Введение к работе
Актуальность темы. В последние 25-30 лет успешно развивается новое направление системного анализа и принятия решений, связанное с разработкой методов моделей и алгоритмов обработки экспертных знаний в системах поддержки принятия решений различных типов и назначений.
В работах отечественных и зарубежных ученых получены теоретические и практические решения, позволяющие автоматизировать процесс принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Для успешной реализации технологии систем поддержки принятия решений в задачах исследования и управления состоянием сложных объектов и систем необходимо по возможности интегрировать процессы исследования и принятия окончательных решений. Однако, несмотря на ясность общей концепции построения систем поддержки принятия решений, их создание для решения конкретных системных задач требует дополнительных исследований. Последнее утверждение вытекает из мирового опыта разработки и эксплуатации таких систем, подтверждающего прямую зависимость эффективности работы этих систем от структуры используемых данных, конкретного варианта модели представления знаний и алгоритмов обработки информации.
Многочисленные исследования в различных предметных областях, связанных с анализом и управлением сложными и сверхсложными объектами и системами, показали, что одним их эффективных методов представления и обработки знаний в системах поддержки принятия решений является нечеткая логика. При этом наибольшими логическими и функциональными возможностями обладают так называемые гетерогенные нечеткие множества, для которых при синтезе соответствующих решающих правил допускается использование различных наиболее подходящих математических структур.
Гетерогенные нечеткие множества позволяют моделировать ситуации многокритериального принятия решения, когда имеются признаки с различными типами шкал, что характерно для большого количества практически важных системных задач. Однако практическая применимость этого типа нечётких множеств для различных предметных областей, включая медицину, изучена недостаточно. В частности, существуют проблемы эффективной агрегации разнородных информационных блоков, с помощью которых описывается состояние сложных и сверхсложных систем. Недостаточно исследован также вопрос о построении баз знаний систем поддержки принятия решений при использовании гетерогенных нечётких структур. Это, в свою очередь, приводит к снижению качества принимаемых решений, которое в рамках нечеткой логики принятия решений определяется степенью уверенности в принимаемых решениях, а в системах медицинского назначения традиционно определяется диагностической чувствительностью, специфичностью, эффективностью и прогностической значимостью. Таким образом, разработка методов синтеза нечётких гетерогенных моделей и построения на их основе высококачественных алгоритмов системного анализа и управление состоянием сложных объектов, включая организм человека, для систем поддержки принятия решений соответствующих предметных областей является актуальной задачей.
Работа выполнена в соответствии с Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 гг., в рамках реализации мероприятия № 1.2.1 «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук» и в соответствии с совместным научным направлением Юго-Западного государственного университета и Курского государственного медицинского университета «Разработка медико-экологических информационных технологий» и в соответствии с программой проблемной комиссии хирургии органов брюшной полости.
Цель работы. Разработка методов, моделей и алгоритмов для экспертных систем медицинского назначения, обеспечивающих повышение качества принятия решения по анализу и управлению состоянием здоровья за счет применения гетерогенных нечетких моделей, позволяющих агрегировать различные типы решающих правил с разнородными информационными блоками для задач предметной области различного уровня.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- на основании изучения существующих подходов к анализу и управлению состоянием сложных объектов, функционирование которых описывается разнородной системой нечетких признаков, определить задачи исследования и выбрать адекватный математический аппарат исследования;
- разработать метод синтеза гетерогенных нечетких решающих правил для базы знаний экспертных систем медицинского назначения;
- разработать алгоритм интеллектуальной поддержки для анализа и управления процессами принятия решений в условиях неполного и нечёткого описания объекта исследования;
- создать основные элементы программного обеспечения для экспертной системы медицинского назначения с базой знаний, использующей гетерогенные нечёткие правила;
-оценить эффективность предложенных методов моделей и алгоритмов на примере решения задач прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики заболеваний системы пищеварения.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории нечеткой логики принятия решений, экспертного оценивания, статистического анализа и математического моделирования. Для синтеза и проверки качества работы нечетких решающих правил использовалась система компьютерной математики МАТLAB 7 SP1 и пакет визуального моделирования Simulink с системой нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox.
Область исследования. Содержание диссертации соответствует П4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации» специальности 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации паспорта номенклатуры специальностей научных работников (технические науки).
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
- метод синтеза гетерогенных нечетких решающих правил для анализа состояния сложных объектов, отличающийся возможностью агрегации различных типов нечётких математических моделей с разнородными информационными блоками, позволяющий решать задачи прогнозирования и оценки состояния исследуемых объектов на различных уровнях их функционирования с требуемым для практики качеством;
- алгоритм интеллектуальной поддержки для анализа и управления процессами принятия решений, отличающийся возможностью гибкой смены тактики анализа и управления состоянием объекта исследования в условиях его разнородного, неполного и нечёткого описания, позволяющий обеспечивать рациональное взаимодействие между экспертной системой и лицом принимающим решение;
- математическое и программное обеспечение экспертной системы медицинского назначения, отличающееся тем, что сетевая база знаний этой системы использует гетерогенные нечёткие правила, реализуемые унифицированными решающими модулями, взаимодействующими с модулями графического представления исследуемых объектов, позволяющее обеспечивать интеллектуальную поддержку специалистов выбранной предметной области;
- система гетерогенных нечетких решающих правил экспертной системы медицинского назначения для прогнозирования, ранней диагностики и оценки степени тяжести острого панкреатита, отличающаяся тем, что высокое качество принятия решений обеспечивается агрегированием различных типов правил, выбираемых в соответствии со структурой данных с учетом защитных механизмов и индивидуальных особенностей организма, что позволяет достигать уверенности в принимаемых решениях на уровне 0,9 и выше в зависимости от количества собираемой о пациентах информации;
Практическая значимость работы.
Разработанные методы, модели, решающие правила и алгоритмы составили основу построения экспертной системы интеллектуальной поддержки врача - гастроэнтеролога, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в медицинской практике.
Применение предложенных в диссертации разработок позволяет снизить риск возникновения, развития и обострения заболеваний системы пищеварения, а также выработать рациональные схемы проведения лечебно-оздоровительных мероприятий, повышая эффективность лечения и сокращая его сроки.
Основные теоретические и практические результаты работы внедрены в составе медицинской информационной системы в практическую деятельность муниципального учреждения здравоохранения «Городская клиническая больница №4», используются в научно-исследовательской работе кафедры химической технологии биологически активных веществ Курского государственного медицинского университета и в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке специалистов по направлению Биомедицинская инженерия.
Экономическая и социальная значимость результатов диссертационного исследования состоит в улучшении качества медицинского обслуживания населения.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: на международной научно-технической конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов» (Курск, 2008); на 3-м международном радиоэлектронном форуме «Прикладная радиоэлектроника, конференция проблемы биомединженерии» (Харьков, 2008); на XI и XII международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2008, 2009); на XIV международной научно-практической конференции «Экология и жизнь» (Пенза, 2008); на Всероссийской научно-практической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология» (Курск, 2008); на научно-технических семинарах кафедры химической технологии биологически активных веществ Курского государственного медицинского университета (Курск, 2005,...,2009) на межрегиональной научно-практической конференции «Информационные проекты в медицинской и педагогической практике» (Курск, 2010).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 14 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них три работы в журналах по перечню журналов и изданий, рекомендованных ВАК РФ.
Личный вклад автора. В работах [1, 2, 6] соискателем предложен метод синтеза гетерогенных нечетких решающих правил прогнозирования поведения и оценки состояния сложных систем, включая организм человека и показана эффективность его применения в медицине. В работах [3 и 13] показывается роль микроэлементного статуса в прогнозировании и дифференциальной диагностике заболеваний на примере панкреатита; в работе [4] приведен алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений в экспертной системе с базой знаний на основе гетерогенных нечетких правил; в работах [5, 7, 8, 10, 12, 14] показывается, что применение гетерогенных нечётких правил, использующих комбинированное пространство разнородных признаков, обеспечивает повышение качества прогнозирования и диагностики заболеваний системы пищеварения; в работах [9, 11] разрабатывается база знаний для экспертной системы интеллектуальной поддержки принятия решений врача-гастроэнтеролога.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 189 наименований. Объем диссертации 135 страниц машинописного текста, 30 рисунков и 25 таблиц.
