Информационная технология диагностирования состояния пациентов в системах медицинского мониторинга

Abstract

Предложена прикладная информационная технология прогнозирования состояния пациентов с помощью компьютерной системы поддержки принятия решений (КСППР) в условиях параметрической неопределенности входных данных, которая позволяет повысить качество диагностирования со стояния пациентов. КСППР реализует разработанную математическую модель синтеза рациональных решений нелинейной задачи прогнозирования на основе концепции тренд-анализа, метод оценивания информативности переменных многомерных диагностических моделей и моделей контроля состояния, а также статистический метод классификации состояния пациентов на основе аппарата вероятностных нейронных сетей. Представлен пример диагностирования состояния пациентов на основе разработанной КСППР. Высокая эффективность сформированной системной методологии решения задачи прогнозирования состояния пациентов в системах медицинского мониторинга и реализующей ее прикладной информационной технологии достигается за счет применения разработанных методов, а также процедуры ортогонализации и редукции размерности факторного пространства переменных состояния, которая обеспечивает вероятность распознавания классов контрольной выборки свыше 75%.