Метод оценки уровня неспецифической защиты организма человека по показателям, характеризующим процессы адаптации

Целью исследования является разработка метода оценки уровня неспецифической защиты организма человека по показателям, характеризующим процессы адаптации, использование которого в решающих правилах прогнозирования и диагностики заболеваний обеспечивает повышение качества принимаемых решений.

Методы. В многочисленных источниках имеется достаточно подробное описание защитных механизмов организма человека, реализуемых неспецифической и специфической системами защиты, которые тесно связаны с такими понятиями, как: адаптационный потенциал, адаптационный резерв, функциональное состояние и функциональный резерв. В работе исследуются вопросы использования показателей, характеризующих адаптационный потенциал и адаптационные резервы для количественной оценки неспецифического уровня защиты организма от воздействия разнородных внешних факторов. В качестве базового математического аппарата используется методология синтеза гибридных нечетких решающих правил.

Результаты. В работе показано, что для количественной оценки уровня защиты организма целесообразно использовать показатель активности регуляторных систем, адаптационный потенциал, показатель, характеризующий иммунно-эндокринную составляющую адаптации, и показатель, характеризующий нервно-психическую составляющую адаптации. Для этой системы показателей разработан метод оценки уровня защиты по базовым показателям, характеризующим процессы адаптации на общесистемном уровне, отличающийся учетом составляющих, характеризующих различные механизмы формирования адаптационного потенциала и адаптационного резерва, учитывающий специфику структуры данных и способы их обработки для наилучших результатов по качеству и времени принимаемых решений. Получены нечеткие функции уровня защиты по выбранной системе показателей с интегральной оценкой уровня защиты организма.

Заключение. В работе показано, что для улучшения показателей качества прогнозирования и диагностики социально значимых и профессиональных заболеваний целесообразно использовать показатели уровня защиты организма, определяемые по адаптационным механизмам. Установлено, что качество принятия решений с использованием предложенных моделей увеличивается на 10–15% в зависимости от типа решаемых задач по сравнению с моделями, не использующими показатели уровня защиты организма.

1. Орлов Р. С., Ноздрачев А. Д. Нормальная физиология. 2-е изд. М.: ГЭОТАРМедиа, 2010. 832 с. 2. Адо А. Д. Общее учение о болезни. Патологическая физиология / под ред. А. Д. Адо, В. И. Пыцкого, Г. В. Порядина, Ю. А. Владимирова. М.: Триада ‒ X, 2000. С. 8‒16.

2. Кузьмина В. Е., Беляков В. И. Основы адаптологии. 2-е изд. Самара: Самарский университет, 2013. 236 с.

3. Оценка и управление состояния здоровья обучающихся на основе гибридных интеллектуальных технологий: монография / Н. А. Кореневский, А. Н. Шуткин, С. А. Горбатенко, В. И. Серебровский. Старый Оскол: Тонкие наукоемкие технологии, 2016. 472 с.

4. Использование информационных технологий для прогнозирования и диагностики инфекционных заболеваний (на примере генитального герпеса): монография / М. И. Лукашов, Н. А. Кореневский, В. И. Серебровский [и др.]. Курск: Курская государственная сельскохозяйственная академия имени И. И. Иванова, 2011. 123 с.

5. Оценка защитных механизмов организма и их роль в задачах прогнозирования и медицинской диагностики / С. В. Харьков, С. Д. Долженков, С. Н. Кореневская, А. Г. Коцарь // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2012. Т. 11, № 1. С. 44‒49.

6. Использование показателей, характеризующих адаптационные механизмы, для оценки уровня защиты организма от воздействия внешних факторов риска / Р. И. Сафронов, С. Н. Родионова, Е. В. Крикунова, Л. В. Стародубцева, С. С. Сергеева, А. В. Титова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2021. Т. 11, № 4. С. 163‒179.

7. Методы количественной оценки защитных механизмов организма на различных его уровнях на основе гибридных нечетких моделей и их использование в задачах прогнозирования и медицинской диагностики / Н. А. Кореневский, С. Н. Родионова, Е. В. Крикунова, Р. И. Сафронов, В. А. Белозеров // Медицинская техника. 2022. Т. 3, № 333. С. 24‒27.

8. Кореневский Н. А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем // Медицинская техника. 2015. Т. 1, № 289. С. 33‒35.

9. Кореневский Н. А. Проектирование нечетких решающих сетей, настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2005. Т. 4, № 1. С. 12‒20.

10. Кореневский Н. А. Метод синтеза гетерогенных нечетких правил для анализа и управления состоянием биотехнических систем // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 2. С. 99‒103.

11. Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых состоянием окружающей среды, с учетом индивидуальных особенностей организма / Н. А. Кореневский, Ю. А. Иванков, Е. А. Яковлева, Н. Н. Савченко // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2007. Т. 6, № 2. С. 395‒400.

12. Серебровский В. В., Кореневский Н. А. Метод оценки функционального резерва человека-оператора на основе комбинированных правил нечеткого вывода // Биотехносфера. 2012. Т. 1, № 19. С. 44‒49.

13. Кореневский Н. А., Башир А. С., Горбатенко С. А. Синтез гибридных нечетких правил для прогнозирования, оценки и управления состоянием здоровья в экологически неблагоприятных регионах // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 4. С. 69‒73.

14. Кореневский Н. А., Быков А. В., Устинов У. Г. Нечеткий алгоритм прогноза развития ишемической болезни конечностей для различных этапов ведения пациентов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2016. Т. 2, № 19. С. 142‒155.

15. Кореневский Н. А., Коптева Н. А., Крупчатников Р. А. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний сельскохозяйственных рабочих на основе нечеткой логики принятия решений // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4, № 7. С. 86‒89.

16. Кореневский Н. А., Тутов Н. Д., Лазурина Л. П. Проектирование медико-экологических информационных систем. Курск: Курский государственный технический университет, 2001. 193 с.

17. Кореневский Н. А., Родионова С. Н., Хрипина И. И. Методология синтеза гибридных нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки притяни решений: монография. Старый Оскол: ТНТ, 2019. 472 с.

18. Метод комплексной оценки уровня информативности классификационных признаков в условиях нечеткой структуры данных / Н. А. Кореневский, В. В. Аксенов, С. Н. Родионова, С. Н. Гонтарев, Л. П. Лазурина, Р. И. Сафронов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2023. № 3. С. 80‒96.

19. Баевский Р. М., Берсенева А. П. Оценка адаптационных возможностей организма и риска заболеваний. М.: Медицина, 1997. 128 с.

20. Баевский Р. М., Иванов Г. Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения. М.: Медицина. 2000. 295 с.

21. Гаркави Л. Х., Уколова М. А., Квакина Е. Б. Закономерность развития качественно отличающихся общих неспецифических адаптационных реакций организма // Научные открытия России. URL: https://ross-nauka.narod.ru/03/03-158.html (дата обращения: 10.09.2023). 23. Гаркави Л. Х., Квакина Е. Б., Уколова М. А. Адаптационные реакции и резистентность организма. Ростов н/Д: Ростовский университет, 1990. 224 с. 24. Гурвич И. Н. Социальная психология здоровья. СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 1999. 1023 с.

22. Хурса Р. В., Еремина Н. М., Корзун Н. Н. Скрининговые методы оценки адаптации организма в амбулаторной практике. Минск: Белорусский государственный медицинский университет, 2018. 43 с.

23. Оценка и управление состоянием здоровья на основе моделей Г. Раша / Н. А. Кореневский, А. Н. Шуткин, Е. А. Бойцова, В. В. Дмитриева // Медицинская техника. 2015. Т. 6, № 294. С. 37‒40.

24. Smith E. V., Smith M. S. Introduction to Rasch Measurement Theory, Models and Applications. Marle Grove, Minnesota: JAM Press, 2004. 689 p.

25. Маслак А. А. Измерение латентных переменных в социально-экономических системах: монография. Славянск-на-Кубани: Издательский центр СГПИ, 2006. 333 с.

26. Andrich D. Rasch Models for Development. London: Sage Publications, Inc., 1988. 94 p.

27. Bond T. G., Fox C. M. Applying the Rasch model. Fundamental Measurement in the Human Sciences. Mahwah, New Jersy: Lawrence Erlhaum Associates, Inc., Publshers, 2001. 255 p.

28. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence anent tests (Expanded edition, with foreword and afterword by Benjamin D. Wright). Chicago: University of Chicago Press, 1980. 199 p.

29. Совершенствование оценки функциональных резервов организма – приоритетное направление развития донозологической диагностики преморбидных состояний / А. Н. Курзанов, А. Н. Заболотских, Д. В. Ковалев, Д. А. Бузиашвили // Международный журнал экспериментального образования. 2015. № 10-1. С. 67‒70.

30. Курзанов А. Н., Заболотских Н. В., Ковалев Д. В. Функциональные резервы организма: монография. М.: Издательский дом Академии естествознания, 2016. 96 с.