Інтелектуальна підсистема діагностування захворювань на основі аналізу крові
Journal Title: Комп’ютерне моделювання: аналіз, управління, оптимізація - Year 2017, Vol 2, Issue 2
Abstract
Робота присвячена створенню інтелектуальної підсистеми діагностування захворювань за аналізом крові, параметри якого можуть відхилятися від норми та описуватися інтервальними величинами. У даній роботі пропонується використовувати елементи обчислювального інтелекту, зокрема: теорію нечітких множин. Для визначення відхилень аналізу крові застосовано нормативні медичні документи, на основі яких встановлюється норма або не норма показників. Пропонується описувати ті параметри, які виходять за межі нормативних документів за допомогою функцій належності. У деяких випадках використовуються лінгвістичні змінні, зокрема, терм-множини «дуже», «не дуже» та ін. Запропоновано для визначеності застосовувати прямі експертні методи побудови функцій належності. У більшості випадків обрано та використовуються трапецієвидні функції. Згідно прямих експертних оцінок, вони мають інтервальні границі змінення показників, що відхиляються від нормативних медичних документів. Для аналітичного завдання функцій належності використовується сховище їх параметрів та інтервали, на яких можуть варіюватися показники, що відхиляються від норми. Дана інформаційна підсистема має базу даних пацієнтів та динамічно оновлюється. Інформаційна підсистема розрахована на медичних працівників та має розгалужені права доступу. Так, наприклад, медичні сестри працюють тільки з базою даних, а лікарі мають доступ до всієї системи. Створена інформаційна підсистема є веб-орієнтовною, тому реалізована можливість зворотного зв’язку з пацієнтами. За їх бажанням на електронну скриньку надсилаються результати аналізу крові пацієнта. Причому, при відхиленнях у результатах за конкретними параметрами видається ступінь впевненості фахівця в тому чи іншому захворюванні. У роботі на основі нормативних медичних документів використано та сформовано нечітку базу правил медичного діагностування захворювань за аналізом крові. Створену інформаційну підсистему можна вважати інтелектуальною, так як застосовано елементи обчислювального інтелекту, до яких, зокрема, і відноситься теорія нечітких множин.
Authors and Affiliations
Є. О. Іванова, Л. І. Коротка
Keywords
Related Articles
- EP ID EP642500
- DOI -
- Views 133
- Downloads 0
Stochastic modeling of high-molecular substances electrophoresis using the Ornstein-Uhlenbeck process
The aim of the work is to develop a statistical model in the form of the Ornstein-Uhlenbeck trend process for describing the electrophoresis of high-molecular substances. The ability of electrophoresis to divide charged...
Математическое моделирование сборки составной оболочки
Сборка является заключительным этапом изготовления машин, аккумулирующим накопленные на предшествующих этапах несовершенства. Для составной оболоч- ки многоступенчатых ракет контейнерного базирования существующий уровень...
Neural networks as a means of increasing the accuracy and efficiency of solving the optimization problems
A method is proposed for increasing the accuracy and efficiency of calculating constraint functions in problems of optimal design of structures exposed to aggressive media, with constraints on a given durability (operati...
Чисельне моделювання стану пружно-пластичних циліндричних тіл під дією високотемпературних навантажень
Робота присвячена чисельному моделюванню стану пружно-пластичних циліндричних тіл під дією високотемпературних навантажень. Розроблено ітераційний метод покомпонентного розщеплення для розв’язання систем диференціальних...
Параметрична ідентифікація моделей динаміки об’єктів регулювання
В даній роботі приділено увагу проблемі параметричної ідентифікації моделей динаміки триємнісних об’єктів. При наявності математичних моделей динаміки об’єктів можна достатньо точно виконати розрахунки оптимальних налаго...