Автоматизированная система медицинской диагностики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат технических наук Горбунова, Татьяна Игоревна

• Горбунова, Татьяна Игоревна
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Горбунова, Татьяна Игоревна

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ

1.1 Особенности медицинской диагностики

1.2 Существующие методы диагностики заболеваний

1.3 Методы представления знаний

1.4 Предлагаемый подход для решения задачи медицинской диагностики

1.5 Формализация задачи медицинской диагностики

1.6 Постановка задачи исследования

1.7 Анализ математических моделей описания состояний объекта диагностирования

1.8 Представление лингвистических моделей для описания текущего состояния объекта диагностики

1.9 Анализ методов формирования функции принадлежности

Выводы по главе 1

ГЛАВА 2 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТА ДИАГНОСТИКИ

2.1 Задача построения лингвистических моделей

2.2 Задача получения информативных переменных

2.3 Задача выбора критериев для построения моделей

2.4 Приведение значений информативных переменных к шкале термов ЛП

2.5 Построение трехуровневой модели

2.6 Предлагаемый метод построения моделей

2.7 Достижение адекватности модели реальному объекту диагностики

2.7.1 Способы достижения адекватности модели объекту диагностики

2.7.2 Постановка задачи формирования и настройки параметров термов ЛП

2.7.3 Исследование возможных способов решения и выбор оптимального

2.8 Режим построения моделей АСМД

2.9 Экспериментальные исследования предложенных методов построения моделей

Выводы по главе 2

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИКИ

3.1 Режим диагностики АСМД

3.2 Методика диагностики состояния пациента с использованием трехуровневой модели

3.3 Процедура работы АСМД в режиме диагностики

3.3.1 Способы диагностики текущего состояния пациента

3.3.2 Алгоритм диагностики состояния объекта на основе модели состояния здоровья пациента

3.3.3 Алгоритм диагностики состояния пациента на основе диагностической модели

3.3.4 Алгоритм диагностики состояния пациента на основе модели повышенной точности

3.4 Экспериментальные исследования разработанных алгоритмов диагностики

3.5 Экспериментальная оценка работы АСМД в режиме диагностики

Выводы по главе 3

ГЛАВА 4 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ИССЛЕДОВАНИЕ АСМД

4.1 Разработка концепции и структуры АСМД

4.2 Входные данные для АСМД

4.3 Процедура работы АСМД

3

4.3.1 Процедура работы ACMД в режиме построения моделей

4.3.2 Процедура работы АСМД в режиме диагностики

4.4 Разработка интерфейса АСМД

4.4.1 Разработка интерфейса для разработчика системы

4.4.2 Разработка интерфейса для врача

4.5 Реализация и тестирование АСМД

4.6 Разработка АСМД для диагностики заболеваний печени

4.6.1 Задача медицинской диагностики заболеваний печени

4.6.2 Диагностика заболеваний печени с помощью разработанной АСМД ЗП

4.6.3 Формирование модели состояния здоровья пациента для

АСМД ЗП

Выводы по главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная система медицинской диагностики»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследований. При постановке диагноза врачу приходится обрабатывать большой массив медико-биологической информации: данные обследований и наблюдений, индивидуальные особенности каждого больного (наследственность, реакция на негативные воздействия, перенесенные заболевания) и др. Вместе с тем возрастание информационной нагрузки приводит к физической и психологической усталости врача, ошибкам при выборе и проведении лечения или затягиванию процесса постановки точного диагноза. Однако известно, что постановка точного диагноза на более ранних сроках развития заболевания и, соответственно, начала лечения позволяет избежать осложнений, которые могут нанести дополнительный вред организму пациента.

Поэтому очевидно, что в настоящее время имеется тенденция к возрастанию числа разрабатываемых диагностических медицинских информационных систем (МИС). Однако большинство современных систем является узко специализированными. Кроме того, для поддержки их работоспособности требуется привлечение специалиста, владеющего знаниями в информационных технологиях, из-за необходимости создания и пополнения сложной базы знаний. Данные факторы существенно ограничивают массовое использование подобных систем.

В связи с этим разработка легко настраиваемой системы, направленной на повышение точности и оперативности получения диагностического решения, является актуальной и востребованной на рынке современных медицинских технологий.

Объектом исследования являются автоматизированные системы медицинской диагностики (АСМД).

Предметом исследования являются методы и алгоритмы теории принятия решений.

Целью диссертационной работы является повышение точности и оперативности постановки диагноза пациенту с помощью автоматизированных систем медицинской диагностики за счет использования большого массива медико-биологической информации, обрабатываемого системой по алгоритмам и методам, основанным на теории принятия решений.

Для достижения указанной цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. Формализация и постановка задач медицинской диагностики.

2. Разработка критериев и метода построения математической модели пациента на основе априорной и ретроспективной информации и создание на их основе базы знаний АСМД.

3. Разработка метода и алгоритмов диагностики заболевания пациента на основе медико-биологической информации о текущем состоянии здоровья и моделей, хранимых в базе знаний.

4. Исследование эффективности разработанных методов и алгоритмов медицинской диагностики путем компьютерного моделирования.

5. Разработка и построение на основе предложенных методов АСМД заболеваний конкретной категории для исследования точности и оперативности получения диагностических решений в практических условиях.

Методы исследований. В основу исследований положены методы представления и обработки данных и знаний, математической логики, дискретной математики, теории принятия и обеспечения рациональности решений.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Формализована задача медицинской диагностики, что позволило построить многоуровневую модель возможных состояний пациента для поддержки процесса диагностирования.

2. Предложен метод построения многоуровневой математической модели, в которой каждый следующий уровень отличается разрешающей способностью процесса диагностирования.

3. Предложен метод построения настраиваемой модели пациента по априорной и апостериорной информации.

4. Разработан алгоритм поиска диагноза, использующий многоуровневую модель и решающее правило разветвления на основе анализа значений степеней достоверности возможного состояния пациента.

Достоверность научных результатов подтверждена корректным использованием применяемого математического аппарата, результатами моделирования и экспериментальными исследованиями.

Практическая значимость. Применение предложенных методов и алгоритмов позволяет:

1. Создать АСМД для диагностики конкретной категории заболеваний, отличающуюся повышенной объективностью за счет использования базы знаний, хранящей модели состояния здоровья пациентов, и точностью принятия диагностических решений за счет того, что они применяются на основе математических методов.

2. Автоматизировать процесс создания базы знаний, что обеспечит упрощение процедуры создания АСМД без привлечения дополнительных посредников (инженеров-когнитологов).

3. Повысить оперативность принятия диагностических решений за счет того, что многоуровневая математическая модель лингвистического типа содержит всю необходимую медико-биологическую информацию, необходимую для диагностики заболевания.

4. Построить АСМД различных категорий заболеваний с использованием разработанного программного обеспечения для принятия диагностических решений.

5. Создать базу знаний, не только содержащую большой массив

медико-биологической информации, характеризующей состояние

7

конкретного пациента, но и постоянно пополняемую новыми знаниями о состоянии его здоровья.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы.

Разработана автоматизированная система медицинской диагностики заболеваний печени, которая внедрена в практическое использование в Медицинский институт ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет». Теоретические результаты работы используются в учебных курсах и дипломном проектировании на кафедре ЭВМ Тульского государственного университета.

Положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие результаты диссертационной работы:

1. Алгоритм диагностики текущего состояния пациента на основе многоуровневой модели.

2. Метод и алгоритмы построения настраиваемой модели пациента на основе априорной и апостериорной информации с помощью предложенных критериев.

3. Алгоритм формирования базы знаний, включающей многоуровневую модель.

4. Структура АСМД, основанная на предложенной базе знаний.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на

Международных и Всероссийских научно-технических конференциях,

совещаниях и семинарах: 1. XXXV Гагаринские чтения. Международная

молодежная научная конференция, Москва, 2009г. 2. Интеллектуальные и

информационные системы. Всероссийская научно-техническая конференция,

ТулГу, Тула, 2009г. 3. Актуальные проблемы аппаратно-программного и

информационного обеспечения науки, образования, культуры и бизнеса. II

Международная научно-практическая Интернет-конференция, Москва,

2009г. 4. Актуальные вопросы развития современной науки, техники и

технологий. II Всероссийская научно-практическая (заочная) конференция.

Москва, 2010г. 5. XXXVI Гагаринские чтения. Международная молодежная

8

научная конференция, Москва, 2010г. 6. Актуальные вопросы современной техники и технологии. III Международная научная заочная конференция, Липецк, 2011г. 7. Информационные технологии. 46 научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ, Тула, 2010г. 8. Интеллектуальные и информационные системы. Всероссийская научно-техническая конференция, ТулГу, Тула, 2011г.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 15 научных работ, в том числе 4, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 132 страницах, включает 11 таблиц и 16 рисунков. Состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 108 наименований и 4 приложений.

Во введении обосновывается актуальность разработки АСМД, сформулированы цели и задачи исследования, отмечены научная новизна и практическая значимость диссертационной работы.

В первой главе произведен анализ существующих МИС, направленных на компьютерную поддержку медицинской диагностики, выявлены их достоинства и недостатки. Кроме того предложен подход к построению АСМД, направленный на решение указанных недостатков.

Вторая глава посвящена разработке и исследованию процесса построения лингвистических моделей, способа его автоматизации. Приведены возможные способы решения задачи автоматизации, сделан и теоретически обоснован выбор наиболее рациональных из них.

Третья глава посвящена разработке алгоритмов оценки текущего состояния больного на основе модели состояния здоровья пациента и диагностической модели с использованием многоуровневой базы знаний.

Четвертая глава посвящена созданию программного обеспечения для АСМД и исследованию его работоспособности.

Заключение диссертации по теме «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», Горбунова, Татьяна Игоревна

Выводы по главе 4

1. Сформулирована задача разработки АСМД, направленной на медицинскую диагностику отдельной категории заболеваний.

2. Предложена структура АСМД, включающая механизмы построения лингвистических моделей и методы оценивания текущего состояния на основе знаний, хранимых в базе знаний, и текущих проявленных симптомов.

3. Представлены процедуры работы АСМД в режиме построения моделей и режиме диагностики.

4. Сформулированы входные данные для АСМД.

5. Разработан интерфейс АСМД разработчика системы, направленный на настройку работы системы для медицинской диагностики одной из категорий заболеваний.

6. Разработан интерфейс АСМД врача, направленный на управление информативными переменными, вводимыми в систему, а также получение результата процедуры диагностики состояния пациента.

7. На основе предложенных методов и алгоритмов разработано программное обеспечение «Автоматизированная система медицинской диагностики», направленное на диагностику заболеваний печени.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе диссертационного исследования получены следующие основные результаты:

1. Предложено рассматривать пациента в виде сложной системы, состояние которого может изменяться как при наличии внешних воздействий, так и в ходе процессов, происходящих в организме больного.

2. Формализована задача медицинской диагностики, позволяющая использовать алгоритмы и методы теории принятия решения для определения текущего состояния пациента.

3. Предложена многоуровневая процедура медицинской диагностики. Оценка состояния пациента на каждом уровне осуществляется на основе анализа двух моделей: модели состояния здоровья пациента, отражающей его индивидуальные особенности, т.е. характеристики, которые могут указывать на предрасположенность больного к тем или иным заболеваниям, и диагностической модели, отражающей симптомы, присущие пациенту в текущий момент.

4. Предложен метод построения многоуровневой математической модели диагностической системы, в которой каждый следующий уровень отличается разрешающей способностью процесса диагностирования, отличающийся тем, что процесс построения модели реализован в автоматическом режиме.

5. Разработан метод построения лингвистической диагностической модели, позволяющий адекватно отображать все возможные состояния объекта диагностики.

6. Разработан алгоритм выработки диагностических решений на основе использования модели состояния здоровья пациента, что позволило повысить точность медицинской диагностики, и на основе использования математических методов, что повысило их объективность.

7. Разработан алгоритм поиска диагноза, использующий многоуровневую модель и решающее правило разветвления на основе анализа значений степеней достоверности возможного состояния пациента.

8. Разработана структура АСМД на основе предложенных методов и алгоритмов, которая позволяет существенно упростить процесс создания СППР задач медицинской диагностики.

9. Создано программное обеспечение, реализующее СППР задач медицинской диагностики одной из категорий заболеваний и включающее лингвистическую модель состояния здоровья пациента, позволяющую учитывать ряд дополнительных факторов, влияющих на здоровье пациента.

10. На основе экспериментальных исследований доказана эффективность предложенных и исследованных методов и алгоритмов.

11. Создана автоматизированная система медицинской диагностики заболеваний печени.

12. Результаты диссертационной работы внедрены в практическое использование в Медицинский институт ФГБОУ ВПО «Тульский государственный университет» и в учебный процесс кафедры «Электронные вычислительные машины» Тульского государственного университета.

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:

1. Горбунова Т.И., Токарев В.Л. Выбор оптимального метода оценивания ситуации в задаче принятия решений // Известия ТулГУ. Технические науки. Вып. 4. Ч. 1 Тула: Изд-во ТулГУ, 2009, с. 176-180

2. Горбунова Т.И. Компьютерная поддержка принятия решений в медицинской диагностике // В мире научных открытий. Красноярск: НИЦ, 2010. №4(10), часть 11, с. 30-33

3. Горбунова Т.И., Токарев В.Л. Построение многоуровневой модели, направленной на поддержку принятия решений задач диагностики // Известия ТулГУ: Технические науки. Вып. 6. Ч. 2 Тула: Изд-во ТулГУ, 2011, с. 104-110

4. Горбунова Т.И. Интеллектуальная система поддержки принятия решений в медицинской диагностике // В мире научных открытий. Красноярск: НИЦ, 2011. №8 (20), с. 130-135

5. Горбунова Т.И., Токарев B.JI. Оценивание ситуации в задаче принятия решений // XXXV ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ. Научные труды Международной молодежной научной конференции в 8 томах. Москва, 7-10 апреля 2009 г. М.: МАТИ, 2010. Т.4, с. 14

6. Горбунова Т.И., Токарев B.JI. Оценивание ситуации в задаче поддержки принятия решений // Интеллектуальные и информационные системы: Материалы Всероссийской научно-технической конференции/ Тульский государственный университет. - Тула, 2009. - с. 16-17

7. Горбунова Т.И. Оценивание ситуации в задаче принятия решений // ЗНАНИЯ - ОНТОЛОГИИ - ТЕОРИИ: Материалы Всероссийской конференции с международным участием «Знания - Онтологии - Теории» (30HT-09). - Новосибирск, 2009. Т.1. с. 145-149

8. Горбунова Т.И., Токарев B.JI. Использование метода распознавания образов для оценивания ситуации в задаче принятия решений // Актуальные проблемы аппаратно-программного и информационного обеспечения науки, образования, культуры и бизнеса: Сборник научных трудов по материалам II Международной научно-практической Интернет-конференции. - М.: МГУПИ, 2009. - с. 42-44

9. Горбунова Т. И. Оценивание состояния системы в задаче принятия решений // Актуальные вопросы развития современной науки, техники и технологий. Материалы II Всероссийской научно-практической (заочной) конференции. - М.: Издательско-полиграфический комплекс НИИРРР, 2010 -с. 160

10. Горбунова Т.И. Оценивание состояния сложной системы для компьютерной поддержки принятия решений // XXXVI ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ. Научные труды Международной молодежной научной конференции в 8 томах. Москва, 8-10 апреля 2010 г. М.: МАТИ, 2010. Т.4, с. 12-14

11. Горбунова Т.И. Интеллектуальная система поддержки принятия решений в медицинской диагностике // Вестник Тульского государственного университета. Серия: Проблемы управления электротехническими объектами. Выпуск 5. - Тула, 2010, с. 310-312

12. Горбунова Т.И. Оценивание состояния системы в медицинской диагностике // Инновационные наукоемкие технологии: теория, эксперимент и практические результаты. Тезисы докладов Всероссийской научно-практической конференции. - Тула: Изд-во ТулГу, 2010. - с. 35-36

13. Горбунова Т.И. Компьютерная поддержка принятия решений // Актуальные вопросы современной техники и технологии: Сборник докладов Ш-й Международной научной заочной конференции. В 2-х ч. Ч. 1. Липецк, 2011, с. 20-22

14. Горбунова Т.И., Токарев В.Л. Подход к построению модели медицинской диагностики состояния пациента повышенной точности // Компьютерная биология - 2011. Материалы Международной научно-технической конференции. - Пущино, 2011. - с. 14-16

15. Горбунова Т.И. О подходе определения состояния системы для поддержки принятия решений задач диагностики // Интеллектуальные и информационные системы: Материалы Всероссийской научно-технической конференции/ Тульский государственный университет. - Тула: Изд-во ТулГу, 2011.-с. 36-38

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АСМД - автоматизированная система медицинской диагностики

МСЗП - модель состояния здоровья пациента

БД - база данных

БЗ - база знаний

БП - базовая переменная

БТ - базовый терм

СППР - система поддержки принятия решений

ИСППР - интегрированная СППР

ЛМ - лингвистическая модель

ЛП - лингвистическая переменная

ЛИР - лицо, принимающее решение

НМ - нечетка модель

ФП - функция принадлежности

ЭС - экспертная система

ПО - программное обеспечение

МИС - медицинская информационная система

МКБ - международная классификация болезней

ЛПУ - лечебно-профилактическое учреждение

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Горбунова, Татьяна Игоревна, 2011 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Международная классификация болезней МКБ-10

http://www.mkb 10.ги/

2. Чучалин А.Г., Бобков Е.В. Основы клинической диагностики. М.: ГЭОТAP-Медиа. 2008г. 584 с.

3. Амосов Н.М. Раздумья о здоровье. - М.: ACT, Астрель, 2005. - 287 с.

4. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях. М.: Знание, 1979. - 64 с.

5. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука. - 1986г.-288 с.

6. Карась С.И. Информационные основы принятия решений в медицине. - Томск: СГМУ, 2003. - 205 с.

7. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине. -М.: Мир, 1971.

8. Степанова М.Д., Самодумкин С.А., Лемешева Т.Л. Математические методы диагностики в медицинских интеллектуальных системах: Учебно-методическое пособие по курсу «Прикладные интеллектуальные системы и системы принятия решений» для студентов специальности Т10.04.00 «Искусственный интеллект». - Мн.: БГУИР, 2001. - 44с.

9. Мельников В.Г. Медицинская кибернетика. Под ред. Мисюренко И.В. - Харьков: Полиграфкнига, 1978. - 112с.

10. Detmer W.M., Shortliffe E.H. Using the Internet to Improve Knowledge Diffusion in Medicine. 1997. http://www.smi.stanford.edu/pubs/SMI_Reports/SMI-97-0658.pdf

П.Алексеев A.B. Применение методов информатики и компьютерной техники в дифференциальной диагностике аппендицита и аппендикулярной колики, http://arkadyal.chat.ru/programs.htm

12. ООО "Админ". Экспертная система "Диагностика коматозных состояний", 1992. http://www.adminru.com/start_e.htm

И.Генкин A.A. О последовательной стратегии Байеса и механизме принятия решений в интеллектуальной системе ОМИС. 1998.

14. Токарев B.JI. Использование модели состояния пациента в экспертной системе диагностики. // Вестник новых медицинских технологий, Том 1, №2, 1994.- с. 92-95.

15. Chabat F., Hansell D.M., Guang-Zhong Yang. Computerized Decision Support in Medical Imaging. 1997

16. Фролов C.B., Маковеев C.H., Семенова C.B., Фареа С.Г. Современные тенденции развития рынка медицинских информационных систем // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2010. Том 16. № 2. с. 266-272.

17. Руанет В.В., Хетагурова А.К. Информационные технологии в медицине. М.: МАКСПресс. 2003.

18. Букарев М.Г., Волкова Н. В., Городецкая В.Ф., Иванова Л.П., Ильиных Н.И. и др. Медицинская информационная система в ЦРБ. Неопределенное будущее или реальность? //Здравоохранение. - 2002. - №1. -с. 155-158.

19. Гулиев Я.И., Ермаков Д.Е. Медицинские информационные системы -Теория и практика. Москва - физматлит 2005г. с. 126-130.

20. Гусев A.B., Романов Ф.А., Дуданов И. П., Воронин A.B., Информационные системы в здравоохранении. ПетрГУ. Петрозаводск, 2002. - 120 с.

21.Гаспарян С. А. Классификация медицинских информационных систем // Врач и информационные технологии. - 2005. - №3. - с. 21-28.

22. R.Van de Velde. Framework for a clinical information system. International Journal of Medical Informatics. Volume (issue): 57 (1) 2005 Free Sample Issue. P. 57-72.

23. Jouven X., Desnos M., Guerot С, Ducimetiere Р/ Predicting sudden death in the population: the Paris Prospective Study I/ Circulation 1999; 99: 1978-83

24. W.A. Knaus. APACHE 1978-2001: The development of a quality assurance system based on prognosis: Milestones and personal reflections. Arch Surg 137 (2002), pp. 37-41.

25. Vardell E and Moore M. Isabel, a clinical decision support system. Med RefServ Q. 2011; 30(2): 158-66.

26. Ramnarayan P, Tomlinson A, Kulkarni G, Rao A, Britto J. A Novel Diagnostic Aid (ISABEL): Development and Preliminary Evaluation of Clinical Performance. Medinfo. 2004; 2004:1091-5.

27. Warner HR Jr, Bouhaddou O. Innovation review: Iliad—a medical diagnostic support program. Top Health Inf Manage. 1994 May; 14(4):51-8.

28. Anderson JD, Jay SJ, Weng HC, Anderson MM. Studying the effect of clinical uncertainty on physicians' decision-making using ILIAD. Medinfo. 1995; 8 Pt 2:869-72.

29. Musen MA. Stanford Medical Informatics: uncommon research, common goals. MD Comput. 1999 Jan-Feb;16(l):47-8, 50.

30. Edward Hance Shortliffe, James J. Cimino. Biomedical informatics: computer applications in health care and biomedicine. Springer, 2006. 1037p.

31. Коробова И.JI. Методы представления знаний: Метод, указ. Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2003. - 24 с.

32. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. - 266 с.

33. Искусственный интеллект. Кн. 2: Модели и методы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. 303 с.

34. Марвин Мински. Фреймы для представления знаний. М.: Мир. 1979 г. 152 с.

35. Орлов С.В. Об одном механизме постановки диагноза в экспертной системе медицинской диагностики // Нечеткие системы и мягкие вычисления. Тверь: РИУ ТверГУ, 2007. Т. 2. № 2. с. 41-48.

36. Пупков К.А. Современные методы, модели и алгоритмы

интеллектуальных систем: учебное пособие. - М.: РУДН, 2008. - 154с.

125

37. Джозеф Джарратано, Гари Райли. Экспертные системы: принципы разработки и программирование: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. - 1152 с.

38. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. В. А. Кондратенко, С. В. Трубицына. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 320 с.

39. Орлов А.И. Экспертные оценки. Учебное пособие. - Москва, 2002. -

31 с.

40. Червинская K.P., Щелкова О.Ю. Медицинская психодиагностика и инженерия знаний. - СПб.: Ювента, 2002.

41. Центральный НИИ организации и информатизации здравоохранения. http://www.mednet.ru

42. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов A.C. Нечеткие модели и сети. -М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 284 с.

43. Блюмин C.JL, Шуйкова И.А. Модели и методы принятие решений в условиях неопределенности. - Липецк: ЛЭГИ, 2001. - 138 с.

44. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьев Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. — М., Радио и связь, 1989.

45. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 167 с.

46. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. - М.: Энергоатомиздат. - 1981. - 232 с.

47. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. Пер. с фрац. - М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

48. Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. - Казань: Отечество, 2001. - 100 с.

49. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях //

Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Сб. статей / Пер. с англ.,

Под ред. И. Ф. Шахпова. М., 1976. - с. 172 - 215.

126

50. Вятченин Д.А. Нечеткие методы автоматической классификации: Монография/ Д.А. Вятченин - Мн.: УП «Технопринт», 2004. - 219с.

51. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа и иерархий. - М.: Радио и связь, 1993.-278с.

52. Аверкин А. Н., Батыршин И. 3., Блишун А. Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. - М., Наука, 1986.

53. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. Учебник/ Под ред. И.И. Елисеевой. - 5-е изд., перераб. и доп. М.: «Финансы и статистика». 2004. - 653 с.

54. Кобринский Б.А. Принципы математико-статистического анализа данных медико-биологических исследований Московский НИИ педиатрии и детской хирургии Минздрава РФ, http://www.matlab.mgppu.ru/book/0055.htm

55. Айвазян С.А. Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.

56. Харрисон Т.Р. Внутренние болезни. В 10 книгах. Пер. с англ./ Под ред. Е. Браунвальда, К. Дж. Иссельбахера, Р.Г. Петерсдорфа и др. - М.: Медицина. - 1996.

57. Романова Е. А. Диагностический справочник терапевта. М.: ACT. 2007.-515 с.

58. Елисеев Ю.Ю. Внутренние болезни: полный справочник. М.: Эксмо. 2007. - 896 с.

59. Бережнова И.А. Диагностический справочник: внутренние болезни. М.: ACT. 2007. - 606 с.

60. Sui Y, Wu Z (2007). "Alternative Statistical Parameter for High-Throughput Screening Assay Quality Assessment". Journal of Biomolecular Screening 12: 229-34.

61. ВахлаковА.П., Емелин И.В. Развитие поликлинических информационных систем. Кремлевская медицина. Клинический вестник. №4, 2000. с. 12-14.

62. Назаренко Г.И., Гулиев Я.И., Ермаков Д.Е. Медицинские информационные системы: теория и практика Москва: ФИЗМАТ ЛИТ, 2005. -320 с.

63. Какорина Е.П., Огрызко Е.В. Процесс формирования отчетов по медицинской статистике //Врач и информационные технологии. 2005. № 3. с. 55-59

64. Подсвирова Т.Е. Сопоставление данных о заболеваемости, полученных методом опроса, с объективными данными // Электронный научный журнал «Социальные аспекты здоровья населения». 2011. №17 (http ://vestnik.mednet.ru/content/view/261 /30/)

65. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник.- М.: Издательство «Экзамен», 2004. - 656 с.

66. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. Пер. с англ. В.А.Лотоцкого и А.С.Манделя. Под. ред. Н.С.Райбмана, М: Мир, 1975. - 684 с.

67. Токарев В.Л. Основы теории обеспечения рациональности решений. Монография - Тула: ТулГУ, 2000. - 120 с.

68. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. - М.: Наука, 1991.-320 с.

69. Скофенко A.B. О построении функции принадлежности нечетких множеств, соответствующих количественным экспертным оценкам // Науковедение и информатика. - Киев: Науковадумка, 1981. - Вып. 22. - с. 7079.

70. Круглов В.В., Дли М.И., Годунов Р.Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. Учеб. пособие. - М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001. - 224 с.

71. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / пер. с англ. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. - 798 с. (Адаптивные и интеллектуальные системы).

72. OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax , Peter F. Patel-Schneider, Patrick Hayes, and Ian Horrocks, Editors. Рекомендация W3C, 10 февраля 2004 http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-semantics-20040210/

73. Lee W. Lacy OWL: representing information using the web ontology language. 2005. 282p.

74. Горбунова Т.И. Компьютерная поддержка принятия решений // Актуальные вопросы современной техники и технологии: Сборник докладов Ш-й Международной научной заочной конференции. В 2-х ч. Ч. 1. Липецк, 2011, с. 20-22

75. Горбунова Т.И., Токарев В.Л. Построение многоуровневой модели, направленной на поддержку принятия решений задач диагностики // Известия ТулГУ: Технические науки. Вып. 6. Ч. 2 Тула: Изд-во ТулГУ, 2011, с. 104-110

76. Токарев В.Л., Орлов СВ. Задача автоматизации процесса формирования лингвистических моделей для поддержки принятия решений // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия "Информатика. Телекоммуникации. Управление". СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2009. № 5. с. 111-114.

77. Орлов C.B. Метод формирования и автоматического определения наилучших параметров лингвистических моделей // Интеллектуальные и информационные системы: Материалы Всероссийской научно-технической конференции / Тульский государственный университет. Тула: Изд-во ТулГУ, 2009. с. 18-21.

78. Андреева Е.В. Еще раз о задачах на полный перебор вариантов. "Информатика", №45, 2000.

79. Евтушенко Ю.Г. Численный метод поиска глобального экстремума функций (перебор на неравномерной сетке) // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1971. Т. 11. №6.

80. Аоки М. Введение в методы оптимизации. Перевод с англ., Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», М.: 1977, 344 с.

81. Евтушенко Ю.Г., Малкова В.У., Станевичюс A.A. Распараллеливание процесса поиска глобального экстремума. // Автоматика и телемеханика. 2007. № 5. с. 46-58.

82. Васильев Ф.П. Методы оптимизации. - М.: Издательство «Факториал Пресс», 2002. - 824 с.

83. Ларин P.M., Плясунов A.B., Пяткин A.B. Методы оптимизации. Примеры и задачи: учеб. пособие/ Новосиб. ун-т. Новосибирск, 2003, 115 с.

84. Лемешко Б.Ю. Методы оптимизации: Конспект лекций/ Б.Ю. Лемешко. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2009. - 126 с.

85. Азарнова Т.В., Каширина И.Л., Чернышова Г.Д. Методы оптимизации: Учеб. пособие. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2003. - 86 с.

86. Харчистов Б.Ф. Методы оптимизации: Учебное пособие. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. - 140 с.

87. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. Пер. с англ. - М.: Мир, 1985.

88. Бейко И.В., Бублик Б.Н., Зинько П.Н. Методы и алгоритмы решения задач оптимизации. - К.: Вища школа. Головное изд-во, 1983. - 512 с.

89. Жиглявский A.A., Жилинкас А.Г. Методы поиска глобального экстремума. - М.: Наука, Физматлит, 1991.

90. Глебов Н.И., Кочетов Ю.А., Плясунов A.B. Методы оптимизации. Учеб. пособие/Новосиб. ун-т. Новосибирск, 2000, 105 с.

91.Калиткин Н. Н., Литвинцева С. П., Градиентный спуск со случайными шагами. // Математическое моделирование, Том 9, №7, 1997, с. 63-70.

92. Черпоруцкий И.Г. Методы оптимизации в теории управления: Учебное пособие - СПб.: Питер, 2004. - 256 с.

93. Трауб Дж., Итерационные методы решения уравнений: Пер. с англ. -М.: Мир, 1985. - 264 с.

94. Орлянская И.В. Современные подходы к построению методов глобальной оптимизации // Электронный журнал «Исследовано в России». -2002. - № 4. С. 2097-2108. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/189.pdf

95. Васильев Ф.П., Численные методы решения экстремальных задач, М.: Наука, 1988.

96. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование: Пер. с англ.: - М: Изд-во Мир, 1975, - 536 с.

97. Дэннис Дж., Шнабель Р., Численные методы безусловной оптимизации и решения нелинейных уравнений, М.: Мир, 1988.

98. Хейгеман Л., Янг Д., Прикладные итерационные методы, Мир, 1986.

99. Максимов Ю.А, Филлиповская Е.А. Алгоритмы решения задач нелинейного программирования. - М.: МИФИ, 1982.

100. Diestel Reihard. Graph Theory. Springer-Verlag New York 1997, 2000.

101. Ахо Альфред В., Хопкрофт Джон, Ульман Джеффри Д. Структуры данных и алгоритмы: Пер. с англ.: Уч. пос. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. - 384 с.

102. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979. Изд. 2-е.-288 с.

103. Манжиров A.B., Полянин А.Д. Методы решения интегральных уравнений: Справочник. М.: «Факториал», 1999. - 272 с.

104. Олешко Д.Н., Крисилов В.А., Блажко A.A. Построение качественной обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей // Искусственный интеллект, 2004. №3 с. 567-573.

105. Горбунова Т.И. Интеллектуальная система поддержки принятия решений в медицинской диагностике // В мире научных открытий. Красноярск: НИЦ, 2011. №8 (20), с. 130-135

106. Горбунова Т.И. Оценивание состояния системы в медицинской диагностике // Инновационные наукоемкие технологии: теория, эксперимент и практические результаты. Тезисы докладов Всероссийской научно-практической конференции. - Тула: Изд-во ТулГу, 2010. - с. 35-36

107. Шерлок Ш., Дули Дж. Заболевания печени и жёлчных путей.— М.: ГЭОТАР Медицина, 1999. — 864 с.

108. Харрисон Т.Р. Внутренние болезни. В 10 книгах. Книга 7: Пер. с англ./ Под ред. Е. Браунвальда, К. Дж. Иссельбахера, Р.Г. Петерсдорфа и др. - М.: Медицина. - 1996. - 720с.

Таблица 1 - Заболеваемость всего населения по классам, группам болезней и отдельным заболеваниям с диагнозом, установленным впервые в жизни, по субъектам России за 2008 - 2009 гг.____

Наименование заболевания Всего заболевших в РФ % от общего числа заболевших Всего заболевших в Тульской области % от общего числа заболевших в Тульской области

1 2 3 4 5

Некоторые инфекционные и паразитарные болезни 4916300 4,32 45454 3,96

Новообразования 1524802 1,34 17112 1,49

Болезни крови, кроветворных органов и отдельные нарушения, иммунный механизм вовлекающие 724125 0,64 2828 0,25

Анемии 657178 0,58 2685 0,23

Нарушения свертываемости крови 3801 0,00 16 0,00

Диссеминированное внутри-сосудистое свертывание (синдром дефибринации) 223 0,00 2 0,00

Отдельные нарушения, вовлекающие иммунный меха-низм 16505 0,01 18 0,00

Болезни эндокринной системы, расстройства питания и нарушения обмена веществ 1480544 1,30 12602 1,10

Тиреотоксикоз(гипертиреоз) 21528 0,02 202 0,02

Сахарный диабет 308633 0,27 4000 0,35

Инсулинзависимый сахарный диабет 19125 0,02 191 0,02

Инсулиннезависимый сахарный диабет 286829 0,25 3806 0,33

Ожирение 230575 0,20 1873 0,16

Психические расстройства и расстройства поведения 872561 0,77 7816 0,68

Болезни нервной системы 2373837 2,08 21278 1,85

Эпилепсия, эпилептический статус 37867 0,03 300 0,03

Болезни периферической нервной системы 317098 0,28 2926 0,25

1 2 3 4 5

Болезни глаза и его придаточного аппарата 4777647 4,20 45425 3,95

Миопия 501864 0,44 4000 0,35

Болезни уха и сосцевидного отростка 3733039 3,28 45067 3,92

Хронический отит 118039 0,10 514 0,04

Болезни системы кровообращения 3761410 3,30 40228 3,50

Острая ревматическая лихорадка 2533 0,00 3 0,00

Хронические ревматические болезни сердца 13165 0,01 72 0,01

Ревматические пороки клапанов 9254 0,01 63 0,01

Болезни, характеризующиеся повышенным кровяным давлением 920315 0,81 9551 0,83

Болезни органов дыхания 48147960 42,28 504941 43,96

Пневмонии 666668 0,59 8112 0,71

Аллергический ринит (поллиноз) 109581 0,10 556 0,05

Хронический фарингит, назофа-рингит, синусит, ринит 320778 0,28 2385 0,21

Хронические болезни миндалин и аденоидов 478814 0,42 3019 0,26

Бронхит хронический и неуточ-ненный, эмфизема 270119 0,24 1325 0,12

Другая хроническая обструк-тивная легочная, бронхоэкта-тическая болезнь 71461 0,06 687 0,06

Астма, астматический статус 107834 0,09 1004 0,09

Интерстициальные, гнойные легочные болезни, другие болезни плевры 13511 0,01 153 0,01

Болезни органов пищеварения 4901522 4,30 42751 3,72

Язвенная болезнь желудка и двенадцатиперстной кишки 146366 0,13 1170 0,10

Гастрит и дуоденит 689548 0,61 5309 0,46

Неинфекционный энтерит и колит 144832 0,13 1065 0,09

Болезни желчного пузыря, желчевыводящих путей 474463 0,42 4584 0,40

Болезни поджелудочной железы 144592 0,13 1911 0,17

Болезни кожи и подкожной клетчатки 6990794 6,14 91145 7,93

Атопический дерматит 373512 0,33 2477 0,22

Контактный дерматит 1411749 1,24 16759 1,46

1 2 3 4 5

Болезни костно-мышечной системы и соединительной ткани 4951996 4,35 55836 4,86

Реактивные артропатии 28624 0,03 307 0,03

Системные поражения соединительной ткани 8091 0,01 31 0,00

Болезни мочеполовой системы 6835438 6,00 65063 5,66

Гломерулярные, тубулоинтер-стициальные болезни почек, др. бол. почки и мочеточника 436107 0,38 3351 0,29

Почечная недостаточность 7238 0,01 82 0,01

Мочекаменная болезнь 196539 0,17 2130 0,19

Расстройства менструаций 528795 0,46 4993 0,43

Беременность, роды и послеродовой период 2881342 2,53 27159 2,36

Врожденные аномалии (пороки развития), деформации и хромосомные нарушения 296043 0,26 2371 0,21

Врожденные аномалии системы кровообращения 82244 0,07 695 0,06

Таблица 1 - Наименование лингвистических переменных с соответствующими базовыми термами для формирования модели состояния здоровья пациента и диагностической модели в АСМД ЗП.

Наименование ЛП Базовые термы ЛП Шкала измерений Интервал значений ЛП

1 2 3 4

возраст детский, подростковый, средний, пожилой количественная 0-100

пол мужской, женский наименований 0-1

беременности отсутствует, имеется наименований 0-1

было ли ранее заражение вирусом гепатита В да, нет наименовании 0-1

продолжительность заболевания недолго, много, очень долго числовая 0-6 месяцев

кожный зуд отсутствует, слабый, сильный порядковая 0-10

уровень щелочной фосфатазы низкий, норма, незначительно повышен, повышенный порядковая 0-10

уровень аспартатаминотрансфереза ниже нормы, норма, незначительно повышен, повышенный порядковая 0-10

рецидивы острых приступов редко, часто порядковая 0-1

оттенок кожи норма, желтый, зеленый, лимонно-желтый наименований 0-3

внепеченочные процессы редко, часто порядковая 0-1

частичный некроз отсутствует, имеется порядковая 0-1

1 2 3 4

место воспаления область воротной вены, область воротной вены и долька, область воротной вены с переходом на дольку наименований 0-3

архитектоника дольки измененная, неизмененная порядковая 0-1

фиброз слабый, частый порядковая 0-1

диаметр частиц маленький, средний, большой числовая 27-33 нм

наличие оболочки у да, нет наименований 0-1

частицы

желтуха да, нет наименований 0-1

трансаминаз печени AJTT низкий, норма, повышен, сильно повышен порядковая 0,1-0,68 Мк моль/ч, X мл

трансаминаз печени ACT низкий, норма, повышен, сильно повышен порядковая 0,1-0,45 Мк моль/ч.х мл.

аппетит отсутствует, хороший, не могу наесться порядковая 0-10

тошнота отсутствует, имеется порядковая 0-1

слабость отсутствует, имеется порядковая 0-1

контакт с зараженными недавно, давно, порядковая 15-1000

людьми очень давно дней

температура тела низкая, норма, повышенная, высокая количественная 35-41

боль в правом боку (под отсутствует, порядковая 0-10

ребрами) присутствует, сильная

1 2 3 4

анализ крови на ИВб- положителен, порядковая 0-1

антиген отрицателен

анализ крови на НСУ- положителен, порядковая 0-1

антиген отрицателен

анализ крови на анти - положителен, порядковая 0-1

НАУ^М отрицателен

билирубин: общий ниже нормы, порядковая 1-50

норма, выше мкмоль/л

нормы

билирубин: связанный ниже нормы, порядковая 1-10

норма, выше мкмоль/л

нормы

билирубин: АсАТ ниже нормы, порядковая 0-100

норма, выше МЕ/л

нормы

билирубин: альбумин ниже норма, нормы нормы, выше порядковая 1-200 г/л

Анкета изучения индивидуальных особенностей пациента

В целях изучения индивидуальных особенностей пациентов, просим Вас ответить на вопросы настоящей анкеты, выбрав те ответы, которые наиболее точно отражают Ваше мнение по заданному вопросу. На большинство вопросов нужно выбрать только один ответ. Анкетирование проводится на добровольной основе.

1. Ваш возраст:

□ до 18 лет;

□ 18-39 лет;

□ 40-60 лет;

□ более 60 лет.

2. Ваш социальный статус (можно дать несколько ответов):

□ работающий;

□ безработный;

□ учащийся;

□ пенсионер;

□ инвалид;

□ другое.

3. Ваше семейное положение:

□ женат/замужем;

□ одинок/одинока.

4. У Вас есть дети?

□ да;

□ нет.

5. У Вас есть родственники на попечении?

□ да;

□ нет.

6. Как часто Вы обычно обращаетесь за медицинской помощью?

□ чаще 1 раза в месяц;

□ в среднем 1 раз в 1-6 месяцев;

□ в среднем 1 раз в 6-12 месяцев;

□ реже 1 раза год.

7. Куда, чаще всего, Вы ранее обращались за медицинской помощью?

□ в муниципальные или государственные организации здравоохранения;

□ в частные организации здравоохранения;

□ не обращался, лечился самостоятельно;

□ не обращался и не лечился.

8. Вы готовы оплатить дополнительное медицинское обследование в случае необходимости?

□ да;

□ нет.

9. Выполняете ли Вы все указания врача?

□ да;

□ иногда забываю;

□ нет.

10. Поддерживаете ли Вы условия здорового образа жизни?

□ да;

□ не в полной мере;

□ нет.

11. Какие из перечисленных процедур Вы выполняете для поддержания своего здоровья?

□ делаю утреннюю гимнастику ежедневно;

□ регулярно посещаю бассейн;

□ посещаю ежегодное медосвидетельствование.

12. Вам находитесь в системе «льготных рецептов»?

□ да;

□ нет.

13. Ваша трудовая деятельность связана с риском для здоровья?

□ да;

□ нет.

14. Вы проживаете в Чернобыльской зоны?

□ да;

□ нет.

15. У Вас есть аллергическая реакция на медицинские препараты:

□ да;

□ нет.

16. Принимаете ли Вы медицинские препараты постоянно?

□ да;

□ нет.

17. Вы курите?

□ да;

□ нерегулярно;

□ нет.

18. В каких условиях Вы работаете?

□ в офисе;

□ в цехе;

□ в публичных помещениях;

□ в уличных условиях.

19. Как Вы оцениваете условия своего рабочего места (освещенность, обогрев, комфорт)?

□ очень хорошо;

□ хорошо;

□ очень плохо.

20. Как Вы питаетесь в течение своего рабочего дня?

□ ем по большей части только с утра;

□ сытно обедаю и все;

□ ем только поздно вечером.

21. У Вас есть вредные привычки?

□ да;

□ нет.

22. У Вас есть регулярные хобби или привычки?

□ да;

□ нет.

23. Как Вы себя оцениваете?

□ оптимист;

□ пессимист;

□ мнительный;

□ коммуникабельный;

□ раздражительный.

24. Как Вы работаете?

□ обычная пятидневная рабочая неделя;

□ сменный график (один день работаю - три дня дома);

□ ночной режим работы.

25. Куда Вы можете себя отнести?

□ «сова» - ложусь спать очень поздно и сплю до обеда;

□ «жаворонок» - ложусь спать и встаю рано.

26. У Вас есть автомобиль, которым вы пользуетесь регулярно?

□ да;

□ нет;

□ да, но пользуюсь несколько дней в неделю.

27. Соблюдаете ли Вы диету?

□ да;

□ нет;

□ нерегулярно.

28. Являетесь ли Вы вегетарианцем?

□ да;

□ нет;

□ да, но иногда срываюсь.

29. Как Вы можете оценить условия Вашего проживания?

□ ужасная антисанитария;

□ терпимые условия;

□ хорошие условия;

□ отличные условия.

30. У Вас есть хронические заболевания?

□ да;

□ нет.

31. Как часто Вы болеете?

□ один раз в год;

□ каждый сезон;

□ очень часто осенью и весной в период обострения.

32. Страдаете ли Вы лишним весом?

□ да;

□ нет.

УТВЕРЖДАЮ ш^туиной работе

В.Д. Кухарь 2011 г.

^искание ый процесс

Комиссия Тульского государственного университета в составе:

Карпов B.C. - председатель комиссии, заведующий кафедрой ЭВМ, д.т.н., профессор;

Афанасьева С.М. - член комиссии, к.т.н., доцент;

Токарев B.J1. - член комиссии, д.т.н., профессор Рассмотрела результаты работы и материалы диссертации Горбуновой Т.И. на соискание ученой степени кандидата технических наук на тему «Автоматизированная система медицинской диагностики» и результаты их внедрения в учебный процесс кафедры «Электронные вычислительные машины».

Комиссия констатирует следующее:

1. Теоретические результаты исследований включены в конспекты лекций по курсам «Введение в системы искусственного интеллекта», «Теория принятия решений», «Теория интеллектуальных компьютерных систем», а также использованы в методических указаниях по практическим и лабораторным занятиям по данным дисциплинам.

2. Программное обеспечение, содержащее модули для построения системы поддержки принятия решений в конкретной предметной области, используется в информационно-программном обеспечении дисциплины «Теория принятия решений».

3. Эффективность внедрения заключается в повышении качества усвоения материала и приобретении студентами знаний по перспективным направлениям развития науки и техники и, в частности, при анализе способов формирования базы знаний для систем поддержки принятия решений.

4. Внедрение осуществлено на основании учебно-методического плана Тульского государственного университета.

Члены комиссии

Председатель комиссии

ме,

УТВЕРЖДАЮ Заведующая Двориковским Воловского района

ХТульской области ) §Н-В. Копылова

2011г.

<$> -------

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы Горбуновой Татьяны Игоревны «Автоматизированная система медицинской диагностики»

Настоящий акт свидетельствует о том, что результаты диссертационной работы Горбуновой Т.Н., представленные в виде программного обеспечения «Автоматизированная система медицинской диагностики», были протестированы и опробованы в практическом применении в Двориковском медпункте Воловского района Тульской области. Процесс тестирования проходил с 1 августа по 1 октября

В ходе эксплуатации было выявлено, что с помощью программного обеспечения «Автоматизированная система медицинской диагностики» возможно:

1. Создать систему медицинской диагностики, направленную на получение диагностического решения конкретной категории заболеваний.

2. Проводить медицинскую диагностику текущего состояния пациента.

3. Накапливать медико-биологическую информацию, характеризующую состояние пациента, с целью ее дальнейшего использования для принятия диагностических решений.

4. Использовать настроенную систему диагностики заболеваний в повседневной работе врача как помощник для оценивания текущего состояния пациента.

В качестве эффективности внедрения можно отметить то, что использование «Автоматизированной системы медицинской диагностики» позволило сократить время постановки диагноза пациенту, так как система содержит всю информацию, необходимую для принятия диагностического решения.

2011г.

Медсестра Двориковского медпункта Воловского района Тульской области /

И.В. Морозова

УТВЕРЖДАЮ ского института ТулГУ

А.А. Хадарцев 2011г.

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы Горбуновой Татьяны Игоревны «Автоматизированная система медицинской диагностики»

Настоящий Акт свидетельствует, что программное обеспечение «Автоматизированная система медицинской диагностики», разработанное Горбуновой Татьяной Игоревной по результатам диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук на тему "Автоматизированная система медицинской диагностики" было протестировано на функциональность и опробовано на практике в Медицинском институте Тульского государственного университета.

Процесс тестирования проходил с 1 октября по 30 ноября 2011 г.

Заявленные характеристики системы предполагали наличие следующих основных возможностей:

1. Настройка автоматизированной системы на решение диагностических задач для различных категорий заболеваний.

2. Создание многоуровневой модели медицинской диагностики, направленной на поддержку принятия диагностических решений.

3. Формирование модели состояния здоровья пациента, отражающей информацию об индивидуальных особенностях конкретного пациента.

4. Проведение многоуровневой диагностической процедуры с целью определения текущего состояния пациента.

5. Проведение процедуры диагностики с получением дополнительной медико-биологической информации от пациента с использованием многоуровневой модели и выводом диагностических результатов и их объяснений в различном виде.

В ходе тестовой эксплуатации программного обеспечения подтверждено, что оно обладает всеми заявленными возможностями и позволяет производить медицинскую диагностику заболеваний с использованием заранее настраиваемых моделей.

Заведующий кафедрой «Медико-биологические дисциплины», д.м.н. Профессор кафедры «Медико-биологические дисциплины», д.б.н., д.т.н.