Использование показателей, характеризующих адаптационные механизмы для оценки уровня защиты организма от воздействия внешних факторов риска

Целью исследования является улучшение показателей качества прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых действием внешних патогенных факторов за счет использования показателей, характеризующих адаптационные механизмы для оценки уровня защиты организма.

Методы. Известно, что защитная система организма имеет сложную, иерархически организованную, достаточно плохо изученную структуру нестационарного, 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 адаптационные механизмы организма для количественной оценки уровня защиты организма от множественных 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 адаптационного потенциала, энергетического разбаланса БАТ, адаптационного соответствия и ряда иммунологических показателей. 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 показано, что качество принятия решений с использованием предложенных моделей увеличивается на 10 - 15% в зависимости от типа решаемых задач и по сравнению с моделями, не использующими показатели уровня защиты организма.

Заключение. В ходе проведенных исследований было показано, что для улучшения показателей качества прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых действием внешних патогенных факторов, могут быть использованы показатели уровня защиты организма, определяемые по его адаптационным механизмам. Установлено, что качество принятия решений с использованием предложенных моделей увеличивается на 10 - 15% 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. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

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

11. 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.

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. 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.

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. 9, № 1 (24). С. 39-53.

17. 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.

18. 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.

19. 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.

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.