ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Диссертационная работа посвящена решению научно-практических задач разработки метода, моделей и алгоритма, прогнозирования и ранней диагностики заболеваний вызываемых контактами работников АПК с сельскохозяйственными ядохимикатами на основе нечетких гибридных моделей.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты

1. Проанализирована структура данных используемых для решения задач оценки состояния здоровья людей, контактирующих с ядохимикатами. Обосновано применение аппарата нечеткой логики для решения поставленных в работе цели и задач.

2. Разработан метод синтеза гибридных нечетких моделей прогнозирования и ранней диагностики заболеваний сельскохозяйственных рабочих, контактирующих с ядохимикатами, учитывающий такие специфические факторы риска как: концентрация вредных веществ в организме и окружающей среде, время контакта с ядохимикатами, их комплексное, мультипликативное и индуцированное влияние на различные органы и системы, использование которого позволит синтезировать прогностические и диагностические модели, обеспечивающие повышение качества медицинского обслуживания работников агропромышленного комплекса, контактирующих с сельскохозяйственными ядохимикатами.

3. Разработана информационно-аналитическая модель,

описывающая структуру взаимосвязей гибридных нечетких моделей между собой и пространством неоднородных информативных признаков, позволяющая осуществить проектирование базы знаний с рациональным механизмом взаимодействия соответствующих промышленных модулей;

4. Синтезирована система решающих правил прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с сельскохозяйственными ядами, основанная на использовании гибридных нечетких моделей, агрегирующих существенные экзогенные и эндогенные факторы риска, объединенные в иерархические структуры, обеспечивающие уверенность в прогнозе на уровне 0,85, а в ранней стадии заболеваний - на уровне 0,9;

5. Предложен алгоритм управления и структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений, позволяющие гибко менять тактику ведения пациентов в зависимости от меняющейся внешней обстановки и индивидуальных факторов риска, что обеспечивает повышение качества оказания медицинских услуг исследуемой категории пациентов.

6. Проведена апробация предложенных метода, моделей и алгоритма, которая показала, что предлагаемые в работе решения обеспечивают приемлемое качество прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной системы, сердечно-сосудистой системы и системы дыхания, возникающих и развивающихся под воздействием сельскохозяйственных ядохимикатов, причем, прогностические решающие правила обеспечивают трехлетний прогноз с уверенностью не хуже 0,85, а решающие правила для ранней диагностики “работают” с уверенностью не хуже 0,9, что позволяет рекомендовать их к практическому использованию.

Рекомендации. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при построении систем поддержки принятия решений для врачей, ведущих пациентов агропромышленного комплекса.

Перспективы дальнейшей разработки темы. Использование нечетких гибридных моделей для решения задач повышения качества оказания медицинских услуг работникам агропромышленного комплекса позволит поднять на новый уровень медицинское обслуживание людей, занятых в растениеводстве и смежных областях сельского хозяйства.