4.1. Алгоритм управления системой поддержки принятия решений

Алгоритм поддержки принятия решений состоит из трех основных блоков:

1. Блок синтеза коллективов гибридных нечетких решающих правил по прогнозированию и ранней диагностике профессиональных заболеваний работников АПК, контактирующих с сельскохозяйственными ядохимикатами (блок обучения).

2. Блок прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний, обеспечивающий расчет прогностической и диагностической уверенностей.

3. Блок формирования системы рекомендаций по рациональному ведению пациентов, контактирующих с сельскохозяйственными ядохимикатами.

Схема алгоритма принятия решений приведена на рис. 4.1.

При реализации блока обучения (блок 1) специалисты в области агрохимии исследуют технологию обработки растений минеральными удобрениями и пестицидами, и изучают механизмы их прямого и косвенного воздействия на организм человека (блоки 2 и 3, разделы 2.1 и 3.1).

Изучив возможные механизмы воздействия ядохимикатов на организм сельскохозяйственных рабочих определяются заболевания по которым будут синтезироваться прогностические и диагностические решающие правила. Относительно выбранных классов заболеваний, с учетом используемых ядохимикатов формируется пространство информативных признаков (блок 4, раздел 3.1).

Если имеются медико-технические возможности по независимой оценке состояния здоровья сельскохозяйственных рабочих, включая работников, контактирующих с ядохимикатами, и существует возможность сформировать репрезентативные группы обследуемых с известным прогнозом и (или) диагнозом, то производится формирование обучающих и, по возможности, контрольных выборок.

После формирования обучающей выборки проводится разведочный анализ структуры данных с использованием пакетов программ, ориентированных на синтез нечетких решающих правил. В ходе разведочного анализа изучается структура исследуемых классов состояний и возможные зоны их пересечения, изучаются варианты мультипликативных и других типов связей между факторами риска и исследуемыми заболеваниями и др.

Используя рекомендации раздела 3.2 производится синтез частных решающих правил по прогнозированию и ранней диагностике профессиональных заболеваний по подпространству факторов «ядохимикаты».

Если обучающие выборки создать невозможно или не целесообразно, то, в соответствии с рекомендациями раздела 3.2, реализуется синтез таблиц принятия решений (блок 8).

Используя общие рекомендации по синтезу гибридных нечетких решающих правил, имеющиеся медико-технические возможности и исследуемые классы состояний формируется полный состав факторов риска (блок 9). В соответствии с рекомендациями работ [70, 73, 74, 78, 79, 88] осуществляется синтез финальных гибридных нечетких решающих правил (блок 10). При наличии контрольной выборки может быть проверено качество принимаемых решений, полученных решающими правилами (блоки 11, 12). Если качество принятия решений устраивает пользователей, осуществляется переход к другим доступным блокам алгоритма.

Рис 4.1. Схема алгоритма принятия решений

Рис 4.1. Схема алгоритма принятия решений (продолжение)

Рис 4.1. Схема алгоритма принятия решений (продолжение)

В случае неудовлетворительного качества принимаемых решений осуществляется поиск дополнительной информации, способной улучшить качество принятия решений (блоки 13, 14). Далее, процесс обучения повторяемся.

При выборе режимов прогнозирования (блок 15) осуществляется сбор исходных данных в соответствии с информационно-аналитической моделью и списком информативных признаков, описанном в разделах 3.1 и 3.2 (блок 16) и осуществляется расчёт уверенности в прогнозировании модели 3.17, 3.18, 3.19 (блок 17).

Если выбирается режим диагностика (яблок 18), осуществляется сбор данных в соответствии с рекомендациями разделов 3.1 и 3.3 с оценкой величины уверенности в наличии ранних стадий заболеваний 3.21, 3.23, 3.24.

Если выбирается режим формирования рекомендаций по организации лечебно-оздоровительных мероприятий (блок 21), и если уверенность в прогнозе меньше пороговой (блок 22) работа алгоритма заканчивается. При высоком риске заболевания ω_f,выбирается соответствующий блок профилактических мероприятий (блок 25). При высокой уверенности в наличии ранней стадии заболеваний выбирается блок схемы лечения (блок 24). Далее задается время повторного посещения (время наблюдения t) (блок 26) и организуется слежение за истечением этого времени (блок 27).

По истечении времени tорганизуется вызов пациента на повторное обследование с оценкой его состояния (блок 28). По результатам этой оценки решается вопрос о дальнейшем ведении пациента (блок 29).

Рассмотренный алгоритм принятия решений положен в основу взаимодействия лица, принимающего решение (врача) с системой поддержки принятия решений.