Содержание к диссертации
ВВЕДЕНИЕ 3
Научная новизна работы и положения выносимые на защиту 5
Практическая ценность работы 6
Термины и обозначения 7
ГЛАВА 1 ОБЗОР МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ С ПОМОЩЬЮ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 8
ГЛАВА 2 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА БАЙЕСА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ
ЗАБОЛЕВАНИЙ 24
-
Характеристика статистических данных 24
-
Использование формулы Байеса 27
-
Использование многомерных распределений 28
ГЛАВА 3 ВЫЧИСЛЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ И ПЛОТНОСТЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ32
-
Дискретные и непрерывные диагностические признаки 32
-
Особенности построения гистограмм непрерывных признаков 34
-
Построение многомерных распределений 42
-
Особенности работы со статистической базой данных 47
-
Исследование взаимозависимости диагностических признаков 50
ГЛАВА 4 УЧЕТ ДИНАМИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ 54
-
Проблемы диагностики при многократном измерении признака 57
-
Влияние характера лечения на динамику заболевания 61
ГЛАВА 5 РЕЗУЛЬТАТЫ ДИАГНОСТИКИ С ПРИМЕНЕНИЕМ РАЗЛИЧНЫХ
УТОЧНЯЮЩИХ МЕТОДИЧЕСКИХ ПРИЕМОВ 64
-
Коэффициент эффективности диагностики, как сравнительная оценка различных методических приемов 64
-
Серия экспериментов при различных приемах формирований распределений 71
-
Серия экспериментов при различных приемах формирования базы данных 74
-
Серия экспериментов с учетом динамики заболеваний 84
-
Результаты основных численных экспериментов 87
-
Модельные болезни и исследование на них теоретических вопросов 88
ГЛАВА 6 СРАВНЕНИЕ РАЗЛИЧНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИ
ДИАГНОСТИКЕ ЖЕЛТУХ 93
ЛИТЕРАТУРА 99
Приложение 1. Экраны программы диагностики желтух 113
Приложение 2. Примеры построения гистограмм по различным методикам ..115
Приложение 3. Акты внедрения программы диагностики желтух 125
Автор выражает благодарность профессору Геннадию Георгиевичу Устинову за помощь в работе и профессору Жмудяку Леониду Моисеевичу за научное соруководство.
Введение к работе
В области компьютерной диагностики заболеваний сложилась следующая ситуация. Больницы компьютеризируются, появляются внутрибольничные сети. Несмотря на это, установленные компьютеры используются только для сбора статистической информации. Для диагностики и прогноза лечения имеющиеся компьютеры не используются, так как нет подходящих программ диагностики и прогноза.
Вместе с тем, личный опыт автора и опыт лучших зарубежных разработчиков говорят о том, что существуют компьютерные программы, использование которых способно повысить процент верных решений, принимаемых врачом, уменьшить число врачебных ошибок, включая ошибки с трагическими последствиями.
Ввиду изложенного, проводятся теоретические и практические работы по диагностике заболеваний.
Актуальность темы. Для принятия решений, в задачах диагностики и прогноза используются различные методы статистики и теории вероятностей. Эти методы универсальны, они используют для принятия решений не формализованные знания - суждения экспертов, как в экспертных системах, а математический аппарат и статистические данные. При этом сравнительные результаты эффективности различных методов при медицинской диагностике в литературе почти не приводятся. Поэтому важно сравнить эффективность диагностики разными методами.
В известных работах, для классификации и прогноза используются диагностические признаки в один день, признаки в другие дни в расчетах не участвуют. То есть, не учитывается динамика заболеваний - важнейший при постановке диагноза фактор. Представляется актуальным разработать соответствующую методику учета динамики заболеваний.
Нет сомнений в востребованности универсальной компьютерной диагностической программы, простой и понятной для врача, учитывающей динамику заболеваний.
Программа отрабатывается на дифференциальной диагностике механической и паренхиматозной желтух. Поясним актуальность такого выбора диагностических состояний. Паренхиматозная и механическая желтухи -достаточно распространенные болезни со схожими внешними признаками и кардинально отличающимся лечением. При механической желтухе нужна операция, часто срочная; паренхиматозная желтуха лечится терапевтически и операция принесет вред. Выбор между операцией и консервативным лечением нередко нужно принимать срочно, в условиях неполного (незавершенного) обследования. Программа особенно полезна для тех пациентов, у которых результаты анализов и инструментальных методов исследования противоречивы.
По указанным причинам поликлиники, стационары, специализированные гепатологические отделения и центры крайне заинтересованы в качественной компьютерной программе, которая позволит определить механической или паренхиматозной желтухой страдает пациент.
Указанные аргументы, а также отсутствие работоспособных программ по дифференциальной диагностике желтух говорят об актуальности создания соответствующей программы.
Целью диссертации является создание универсальной, эффективной методики обработки информации для диагностики вероятностными методами, включая диагностику заболеваний с учетом их динамики.
Для достижения цели ставились и решались следующие задачи: 1. Системный анализ проблем диагностики заболеваний и поиск путей учета взаимозависимостей диагностических признаков.
2. Учет динамики заболеваний при диагностике с помощью формулы Байеса.
3. Создание универсального диагностического алгоритма на базе байесовского метода и апробация программы на дифференциальной диагностике механической и паренхиматозной желтух.
4. Сравнение созданной методики диагностики по методу Байеса с другими статистическими методами классификации.
