Нечеткие математические модели прогнозирования и оценки степени тяжести отравления угарным газом

Целью исследования является повышение качества классификации степени тяжести отравления угарным газом за счет использования гибридных нечетких решающих правил.

Методы. В ходе приведенных исследований было показано, что современные подходы к классификации степени тяжести отравления угарным газом основываются на оценке концентрации окиси углерода в воздухе рабочей зоны или карбоксигемоглобина в крови, причем между исследуемыми классами состояний имеется значительная зона неопределенности, что снижает качество принимаемых решений и затрудняет выбор адекватных схем лечения. Для снижения зоны неопределенности в работе предлагается увеличить число классов степени тяжести и для адекватного описания зон неопределенности использовать методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил (МСГНРП) с ориентацией на модели оценки состояния здоровья, изменяющегося под влиянием воздействия вредных химических веществ.

Результаты. С использованием МСГНРП в работе синтезированы решающие правила, обеспечивающие надежное разделение пяти классов степени тяжести отравления угарным газом: норма, легкая, средняя, тяжелая и критическая степени отравления с уверенностью принимаемых решений не хуже 0,95, что позволяет достаточно точно оценивать состояние здоровья пациентов с назначением адекватных схем профилактики и лечения.

Заключение. В работе с использованием МСГНРП получены нечеткие модели классификации степени тяжести отравления угарным газом с выделением классов: норма, легкое, среднее, тяжелое и критическое отравление. В ходе экспертного оценивания и математического моделирования было показано, что диагностическая чувствительность, специфичность и уверенность в принимаемых решениях превышает величину 0,95, что в практической медицине считается хорошим результатом для исследуемого типа задач.

1. Куценко С. А. Основы токсикологии. СПб.: Фолиант, 2004. С. 550-551.

2. Отравление монооксидом углерода (угарным газом) / Ю. В. Зобнин, Т. Н. Савватеева-Любимова, А. Н. Коваленко, А. Ю. Петров, С. А. Васильев, Б. В. Батоцыренов, М. Г. Романцов / под ред. Ю. В. Зобнина. СПб.: Тактик-Студио, 2011. 80 с.

3. Остапенко Ю. Н. Отравление аварийно химически опасными веществами // Медицинская токсикология: национальное руководство / под ред. Е. А. Лужникова. М.: ГЭОТР-Медиа, 2012. С. 669-684.

4. Медицинская токсикология: национальное руководство / под ред. Е. А. Лужникова. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2012. 928 с.

5. Токсическое действие окиси углерода: Федеральные клинические рекомендации / под. ред. Ю. Н.Остапенко. М., 2013. URL: http://www.mzdrav.rk.gov.ru (дата обращения: 04.06.2021).

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

7. Кореневский Н. А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем // Медицинская техника. 2015. № 1 (289). С. 33-35.

8. Кореневский Н. А., Разумова К. В. Синтез нечетких классификационных правил в многомерном пространстве признаков для медицинских приложений // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012. № 2-1. С. 223-227.

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

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. Korenevskiy N. A Application of Fuzzy Logic for Decision-Making in MedicalExpert Systems // Biomedical Engineering. 2015. Vol. 49. P. 46-49.

14. Метод синтеза нечетных моделей и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников гальванических производств / Н. А. Кореневский, И. Ю. Григоров, Т. Н. Говорухина, Р. А. Крупчатников // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2019. Т. 18, № 3. С. 163-169.

15. Степашов Р. В. Метод, модели и алгоритм прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами, на основе гибридных нечетких технологий: дис. ... канд. тех. наук. Курск, 2018. 144 с.

16. Лукашов М. И., Кореневский Н. А., Еремин А. В. Определение уровня длительного физического утомления как фактора риска рецидивов хронических заболеваний // Биомедицинская радиоэлектроника. 2009. № 5. С. 10-15.

17. Метод оценки функционального резерва человека-оператора на основе комбинированных правил нечеткого вывода / Н. А. Кореневский, А. Н. Коростелев, Л. В. Стародубцева, В. В. Серебровский // Биотехносфера. 2012. № 1 (19). С. 44-49.

18. Fuzzy definition of the psychoemotional level of a person / N. Korenevsky, Riad Taha Al-Kasasbeh, F. Ionescu, M. Alshamasin, Anrev P. Smith // Mega-conference on biomedical engineering: Materials of the 4th International Conference on the development of biomedical engineering. Ho Chi Minh City, 2012. P. 354-357.

19. Korenevskiy N. A., Al-Kasasbeh R. T., Ionescouc F., Alshamasin M., Alkasasbeh E., Smith A. P. Fuzzy determination of the human's level of psycho-emotional // IFMBE Proceedings. 2013. Vol. 40. P. 213-216.

20. Al-Kasasbeh R., Alshamasin M., Korenevskiy N., Kuzmin A., Ionescou F. Synthesis of fuzzy logic for prediction and medical diagnostics by energy characteristics of Acupuncture Points // Journal of acupuncture and Meridian Studies. 2011. Vol. 4, no. 3. Р. 175-182.

21. Буняев В. В., Кореневский Н. А. Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечетких решающих правил для рефлексодиагностики // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2004. Т. 3, № 3. С. 175-178.