к.т.н., доцент, кафедра информационных технологий моделирования и управления, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия
Cand. Sci. (Engin.), associate professor, informational technologies of modeling and control department, Revolution Av., 19 Voronezh, 394036, Russia
к.т.н., доцент, кафедра информационных технологий моделирования и управления, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия
Cand. Sci. (Engin.), associate professor, informational technologies of modeling and control department, Revolution Av., 19 Voronezh, 394036, Russia
Целью исследования является компьютерная разработка системы поддержки принятия решений (СППР) на основе обработки статистических данных для диагностики заболеваний. Современный темп жизни практически не оставляет человеку времени для возможности обращения к врачу, порой даже когда человек заболевает. Применительно к медицинскому обслуживанию внедрение и распространение информационных технологий становятся все более востребовательными и актуальными. Визит к врачу занимает большое количество времени. На получение любой справки, не говоря уже о реальном обследовании с необходимостью общения с врачом, в некоторых лечебных учреждениях уходит масса времени, нервов и сил. Сегодня современный человек не может позволить себе нерациональное расходование времени. При появлении различных недомоганий у человека-пользователя возникает потребность в быстрой диагностике состояния здоровья. Здесь появляется проблема в том, чтобы вовремя распознать заболевание, назначить правильное лечение и все же заставить пользователя обратиться к врачу, к специалисту для обследования с помощью специальных медицинских технологий, продолжения диагностики и последующего лечения. В данной работе представлена математическая модель с использованием нечеткой логики, которая стала основой при разработке прикладной программой, предназначенной для проведения первичной диагностики возможного заболевания. Программа выдает рекомендацию для дальнейшего обращения к специалисту. Исходные данные, на основе которых проводилась разработка модели, относятся к глазным заболеваниям. Любое недомогание причиняет неудобство человеку. Заболевание глаз рассматривается как нанесение поражения органических и физических способностей человека, ухудшается острота и четкость зрения. Человек теряет способность к зрительному анализу окружающей действительности. Накоплена огромная статистика, подтверждающая негативное влияние неблагоприятных факторов на зрительные органы человека. Исследуемые статистические данные относятся к области медицины, а именно – глазные заболевания. Данная область исследования и явилась основой рассмотрения. Анализ собранных данных показал, что их характер достаточно разноплановый и практически все они имеют только лингвистическое описание. Поэтому для их обработки необходимо было подобрать такой математический аппарат, который бы позволил провести их описание, структурирование и систематизацию. Для этого можно использовать модель на основе нечеткой логики. Таким образом, предметом исследования является анализ статистических данных, проводимый с помощью элементов нечетких множеств, который позволит разработать математическую модель определения класса заболевания. А затем, с помощью прямой цепочки рассуждений установить предполагаемый диагноз, как рекомендация системы поддержки принятия решений. Данный подход к разработке системы поддержки принятия решений для диагностики заболеваний еще не применялся. Задачами исследования является изучение диагностики заболеваний как информационного процесса, анализ статистических данных, описание, структурирование и систематизация данных с помощью элементов нечетких множеств и разработка математической модели с использованием правил вывода. Результатом исследования является информация по установлению принадлежности представленных недомоганий (симптомов) к классу заболеваний.
The aim of the study is computer-aided decision-making support system (DSS) based on statistical data processing for the diagnosis of diseases. The modern pace of life leaves little time for a person to be able to see a doctor, sometimes even when a person falls ill. With regard to medical services, the introduction and dissemination of information technologies are becoming more and more relevant and relevant. A visit to the doctor takes a lot of time. To obtain any information, not to mention the actual examination with the need to communicate with the doctor, in some medical institutions it takes a lot of time, nerves and energy. Today, modern man cannot afford to waste time. With the emergence of various ailments in the human user there is a need for rapid diagnosis of the state of health. The problem here is to recognize the disease in time, prescribe the correct treatment and still force the user to see a doctor, a specialist for examination with the help of special medical technologies, continued diagnosis and subsequent treatment. This paper presents a mathematical model using fuzzy logic, which became the basis for the development of an application program designed to conduct a primary diagnosis of a possible disease. The program issues a recommendation for further treatment to a specialist. Baseline data, on the basis of which the development of the model was carried out, are related to eye diseases. Any discomfort causes inconvenience to the person. Eye disease is considered as a defeat of the organic and physical abilities of a person, sharpness and clarity of vision deteriorate. A person loses the ability to visually analyze the surrounding reality. A huge amount of statistics has been accumulated confirming the negative impact of adverse factors on the human visual organs. The studied statistics are related to the field of medicine, namely eye diseases. This area of research was the basis for consideration. The analysis of the collected data showed that their character is quite diverse and almost all of them have only a linguistic description. Therefore, for their processing it was necessary to choose a mathematical apparatus that would allow for their description, structuring and systematization. To do this, you can use a model based on fuzzy logic. Thus, the subject of research is the analysis of statistical data conducted using elements of fuzzy sets, which will allow to develop a mathematical model for determining the class of the disease. And then, with the help of a direct chain of reasoning, establish a presumptive diagnosis, as a recommendation of a decision support system. This approach to developing a decision support system for diagnosing diseases has not yet been applied. The objectives of the study is to study the diagnosis of diseases as an information process, the analysis of statistical data, description, structuring and systematization of data using elements of fuzzy sets and the development of a mathematical model using the inference rules. The result of the study is information on the determination of the belonging of the ailments (symptoms) to the class of diseases.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.