Методы интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах диагностики и лечения хронической сердечной недостаточности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Бессонова, Татьяна Владимировна

  • Бессонова, Татьяна Владимировна
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2008, Воронеж
  • Специальность ВАК РФ05.13.01
  • Количество страниц 136
Бессонова, Татьяна Владимировна. Методы интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах диагностики и лечения хронической сердечной недостаточности: дис. кандидат технических наук: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям). Воронеж. 2008. 136 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бессонова, Татьяна Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ ХРОНИЧЕСКОЙ СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТИ. СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ.

1.1 Хроническая сердечная недостаточность.

1.1.1 Основные понятия и определения, классификации и особенности течения заболевания.

1.1.2 Существующие статистические данные о хронической сердечной недостаточности.

1.1.3 Методы диагностики хронической сердечной недостаточности.

1.1.4 Внезапная сердечная смерть.

1.2 Знания и модели их представления.

1.3 Классификация медицинских информационных систем.

1.4 Существующие методы формализации медицинских данных.

1.5 Выводы, цель и задачи исследования.

2. СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ СИСТЕМ ДИАГНОСТИКИ, ЛЕЧЕНИЯ ХРОНИЧЕСКОЙ СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ВНЕЗАПНОЙ СЕРДЕЧНОЙ СМЕРТИ.

2.1 Формальная постановка задачи синдромной диагностики.

2.2 Семантический граф постановки диагноза хронической сердечной недостаточности.

2.3 Метод прогнозирования в постановке диагноза хронической сердечной недостаточности.

2.4 Структурная схема задачи определения типа, стадии, функционального класса и методов лечения хронической сердечной недостаточности.

2.5 Семантический граф определения типа, функционального класса, стадии и методов лечения хронической сердечной недостаточности.

2.6 Структурная схема задачи прогнозирования риска внезапной сердечной смерти.

2.7 Выводы по главе.-.

3. МЕТОДЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ, ЛЕЧЕНИИ ХРОНИЧЕСКОЙ СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТИ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ РИСКА ВНЕЗАПНОЙ СЕРДЕЧНОЙ СМЕРТИ.

3.1 Формализация принятия решений в задачах постановки диагноза хронической сердечной недостаточности.

3.2 Формализация принятия решений в задачах определения типа, функционального класса, стадии и методов лечения хронической сердечной недостаточности.

3.3 Метод интеллектуальной поддержки принятия решения при определении типа, функционального класса, стадии и методов лечения хронической сердечной недостаточности.

3.4 Метод интеллектуальной поддержки принятия решений при прогнозировании риска внезапной сердечной смерти.Л.

3.4.1 Оценка риска развития внезапной сердечной смерти под влиянием различных факторов. Шкала SCORE.

3.4.2 Формализация принятия решений в задаче определения относительного риска и вероятности возникновения внезапной сердечной смерти.

3.4.3 Метод обработки информации для определения риска у больных, перенесших инфаркт миокарда.

3.5Выводы по главе.

4. СПЕЦИАЛЬНОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

4.1 Пакет прикладных программ поддержки принятия решения при постановке диагноза, определении типа, стадии, функционального класса, методов лечения хронической сердечной недостаточности и прогнозировании риска внезапной сердечной смерти.

4.2 Контрольный пример реализации специального программного обеспечения поддержки принятия решения при постановке диагноза, определении типа, стадии, функционального класса, методов лечения хронической сердечной недостаточности и прогнозировании риска внезапной сердечной смерти.

4.3 Выводы по главе.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах диагностики и лечения хронической сердечной недостаточности»

В последние десятилетия стремительно развивались медицинские, биологические, фармакологические науки, это продолжается и сейчас, что влечет за собой значительное расширение и углубление знаний о закономерностях функционирования человеческого организма, появление новых методов обследования и лечения пациентов. При этом возрастает значение развития медико-технических наук [12]. Возрастает объем информации, необходимой врачам в их практической деятельности для диагностики и лечения заболеваний. Для повышения клинической и экономической эффективности медицинской помощи необходимо применение появляющихся новых лекарственных средств, методов диагностики, данных доказательной медицины.

Тем не менее, практическая медицина все еще остается трудно формализуемой областью человеческой деятельности, в которой специалисты при принятии решений зачастую исходят из предыдущего профессионального опыта и собственной интуиции, а не из анализа объективных данных. В такой ситуации трудно избежать врачебных ошибок, социальное и экономическое значение которых оказывается чрезвычайно высоким. Проблема усугубляется тем, что ряд демографических и экологических факторов, таких, как возрастание доли пожилого населения, увеличивающееся загрязнение окружающей среды и др., приводят к тому, что врачи все чаще имеют дело не с одной болезнью пациента, а с их сочетанием. В результате возникает необходимость увеличения числа учитываемых и анализируемых врачом взаимозависимых показателей деятельности организма, что еще более усложняет задачу выбора адекватных лечебных воздействий, также взаимодействующих между собой. Все это приводит к возрастанию врачебных ошибок в ходе лечебно-диагностических процессов (ЛДП), одна из причин которых - «неспособность врача запомнить перечень показаний и противопоказаний десятков и сотен препаратов.»

При сегодняшнем уровне развития медицинских технологий способов дополнительного исследования тех или иных систем и функций организма огромное количество, однако, в различных клинических ситуациях не все они обладают достаточной информативностью и зачастую имеют высокую стоимость. Реальная клиническая ситуация осложняется еще тем, что в процессе принятия решения врач не имеет возможности провести нужное, пусть даже и высокоинформативное дополнительное исследование каждому больному.

Эти аспекты врачебной деятельности становятся особенно актуальными при обсуждении проблемы оказания медицинской помощи при распространенных в популяции и особенно социально-значимых заболеваниях (артериальная гипертония, сахарный диабет, психические и онкологические заболевания). К ряду таких заболеваний относится хроническая сердечная недостаточность (ХСН), поскольку ХСН является одним из заключительных этапов непрерывного развития сердечнососудистых заболеваний и при этом осложнением большинства болезней сердца, следовательно, успешное лечение ХСН можно считать профилактикой развития декомпенсации сердечной деятельности.

По общему мнению, повышенное внимание к проблеме ХСН обусловлено: 1) неуклонным ростом числа новых случаев ХСН; 2) сохраняющейся высокой заболеваемостью и смертностью, несмотря на достижения современной медицины; 3) крайне высокой стоимостью лечения декомпенсированных больных [5, 60, 69, 96, 106]. При этом известно, что прямые и косвенные затраты связанные с лечением таких больных могут составлять 1-2% всего бюджета здравоохранения [69, 106].

ХСН является наиболее частым и серьезным осложнением сердечнососудистых заболеваний [3]. Смертность в течение года больных с ХСН, несмотря на внедрение новых методов лечения, остается высокой: при I ФК она составляет 10%, при II - около 20%, при III - около 40% и при IV ФК достигает 66% [3]. Течение ХСН имеет волнообразный характер - со сменой относительно благополучных периодов с характерной стабильностью симптомов или их медленным прогрессированием на стремительно развивающуюся острую декомпенсацию клинического состояния пациентов, приводящую в итоге к их неотложной госпитализации [3]. Статистика свидетельствует о неуклонном росте числа случаев ХСН во всех странах независимо от политической и экономической ситуации. Факты о распространенности сердечной недостаточности к середине 90-х годов: распространенность клинически выраженной ХСН в популяции не менее 1,8-2,0%; среди лиц старше 65 лет частота встречаемости ХСН возрастает до 610% и декомпенсация становится самой частой причиной госпитализации пожилых больных; число больных с бессимптомной дисфункцией левого желудочка (ЛЖ) не менее чем в 4 раза превышает число пациентов с клинически выраженной ХСН; за 15 лет число госпитализаций с диагнозом ХСН утроилось, а за 40 лет увеличилось в 6 раз; выживаемость больных с ХСН в течение пяти лет все еще ниже 50%; риск внезапной смерти в 5 раз выше, чем в популяции [3].

Россия является единственной страной в мире, в которой диагноз ХСН не является самостоятельным, а раз такого заболевания не существует (оно может лишь быть осложнением чего-либо), значит, и больные с ХСН не попадают в число тех, которые официально наблюдаются кардиологами [3]. Статистики по распространенности и лечению ХСН у нас нет. Иными словами, в России больные с ХСН еще чаще, чем на Западе, лечатся участковыми терапевтами. К сожалению, информационная обеспеченность врачей первичного звена в нашей стране все еще низка [3].

Поэтому использование новых информационных технологий для создания медицинских систем поддержки принятия решения, объединяющих знания и опыт врачей-экспертов, является важной задачей.

Построение строгой количественной модели постановки клинического диагноза усложняется следующими особенностями.

Во-первых, на практике всегда имеется большое количество слабо формализуемых и зачастую противоречивых данных с одновременной их изменчивостью (ситуативностью) во времени.

Во-вторых, зачастую присутствует конфликтный и многоаспектный характер взаимоотношений, как между элементами внутри объекта исследования, так и с окружающими объектами при сильном влиянии человеческого фактора.

В-третьих, как правило, имеется преимущественно понятийный и противоречивый характер исходных данных о самом пациенте.

Проблема формирования базы знаний, включающей различные алгоритмы и модели диагностики, прогнозирования и принятия оптимальных решений при выборе тактики лечения, занимает центральное место при разработке компьютерных систем интеллектуальной поддержки деятельности врача. В связи с этим требуется разработка различных подходов, позволяющих повысить качество и надежность вычислительных процедур. Для этого необходима структуризация имеющейся медицинской информации, ее предварительная обработка, проведение системного анализа полученных данных, разработка моделей описания и методов интеллектуальной поддержки принятия решений в рассматриваемой предметной области.

Методы системного анализа и интеллектуальной поддержки при соответствующей проработке могут быть применены при описании практически любого класса заболеваний. Однако особый интерес вызывают патологические состояния, приводящие наиболее часто к утрате трудоспособности, инвалидности и смерти. Именно к такому классу болезней относятся заболевания сердечно-сосудистой системы, в том числе хроническая сердечная недостаточность.

Таким образом, тематика диссертации, связанная со структурно-параметрическим синтезом и идентификацией систем диагностики, выбора тактики лечения ХСН, а также прогнозирования риска внезапной смерти при сердечно-сосудистых заболеваниях на основе применения методов системного анализа и интеллектуальной поддержки принятия решений, является актуальной на сегодняшний день.

Цель диссертационного исследования: разработать проблемно-ориентированную информационную систему, позволяющую повысить эффективность диагностики, лечения хронической сердечной недостаточности, прогнозирования риска внезапной сердечной смерти за счет интеллектуализации принятия врачебных решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- провести анализ особенностей функционирования компьютерных систем автоматизации лечебно-диагностического процесса, оценить возможность применения методов интеллектуальной поддержки для повышения их эффективности;

- провести структурно-параметрический синтез и идентификацию систем диагностики, определения типа, стадии, функционального класса, методов лечения ХСН и прогнозирования риска ВСС при сердечно-сосудистых заболеваниях;

- предложить метод прогнозирования в постановке диагноза ХСН;

- разработать методы формализации и принятия решений при диагностике, определении типа, стадии, функционального класса, методов лечения ХСН и прогнозировании риска ВСС при сердечно-сосудистых заболеваниях;

- разработать специальное программное обеспечение информационной системы интеллектуальной поддержки принятия решений;

- выполнить оценку эффективности использования разработанного комплекса методов и провести апробацию результатов исследования в клинических условиях.

Методыисследования. Выполненные теоретические и экспериментальные исследования базируются на использовании следующих методов и теорий: систем, множеств (четких и нечетких), графов, выбора и принятия решений, искусственного интеллекта, кардиологии, ситуационного управления и программирования. Общей методологической основой является системный подход.

Научная новизна работы заключается в разработанных методах диагностики, определения типа, стадии, функционального класса (ФК), методов лечения ХСН и прогнозирования риска внезапной сердечной смерти (ВСС):

- семантический граф диагностики ХСН, отражающий структуру процесса постановки диагноза и связи между результатами обследования пациента, создающий основу для разработки более эффективных методов диагностики;

- семантический граф определения типа, стадии, ФК и методов лечения ХСН, позволяющий в отличие от существующих формализовать правила принятия врачебного решения при имеющихся данных о .пациенте, построенные на основе Национальных рекомендаций по лечению ХСН;

- метод прогнозирования в постановке диагноза ХСН, основанный на применении модифицированного метода последовательных сравнений на основе метода частичных парных сравнений и метода DARE-Decision Alternative Ration Evaluation и позволяющий в отличие от известных формализовать структуру предпочтений ЛПР путем ранжирования альтернативных врачебных решений по их относительной важности на каждом уровне установления диагноза;

- метод формализации принятия решений для прогнозирования риска ВСС, позволяющий в отличие от известных прогнозировать на 10-летний период риск (вероятность) смерти от сердечно-сосудистых заболеваний на основании данных об общем уровне холестерина, систолическом артериальном давлении, курении, возрасте с учетом наличия других сопутствующих наиболее существенных факторов у пациента;

- метод интеллектуальной поддержки принятия решения при прогнозировании риска внезапной смерти при сердечно-сосудистых заболеваниях, отличающийся от существующих включением в рассмотрение и формализацией следующих факторов: наличие ВСС по отцовской и материнской линии, нарушение ВСР, величину ЧСС, удлинение интервала QTc, увеличение массы миокарда, наличие желудочковой экстрасистолии, наличие ИМ, сахарного диабета, фибрилляции предсердий, модифицирующих начальное предполагаемое значение риска;

- метод интеллектуальной поддержки при лечении ХСН, позволяющий воспринимать, структурировать и накапливать знания, обеспечивая процесс поддержки принятия врачебного решения.

Практическая значимость работы заключается в разработанном специальном программном обеспечении проблемно-ориентированной информационной системы диагностики, лечения и прогнозирования ВСС в виде реализации методов, учитывающих структуру предметных автоматизированных систем человеко-машинных процедур и охватывающих все этапы лечебно-диагностического процесса для принятия врачебного решения при работе с пациентами с подозрением на хроническую сердечную недостаточно сть.

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы апробированы и внедрены в деятельность Воронежской областной клинической больницы №1. Эффект от внедрения - социальный.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах:

- «Теория конфликта и ее приложения» (Воронеж, 2004, 2006);

- «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2005);

- Отчетных научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВГТА (2005-2006 гг.);

- Отчетных научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВИВТ (2006-2007 гг.);

- «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2007);

- Научно-технических семинарах кафедры информационных систем

ВИВТ (2006-2007 гг.).

Структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 120 наименований и приложения. Работа изложена на 134 страницах машинописного текста (основной текст занимает 125 страниц), содержит 20 рисунков и 18 таблиц.

Похожие диссертационные работы по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Бессонова, Татьяна Владимировна

Результаты работы заключаются в следующем:

1. Построен семантический граф диагностики ХСН, отражающий структуру процесса постановки диагноза и связи между результатами обследования пациента, создающие основу для разработки более эффективных методов диагностики.

2. Разработан семантический граф определения типа, стадии, ФК и методов лечения ХСН, позволяющий в отличие от существующих формализовать правила принятия врачебного решения при имеющихся данных о пациенте, построенные на основе Национальных рекомендаций по лечению ХСН.

3. Предложен метод прогнозирования в постановке диагноза ХСН, основанный на применении модифицированного метода последовательных сравнений на основе метода частичных парных сравнений и метода DARE-Decision Alternative Ration Evaluation и позволяющий в отличие от известных формализовать структуру предпочтений ЛПР путем ранжирования альтернативных врачебных решений по их относительной важности на каждом уровне установления диагноза.

4. Разработаны методы формализации и интеллектуальной поддержки принятия решения при диагностике ХСН, позволяющие в отличие от существующих судить о вероятности наличия диагноза ХСН у пациента при имеющихся результатах обследования по значению общего коэффициента связи.

5. Построены методы формализации и интеллектуальной поддержки при определении типа, стадии, ФК и методов лечения ХСН, позволяющие воспринимать, структурировать и накапливать знания, обеспечивая процесс поддержки принятия врачебного решения.

6. Разработан метод формализации для решения задачи прогнозирования риска ВСС, позволяющая в отличие от известных прогнозировать на 10-летний период риск (вероятность) смерти от сердечно-сосудистых заболеваний на основании данных об общем уровне холестерина, систолическом артериальном давлении, курении, возрасте с учетом наличия других сопутствующих наиболее существенных факторов у пациента.

7. Разработан метод интеллектуальной поддержки принятия решения при прогнозировании риска внезапной сердечной смерти при сердечнососудистых заболеваниях, отличающийся от существующих включением в рассмотрение и формализацией следующих факторов: наличие ВСС по отцовской и материнской линии, нарушение ВСР, величину ЧСС, удлинение интервала QTc, увеличение массы миокарда, наличие желудочковой экстрасистолии, наличие ИМ, сахарного диабета, фибрилляции предсердий, модифицирующих начальное предполагаемое значение риска.

8. Разработанный комплекс методов формализации и интеллектуальной поддержки принятия решения при диагностике, определении типа, стадии, ФК, методов лечения ХСН, прогнозировании риска ВСС определяет состав и структуру построения инструментальных средств в виде математического, алгоритмического, информационного и программного обеспечения автоматизированной системы поддержки принятия решения в лечебно-диагностическом процессе.

9. Создана основа для программной реализации интерфейса пользователя, включая функцию управления данным процессом, организацию взаимодействия с пользователями, поиска необходимых альтернатив и представления их пользователю для окончательного выбора.

10. Достоверность и полнота результатов исследования обеспечивается и подтверждается их практической реализацией на конкретных примерах применения в поддержке лечебно-диагностического процесса (ЛДП) и внедрением результатов работы в ЛДП.

11. Проведена опытная эксплуатация результатов исследования в Воронежской ОКБ. Разработанная информационная система внедрена в эксплуатацию в данном лечебно-диагностическом учреждении, а также включена в учебный процесс ВИВТ. Эффект от внедрения - социальный.

123

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бессонова, Татьяна Владимировна, 2008 год

1. Айзерман Н.А. Выбор вариантов: основы теории' Текст. / Н.А.Айзерман, Ф.Т.Алескеров. М.: Наука, 1990.-240с.

2. Арбиб М. Алгебраическая теория автоматов, языков и полугрупп Текст. / М. Арбиб. - М.:Статистика, 1975. - 336 с.

3. Беленков Ю.Н. Принципы рационального лечения хронической сердечной недостаточности / Ю.Н. Беленков, В.Ф. Мареев. 2003. - (http://www.consilium-medicum.com/media/book/0101/4. shtml).

4. Беленков Ю.Н. Ультразвуковая диагностика в кардиологии Текст. / Ю.Н. Беленков, Н.М. Мухарлямов. М.: Наука, 1981, - С. 41 - 47. .

5. Беленков Ю.Н. Хроническая сердечная недостаточность в России опыт 25 лет: где мы находимся и куда должны идти? Текст. / Ю. Н. Беленков //. Сердечная недостаточность. - 2003. - №1. - С. 9-11.

6. Белоконь Н.А. Болезни сердца и сосудов у детей Текст. / Н.А. Белоконь, М.Б. Кубергер. М.: Наука, 1987.- Т. 2. - С. 364.

7. Большая медицинская энциклопедия: М.: Медицина, 1984. Т. 23. - 438 с.

8. Борисов А.Н. Системы управления с ЭВМ: Информационное, математическое и программное обеспечение Текст. / А.Н. Борисов, Э.Р.Вилюмс, Л.Я.Сукур. Рига: Зинатне, 1986. -198с.

9. Бублик Н.Г. Логико-лингвистические модели в военных системных исследованиях Текст. / Н.Г. Бублик, В.Е. Евстигнеев, В.И. Новосельцев, А.И. Рог, Е.К. Суворов, Б.В. Тарасов. М.: Военное издательство, 1988. - 232с,

10. Булыгин В.П. представление неточных и слабовыраженных данных в инструментальных медицинских экспертных системах Текст. / В.П. Булыгин // Актуальные проблемы медицины. 1993. - С. 105-109.

11. Вентцель Е.С. Полемика и ее издержки Текст. / Е.С. Вентцель // Новый мир. 1973.- №3.-С. 5-23.

12. Викторов В.А. О развитии медико-технической науки Текст. / В.А. Викторов // Вестник РАМН. 2001. - №5 - С. 3-7.

13. Гаек П. Автоматическое образование гипотез Текст. / П.Гаек, Т.Гавранек -М.: Наука, 1984.-197с.

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

15. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях Текст. / М.Г. Гафт. -М.:3нание, 1979. 64 с.

16. Герман О.В. Введение в экспертные системы Текст. / О.В. Герман. -Минск: Высшая школа, 1999. 155с.

17. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций Текст. / Ю.Б. Гермейер. М.:Наука, 1971.-323с.

18. Гиг Дж. Прикладная общая теория систем: Пер. с англ. / Дж.Гиг. М.: Мир, 1981.- 733 с.

19. Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики: Информационная математика Текст. / В.А. Горбатов. М.: Наука, 1999. - 544 с.

20. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов Текст. / Е.В. Гублер. М.: Медицина, 1978. - 296 с.

21. Дейт К. Введение в системы баз данных Текст. / К. Дейт. М.: Наука, 1980.-463с.

22. Дж.Гласс Статистические методы в прогнозировании. Текст. / Дж.Гласс, Дж.Стенли. М.: Прогресс, 1976. - 368 с.

23. Дрейпер Н.Р. Прикладной регрессионный анализ: 2-е изд.: Кн.1-2. Текст. / Н.Р. Дрейпер, Г. Смит. М.:Финансы и статистика, 1986.-349 с.

24. Дюк В.А. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях Текст. / В.А. Дюк, В. Эмануэль. СПб: Питер, 2003. - 528с.

25. Ежкова И.В. Принятие решений при нечетких основаниях. I. Универсальная шкала Текст. / И.В. Ежкова, Д.А. Поспелов // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. — 1977. N6. - С. 3-11.

26. Ежкова И.В. Принятие решений при нечетких основаниях. II. Схемы вывода Текст. / И.В. Ежкова, Д.А. Поспелов // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1978. - N2. - С. 5 - 11.

27. Елисеева И.И. Общая теория статистики Текст. / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1995. — 142с.

28. Еремин И.И. Противоречивые модели оптимального планирования Текст. / И.И. Еремин. М.:Наука, 1988.- 160 с.

29. Заде JI.A. Понятия лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений Текст. / JI.A. Заде. М.:Мир, 1976. - 165 с.

30. Игнатьева А.В. Исследование систем управления Текст. / А.В. Игнатьева, М.М. Максимцов М.: ООО «ИЗДАТЕЛЬСТВО ЮНИТИ-ДАНА», 2000. -158с.

31. Интегральные роботы. М.: Мир, 1973. - С. 11-17.

32. Искусственный интеллект и психология. М.: Наука, 1976. - С. 15-23.

33. Калиниченко Л.А. Машины баз данных и знаний Текст. / Л.А.Калиниченко, В.М. Рывкин. М.: Наука, 1990. -296с.

34. Кини Р.Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения Текст. / Р.Л. Кини, Г. Райфа // Пер. с англ. М.:Радио и связь, 1981.-560 с.

35. Кича И.В. Вероятностное и гарантирующее управление. III.Предельная тождественность Текст. / И.В. Кича, В.В. Токарев // Автоматика и телемеханика. 1994. - №10. - С. 143-150.

36. Кишковский А.Н. Методика и техника электрорентгенографии Текст. / А.Н. Кишковский, Л.А. Тютин. М.: Наука, 1982. - С. 156 - 164.

37. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач Текст. / Дж. Клир // Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990. - 544с.

38. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами Текст. / Ю.И. Клыков М.: Энергия, 1974. - 390с.

39. Ковригин О.В. Инструментальная среда СПЭИС: представление знаний Текст. / О.В. Ковригин, К.Г. Перфильев, С.В. Решетников. М.: ВНИИСИ, 1989.-55с.

40. Кофман А. В. Ведение в теорию нечетких множеств Текст. / А.В. Кофман // Пер. с фр. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

41. Краснова Т.Н. Основы формализации синдромной диагностики для автоматизированной системы ведения пациентов Текст. / Т.Н. Краснова, И.П. Крюкова, А.Е. Краснов, В.Г. Лебедев, Л.А. Панкова // Медицинская техника. — 1998.-№3.-С. 20-25.

42. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход Текст. / Н. Кристофидес. М.: Мир, 1978. - 432с.

43. Кулешова Э.В. Всегда ли внезапна внезапная сердечная смерть? Текст. / Э.В. Кулешова, Е.А. Демченко, Е.В. Шляхто // Вестник аритмологии . 2006. -№42.-С. 22-27.

44. Кузин Л.Т. Основы кибернетики Текст. / Л.Т. Кузин М.: Энергия, 1979. -Т.2- 584с.

45. Ларичев О.И. Выявление экспертных знаний Текст. / О.И. Ларичев, А.И. Мечитов, Е.М. Мошкович, Е.М. Фуремс. М.: Наука, 1989. - 128 с.

46. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений Текст. / О.И. Ларичев. -М.: Наука, 1979. -200с.

47. Лищук В. А. Об инфраструктуре информационной поддержки клинической медицины Текст. / В. А. Лищук, А. И. Данилевич, А. В. Гаврилов и др. // Медицинская техника. 2003. - № 4. - С. 37 - 42.

48. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта Текст. / Ж.-Л. Лорьер. — М.: Мир, 1991.-568 с.

49. Магрупов Т.М. Графы, сети, алгоритмы и их приложения Текст. / Т.М. Магрупов. Ташкент: Фан, 1990. - 120с.

50. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений Текст. / И.М.Макаров, Т.М.Виноградская, А.А. Рубчинский, В.Б.Соколов. М.: Наука, 1982. -327с.

51. Малая Л.Т. Хроническая сердечная недостаточность: достижения, проблемы, перспективы Текст. / Л.Т. Малая, Ю.Г. Горб. X.: Торсинг, 2002. -768 с.

52. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах Текст. / Дж. Мартин. М.: Мир, 1980. - 662с.

53. Медицинская информатика: Учебное пособие / В.И. Чернов, О.В. Родионов, И.Э. Есауленко и др. Воронеж, 2004. - 282 с.

54. Месарович М. Общая теория систем: математические основы Текст. / М.Месарович, Я.Такахара М.: Мир, 1978.-311 с.

55. Мидоу Ч. Анализ информационно-поисковых систем Текст. / Ч. Мидоу. -М.: Мир, 1978.-213с.

56. Милль Д.С. Система логики силлогистической и индуктивной Текст. / Д.С. Милль. М.: Книжное дело, 1900. - 366с.

57. Мирошников В.В. Проектирование технических систем на основе применения нечетких множеств и различных алгоритмов Текст. / В.В. Мирошников // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1979. - № 3. - С. 124-135.

58. Мороз А.И. Курс теории систем Текст. / А.И. Мороз. М.: Высш.шк.,1987.-412 с.

59. Насонов Е.Л. Новые аспекты патогенеза сердечной недостаточности: роль фактора некроза опухоли Текст. / Е.Л. Насонов, М.Ю. Самсонов// Сердечная недостаточность. 2000. - Т. 1, № 4. - С. 1-6.

60. Национальные рекомендации по диагностике и лечению ХСН Текст. // Сердечная недостаточность. 2003. - Т. 4, №6. - С. 276-298.

61. Неклассическая логика. М.: Мир, 1970. - 190с.

62. Николаев А.П. Автоматизированная больничная система Центральной Клинической больницы Текст. / А. П. Николаев, Р. А. Эльчиян // Компьютерные технологии в медицине. 1998. - № 2. - С. 47 - 48.

63. Новиков П.С. Элементы математической логики Текст. / П.С. Новиков. -М.: Наука, 1973.

64. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / А.И. Харламов, О.Э. Башина, В.Т. Бабурин и др. // Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной. М.: Финансы и статистика, 1994.-241с.

65. Оганесян А.П. Интеллектуальная надстройка СУБД Текст. / А.П. Оганесян // Представление знаний в системах искусственного интеллекта. -МДНТП им. Дзержинского. М., 1980. - С.151-153.

66. Орлов В.Н. Руководство по электрокардиографии Текст. / В.Н. Орлов. -М.: Наука, 1984. С. 35-38.

67. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации Текст. / С.А. Орловский. М.:Наука, 1981.-206 с.

68. Осуга С. Обработка знаний Текст. / С. Осуга. М.: Мир, 1989. 192с.

69. Первые результаты Российского эпидемиологического исследования по ХСН // Сердечная недостаточность. 2003. - №1. - С. 17-18.

70. Поспелов Д.А. Большие системы: Ситуационное управление Текст. / Д.А. Поспелов. М.: Знание, 1975. - 136с.

71. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления Текст. / Д.А. Поспелов. М.: Энергоиздат, 1981. -201с.

72. Поспелов Д.А. Мышление и автоматы Текст. / Д.А.Поспелов, В.Н.Пушкин М.: Сов. радио, 1972. 134с.

73. Поспелов Д.А. Семиотические модели: Успехи и перспективы Текст. / Д.А. Поспелов // Кибернетика. 1976. - N6. - С. 12 - 19.

74. Представление и использование знаний / Под. ред. X. Уэно, М. Исидзука. -М.: Мир, 1989.-195 с.

75. Приобретение знаний / Под. ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990. -304 с.

76. Розен В.В. Цель оптимальность - решения (математические модели принятия оптимальных решений) Текст. / В.В. Розен. - М.гРадио и связь, 1982.168 с.

77. Розенфельд А. Симптомы Текст. / А. Розенфельд. М.: Медицина, 1993. -365 с.

78. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА) Текст. / Б. Руа //Вопросы анализа и процедура принятия решений. -М.: Мир, 1976. -С.80- 107.

79. Саати Т. Аналитическое планирование. Организация систем Текст. / Саати Т., Керне К. / Пер. с англ.-М.:Мир, 1991.-224 с.

80. Сысоев В.В. Конфликт. Сотрудничество. Независимость. Системное взаимодействие в структурно параметрическом представлении Текст. /В.В. Сысоев. -М.: МАЭП, 1999. - 151с.

81. Сысоев В.В. Системное моделирование: Уч. пособие. Воронеж: Изд-во Воронеж, технол. ин. - та, 1991. - 80с.

82. Сысоев В.В. Формирование конфликта в структурном представлении систем Текст. /В.В. Сысоев //Информационные технологии и системы. -Воронеж, 1996. №1 - С. 26-30.

83. Сысоев Д.В. Анализ взаимодействия в структурном представлении систем. Программная реализация Текст. / Д.В.Сысоев, Р.А.Солодуха // Математическое моделирование технологических систем. Воронеж: ВГТА, 1999. — С.61- 64.

84. Сысоев Д.В. Обучающая программа по анализу взаимодействий элементов в структурном представлении систем Текст. / Д.В.Сысоев, Р.А.Солодуха // Проблемы внедрения новых информационных технологий в жизнедеятельность военного вуза. Тамбов, 1999. - С.210-212.

85. Тарасов, К. Е. Логика и семиотика диагноза Текст. / К. Е. Тарасов, В. К. Беликов, А. И. Фролова. М.: Медицина, 1989.

86. Терещенко С.Н. Мозговой натрийуретический гормон и сердечная недостаточность Текст. / Терещенко С.Н., Павликова Е.П., Мерай И.А., Моисеев B.C. // Кардиология. 2002. - № 8. - С. 57-62.

87. Уинстон П. Искусственный интеллект Текст. / П. Уинстон. М.: Мир, 1980. -519с.

88. Фишберн П.С. Теория полезности для принятия решений Текст. / П.С. Фишберн. М.:Наука,1978. - 352 с.

89. Цвиркун А.Д. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем (оптимизационно-имитационный подход) Текст. / А.Д.Цвиркун, В.К.Акинфиев, В.А.Филиппов М.: Наука,1985. - 174с.

90. Черняховская М.Ю. Представление знаний в экспертных системах медицинской диагностики Текст. / М.Ю. Черняховская. Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1983.-212 с.

91. Четвериков Н.С. Статистические и стохастические исследования Текст. / Н.С. Четвериков. -М.: 1971. 128с.

92. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования Текст. / Е.М. Четыркин. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Статистика, 1997. - 211с.

93. Шильяк Д.Д. Децентрализованное управление сложными системами Текст. / Д.Д. Шильяк М: Мир, 1994. - 576с.

94. Шортлиф Э.Х. Формальное представление знаний для принятия решений в медицине: обзор автоматизированных средств принятия клинических решений Текст. / Э.Х. Шортлиф, Б.Г. Буканан, Э.А. Фейгенбаум // ТИИЭР. 1979. -Т.67, № 9. - С. 30-52.

95. Юрасов В.Г. Синтез развивающихся компьютерных систем вуза на основе прогностических моделей Текст. / В.Г. Юрасов. Воронеж: ВГТУ, 1999. -126с.

96. АСС/АНА Guidelines for the Evaluation and Management of Chronic Heart Failure in the Adult. 2001. American College of Cardiology Web site, available at: (http://www.acc.org/clinical/guidelines/failure/hfindex.htm).

97. Algra A, Tijssen JG, Roelandt JR, Pool J, Lubsen J. Heart rate variability from 24-hour electrocardiography and the 2-year risk for sudden death. Circulation 1993; 88: 180-85.

98. Am J Cardiol 2005;95:948-54.

99. Bansch D, Antz M, Boczor S et al. Primary prevention of sudden cardiac death in idiopathic dilated cardiomyopathy: the Cardiomyopathy Trial (CAT). Circulation 2002; 105: 1453-8.

100. Bettencourt P., Ferreira A., Pardal-Oliveira N. et al. Clinical significance of brain natriuretic peptide in patients with postmyocardial infarction // Clin. Cardiology. 2000. - № 23 (12). - P. 921-927.

101. Bronzino J.D. The Biomedical Engineering Handbook.

102. Conroy RM, Pyorala K, Fitzgerald AP, et al. Estimation of ten-year risk of fatal cardiovascular disease in Europe: the SCORE project. Eur Heart J 2003;24:987-1003.

103. Friedlander Y, Siscovick DS, Weinmann S et al. Family history as a risk factor for primary cardiac arrest. Circulation 1998; 97: 155-60.

104. Guidelines for diagnosis and treatment of chronic heart failure // European Heart Journal.- 2001.- Vol. 22. issue 17, P. 1527-1560.

105. Haider AW, Larson MG, Benjamin EJ, Levy D. Increased Left ventricular mass and Hypertrophy are associated with increased risk for sudden death. J Am Coll Cardiol 1998; 32:1454-9.

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

107. Maggioni AP, Zuanetti G, Franzosi MG et al. Prevalence and prognostic significance of ventricular arrhythmias after acute myocardial infarction in the fibrinolytic era. GISSI-2 results. Circulation 1993;351:478-84.

108. Moss AJ, Zareba W, Hall WJ et al. Prophylactic implantation of a defibrillator in patients with myocardial infarction and reduced ejection fraction. N Engl J Med 2002; 346: 877-83.

109. Priori SG , Aliot E , Blomstrom Lundqvist С et al . Task Force on Sudden Cardiac Death of the European Society of Cardiology. Eur Heart J 2001; 22: 1374— 450.

110. Priori SG, Aliot E, Blomstrom-Lundqvist С et al. Task Force on Sudden Cardiac Death, European Society of Cardiology. Europace 2002; 4: 3-18.

111. Rauchhaus M., Koloczek V., Florea V. et al. The relationship between tumor necrosis factor a and natriuretic peptides in patients with chronic heart failure // Eur. J. Heart Failure. 1999. - № 1 (Suppl.). - P. 203.

112. Schortliff E. Computer-based medical consultation: MYCYN. New York: Elsevier, 1976. 205 p.

113. Schouten EG, Dekker JM, Meppelink P, Kok FJ, Vandenbroucke JP, Pool J. QT interval prolongation predicts cardiovascular mortality in an apparently healthy population. Circulation 1991; 84: 1516-23

114. Переданный комплекс функционирует в рамках информационного обеспечения Воронежской ОКБ №1, показал свою работоспособность и эффективность. Система принята в опытную эксплуатацию. Эффект от внедрения социальный.

115. На момент подписания настоящего акта экономический эффект от внедрения не рассчитывался.

116. От разработчиков: Профессор ВИВТ

117. Ю. С. Сербулов Ст. преподаватель ВИВТ1. Т.В. Бессонова1. От ОКБ №1:

118. Настоящий акт составлен в том, что на основании исследований, проведенных автором, внедрены следующие результаты:

119. Методы формализации принятия решения при диагностике и лечении заболеваний.

120. Методы интеллектуальной поддержки принятия решения в задачах диагностики и лечения заболеваний.

121. Инструментальные средства в виде алгоритмов и пакета прикладных программ, реализующих человеко-машинные процедуры поддержки принятия решения при диагностике и лечении заболеваний.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.