130-132.

32. ВИКСНА К.Р., МАРКОВИЧ З.И. Системы реального времени для решения классификационных задач в клинике. Автометрия, 1981, Ш 6, с.69-73.

33. ВИНОКУРОВ В.Г. Комплексы мини-ЭВМ и их применение. Управляющие системы и машины, 1972, I I, с.24^-28.

34. ВИШНЕВСКИЙ А.А., АРТОБОЛЕВСКИЙ И.И., БЫХОВСКИЙ М.Л. Основные решения задачи диагностики при помощи ЭВМ. В кн.: Машинная диагностика и информативный поиск в медицине.М.,1969, вып.I,с.7-9.

35. В0ЛХ0НСКАЯ Т.А. Некоторые принципы построения комплексов автоматизированной обработки кардиологической информации с помощью ЭВМ М-6000. В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. 1979, вып.45, с.91-94.

36. ВОЛХОНСКАЯ Т.А. О построении автоматизированной системы обработки первичной информации. В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев, 1980, вып.48, с.87-89.

37. ВОРОНИН Ю.А., ДОРОНИН Б.М. О медицинской диагностике с использованием ЭВМ. В кн.: Вычислительная диагностика и телемет^ рическая обработка медицинской информации. Горький, 1979,с.22-23.

38. ГДУШКОВ В.М. Саморегулирующиеся системы и абстрактная теория автоматов. Журнал вычислительной математики и штетической физики, 1962, т.2, № 3, с.459-466.

39. ГЛУШКОВ В.М., ПОПОВ А.А., ПЕТРУХИН В.А. Системный подход к моделированию в медицине. В кн.: Кибернетика.и вычислительная техника. Киев, 1977, вып.36, с.3-8.

40. ГОРЕЛИК А.Л., СКРИПКИН В.А. Методы распознавания. М.: Высш.школа, 1977. - 222 с.

41. ГОРЕЛИК А.Л., СКРИПКИН В.А. Построение системы распознавания. М.: Сов. радио, 1974. - 223 с.

42. ГРОМОВ В.П., МАСЛОВА М.Ф., ШИНА Н.И. Автоматическая диагностика блокады левой передней ветви пучка Гиса с помощью ЭВМ. -В кн.: Вычислительная диагностика и телеметрическая обработка медицинской информации. Горький, 1978, с.113-114.

43. ГРОП Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979. -302с.

44. ГУЕЛЕР Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавание патологических процессов. Л.: Медицина, 1978. - 293 с.

45. ГУРЛЕНЯ A.M., ПЛОТНИКОВ Ю.В. Некоторые пути универсализации алгоритмов машинной диагностики. В кн.: Автоматизация медико-биологических исследований в области диагностики, прогнозирования и биоуправления. Минск, 1972, с.108-110.

46. ДОВЖЕНКО Ю.М., 30Н0В В.М., НЕГОВСКИЙ. В.А. и др. Вычислительный комплекс для контроля за состоянием тяжелобольных в отделении реанимации. Вопросы радиотехники, 1976, вып.ОТ, серия ОТ, с.116-123.

47. ДУДА Р., ХАРТ И, Распознавание образов и анализ сцен.- М.: Мир, 1976. 296 с.

48. ЖУКОВСКИЙ В.Д. Автоматизированная обработка данных клинических функциональных исследований. М.: Медицина, 1981. - 352 с.

49. ЗЛЕПКО С.М. О повышении эффективности работы автоматизированных систем для контроля состояния пациента. Механизация и автоматизация управления, 1981, № I, с.53-54.

50. ЗЛЕПКО С.М. Режим приоритетной передачи данных о состоянии пациента в медицинских информационных системах. В кн.: Медицинская и физиологическая кибернетика. Киев,1981, с.78-83.

51. ИКРАМОВА Х.З. Алгоритмы распознавания и диагностика. Ташкент: Фан, 1982. - 220 с.

52. ИОФФЕ М.П., ИВАНОВ О.Н. Дисплейно-ориентированные системы программного обеспечения ЭВМ М-6000. Управляющие системы и машины, 1979, $ 6, с.72-77.

53. ИСОМОВ М.Д., ДАЛИМОВ К.С. Методы математического моделирования состояний организма. В кн.: Вопросы кибернетики. Ташкент, 1981, вып.45, с.36-46.

54. КАДЫРОВ Х.К., МАНУЙЛОВА A.M., ДОИЛЬНИПЫНА Л.П. Моделирование некоторых патологических процессов. В кн.: Вопросы кибернетики. Ташкент, 1977, вып.95, с.48-53.

55. КИРИЛЕНКО Г.П., ДИТЯТЕВ Б.П., ВАЙСБУРГ И.Ф., ГОЛЬЕЕРГ С.И. Дифференциальная диагностика форм ишемической болезни сердца с помощью ЭВМ, В кн.: Вычислительная диагностика и телеметрическая обработка медицинской информации. Горький, 1979, с.37-38.

56. КЛЕЩЕВ А.С., ЧЕРНЯХОВСКАЯ М.Ю. Системы медицинской диагностики, основанные на принципах искусственного интеллекта. Вопросы реализации. Препр., 1982, № 13, - 31 с. (йн-т автомат, и процессов упр. с вычисл. центром. Дальневост. науч.центр АН СССР).

57. КЛИЧ В. Биомедицинские применения микропроцессоров. -ТИИЭР, М., 1978, т.66, В 2, с.49-62.

58. К0МАР0ФФ Э.Л. Вариабельность и неточность медицинских данных.-ТИИЭР, М., 1979, т.67, Ш 9, с.16-29.

59. КОРКУШКО О.В., КОТОВ В.Н., ПОПОВ А.А., ШИЛО В.Т. Вероятностные методы прогнозирования на основе статистических данных. -В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев, 1976,вып.ЗЗ, с.83-86.

60. КУЗЬМИН Б.Н. Вычислительный комплекс реанимационного центра. В кн.: Вопросы кибернетики. М., 1975, вып.24, с.49-59.

61. ЛАВРУШИН А.А. Построение алгоритмов распознавания образов в задачах медицинской диагностики: Автореф.дис. . канд.мед. наук. М., 1972. - 23 с.

62. ЛАСТЕД Л.Б, Введение в проблему принятия решений в медицине, М.: Мир, 1971. - 280 с.

63. ЛБОВ Г.С. Об одном подходе к решению задачи ранней диагностики, В кн.: Математические модели и метода в медицине, Новосибирск, 1980, с.6«9.

64. J ЛЕБЕДЕВА Р.Н., ЕРЕМЕНКО А.А., МИХАЙЛОВ Ю.Е. и др. Значение применения компьютера в отделении интенсивной терапии. В кн.: Реконструктивная хирургия. М., 1981, с.135-136.

65. ЛЕДДИ Р.С,, ЛАСТЕД Л,Б. Медицинская диагностика и современные методы выбора решений. В кн.: Математические проблемы в биологии. М., 1966, с.I41-197.

66. ЛЕДЛИ Р.С., ЛАСТЕД Л.Б. Объективные основания диагноза. В кн.: Кибернетический сборник. М., 1961, т.2, с.5-40.

67. ЛИЩУК В.А., МОСТКОВА Е.В. Математическая модель сердца для интенсивной терапии и острого физиологического эксперимента. В кн.: Применение математических моделей в клинике сердечно-сосудистой хирургии. М., 1980, с.49-61.

68. ЛИЩУК В.А. Опыт применения математических моделей в лечении больных после операций на сердце. Весшн. АМН СССР, Х978, № II, с.33-48.

69. ЛИЩУК В.А., СТОЛЯР В.Л. Идентификация системы кровообращения. Автоматика. 1979, $ I, с.19-26.

70. ЛИЩУК В.А., СТОЛЯР В.Л., МИРОНЕНКО В.И. Теоретический анализ задачи идентификации математической модели сердечно-сосудистой системы. В кн.: Математическая теория биологических процессов. Калининград, 1976, с.324-328.

71. ЛИЩУК В.А., СТОЛЯР В.Л. Общее математическое описание сердечно-сосудистой системы. В кн.: Применение математических моделей в клинике сердечно-сосудистой хирургии. М., 1980, с.17-30.- 141

72. ЛИЩУК В. А. Специфика применения математических моделей в лечении больных пооле операции на сердце. В кн.: Применение математических моделей в клинике сердечно-сосудистой хирургии. М., 1980, с.155-170.

73. ЛЩУК В.А., СТОЛЯР В.Л., САДОЯН Д.Г. и .др. Применение динамической идентификации в интенсивной терапии. Кровообращение, 1978, 4, с.33-37.fМАК-ЛОУН P.P., КРЭ1ГС Дж.У., НОЕЛ Б. и др. Математическое моделирование. М.: Мир, 1979. - 277 с.

74. МАКСУДОВА Х.А. Использование ЭВМ в дифференциальной диагностике заболевания и состояния больного. В кн.: Вопросы кибернетики. Ташкент, 1980, вып.З, с.3-9.

75. МАНУЙЛОВА М., БАЛАКА Л.А. Прогноз исходов сердечно-сосудистых заболеваний с помощью цепей Маркова с предысторией. В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев, 1980, вып.48, с.72-74.

76. МАСТЫКИН А.С. О возможности прогнозирования течения и исхода заболеваний нервной системы человека с помощью дискретных марковских цепей. В кн.: Механизмы мозга и математические методы диагностики. Минск, 1971, вып.1, с.29-32.

77. МАСТЫКИН А.С., СЕМАК А.Е., ГРИМОВ Е.Г. и др. Дискретный анализ при прогнозировании возникновения ишемического инсульта.-В кн.: Кибернетика в неврологии и психиатрии. Минск,1976, с.79-85.

78. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ методы в клинике хирургических болезней /Под ред. К.И.Мышкина, Л.А.Франкфурта. Саратов: Изд-во Саратовского ун-та, 1981. - 192 с.

79. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ модели заболеваний и методы обработки медицинской информации/Под общей редакцией Г.И.Марчука. Новосибирск:1. Наука, 1979. 113 с.

80. МАТУСОВА А.П. Применение методов кибернетики и вычислительной техники при прогнозировании инфаркта миокарда и оценке состояния больного. В кн.: Актуальные проблемы терапии. Киев, 1976, вып.7, с.38-52.,

81. МАТУСОВА А.П., НЕЙМАРК Ю.И., БАТАЛОВА З.С. О создании и применении автоматизированных программ диагностики и прогнозирования течения ишемической болезни сердца. Терапевтический архив, 1977, т.49, £ 10, с. 152-156.

82. МАТЮШИН И.Ф., ТРОЩИН В.Д. Итоги и перспективы развития научных исследований по медицинской кибернетике в Горьковском медицинском институте. В кн.: Вычислительная диагностика и телеметрическая обработка медицинской информации. Горький, 1979,с.8-12.

83. МИЛСУМ Д. Анализ биологических систем управления. М.: Мир, 1968. - 488 с.

84. МИВДЕР О.П., ГОЙКО О.В. Особенности программного обеспечения СИстемы НАблгодения за Послеоперационным Состоянием больных (СИНАПС). Управляющие системы и машины, 1980, $ 4, с.124-126.

85. МИНЦЕР О.П., УГАРОВ Б.Н., ВЛАСОВ В.В. Методы обработки медицинской информации. Киев: Вища школа, 1982. - 158 с.

86. МИНЦЕР О.П., ЦУКАНОВ Ю.Т. Клиническое прогнозирование. -Киев: Здоров"я, 1983. 144 с.х(МИНЦЕР О.П., ЧЕПКИЙ Л.П., ЦЫГАНИЙ А.А. и др. Проблемы медицинской кибернетики. М.: Наука, 1972. - 310 с.

87. МЙРКИН Г.И. Граф-схемная диагностика рассеянного склероза и лейкоэнцефалитов. В кн.: Автоматизация медико-биологических исследований в области диагностики, прогнозирования и биоуправления. Минск, 1972, c.II7-II9.

88. МИРОНЕНКО В.И., МОСТКОВА Е.В. Математическая модель сердца, ориентированная на клинику. В кн.: Применение математических моделей в клинике сердечно-сосудистой хирургии. М., 1980,с,30-40.

89. МИРОНОВА Е.И., ИВАНОВ В.Б. Разработка и применение методов диагностики по комплексу показателей. В кн.: Вычислительная диагностика и телеметрическая обработка медицинской информации. Горький, 1979, с.48-49.

90. МИСЮК Н.С. Математические методы диагностики и прогнозирования заболеваний человека. В кн.:АМтоматизация медико-биологических исследований в области диагностики, прогнозирования и биоуправления. Минск, 1972, с.119-120.

91. МИСЮК Н.С. Опыт математической диагностики и прогнозирования заболеваний нервной системы человека. В кн.: Материалы научной конференции, посвященной 50-летию Минского медицинского института. Минск, 1972, с.195-208.

92. МИСЮК Н.С., СЕМАК А.Е., ДОВНАР И.Н. и др. Результаты математического прогнозирования мозговых инсультов. В кн.: Вопросы ранней диагностики и лечения нервных и психических заболеваний. Каунас, 1979, с.97-98.

93. МИСЮК Н.С., СЕМАК А.Е., ДОВНАР И.Н. и др. Опыт прогнозирования ближайшего исхода мозгового инсульта. В кн.: Кибернетикав невропатологии и психиатрии. Минск, 1976, с.85-88.

94. МИСЮК Н.С., СЕМАК А.Е. Прогнозирование мозговых инсультов. Вестн. АМН СССР, 1979, № 12, с.73-79.

95. МИСЮК Н.Н. Таблица для дифференциальной экспресс-диагностики геморрагических инсультов. В кн.:Автоматизация медико-биологических исследований в области диагностики, прогнозирования и биоуправления. Минск, 1972, с.117-119.

96. МОИСЕЕВА Н.И., ЛУЧКО Г.Д. Опыт работы консультативно-диагностического пункта вычислительной диагностики острой черепно-мозговой травмы. Л.: Медицина, 1977. - 135 с.

97. МОЛОТКОВ В.Н., МИНЦЕР О.П., ДЗЮЕЛИК А.Я. Прогнозирование исходов лечения у больных бронхоэктатической болезнью. Советская медицина, 1981, № 3, с.83-87.

98. НЕЙМАРК Ю.И., БАТАЛОВА Э.С., ВАСИН Ю.Г. и др. Распознавание образов и медицинская диагностика. М.: Наука, 1972. - 296 с.

99. ОЛИМПИЕВА С.П., БАБАСКИН П.М. Дискриминантный анализ основных показателей углеводного и жирового обменов при диагностике шизофрении. В кн.: Вычислительная диагностика и телеметрическая обработка медицинской информации. Горький, 1979, с.54-55.

100. ОРАНСКИЙ И.Е., ДИТЯТЕВ В.П., КИРИЕНКО Г.П. и др. Некоторые методологические вопросы машинной диагностики и прогнозирования ишемической болезни сердца. В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев, 1979, вып.45, с.70-74.

101. OPE О, Теория графов. М.: Наука, 1980. - 206 с.

102. ПАХОМОВ А.Г., МАРКОВ Н.М. Вопросы преобразования,передачи и сбора медико-биологической информации. В кн.: Вопросы кибернетики. М., 1975, вып.24, с.29-39.

103. ПАЧИН С.Ф., ПЕТРУХИН В.А., ПОПОВ А.А., ТАРАСОВ А.А. Сбор и обработка данных стандартизованных историй болезни. В кн.: Медицинская кибернетика, Киев, 1978, с.73-78.

104. ПАЧИН С.Ф., ПЕТРУХИН В.А., ТАРАСОВ А.А. Средства интерактивного сбора и анализа медицинской информации. В кн.: Биологическая и медицинская кибернетика. Киев, 1982, с.17-22.

105. ПОПОВ А.А., ТАРАСОВ А.А., ПАЧИН С.Ф. и др. Автоматизация сбора медицинской информации в комбустиологии. В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев, 1979, вып.45, с.3-6.

106. V ПОПОВ А.А., ЯНЕБКО В.М., СТАРЧИК В.П. и др. К вопросу о построении автоматизированной системы обработки первичной медицинской информации. Управляющие системы и машины, 1975, $ 2, с.72-78.

107. РАСТРЫГИН Л.А., ФАБРИКАНТ М.И., ЭРЕНШТЕЙН Р.Х. Два локальных подхода к решению задач медицинскои диагностики. В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев, 1976, вып.33,с.57-62.

108. СОКОЛОВ М.В. Анализ и коррекция недостаточности кровообращения при гипо- и гиперволемии с помощью математической модели.-В кн.: Применение математических моделей в клинике сердечнососудистой хирургии. М., 1980, с.142-154.

109. СОКОЛОВ Д.К. Математическое моделирование в медицине. М.: Медицина, Х974. - 175 с.

110. СЛЫНЬКО П.Т., ОНИЩЕНКО П.М., МАМАЕВ В.Н. К вопросу автоматизации экспресс-диагностики функционального состояния организмачеловека по ограниченному количеству параметров, В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев, 1981, вып.52, с.64-66.

111. СТ0Р0ЖЕНК0 И.Н. Алгоритм оценки с помощью ЭВМ и математического моделирования состояния гемодинамики и лечения больных после операций на открытом сердце. Вестн. АМН СССР, 1978, & II, с.49-52.

112. ТАЧМУРАДОВ Б.Н. Анализ эффекта протезирования митрального клапана по изменению центральной гемодинамики с помощью математической модели. В кн.: Применение математических моделей в клинике сердечно-сосудистой хирургии. М., 1980, с.170-177.

113. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ исследования физиологических систем: Математическое моделирование /Под общ.ред. Н.М.Амосова. Киев: Наук, думка, 1977. - 196 с.

114. Т0Д0Р0В Й. Клинические лабораторные исследования в педиатрии. София: Медицина и физкультура. 1966. - 1030 с.

115. УГРЮМОВ В.М., ЗОЕИНА В.Л., ■„• ТЕМОВ В.А. и др. Система для машинной диагностики сложной патологии. В кн.: Вычислительная техника в физиологии и медицине. М.: Наука, 1968 , с.49-60.

116. V ХАЛФЕН-Э.Ш., ЗАФЕРМАН Д.М. Прогноз исходов инфаркта миокарда, В кн.: Применение математических методов в изучении сердечно-сосудистой патологии, Саратов, 1971, с,3-10,

117. ЦУКАНОВ Ю.Т. Прогнозирование течения послеоперационного периода у больных холециститом,: Автореф. дис. . канд,мед.наук.-Омск, 1975. 17 с.

118. ЦЫГАНИЙ А.А,, МИНЦЕР О.П., ЧЕПКИЙ Л,П. Статистическое моделирование основных жизненных функций при митральных пороках сердца. Киев: Здоров"я, 1980. - 182 с.

119. ЦЫПКИН Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968. - 399 с.

120. ЧАЗОВ Е.И. Интенсивный контроль (наблюдение) за больными инфарктом миокарда. Кардиология, 1978, $ I, с.5-9.

121. ЧИРЕЙКИН Л.В., МЕЙЗЕРОВ И.В., НЕМИРКО А.П. Системы длительного наблюдения в кардиологических отделениях и автоматический анализ ритма сердечной деятельности. Кардиология, 1975, $ 6, с Л40-149,

122. ЧУМАКОВ А.А., ЛОМАТОВА Т.Д. Диагностическая программа "Острый живот" для ЭВМ "НАИРИ-К". В кн.: Вычислительная диагностика и телеметрическая обработка медицинской информации. Горький, 1979, с.82-83,

123. ШЕВЧЕНКО Р.Н., ШЕРЕШЕВСКИЙ Л.И, Терапевтическая стандартизованная история болезни пульмонологического профиля. В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев, 1975, вып.29, с.34^45,

124. ШЕППАРД Л.С, Применение ЭВМ для лечения тяжелых больных. -,Л?ИИЭР. М., 1979, т.67, Л 9, с. 144-153.

125. ШУМАКОВ В.И., ШТЕНГОЛЬЦ Е.Ш., САХАРОВ М.П. и др. Аналитическая модель регуляции сердечного выброса. В кн.: Применение математических моделей в клинике сердечно-сосудистой хирургии. М., 1980, с.41-49.

126. ЯХОНТОВ Н.Е., КУЗНЕЦОВА М.А., НЕЙМАРК Ю.И., ИВАНОВА И.М. Опыт использования ЭВМ в комплексной диагностике периферического рака легкого. В кн.: Вычислительная диагностика и телеметрическая обработка медицинской информации. Горький, 1979, с.85-86.

127. АСКМАШГ J.J. A computer system for neurosurgical patient monitoring. Computer Progr. Biomed., 1979л U 10, p. 81-88.

128. AUGESTEIN J., SIVELTA Т., HOSCK L. et al. A microcomputer -based data management system for intensive care. In: Comput. Cardiol. Conf., Rotterdam, 1977, K.Y., 1977, p. 425-426.

129. BARTHEL D. Der logische Zugang zum Diagnoseproblem. In: Abh. Akad. Wiss. DDR, Abt. Math., Naturwiss., Techn., 1981, N4, S. 189-194.

130. BOOM R., MAASS R., MANRIQUE G. et al. Improvement of internists' diagnostic performances by systematic computer evaluations. In: Proc. 3rd World Conf., Tokyo, Sept.29,- Oct. 4, 1980, Amsterdam e.a., 1980, part 2, p. 760-763.

131. CHANDRASEKA RAN B. MDX and related medical decisionmaking systems. In: IEEE 1981 Front Comput. Med., COMPMED 81, 3rd Ann. Conf. Eng. Med. and Biol. Soc. IEEE. Houston, Tex., Sept. 21, 1981. New York, N.Y., 1981, p. 1-4.

132. COLEMAN G. A mathematical model of the human body in health, disease and during treatment. In: Proc. Joint. Autom. Contr. Conf. Philadelphia, Pa, 1978, Pitterburg Pa, 1978, v.3-4, p. 77-86.

133. CULLEN D., TEPLICK R. The role of computers in the future of intensive care. In: Proc. IEEE, 1979, v. 67, N 9, P. 13071308.

134. PIESCHI M., JOUBERI M., FIESCHI D., ROUX M. Medical diagnostic aid: application of the method of refutation of Davis and Putnam. In: Proc. 3rd World Conf., Tokyo, Sept. 29 -Oct.4, 1980, Amsterdam e.a., 1980, part 2, p. 764-768.

135. PIESCHI M., J0UB3RT M., FIESCHI D., ROUX M. SPHINX- a system for computer-aided diagnosis. In: Meth. Med.,1982, v.21, N 3, p. 143-148.

136. FISCHER P.R., KURIANDER D.T. Microcomputers in medical diagnosis. In: Proc. Ann. Conf. Nashville, Term., Oct. 27-29,1980, New York, 1980, p. 75-79.

137. FISCHER P., KURLANDER D. Pattern-based medical diagnosis on a microcomputer. In: Proc. 4th Ann.Symp.Comput.Appl. Med. Care, Washington, D.C.,1980, N.Y.,1980, v.1-3, p. 1420-1428.

138. FOOKSON Т.Е., DRACHMAE D.A. Computer diagnosis for the complaint of dizziness: a prototype for a new approach to machine-aided diagnosis. In: Proc. 4th Ann.Symp.Appl.Med.Care, Washington, D.C.,1980, N.Y.,1980, v.1-3, p. 293-301.

139. FUKUSHIMA S., SOMA Т., HAYASHI K. et al. Approaches to computerized diagnosis of stomach radiograms. In: Proc. 3rd World Conf. Tokyo, Sept. 29 - Oct. 4, 1980. Amsterdam e.a., 1980, part 2, p. 769-773.

140. FURUKAWA Т., TANAKA H., YAJIMA K. Theory of computer-aided diagnosis introductory remarks. - In: Proc.3rd World Conf.Tokyo, Sept. 29 - Oct. 4} 1980, Amsterdam e.a., 1980, part 2, p. 750-753.

141. GARDNER R.M., SCOVILLE D.P., WEST B.J. et al. Integrated computer systems for monitoring of the critical ill. In:Com-put. Appl. Med. Care, October, 1977, p. 301-307.

142. HISTERKAMP C. Microcomputers and medical programming. In: Proc. 33rd Ann. Conf. Eng. Med. and Biol., Washington, D.G., 1980, v. 22, p. 194-195.

143. JURADO R.A., FITZKEE H.L., ASLA R.D. et al. Reduction of unexpected, life-threatening events in postoperative cardioc surgical patients. In: The role of computerized surveillance, 1977, v. 56, p. 44-49.

144. КАММ К.P., MULLER С.Н. Ein komputerunterstiitztes Patienten-iiberwa chungs system fur die Kontineanwendung. In: Inform. Med. Berlin e.a., 1979, S. 403-406.

145. VKLOPPING Т., AHDREWS L., WIHDHAM T. et al. A multimicro-computer system with dynamic variable hierarchy for real-time data augnisition. In: Proc. 30th Ann. Conf. Eng. Med. and Biol., Los Angeles, Calif., 1977, Bethesda, Md. 1977, v. 19, p. 350-353.

146. ELENBERG C., EHGELSE W., DEUTSCH L. A hierarhical patient monitoring computer network. In: Comput. Cardiol. Conf. Rotterdam, 1977, N.Y., 1977, p. 439-444.

147. WENSTEIH D.H., BRAITWAITE W.K., JOKES D.H. et al. Computer diagnosis in a vascular diagnostic laboratory. In: Corn-put. and Biomed. Res., 1981, v. 14* N 6, p. 592-605.

148. MARSHESI C., MASERI A., CHIERCHIA S. et al. Intensive care units. In: Pr.Inst.Organiz. and Rierow. 1975, N 27, p. 61-73.

149. MATAUSHEK J, Uberwa chung Britisch kranker ein Problem der klinischen prozeodatenerfassung und verarbeitung. - Messen Steuern regeln, 1979, v. 22, N 8, S. 444-447.

150. MICHAELIS J.G. Komputerunterstutzte Diagnostik Probleme, Erfahrungen und Entwicklungsaussichten. - In: 15 Jahre med.Statist. und Dok. Berlin e.a., 1978, S. 159-179.

151. MORITZ W.E., MURDOCK D.B. Microprocessor based patient monitoring system. In: Proc. 28th Ann. Conf. Eng. Med. and Biol. New Orlean, 1975, N 17, p. 320-324.

152. NEJ R.D., LAM K.C. Computer-aided diagnosis of liver diseases. In: Proc. 4th Ann. Symp. Comput. Appl. Med. Care. Washington, D.C., 1980, N.Y., 1980, v. 1-3 ,P . 311-314.

153. NIELSEN S., ANDERSEN P.Implementation of a Herlev hospital. In: Med. Inform. Eur. 78, Berlin e.a., 1978, p. 739-744.

154. NOMURA JITAKA. An experimental approach to medical design problems. In: Comput. and Biomed. Res., 1981, v. 14, N 1, p. 1-18.

155. NORDEN+PAUL R.E., SHULTHEIS D.C., SEORN M.M. et al. A real time patient data acquisition and display system for the intensive care unit. In: Graph, arts Mon. and Print. Ind.,1979, v. 51, 1 12, p. 631-533.

156. PATRICK E.A. Pattern recognition in medicine. In: Syst. Mon. Cybem. Rev,, 1977, v. 6, p. 4-5.

157. PLUTH J.R., SMITH H.C., SCHULTZ G.L. The computerized intensive-care unit. In: A Comparative Evaluation, Section IV. New York: Appllton-Century-Crofts, 1978, part 24, p. 152-153.

158. POLLAK R., LEHOCZKY A., NAGY J. et al. A szamitoger al-halmazasanak lehetoseqei a betegellatasban. Orvas es Techni-ka, 1979, v. 17, N 6, p. 181-184.

159. PRASAD Т., ISMAIL M., QUINTANA V. Computerized diagnosis and prognosis utilizing mathematical models. In: Model and Simul. v. 11. Proc. 11th Ann. Pittsburgh. Conf., May 1-2,1980, Triangle Park, N.C., 1980, part 1, p. 37-43.

160. RICHARDS В., JEFEERY C. The computer diagnosis of congenital malformations. In: Proc. 3rd World Conf.,Tokyo,Sept. 29

161. Oct. 4, 19SO, Amsterdam e.a., 1980, part 2, p. 779-783.

162. ROBICSEK P., MASTERS T., REICHERTZ P. et al. Three years* experience with computer-based intensive care patients following open heart and major vascular surgery. Surgery,1977,v.81, p. 12-21.

163. ROTHER T. Orientierende Untersuchungen uber den Einsatz lo-gischer Methoden in der kardiologischen Biagnostik. Abh. akad. Wissen. DDR, Abt. Math., Naturwiss., Techn., 1981, N 4, S. 195199.

164. SCHOOLMAN H., BERNSTEIN L. Computer use in diagnosis, prognosis and therapy. Science, 1978, v.200, p. 926-931.

165. SHEPPARD L., KOUCHOUKAS N. Computer as monitors. Anesthesiology, 1976, v. 45, U 2, p. 250-259.

166. SHOEMAKER W., APPEL P., BEAND R. et al. Clinical trials of a computerized algorythm for measurement of the severity of illness and operative shock. In: Proc. 4th Symp. Comput. Appl. Med. Care Washington, D.C., 1980, N.Y., 1980, v. 1-3, p. 15941600.

167. SEE M.E., SCALIASI R.J., VRIES J.K. A microprocessor based monitoring system for the neurosurgical intensive care unit. -In: IECI Proc.: Appl. Mini and Microcomput., San Francisco, Calif., Nov. 9-12, 1981. New York, 1981, p. 52-57.

168. SPILIOTOPOULOS V., SHACKEL B. Towards a computer interview acceptable to the native user. Int.J. Man-Mack. Stud., 1981, v. 14, N 1, p. 77-90.

169. STANFILL J., BERGSTOM J., LEVENSON R. et al. A flexible computerized CCU monitoring system. In: Comput.Cardiol.Meet., Geneva, 1979, N.Y., 1979, p. 229-232.

170. STEFFEN N. Rechnergestutzte Pa tie nteniiberwa chung. In: Informationsverarbeit. Med. Berlin e.a., 1979, S. 398-402.

171. VICTOR Ы. Probleme des Einsatzes diskriminanzanalitischer Methoden in der medizinischen Diagnostik. In: Proc. 6th Conf. Probab. Theory, Brasov, Sept. 10-15, 1979, Bucuresti, 1981, p. 247-258.

172. WAGNER G., TAUTU P., WOLBER U. Problems of medical diagnosis: A bibliography. In: Meth. Inform. Med., 1978, v. 17, p. 55-74.

173. V WALLACE J.D.,TUTTLE R.W. Monitoring system for neurology.

174. Graph, Arts, Mon. and Print. Ind., 1979, v. 51, N 12, p. 618623.

175. WARDLE A., WARDLE L. Computer-aided diagnosis: A review of research. + In: Meth, Inform. Med., 1978, v. 17, p. 15-28,