<<
>>

Цель и постановка задач исследования

Многочисленными исследованиями доказано, что в значительной мере повы­сить качество прогнозирования различных заболеваний включая МКБ можно, ис­пользуя современные математические методы, информационные и интеллектуаль­ные технологии.

В последнее время применение современных информационных технологий и систем поддержки принятия решений становится критическим факто­ром развития большинства отраслей знания и областей практической деятельности, поэтому разработка и внедрение автоматизированных систем в медицине является одной из актуальных задач.

Задачи повышения эффективности прогнозирования камнеобразования в раз­ное время занимался ряд зарубежных ученых, но разработанные ими методы осно­ваны на анализе большого перечня показателей, полученных на основании дорого­стоящих биохимических анализов. При этом они не охватывают всего спектра об­менных пролитогенных нарушений, не учитывают выраженность индивидуальных факторов риска, присутствующих у конкретного пациента, достаточно затратные. В работах различных исследователей (Воронцов, Шаповалов, Н.А. Кореневский, А.Г. Коцарь, А.В. Новиков, С.П. Серегин и др.) было показано, что большое количество задач прогнозирования в медицине, включая урологические болезни и в частности МКБ, целесообразно решать, используя нечеткую логику принятия решений (Шапо­валов, Кореневский Н.А., Серегин С.П., и др.) [20, 51, 56, 57, 62, 77, 121].

В ряде работ, посвященных прогнозированию возникновения и обострения МКБ, использовались нечетких модификаций модели Е. Шортлифа (Коцарь А.Г., Стародубцева Л.В) [78, 79, 124], однако выбранные пространства информативных признаков не обеспечивают решение поставленных в работе задач с требуемыми показателями оперативности и качества. Проведенный анализ показал, что лучшие показатели по времени и качеству решения задач прогнозирования МКБ достигается при использовании методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанных на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государ­ственного университета (Кореневский Н.А., Шуткин А.Н.) [51, 56, 57, 62, 63, 77].

В связи с этим возникает необходимость разработки и внедрения в практику врача-уролога современных автоматизированных технологий с использованием ма­тематического аппарата и вычислительных алгоритмов, позволяющих повысить ка­чество прогнозирования мочекаменной болезни.

Цель работы:повышение качества оказания медицинской помощи пациен­там, имеющим склонность и страдающим мочекаменной болезнью путем разработ­ки математических моделей, прибора и алгоритмов прогнозирования и профилакти­ки мочекаменной болезни при неполном и нечетком представлении данных с пере­секающейся структурой прогнозируемых классов состояний.

Для решения поставленной цели решении следующие задачи:

- с учетом этиологии и патогенеза появления и развития мочекаменной болез­ни выбрать адекватный математический аппарат исследования;

- сформировать пространство информативных признаков и синтезировать ма­тематическую модель прогнозирования возникновения мочекаменной болезни;

- сформировать пространство информативных признаков и синтезировать ма­тематическую модель прогнозировании рецидива мочекаменной болезни;

- разработать информационно-аналитическую модель принятия решений для прогнозирования и профилактики МКБ;

- разработать прибор для комбинированной профилактики и терапии МКБ;

- разработать алгоритм управления процессами принятия решений по рацио­нальному ведению пациентов, имеющих склонность к заболеванию и заболевших МКБ;

- разработать структуру системы поддержки принятия решений врача-уролога;

- протестировать эффективность предложенных моделей и средств в клиниче­ских условиях.

<< | >>
Источник: Зубарев Даниил Андреевич. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ И МЕТАФИЛАКТИКЕ МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНИ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ МЯГКИХ ВЫЧИСЛЕНИЙ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Курск - 2017. 2017

Еще по теме Цель и постановка задач исследования:

  1. 6.3. Задачи и организационная структура санитарно-эпидемиологического отряда и его подразделений.
  2. Организация и процедура исследования
  3. ГЛАВА 2. ПРОГРАММА, МЕТОДЫ И МАТЕРИАЛЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
  4. Определение миссии и целей.
  5. 8.4. Регулирование системы с целью реализации управленческих, решений (IV технологофункциональная , фаза процесса управления)
  6. Лучевое и ВКБ приближения в обратных задачах
  7. Лекция. МЕТОД БИОПСИЙНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
  8. Заключение
  9. СУДЕБНО-МЕДИЦИНСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВЕЩЕСТВЕННЫХ ДОКАЗАТЕЛЬСТВ (два занятия)
  10. ПРЕДМЕТ И ЗАДАЧИ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ФИЗИОЛОГИИ
- Акушерство и гинекология - Анатомия - Андрология - Биология - Болезни уха, горла и носа - Валеология - Ветеринария - Внутренние болезни - Военно-полевая медицина - Восстановительная медицина - Гастроэнтерология и гепатология - Гематология - Геронтология, гериатрия - Гигиена и санэпидконтроль - Дерматология - Диетология - Здравоохранение - Иммунология и аллергология - Интенсивная терапия, анестезиология и реанимация - Инфекционные заболевания - Информационные технологии в медицине - История медицины - Кардиология - Клинические методы диагностики - Кожные и венерические болезни - Комплементарная медицина - Лучевая диагностика, лучевая терапия - Маммология - Медицина катастроф - Медицинская паразитология - Медицинская этика - Медицинские приборы - Медицинское право - Наследственные болезни - Неврология и нейрохирургия - Нефрология - Онкология - Организация системы здравоохранения - Оториноларингология - Офтальмология - Патофизиология - Педиатрия - Приборы медицинского назначения - Психиатрия - Психология - Пульмонология - Стоматология - Судебная медицина - Токсикология - Травматология - Фармакология и фармацевтика - Физиология - Фтизиатрия - Хирургия - Эмбриология и гистология - Эпидемиология -