3.4.Структура автоматизированной системы поддержки принятия реше­ний при прогнозировании мочекаменной болезни

Анализ литературы показал, что существующие системы поддержки принятия решения (СППР), включая системы ориентированные на прогнозирование и раннюю диагностику мочекаменной болезни (МКБ) полностью не решают поставленных в работе задач.

Структура СППР базируется на универсальной оболочке интеллектуальной системы, разработанной на кафедре биомедицинской инженерии ЮЗГУ для реше­ния различных медицинских задач ориентированной на использование систем ги­бридных нечетких решающих правил [51, 63, 77].

В схеме рисунка 3.4 взаимодействие врача с СШ1Р осуществляется через ин­терфейс пользователя, который реализует функции компьютерного диалогового ре­жима взаимодействия врача с базой данных (БД) и базой знаний (БЗ), обеспечивает удобную для пользователя графику (средства графики) и обеспечивает функциони­рование информационно-справочной системы на языке лица, принимающего реше­ние (ЛПР).

Оценка параметров внимания пациента, измерение электрических характери­стик его БАТ и возможно РН производит аппаратура контроля состояний пациента.

Измеренные значения электрических характеристик БАТ, параметров внима­ния и РН необходимые для решения задач прогнозирования передаются в базу дан­ных через её систему управления (СУБД) и драйвер связи (ДС).

92

Рисунок 3.4 - Структура СППР

Взаимодействие между всеми программными модулями и врача с СППР обес­печивается соответствующим алгоритмом управления.

Одной из важных составляющих универсальной оболочки СППР является подсистема обучения, в которой для решения поставленных в работе задач задей­ствуется блок разведочного анализа, интеллектуальный пакет RUMM2020, обеспе­чивающий задачи оценки и формирования пространства информативных признаков и блок синтеза нечетких решающих правил (НРП), определяющий форму и пара­метры функций принадлежностей и модели их агрегации. При наличии обучающих

выборок достаточного объема этот блок решает задачи изменения полученных ма­тематических моделей в сторону уменьшения ошибок прогнозирования.

Подсистема прогнозирования содержит два основных блока решающих задачи прогнозирования возникновения и рецидива МКБ с указанием химического состава камней, которые могут возникать у пациента или вызвать рецидив заболевания. Подсистема формирования рекомендаций по ведению пациентов (в реализуемом ва­рианте по метафилактике возникновения и рецидивов) использует как традиционно используемые и хорошо отработанные методики и оригинальные модели так и тех­ническое обеспечение предложенное в данном разделе.

В качестве иллюстрации работы СШ1Р врача-уролога рисунки 3.5, ..., 3.7 ил­люстрируют различные режимы и окна пользовательского интерфейса.

Рисунок 3.5 - Экранная форма стартового окна системы поддержки принятия

решения врача-уролога

Рисунок 3.6 - Экранная форма выбора решаемой задачи при работе системы поддержки принятия решений врача-уролога

Рисунок 3.7 - Иллюстрация режима измерения электрических характеристик БАТ при работе системы поддержки принятия решений врача-уролога

95

Рисунок 3.8 - Экранная форма ввода параметров в систему поддержки приня­тия решения врача-уролога

Рисунок 3.9 - Экранная форма вывода результатов работы системы поддержки принятия решений врача-уролога

3.5.