Методы и алгоритмы принятия коллегиальных диагностических решений в гибридных интеллектуальных системах

Аннотация

Актуальность и востребованность темы диссертации. В мире уделяется большое внимание внедрению информационных систем в разные отрасли народного хозяйства, в том числе в области здравоохранения.По прогнозу компании Marketsand Markets «К 2020 году объем мирового рынка аналитических информационных систем, используемых в медицинских учреждениях превысит 21 млрд, долларов. В ближайшие шесть лет среднегодовые темпы роста этого рынка составят 25%»‘. Научные исследования по разработке медицинских информационных систем, в частности экспертных систем, ведутся в разных странах мира, в том числе, в США, Японии, Испании, Германии, Великобритании, Франции, России и Узбекистане. В мире проводятся научно-исследовательские работы направленные на разрабатку различных интеллектуальных диагностических систем, создание диагностических экспертных системи усовершенствование медицинских диагностических систем. В этом направлении разработка новых технологических методов и средств основанных на аппарате математической логики позволяющих формализовать получаемые от экспертов нечеткие данные, понятия и отношения является, одной из важных задач. В Республике особое внимание уделяется развитию автоматизации управляющих систем и созданию единого информационного пространства, направленных на широкое внедрение информационных систем на основе современных информационно-коммуникационных технологий. В Стратегии действий по пяти приоритетным направлениям развития Республики Узбекистан в 2017-2021 годах отмечены ряд задач, в частности: «... укрепление материально-технической базы медицинских учреждений, ... высокотехнологичной медицинской помощи, ... внедрение современных информационно-коммуникационных технологий»2. Выполнение указанных задач, в особенности, создание системы поддержки принятия диагностических решений, разработка гибридных интеллектуальных системы поддержки принятия диагностических решений в виде оболочки, имеющих иерархическую структуру последовательного осмотра обсуждения состояния больного поэтапно по традиционным, лабораторным, инструментальным и компьютерным методом (технология TLIK.) является одной из важных задач. Данное диссертационное исследование в определенной степени способствует выполнению задач, предусмотренных Указом №УП-947 от 7 февраля 2017 г. «О Стратегии действий по дальнейшему развитию Республики Узбекистан», постановлениям Президента Республики Узбекистан №ПП-2838 от 16 марта 2017 г. «О мерах по дальнейшему совершенствованию организации службы скорой медицинской помощи в Республике Узбекистан и укреплению её материально-технической базы», №ПП-3071 от 20 июня 2017 г. «О мерах по дальнейшему совершенствованию оказания специализированной медицинской помощи населению Республики Узбекистан в 2017-2021 годы», №ПП-1989 от 27 июня 2013 г. «О мерах по дальнейшему развитию Национальной информационно-коммуникационной системы Республики Узбекистан» и других нормативно-правовых документов, принятые в данной сфере. Целью исследования является разработка методов, моделей, алгоритмов и программного комплекса гибридных интеллектуальных системы поддержки принятия диагностических решений, основанных на TLIK технологии. Научная новизна исследования заключается в следущем: разработана обобщенная схема гибридных интеллектуальных системы поддержки принятия диагностических решений функционирующая ТЫК методом; созданы многомерная матричная вероятностная модель и модели поэтапного логических рассуждения для принятия диагностического решения с учетом уровня согласованности оценки экспертов и интегрального показателя компетентности экспертов; разработаны методы и алгоритмы управления лечебным процессом и оптимизации процесса диагностирования с применением гибридных интеллектуальных системы поддержки принятия диагностических решений; разработан интегрированный алгоритм для моделирования процессов функционирования гибридных интеллектуальных систем поддержки принятия диагностических решений и программный комплекс для принятия коллегиальных диагностических решений. Заключение Результаты проведенного диссертационого исследования по теме «Методы и алгоритмы принятия коллегиальных диагностических решений в гибридных интеллектуальных системах» сводятся к следующим основным выводам: 1. Разработаны методы, модели и алгоритмы системного подхода принятия решений в процессе медицинской диагностики по гибридной технологии основанной на многократном подтверждении диагностического решения. Разработанные модели и алгоритмы позволяют создать гибридные интеллектуальные системы поддержки принятия диагностических решений. 2. Создана многомерная матрично-вероятностная модель с учетом коэффициента компетентности экспертов и взаимного соответствия оценки экспертов. Это позволяет принимать коллегиальные диагностические решения по определению вероятности наличия предполагаемого диагноза. 3. Разработана обобщенная логическая модель процесса многоуровневого рассуждения врача-эксперта по установлению диагноза. Обобщенность и достоверность результатов зависит от содержания БЗ, которые содержат группу решающих правил для выбранного ОКБ, логические модели разработаны для классов заболеваний «Инфаркт миокарда» и «Головная боль», которые позволили сократить первично диагностированный цикл в 3 раза. 4. Задачи оптимизации процесса диагностирования состоят из двух уровневых квазиоптимизационных задач, внутренняя уровень оптимизация позволяет выбрать оптимальный состав экспертов, а внешняя уровень позволяет установить квазиоптимальный диагноз в дискретных моментах времени и управлении лечебным процессом. 5. В комплексе программы DIAGNOSTIKA подпрограмма MATVER имеет универсальный характер, а подпрограмма типа DIAGLOG предназначена для конкретного ОКБ, поэтому универсальность программы DIAGNOSTIKA зависит от количества подпрограмм типа DIAGLOG. Структурный состав информационного обеспечения одинакова для всех ОКБ, поэтому каждий раз заполняется конкретными данными для выбранной ОКБ. Програмное обеспечение было использовано в СВП районе Чирокчи Кашкадарьинской области, и это привело к сокращению срока принятия первичного диагноза в 3 раза. 6. Применение системы поддержки принятия диагностических решений для принятия коллегиального диагностического решения в Самаркандском филиале Республиканского научного центра экстренной медицинской помощи и диагностическом центре «Бионурмедсервис» в городе Самарканде позволило повысить быстродействие принятия диагностических решений до 18,2% и увеличить достоверность диагноза до 10-15% и имеют определенный экономический эффект.