Серегин Станислав Петрович, д-р медицинских наук, проф. каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Stanislav P. Seregin, Dr. of Sci. (Medical), Professor, Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Родионов Дмитрий Сергеевич, асп. каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Dmitry S. Rodionov, Post-Graduate Student of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Холименко Иван Михайлович, врач-уролог
ул. Сумская 45а, г. Курск 305007
Ivan M. Kholimenko, Urologist, Kursk City Clinical Hospital of Emergency Medical Care
45a Sumskaya str., Kursk 305007
Лазурина Людмила Петровна, д-р биологических наук, зав. каф. биологической и химической технологии, проф.
ул. К. Маркса 3, г. Курск 305041
Lyudmila P. Lazurina, Dr. of Sci. (Biological), Head of the Department of Biological and Chemical Technology, Professor
3 K. Marksa str., Kursk 305041
Целью исследования является улучшение показателей качества дифференциальной диагностики пиелонефрита у беременных при сокращении времени принятия решений за счет уменьшения размерности пространства признаков.
Методы. Дифференциальная диагностика таких форм патологии беременных, как серозный пиелонефрит, гнойной пиелонефрит и его переходная форма, относится к классу плохо формализуемых задач. Разведочный анализ структуры данных, представленных урологическим отделением БСМП г. Курска, показал, что по критериям время принятия решений качества диагностики предпочтение следует отдать методу синтеза гибридных нечетких моделей, объединяющему логику Л. Заде и Е. Шортлифа. При этом для надежной диагностики достаточно использовать данные об иммунном статусе беременных.
Результаты. Используя выбранный метод синтеза, в работе получена система нечетких решающих правил, объединяющих итерационные правила Е. Шортлифа с функциями принадлежности к исследуемым формам пиелонефрита. Математическое моделирование и статистические испытания полученных решающих правил показали, что по показателям иммунного статуса диагностические чувствительность, специфичность и эффективность при классификации серозных, гнойных и промежуточных форм пиелонефрита превышают уровень 0,9.
Заключение. В ходе исследований установлено, что для дифференциальной диагностики форм пиелонефрита у беременных по показателям иммунного статуса следует использовать гибридные нечеткие модели с агрегацией итерационных моделей оценки уверенности в принимаемых решениях с функциями принадлежности. Полученные гибридные модели, диагностические чувствительность, специфичность и эффективность выше 0,9, что позволяет повысить качество оказания медицинских услуг беременным женщинам, имеющим острые формы пиелонефрита.
Purpose of the research is to improve the quality indicators of differential diagnosis of pyelonephritis in pregnant women while reducing the decision-making time by reducing the dimension of the feature space.
Methods. Differential diagnosis of such forms of pathology of pregnant women as serous pyelonephritis, purulent pyelonephritis and its transitional form belongs to the class of poorly formalized tasks. Exploratory analysis of the data structure presented by the urological department of the Kursk BSMP showed that according to the criteria of decision -making time-diagnostic quality, preference should be given to the method of synthesis of hybrid fuzzy models, combining the logic of L. Zadeh and E. Shortlif. At the same time, for a reliable diagnosis, it is enough to use data on the immune status of pregnant women.
Results. Using the chosen synthesis method, a system of fuzzy decision rules is obtained that combines E. Shortlif's iterative rules with the functions of belonging to the studied forms of pyelonephritis. Mathematical modeling and statistical tests of the obtained decision rules showed that in terms of the immune status, the diagnostic sensitivity, specificity and effectiveness in the classification of serous, purulent and intermediate forms of pyelonephritis exceed the level of 0.9.
Conclusion. In the course of research, it was found that for the differential diagnosis of forms of pyelonephritis in pregnant women by indicators of immune status, hybrid fuzzy models should be used with the aggregation of iterative models for assessing confidence in decisions made with membership functions. The obtained hybrid models have diagnostic sensitivity, specificity, and effectiveness higher than 0.9, which allows improving the quality of medical services provided to pregnant women with acute forms of pyelonephritis.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.