Количественная оценка защитных механизмов организма по его оксидантному статусу

Целью исследования является повышение качества прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых действием внешних патогенных факторов за счет использования оценочных характеристик уровня защиты организма.

Методы. Известно, что защитная система организма имеет сверхсложную достаточно плохо изученную структуру динамического типа, что не позволяет получить надежные модели количественной оценки уровня защиты организма с последующим выбором адекватных схем профилактики и лечения. В данной работе исследуются вопросы использования показателей, характеризующих оксидантный статус организма для количественной оценки уровня защиты организма от воздействия множества экзогенных факторов. В качестве базового математического аппарата используется методология синтеза гибридных нечетких решающих правил.

Результаты. В работе показано, что для количественной оценки уровня защиты организма от внешних факторов риска можно использовать показатели перикисного окисления липидов и антиоксидантной активности. Для этих показателей получены функции уровня защиты и обобщенный показатель уровня защиты организма в виде нечеткого решающего правила. Показан механизм встраивания этого показателя в прогностические и диагностические решающие правила. В результате экспертного оценивания и математического моделирования было установлено, что качество принятия решений с использованием предложенных моделей увеличивается на 10 - 20% в зависимости от типа решаемых задач и по сравнению с моделями, не использующими показатели уровня защиты организма.

Заключение. В ходе проведенных исследований было выявлено, что для улучшения качества прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых действием внешних патогенных факторов, могут быть использованы количественные оценки уровня защиты организма, определяемые по его оксидантному статусу. Установлено, что качество принятия решений с использованием предложенных моделей увеличивается на 10 - 20% в зависимости от типа решаемых задач и по сравнению с моделями, не использующими показатели уровня защиты организма.

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

2. 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.

3. Кореневский Н. А., Крупчатников Р. А., Аль-Касасбех Р. Т. Теоретические основы биофизики акупунктуры с приложениями в медицине, психологии и экологии на основе нечетких сетевых моделей. Старый Оскол: ТНТ, 2013. 528 с.

4. Использование информационных технологий для прогнозирования и диагностики инфекционных заболеваний (на примере генитального герпеса) / М. И. Лукашов, Н. А. Кореневский, В. И. Серебровский [и др.]. Курск: Издательство Курской государственной сельскохозяйственной академии 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. 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: ТНТ, 2016. 472 с.

7. Воробьева О. М., Мишустин В. Н., Чернова И. В. Синтез решающих правил для прогнозирования инфаркта миокарда по показателям перекислого окисления липидов и антиокислительной активности // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. Т. 2, № 2. С. 249-252.

8. Воробьева О. М., Серегин С. П., Чернова И. В. Математическое прогнозирование инфаркта миокарда и сердечно-сосудистых осложнений у урологических больных // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 2, ч. 3. С. 328-331.

9. Надеев А. Д., Гончаров Н. В. Активные формы кислорода в клетках сердечнососудистой системы // Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2014. № 4. С. 80-94.

10. Пожилова Е. В., Новиков В. Е., Левченкова О. С. Активные формы кислорода в физиологии и патологии клетки // Вестник Смоленской государственной академии. 2015. Т. 14, № 2. С. 13-21.

11. Синтез комбинированных нечетких решающих правил для прогнозирования послеоперационных осложнений в урологии / С. П. Серегин, С. Д. Долженков, С. Н. Кореневская, Т. Н. Сапитонова // Известия Юго-Западного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012. № 2, ч. 3. С. 293-297.

12. Узбеков М. Г. Перекисное окисление липидов и антиоксидантные системы при психических заболеваниях // Социальная и клиническая психиатрия. 2014. Т. 24, № 4. С. 97-103.

13. Математическое моделирование развития инфаркта миокарда и сердечнососудистых осложнений на основе нечетких моделей принятия решений / О. М. Воробьева, И. В. Чернова, М. Н. Цуканова, С. Д. Долженков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2012. Т. 11, № 1. С. 170-174.

14. 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.

15. 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. С. 223-227.

16. Нечеткие модели оценки уровня эргономики технических систем и ее влияние на состояние здоровья человека оператора с учетом функциональных резервов / Н. А. Кореневский, С. Н. Родионова, Т. Н. Говорухина, М. А. Мясоедова // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019. Т. 7, № 1 (24). С. 39-53.

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

18. Прогнозирование и диагностика заболеваний, вызываемых вредными производственными и экологическими факторами на основе гетерогенных моделей / Н. А. Кореневский, Н. А. Серебровский, В. И. Коптева, Н. А. Говорухина. Курск: Издательство Курской государственной сельскохозяйственной академии имени И. И. Иванова, 2012. 231 с.

19. Прогнозирование и ранняя диагностика профессиональных заболеваний в электроэнергетике на основе методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил: монография / В. И. Серебровский, М. А. Мясоедова, В. В. Серебровский, Н. А. Кореневский, К. В. Разумова. Курск: Издательство Курской государственной сельскохозяйственной академии имени И. И. Иванова, 2019. 285 с.

20. Использование методологии синтеза коллективов гибридных нечетких моделей для решения задач оценки состояния и управления сложными биотехническими системами / Н. А. Кореневский, Р. В. Степашов, А. Н. Шуткин, Е. В. Цимбыл, С. Н. Родионова, Д. С. Родионов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2018. Т. 14, № 3. С. 593-600.

21. Method of Ergonomics Assessment of Technical Systems and Its Influence on Operators Heath on Basis of Hybrid Fuzzy Models / R. T. Al-Kasasbeh, N. A. Korenevskiy, M. S. Alshamasin, I. Maksim // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2018. N 590. P. 581-592.

22. Fuzzy Model Evaluation of Vehicles Ergonomics and Its Influence on Occupational Diseases / R. T. Al-Kasasbeh, N. A. Korenevskiy, M. S. Alshamasin, S. N. Korenevskya, E. T. Al-Kasasbeh, I. Maksim // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2018. P. 143-154.

23. Use of an Interactive Method for Classification in Problems of Medical Diagnosis / N. A. Korenevsky, S. V. Degtyarev, S. P. Seregin, A. V. Novikov // Biomedical Engineering. 2013. Vol. 47, is. 4. P. 169-172.

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