Экспериментальная проверка математических моделей прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной и иммунной системы в условиях действия электромагнитных полей.

Для подтверждения достоверности принятия решений предложенными в работе моделями был организован сбор репрезентативных контрольных 130

выборок, объем которых определялся в соответствии с требованиями принятыми в теории распознавания образов [87, 110].

С учетом этих требований для обеспечения оценки вероятности в правильной классификации на уровне 0,95 на каждый из анализируемых классов состояний формировался объем обследуемых в 100 человек, включая альтернативный класс людей не находящихся в зоне риска по ЭМП и не имеющих заболеваний нервной и иммунной системы.

Для проверки качества классификации отобраны такие принятые в медицинских исследованиях показатели как: диагностическая чувствительность (ДЧ), специфичность (ДС), диагностическая эффективность (ДЭ), прогностическая значимость положительных (ПЗ⁺) и отрицательных (ПЗ^-) результатов.

В ходе контроля качества принимаемых решений для прогностических решающих правил (модели 3.13 и 3.23) было организовано наблюдение за состоянием здоровья работников в течение 5 лет, начиная с 2014 года, работающих на предприятиях электроэнергетики Курской области.

В начале исследований (первый год) было произведено измерение информативных признаков для задач прогноза появления заболеваний нервной и иммунной систем с расчетом показателей(модель 3.13),

(модель 3.23).

Для выбора порогов классификациив

соответствии с рекомендациями [66, 75] после первого года наблюдения на шкалахбыли построены гистограммы распределения

результатов измерений по классам ω₀(не заболевшие) и ω_Η, ω_π- приобретшие нервную и иммунную патологию соответственно (рис.

Рисунок 4.7 - Гистограммы распределения классов ω₀, ω_Ηи ω_πна шкалах:

Пороги выбираются из условия минимальной ошибки прогноза [66, 75]. Относительно выбранных порогов строится таблица результатов наблюдений (таблицы 4. 2 и 4.3) и рассчитываются выбранные показатели качества классификации.

Таблица 4.2 - Таблица распределения результатов наблюдений по классу ω_Ηчерез год после начала наблюдений

ДЧ=0,81; ДС=0,71; ДЗ⁺=0,74, ДЗ=0,79, ДЭ=0,76.

Таблица 4.3 - Таблица распределения результатов наблюдений по классу ω_Ηчерез год после начала наблюдений

ДЧ=0,71; ДС=0,66; ДЗ⁺=0,68, ДЗ^-=0,69, ДЭ=0,69.

Далее после каждого года наблюдения производится фиксация количества заболевших и не заболевших обследуемых.

Результаты работы прогностических решающих правил фиксируются с расчетом всех показателей качества.

Результаты этого расчета по классу ω_Ηприведены в таблице 4.4, по классу ω_Η- в таблице 4.5.

Таблица 4.4 - Оценка качества работы математической модели 3.3 по

классу ω_Η

Примечание: ПК - показатели качества

Таблица 4.5 - Оценка качества работы математической модели 3.23 по

классу со_И

Примечание: ПК - показатели качества

Анализ таблиц 4.4 и 4.5 показывает, что все выбранные показатели качества «заметно» растут первые три года, а затем стабилизируются на уровне 0,85 и выше. Это позволило экспертам выбрать трехлетний срок как надежное время прогноза профессиональных заболеваний работников предприятий электроэнергетики.

При оценке качества работы математических моделей ранней диагностики (модели 3.15и 3.25не требуется

анализа временных трендов. В каждый из наблюдаемых годов, несмотря на рост количества контролируемых работников, получающих раннюю стадию исследуемых заболеваний, полученные решающие правила сохраняют соответствующее качество классификации.

Для этого класса задач для экспериментальной проверки качества работы моделей 3.15 и 3.25ежегодно отбирались

по 100 человек, не приобретших исследуемые заболевания и 100 человек с подтвержденной ранней стадией. Расчет производится по таким показателям как ДЧ, ДС, ДЭ.

В таблице 4.6 приведены средние значения показателей качества классов ωΗи ω∏.

Таблица 4.6 Оценка качества работы математических моделей 3.15 и

3.25

Анализ результатов статистических испытаний, полученных прогностических (таблицы 4.4, 4.5) и диагностических (таблица 4.6) решающих правил показывает, что они дают результаты соизмеримые с результатами математического моделирования и экспертного оценивания.

Полученные количественные характеристики позволяют рекомендовать результаты диссертационной работы в медицинскую практику лечебно-профилактических учреждений, обслуживающих работников электроэнергетических предприятий.