Врахування статистичної та експертної інформації в медичних системах підтримки прийняття рішень
DOI:
https://doi.org/10.31649/mccs2022.18Ключові слова:
вирішальне правило, діагностичний висновок, навчальна вибірка, метод порівняння з прототипом, експертна інформація, структура симптомокомплексу, формалізація, підтримка прийняття рішеньАнотація
Робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі побудови системи підтримки прийняття рішень на основі реалізації розробленої моделі діагностичного вирішального правила засобами сучасних інформаційних технологій. На основі аналізу методів, що використовуються для побудови діагностичного вирішального правила (ВП) у системах підтримки прийняття діагностичних рішень в медицині, запропоновано складові комбінованого ВП, які виражають два підходи до формулювання діагностичного висновку: об'єктивна складова, яка заснована на аналізі навчальної вибірки, та суб'єктивна складова, яка заснована на експертній інформації про структуру симптомокомплексів. Мета дослідження – синтез комбінованого ВП на основі методу порівняння з прототипом, який враховує як об'єктивну, так і суб'єктивну складову процесу постановки діагнозу. У роботі розроблено математичну модель комбінованого ВП та обґрунтовано вибір його складових. В якості об'єктивної складової обраний метод порівняння з прототипом, в якому стани, що діагностуються (перелік діагнозів у заданій предметній області медицини) представляються їх прототипами в просторі ознак. В якості прототипу кожного класу розраховується геометричний центр угруповання класу. Формалізовано експертну інформацію про структуру симптомокомплексів шляхом представлення симптомокомплексу кожного захворювання числовими інтервалами лінгвістичних змінних. Розглянуто варіанти врахування експертних оцінок про структуру симптомокомплексів при обчисленні координат прототипів класів (колектив вирішальних правил, зважування та підсумовування оцінок). На основі розробленої математичної моделі комбінованого ВП виконано проектування системи підтримки прийняття рішень та комплексна перевірка розробленої системи на реальних медичних даних, яка підтвердила ефективність роботи системи.
Посилання
REFERENCES
O.G. Avrunin, E.V. Bodyanskyi, M.V. Kalashnik, V.V. Semenets, V.O. Filatov, Modern intellectual technologies of functional medical diagnostics: monograph. Kharkiv: Khnure, 2018. 236 p.
Iacopo Cricelli, Ettore Marconi, Francesco Lapi, Clinical Decision Support System (CDSS) in primary care: from pragmatic use to the best approach to assess their benefit/risk profile in clinical practice. Current Medical Research and Opinion, 2022, Vol. 38, Issue 5, P. 827-829 https://doi.org/10.1080/03007995.2022.2052513
S.V. Tymchyk, S.M. Zlepko, S.V. Kostyshyn, Classification of medical information systems and technologies according to the integral aggregate criterion. Information processing systems - 2016 - 3 (140) - C. 194-198..
Iskandar D., Wibowo W. A. S., & Triyono, G. Improving Healthcare Services Using Clinical Decision Support Systems: A Systematic Review. Jurnal Pendidikan Dan Konseling (JPDK), (2022). 4(6), 7441–7447. https://doi.org/10.31004/jpdk.v4i6.9516
A.I. Povorozniuk, Decision support systems in medical diagnostics. Synthesis of structured models and decision rules. Saarbrücken Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2011. 314 p.
A.I. Povoroznyuk, O.A. Povoroznyuk, H. Shekhna, "Synthesis of a combined diagnostic decision rule in medical decision support systems" Management, Navigation and Communication Systems, 2021, issue 1(63),– C.103- 106. doi: 10.26906/SUNZ.2021.1 .
V.Z Netyazhenko Evidence-based medicine. To whom and what must be proved. The art of healing. 2007, No. 5-C, P.14-16.
V.I. Borodulin A.V. Topolyansky, Handbook of a practical doctor in 2 books. Book 1 M.: Onyx; World and Education, 2007. – 752 p.
