Введение к работе
Актуальность темы.
В настоящее время в Республике Башкортостан сложилось крайне неблагоприятное положение со здоровьем населения в целом и здоровьем детей и новорожденных в частности. Имеет место высокий уровень детской смертности, заболеваемости новорожденных с одновременным снижением рождаемости (следовательно и сокращением естественного прироста населения). Для определения наиболее неблагоприятных в этом отношении регионов и принятия соответствующих мер по улучшению положения необходимо знать оценку данного региона по уровню его медико-биологического благополучия.
Известно, что основой здоровья человека любого возраста является уровень его здоровья при рождении. Уровень жизнеспособности и качество здоровья новорожденных отражают интегральный показатель благополучия или неблагополучия региона. Этот показатель является одним из самых объективных в медицинских исследованиях, так как интенсивно развивающийся внутриутробный организм наиболее чувствителен к различным отклонениям в организме матери и в окружающей среде. Кроме того, младенец еще не имеет вредных привычек, которые в процессе жизни в той или иной степени приобретает взрослый человек.
В этой связи состояние здоровья новорожденных следует рассматривать как один из наиболее чувствительных и объективных критериев, отражающих различные аспекты жизни и деятельности изучаемой популяции, а следовательно, оно является весомым критерием для интегральной оценки состояния региона и принятия управленческих решений.
К настоящему времени в перинатологии и неонатологии оценки благосостояния регионов бывают получены путем привлечения экспертов. Причем, эксперты приглашаются каждый раз при необходимости оценивания: при получении новых данных; при составлении отчетов в сроки между плановыми оценками регионов; при внесении изменений и поправок в имеющиеся значения показателей и так далее. Все это сопряжено с большими
материальными затратами по оплате работы экспертов и затрачиванием достаточно больших периодов времени на ожидание свободного времени в графике работы привлекаемых специалистов, на внесение рукописных оценок и исправлений в составляемые отчеты и тому подобное.
Для возможности предварительного распределения медикаментов и медицинского персонала по наиболее неблагополучным регионам необходимо кроме самой оценки знание прогнозов значений оценки благосостояния регионов и основных показателей здоровья новорожденных. Сравнивание спрогнозированных и полученных в дальнейшем реальных оценок дает представление о том, происходят ли положительные изменения в конкретно взятом регионе или нет. Знание прогнозов помогает в составлении бюджета и планов распределения врачей-неонатологов и младшего медицинского персонала по регионам.
Цель работы.
Целью данной работы является разработка алгоритма решения задачи классификации регионов по уровням их медико-биологического благополучия; решение задачи прогнозирования комплексной оценки регионов для возможности предварительного распределения средств и медицинского персонала по наиболее неблагополучным административным районам; программная реализация разработанных алгоритмов.
Результаты, выпосимые на защиту.
1 .Концепция классификации регионов как задачи распознавания образов.
2.Метод оценки благосостояния регионов на основе параметризованного правила ближайшего соседа и метода попарного сравнивания доверительных интервалов.
3.Анализ численного эксперимента с рекомендациями по применению алгоритмов.
4.Метод выделения предположительно неверных данных при решении задачи прогнозирования.
Научная новизна.
Новыми в работе являются:
1 .Предложенная концепция классификации регионов средствами теории распознавания образов.
2.Новизна алгоритма решения задачи классификации регионов на основе правила ближайшего соседа (ПБС) состоит в использовании вероятностно-статистической модели процесса с адаптацией характеристик последнего к набору параметров, влияющих на качество распознавания, а также в предложенном автором критерии поиска оптимального набора параметров, обеспечивающего минимальную вероятность ошибки классификации.
З.В методе прогнозирования уровней благосостояния впервые предложена комплексная оценка по сумме мест в ранжирах регионов, позволяющая выявлять ошибочные данные.
4.Метод прогнозирования значений оценок благосостояния регионов базируется на модифицированном алгоритме распознавания образов с использованием временных рядов.
5.Новизна разработанного программного обеспечения, реализующего разработанные алгоритмы, подтверждена регистрацией в РосАПО программного продукта №50990000114 - «Программа оценивания регионов РБ по уровню их медико-биологического благополучия».
Практическая значимость результатов и связь работы с научными программами.
Разработан метод получения оценок благосостояния регионов РБ и их прогнозов и программного обеспечения к нему. Данный метод может быть использован в работе медицинских учреждений при необходимости получения оценок без привлечения экспертов.
Предложен метод выделения предположительно неверных данных, что позволит привлечь внимание к возможным ошибкам и ужесточить контроль за сбором информации.
Разработанные алгоритмы параметризации ПБС и попарного сравнивания доверительных интервалов используются в учебном процессе при проведении занятий по курсу «Распознавание образов».
Разработанные алгоритмы параметризации ПБС и попарного сравнивания доверительных интервалов используются в учебном процессе при проведении занятий по курсу «Распознавание образов».
Диссертационная работа связана с выполнением НИР №14 «Медико-географическое картографирование перинатального здоровья в РБ» по плану АН РБ (1997-1999 гг.).
Апробация работы.
Основные результаты работы докладывались :
на 62-й научной конференции студентов и молодых ученых, посвященной 50-летию студенческого научного общества Башкирского государственного медицинского университета (Уфа, 1997г.);
на республиканской конференции «Современные проблемы естествознания на стыках наук» (Уфа, 1998г.);
на конференции «Информатизация педиатрической науки и практики» (Екатеринбург, 1998г.);
на семинарах «Модели и методы искусственного интеллекта» кафедры вычислительной математики и кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета (1997-1999гг.).
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, 4 глав, списка использованной литературы и приложения. Полный ее объем составляет 176 страниц машинописного текста, включая приложения и библиографию.
