Быков Александр Владимирович, канд. медицинских наук, доц. каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Alexander V. Bykov, Cand. of Sci. (Medical), Associate Professor of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Кореневский Николай Алексеевич, д-р технических наук, проф., зав. каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Nikolai A. Korenevsky, Dr. of Sci. (Engineering), Professor, Head of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Винников Артем Викторович, аспирант каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Artem V. Vinnikov, Post-Graduate Student of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Безуглов Александр Иванович, аспирант каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Alexander I. Bezuglov, Post-Graduate Student of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Целью исследования является разработка метода прогнозирования возникновения и развития тромботических осложнений (тромботических прецедентов), провоцируемых действием новой коронавирусной инфекции (COVID-19) на организм человека, позволяющего усовершенствовать лечебно-диагностические мероприятия для пациентов с данной патологией.
Методы. В качестве базового математического аппарата была выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, хорошо зарекомендовавшая себя в процессе решения задач с нечётким описанием исследуемых классов со структурой данных аналогичной решаемой в работе задачи.
Результаты. В ходе проводимых исследований были синтезированы математические модели прогнозирования возникновения и развития тромботических прецедентов. Экспертное оценивание и математическое моделирование показали, что уверенность в правильном принятии решений по прогнозу появления и развития исследуемого класса тромботических осложнений превышает величину 0,9. В работе получены нечёткие математические модели прогнозирования возникновения и развития тромботических прецедентов у людей с подтверждённой коронавирусной инфекцией, для которой ведущим фактором риска является вторичный антифосфолипидный синдром с возникновением микроангиопатии.
Заключение. В ходе проведенных исследований была показана целесообразность использования полученных результатов в практике работы таких врачей, как иммунологи, инфекционисты, пульмонологи, кардиологи и сердечно-сосудистые хирурги.
The purpose of research is to develop a method for predicting the occurrence and development of thrombotic complications (thrombotic precedents) provoked by the action of a new coronavirus infection (COVID-19) on the human body, which allows improving therapeutic and diagnostic measures for patients with this pathology.
Methods. The methodology of synthesis of hybrid fuzzy decision rules was chosen as the basic mathematical apparatus, which proved itself well in the process of solving problems with a fuzzy description of the classes under study with a data structure similar to the problem being solved in the work.
Results. In the course of the research, mathematical models for predicting the occurrence and development of thrombotic precedents were synthesized. Expert evaluation and mathematical modeling have shown that confidence in the correct decision-making on the prognosis of the occurrence and development of the studied class of thrombotic complications exceeds 0.9. The paper presents fuzzy mathematical models for predicting the occurrence and development of thrombotic precedents in people with confirmed coronavirus infection, for which the leading risk factor is secondary antiphospholipid syndrome with the occurrence of microangiopathy.
Conclusion. In the course of the conducted studies, the expediency of using the results obtained in the practice of such doctors as immunologists, infectious disease specialists, pulmonologists, cardiologists and cardiovascular surgeons was shown.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.