АКАДЕМИЯ НАУК РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
На правах рукописи
УДК 519.711.2
Назаров Алишер Искендерович
АЛГОРИТМЫ ПРОГНОЗА И ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ
УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ
ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЛЕЧЕБНЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ
05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Ташкент – 2012
2
Работа выполнена в Институте математики и информационных техно-
логий АН РУЗ
Научный руководитель:
кандидат технических наук, доцент
Кабильджанов Александр Сабитович
Официальные оппоненты:
доктор технических наук, профессор
Нишанов Акром Хасанович
кандидат техническах наук, доцент
Файзуллаев Садулла Хикматуллаевич
Ведущая организация: Ташкентский государственный
технический университет
Защита состоится « » 2012 г. в часов на заседании
специализированного совета Д. 015.17.02
при Институте математики и ин-
формационных технологий АН РУЗ по адресу: 100125, г. Ташкент, ул.
Дурмон йули, 29.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института матема-
тики и информационных технологий АН РУз
Автореферат разослан «___» 2012 г.
Ученый секретарь
специализированного совета М.А.Исмаилов
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИИ
Актуальность работы
. Решение проблемы дальнейшего повышения эф-
фективности функционирования лечебно- профилактических учреждений
(ЛПУ) в настоящее время возможно на основе широкого внедрения совре-
менных информационных и компьютерных технологий. Опыт показывает,
что принятых на практике средств документального информирования недос-
таточно для корректного принятия решений, ввиду большого разнообразия
информационных источников, сложности извлечения и упорядочивания све-
дений, а также недостатка времени, выделяемого на принятия решений. По-
этому администрация и врачебно – технический персонал ЛПУ все чаще
включается в число непосредственных пользователей информационных тех-
нологий.
Одной из актуальных задач, стоящих перед ЛПУ, является прогнози-
рование сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) (инфаркта миокарда, сте-
нокардии, гипертонии) с учетом внутренних и внешних факторов, так как в
последние десятилетия ССЗ занимают ведущее место среди всех причин
утраты трудоспособности и смертности больных, и имеют наибольшую кли-
ническую и социальную значимость. По данным Всемирной организации
здравоохранения (ВОЗ) от ССЗ ежегодно человечество теряет 2,5 млн. жите-
лей, причем более одной трети из них приходится на лиц трудоспособного
возраста.
В республике Узбекистан решению выше обозначенной проблеме
придается большое значение. Так в соответствии с Указом Президента Рес-
публики Узбекистан № УП-2107 от 10 ноября 1998 года «О Государственной
программе реформирования системы здравоохранения Республики Узбеки-
стан» ССЗ отнесены к социально – значимым заболеваниям, по которым ока-
зывается бесплатная специализированная медицинская помощь.
Так как одним из факторов, влияющих на ССЗ, являются солнечная
активность и метеорологические параметры, эта проблема в последние годы
приобрела новое содержание и снова стала актуальной в связи с наблюдае-
мыми изменениями глобального климата.
Имеющиеся исследования свидетельствуют о корреляционной зависи-
мости ССЗ от резких перепадов температур, давления, влажности, увеличен-
ной напряженности магнитного поля Земли и т.д. При этом возникает необ-
ходимость решения ряда сложных задач, связанных с повышением точности
методов математического моделирования, позволяющих получить адекват-
ные модели, достаточно точно прогнозирующие частоту поступления паци-
ентов с ССЗ.
В связи с выше изложенным, актуальной является проблема создания
компьютерной системы поддержки принятия управленческих решений,
(ППУР) обеспечивающей возможность использования результатов прогноза
4
качества дня по ССЗ (благоприятный, неблагоприятный) для формирования
стратегии и выработки управленческих решений в ЛПУ. К их числу можно
отнести: планирование профилактических мероприятий; управление систе-
мой подготовки и рационального распределения кардиологического обору-
дования и приборов; заблаговременное предупреждение населения и служб
экстренной медицинской помощи; своевременное обеспечение лекарствен-
ными препаратами; подготовка необходимого количества койко–мест и т.д.
Степень изученности проблемы.
Проблема влияния изменений кли-
мата на ССЗ в настоящее время обрела международный статус. В ее решение
включились коллективы ученых и специалистов разных стран. В 2008 г. раз-
работана международная программа системных исследований этой проблемы
и в рамках этой программы образовано научное направление «Атмосфера и
здоровье». В реализации проектов принимают участие Институт физики ат-
мосферы им. А.М. Обухова РАН, Институт космических исследований РАН,
Медицинские центры и научно – исследовательские институты Министер-
ства Здравоохранения Республики Узбекистан, Ташкентский научно – иссле-
довательский гидрометеорологический институт и др.
Сотрудниками научно – исследовательских институтов Минздрава РУз
проведены статистические исследования и показано, что ССЗ являются ча-
стотой причиной смертности – 56% и инвалидизации – 25% среди населе-
ния Узбекистана.
Многие авторы указывают на необходимость учета комплексного
влияния факторов внешней среды. Недостаточный учет факторов снижает
эффективность профилактики ССЗ. В отличие от проведенных ранее работ,
нами поставлена задача комплексного учета влияния множества различных
факторов внешней среды на обострение ССЗ в различных сезонных и клима-
тических условиях, а также учет суммарного влияния долевого вклада каж-
дого фактора применительно к региону Средней Азии (г. Ташкент).
Связь диссертационной работы с тематическими планами НИР.
Работа выполнена в рамках гранта № БВ – Ф1 – 009 «Долгосрочное прогно-
зирование давления воздуха на город Ташкент» и на основе договора о науч-
ном сотрудничестве между Научным центром экстренной медицинской по-
мощи РУз и Ташкентским университетом информационных технологий от
13.05. 2008 г. «Исследование влияния факторов внешней среды на сердечно -
сосудистые заболевания»
Целью исследования
является разработка алгоритмов прогноза и ком-
пьютерной системы ППУР для организации функционирования лечебных
учреждений, позволяющей повысить оперативность прогноза качества дня
по ССЗ, и, как следствие, эффективность профилактических и лечебных ме-
роприятий.
Задачи исследования.
Поставленная цель обусловила необходи-
мость решения следующих задач:
5
системный анализ влияния факторов внешней среды на возникновение
и обострение ССЗ;
сбор, восстановление и робастная предобработка исходного массива
данных метеорологической и солнечной активности, а также клинических
данных;
оценка значимости факторов внешней среды и разработка статистиче-
ских моделей прогноза частоты поступления пациентов с ССЗ;
разработка алгоритмов принятия решений по оценке качества дня для
ССЗ, основанных на продукционных правилах и правилах нечеткого вывода;
разработка алгоритма коллективного принятия решения при оценке ка-
чества дня по ССЗ;
разработка структуры и принципов функционирования компьютерной
системы ППУР при оценке качества дня по ССЗ;
разработка прикладного программного обеспечения для компьютерной
системы ППУР и его апробация на практике;
внедрение разработанного прикладного программного обеспечения для
компьютерной системы ППУР в среде глобальной сети INTERNET
(
Объект и предмет исследования.
Объектом исследования является
система ППУР по эффективной организации лечебно – профилактических
мероприятий в медицинских учреждениях (поликлиниках, станциях скорой
неотложной помощи, больницах, центрах медицинской реабилитации) для
лиц, входящих в группу риска по ССЗ.
Предмет
исследования
составляет
комплекс
научно-
методологических вопросов, связанных с построением математических мо-
делей прогноза частоты поступления пациентов с ССЗ в зависимости от вли-
яния факторов внешней среды, алгоритмов и компьютерной системы оценки
качества дня по ССЗ, их реализация на программном и информационном
уровнях.
Методы исследования.
В процессе выполнения диссертационной
работы использовались методы математического моделирования, математи-
ческой статистики и вычислительного эксперимента, теории распознавания
образов, аппарат нечеткой логики (НЛ), а также информационная технология
ASP.NET.
Гипотеза исследования.
Повышение эффективности ППУР при пре-
дупреждении, профилактике и организации лечения ССЗ в ЛПУ возможно
на основе разработки и применения робастных математических моделей про-
гноза и компьютерной системы ППУР при оценке качества дня.
Основные положения, выносимые на защиту:
математические модели прогноза кризов гипертонии, стенокардии и
инфаркта миокарда на основе значимых факторов внешней среды;
6
методология и алгоритм коллективного принятия решения при оценке
качества дня по ССЗ;
структура компьютерной системы ППУР при организации функциони-
рования ЛПУ.
Научная новизна:
разработаны статистические модели прогноза частоты поступления па-
циентов с ССЗ, учитывающие комплексное влияние различных факторов
внешней среды на частоту поступления больных с ССЗ;
разработаны продукционные и нечеткие модели оценки качества дня
для ССЗ;
разработаны методология построения и алгоритм функционирования
самообучающейся и самонастраивающейся системы коллективного принятия
решения по оценке качества дня для ССЗ;
разработана структура компьютерной системы ППУР для ЛПУ.
Научная и практическая значимость результатов исследования.
Научная значимость результатов исследования заключается в разработке ро-
бастных моделей прогноза для оценки частоты поступления пациентов с
ССЗ, позволяющие улучшить точность прогноза влияния параметров внеш-
ней среды на состояние пациентов за счет комплексного учета влияния ме-
теорологических и солнечных факторов, а также методология построения и
алгоритм коллективного принятия решения по оценке качества дня.
Практическая значимость результатов исследования заключается в раз-
работке программного комплекса ППУР, позволяющего повысить оператив-
ность и эффективность при проведении профилактических и лечебных меро-
приятий в ЛПУ.
Реализация результатов работы.
Разработанные модели и программ-
ный комплекс ППУР внедрены в Республиканском специализированном
научном практическом медицинском центре терапии и медицинской реаби-
литации; в Республиканском Центре Экстренной Медицинской помощи; раз-
мещены на сайте
кафедры «Информационные технологии»
Ташкентского университета информационных технологий (ТУИТ).
Апробация работы.
Основные положения и результаты исследования,
изложенные в диссертационной работе доложены и обсуждены на:
the 9
th
International Conference on Electronics, Information and Communi-
cation (ICEIС). Ташкент, 2008 г;
республиканской научно-технической конференции «Современное со-
стояние и перспективы информационных технологий» Ташкент, 2011 г.
объединенном научном семинаре лабораторий: «Управление техноло-
гическими процессами и производством», «Управление в технических систе-
мах» ИМ и ИТ АН РУз. Ташкент, 2011 г.
научном семинаре лаборатории «Медицинская информатика» ИМ и ИТ
АН РУз. Ташкент, 2011 г.;
7
научном семинаре при специализированном совете Д. 015.17.02 ИМ и
ИТ АН РУз. Ташкент, 2011г.
Опубликованность результатов.
По материалам диссертационной
работы опубликованы 9 научных работ, в том числе, 6 журнальных статей в
изданиях, рекомендованных ВАК, 2 статьи в сборнике докладов на 9 – й
Международной конференции электроники, информатики, телекоммуника-
ции, одна статья в сборнике докладов Республиканской научно-технической
конференции. Получены два свидетельства Патентного Ведомства РУз.
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, 3
глав, заключения, списка литературы и приложения, содержащего листинги
программ, таблицы статистической обработки исходных данных, акты о
внедрении.
Материал диссертационной работы изложен на 120
страницах машино-
писного текста, содержит 11 таблиц, 45 рисунков и библиографический спи-
сок из 96 наименований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
Во введении
обоснована актуальность темы, определены цель и задачи
исследования, их научная новизна, практическая значимость полученных ре-
зультатов, приведены сведения об апробации и внедрении работы.
Первая глава
посвящена анализу влияния факторов метеорологиче-
ской и солнечной активности на обострение ССЗ, нередко заканчивающиеся
их кризами. Анализ проблемы показал, что в большинстве исследований,
проведенных учеными к настоящему времени, рассматривается влияние
факторов внешней среды на ССЗ по одному или двум параметрам, например,
изменение температуры или давления, влажности, выброс солнечной энергии
в виде протуберанца, влияние магнитных бурь. В тоже время, в статьях раз-
личных ученых указывается необходимость учета комплексного влияния
факторов метеорологической и солнечной активности на обострение ССЗ.
Анализ основных подходов к разработке моделей прогноза частоты по-
ступления пациентов с ССЗ показал, что часто используется математический
аппарат регрессионного и корреляционного анализа. Для регрессионного
анализа широко применяется метод наименьших квадратов (МНК). Устойчи-
вость регрессионной модели на основе метода МНК можно добиться робаст-
ной предобработкой факторов внешней среды, влияющих на частоту поступ-
ления пациентов с ССЗ.
При прогнозировании ССЗ в зависимости от факторов внешней среды
имеет место наличия переходных областей, в которых трудно четко опреде-
лить наличие или отсутствие кризов ССЗ. В таких областях используют ме-
тоды, основанные на нечеткой логике. Это дает возможность оперировать
входными данными, заданными нечетко: непрерывно изменяющиеся во вре-
8
мени значения; возможность нечеткой формализации критериев оценки и
сравнения: «хороший», «средний», «плохой» с соответствующей степенью
принадлежности; учет опыта экспертов.
На основе проведенного анализа осуществляется постановка задачи,
которая главным образом сводится к необходимости создания компьютер-
ной системы коллективного принятия решения, объединяющей несколько
различных алгоритмов оценки качества дня по ССЗ. При этом основным тре-
бованием, предъявляемым к этой системе, являются самообучаемость и са-
монастраиваемость.
Вторая глава
посвящена разработке алгоритмов принятия решения по
оценке качества дня для ССЗ. При этом предложено два альтернативных
подхода к решению данной задачи, которые затем интегрированы в адаптив-
ную (самообучающуюся и самонастраивающуюся) систему коллективного
принятия решения по оценке качества дня для ССЗ.
Первый подход основан на использовании статистических моделей
прогноза частоты поступления пациентов с ССЗ и продукционных моделей
оценки качества дня по ССЗ.
При построении статистических моделей частоты поступления пациен-
тов с ССЗ были выбраны медицинские статистические данные частоты по-
ступления пациентов с ССЗ в течение года с соответствующими данными
метеорологической и солнечной активности. Анализ статистических данных
показал, что они имеют ряд особенностей: наличие пропущенных значений,
не позволяющих использовать весь объем имеющихся данных при статисти-
ческом анализе и моделировании; наличие недостоверных данных, связанных
с ошибками при регистрации и вводе показателей; параметрическая избы-
точность и ряд других.
Вследствие того, что точность статистических оценок и адекватность
математических моделей во многом определяется качеством исходных дан-
ных, выполнена следующая предварительная обработка статистической ин-
формации: исключены недостоверные данные; восстановлены пропущенные
данные; произведена робастная предобработка исходных данных; определе-
ны теснота и форма связи частоты поступления пациентов с ССЗ и факторов
внешней среды; исключена параметрическая избыточность; произведено
формирование однородных групп.
После исключения недостоверных данных восстановление пропущен-
ных данных производилось методом кубического сплайна с использованием
стандартной процедуры MATLAB.
Робастная предобработка проводилось с целью повышения обуслов-
ленности метода наименьших квадратов на основе метода медианных цен-
тров. При этом в каждом классе поля корреляции экспериментальных данных
оценка центра выбиралась как медиана вариационных рядов пяти оценок:
9
5
,
0
,
,
,
,
х
х
х
х
х
m
р
с
, где
х
- среднее арифметическое ;
с
х
- центр сгиба;
р
х
- центр
размаха;
m
х
- медиана;
5
,
0
х
- среднее арифметическое 50% наблюдений.
Оценка тесноты и формы связи между частотой поступления пациен-
тов с ССЗ
y
и факторами внешней среды
х
производилась с помощью крите-
риев:
где
xy
r
- коэффициент корреляции для каждой пары параметров
х
и
y
;
xy
-
дисперсионные отношения параметра
х
относительно параметра
y
;
xy
r
g
xy
g
-
среднеквадратические отклонения соответствующих параметров.
При этом использовались следующие правила:
Доверительный уровень вероятности в выше приведенных правилах р = 0,95.
Гипотеза об отклонении коэффициента корреляции от дисперсионного
отношения проверялась по критерию Фишера.
Оценка значимости параметров внешней среды и исключение пара-
метров параметрической избыточности осуществлялась по критерию Стью-
дента.
Модель строилась в виде множественной регрессии, так как вид связи
частоты поступления пациентов с ССЗ и факторов внешней среды показала в
основном линейную зависимость.
Параметрическая идентификация моделей прогноза частоты поступле-
ния пациентов с ССЗ производилось с помощью МНК.
Построение моделей производилось для каждого класса параметров
внешней среды отдельно с помощью пакета статистических программ «Statis-
tica 5.5».
В результате были получены следующие математические модели про-
гноза частоты поступления пациентов с ССЗ
1,7
,
i
i
, а также продукци-
онные модели оценки качества дня по ССЗ
1,7
,
i
i
F
:
1.
Модель прогноза кризов гипертонии на основе параметров МА
:
(1)
ный
благоприят
менее
то
0,40,
1
0,26
ятный
неблагопри
то
0,40,
ный
благоприят
то
0,26,
1
F
Если
10
2.
Модель прогноза кризов гипертонии на основе параметров СА:
S16,
*
0,0061
S15
*
0,0035
S13
*
0,0031
S12
*
0,0024
S11
*
0,0027
S9
*
0,0025
S1
*
0,0087
0,2476
2
(2)
3.
Модель прогноза инфаркта миокарда на основе параметров МА :
M11,
*
0,0366
M10
*
0,019
M9
*
0,0131
M6
*
0,0106
M3
*
0,202
M2
*
0,1079
M1
*
0,0599
8,3191
3
(3)
4.
Модель прогноза инфаркта миокарда на основе параметров СА :
S16,
*
0,0033
S12
*
0,0019
S10
*
0,0054
S7
*
0,0012
S6
*
0,0075
S5
*
0,001
S1
*
0,0078
0,2125
4
(4)
ный
благоприят
менее
то
0,50,
4
0,11
ятный
неблагопри
то
0,50,
ный
благоприят
то
0,11,
4
F
Если
5.
Модель прогноза кризов стенокардии на основе параметров МА:
M11,
*
0,0041
M7
*
0,0346
M6
*
0,0077
M5
*
0,0166
M3
*
0,1048
M1
*
0,1294
8,2175
5
(5)
6.
Модель прогноза кризов стенокардии на основе данных протуберан-
цев:
P 13,
*
0,0282
P 9
*
0,3023
-
P 8
*
0,01
P 6
*
0,0051
P 4
*
0,0812
0,8505
6
(6)
7.
Модель прогноза кризов стенокардии на основе параметров СА:
11
гд е M1, М2, М3– максимальная, минимальная, среднесуточная температура
воздуха соответственно; M5, М6, М7–максимальное, минимальное, средне-
суточное давление воздуха соответственно; M9, М10, М11– максимальная,
минимальная, среднесуточная влажность воздуха соотвественно; S1– мак-
симальное суточное значение отношений радиусов ядра и пятна солнца r/R;
S5, S6, S8– максимальное, минимальное, среднесуточное значение диаметра
пятна солнца Sd соответственно; S7– разница значений S5–S6; S9, S10, S12–
максимальное, минимальное, среднесуточное значение площади группы пя-
тен солнца SpGr соответственно; S11– разница значений S9–S10; S13, S14,
S16 – максимальное, минимальное, среднесуточное значение площади
наибольшего пятна солнца SpMax соответственно; S15- разница значений
S13–S14;; S17, S18 – максимальное, минимальное суточное значение количе-
ство пятен N–P; S19– разница значений S17–S18; P4–среднесуточное значе-
ние протяженности протуберанца; Р6–максимальное значение яркости про-
туберанца; P8–среднесуточное значение высоты протуберанца; P9– мини-
мальное значение высоты протуберанца; P13– минимальное значение площа-
ди протуберанца;
1 -
7 – частота поступления пациентов с ССЗ.
Полученные интегральные характеристики дали хорошее согласование
с исходным статистическим материалом.
Наличие неопределенности «менее благоприятный» при прогнозирова-
нии частоты поступления пациентов с ССЗ делает необходимым использова-
ние математического аппарата нечеткой логики, которая позволяет свести
воедино неоднородную информацию: статистическую, лингвистическую и
интервальную.
Пусть
– нечеткое множество,
s
F
,
m
F
– функции принадлеж-
ности нечеткого множества
в множестве входных лингвистических пе-
ременных: метеорологических (m) и солнечных параметров (s).
(8)
Выходными лингвистическими переменными являются - «качество
дня» для прогнозирования частоты поступления пациентов ССЗ с соответ-
ствующими базовыми терм -множествами, определенными согласно мнений
экспертов – медиков: благоприятный, хороший, средний , ниже среднего,
(7)
12
плохой , неблагоприятный со степенью принадлежности 1, 0,8, 0,6, 0,4,0,2, 0
соответственно.
Решающее правило по выбору базового терм – множества определяется
по формуле:
(9)
где: R – решающее правило, р – номер правила, i – номер патологии,
i
a
- ме-
теорологический терм,
j
b - солнечный терм,
l
p
K - качество дня по решающе-
му правилу, К – множество правил. Функция принадлежности по каждой пе-
ременной выбирается стандартной треугольной формы. Метеорологические
и солнечные термы – множества для входных лингвистических переменных:
«температура» (жарко – Т1, тепло – Т2, нормально– Т3 , холодно – Т4), «ат-
мосферное давление» (высокое – Р1, нормальное– Р2, умеренное – Р3, низкое
– Р4), «влажность воздуха» (высокая – φ 1, нормальное– φ 2 , умеренное –
φ3, низкое – φ4), «затемнение солнечного пятна» (большое – Z 1, нормальное
– Z2, умеренное – Z3, малое – Z4), «диаметр солнечного пятна» (большой –
D1, нормальный – D2, умеренный – D 3, малый – D4), «площадь группы сол-
нечных пятен» (большой – S1, нормальный – S2, умеренный – S3, маленький
– S4), «площадь наибольшего солнечного пятна» (большая – W1, умеренная –
W2, нормальная – W3, малая – W4), «выбросы протуберанцев» (высокий –
H1, нормальный – H2, нормальный – H3, малый – H4).
На рис. 1 показана визуализация нечеткого вывода. В качестве машины
заключений использовали алгоритм нечеткого вывода Мамдами, т.к. имеет
место хорошая интерпретируемость правил.
Рис.1. Визуализация нечеткого вывода
13
Построение моделей на нечеткой логике осуществлялось в среде
MATLAB 7 с использованием пакета прикладных программ Fuzzy Logic
Toolbox, базовым понятием которого является система нечеткого вывода.
Приведенные выше два подхода были объединены в систему коллек-
тивного принятия решений по оценке качества дня по ССЗ, приведенные на
рис.2. При разработке алгоритма коллективного принятия решения по оценке
качества дня для ССЗ был введен ряд формальных определений.
Под решением
r
будем понимать некоторую оценку качества дня для
ССЗ, описываемую лингвистической переменной «качество дня» по спрогно-
зированной ситуации
X
. Спрогнозированная ситуация
X
представляет собой
некоторый вектор значений параметров
k
x
x
x
,...,
,
2
1
, компонентами которого
являются прогнозируемые значения факторов метеорологической и солнеч-
ной активности. В свою очередь, лингвистическая переменная задается на
конечном множестве
L
базовых термов
J
j
L
j
,
1
,
. Базовые термы имеют
следующие значения: «благоприятный», «неблагоприятный», «хороший»,
«средний», «ниже среднего», «плохой».
Рис.2. Система коллективного принятия решений
Коллективом алгоритмов принятия решений (АПР) назовем некоторое
конечное подмножество
,n
i
R
R
i
1
,
множества всех возможных АПР
R
,
R
R
. Каждому АПР
i
R
ставится в строгое соответствие весовой коэффи-
циент
i
, определяющий степень его компетентности.
Весовые коэффициенты, образующие множество
,n
i
i
1
,
, зара-
нее вычисляются по контрольной выборке данных в ходе обучения системы
коллективного принятия решения и постоянно корректируются в процессе ее
функционирования.
Формально задача принятия коллективного решения ставится следую-
щим образом: если
r
– множество всех индивидуальных решений
, n
i
X
R
r
i
i
1
,
(
- знак композиции, означающий применение АПР
i
R
к
ситуации
X
), то коллективное решение определяется как:
(10)
14
где А – алгоритм принятия коллективного решения.
Система коллективного принятия решения имеет три режима работы:
«настройки», в котором происходит настройка или адаптация каждого
АПР;
«обучения», в котором происходит формирование множества
,n
i
i
1
,
по выборке данных
N
j
ЛП
X
X
Э
j
Э
j
~
,
1
;
,
~
об эталонных си-
туациях;
«непосредственного функционирования», в котором принимается кол-
лективное решение
*
r
, а так же производится самообучение и самонастройка
системы.
Одним из ключевых моментов при решении задачи обучения системы
коллективного принятия решения является выбор достаточного объема обу-
чающей выборки. Логично предположить, значение
Н
T
(время наблюдения)
должно выбираться таким образом, чтобы в течении этого времени все пара-
метры
k
i
x
i
,
1
,
, определяющие текущую ситуацию, смогли принять все воз-
можные значения из интервала
k
i
x
x
i
i
,
1
,
,
m ax
m in
.
На основе Пуассоновского закона распределения в работе получена
следующая формула для определения значения
Н
T
(11)
где
9571
.
4
,
0392
.
0
b
a
;
i
k
i
V
V
,
1
m in
min
;
i
V
- средняя частота попадания в край-
ние левый и правый классы для
i
-го фактора внешней среды.
Если учесть, что одна часть данных используется для построения мо-
делей прогноза, а другая - для настройки системы коллективного принятия
решения, необходимый объем выборки исходных данных составляет
t
T
N
Н
2
.
Под «учителем» в системе коллективного принятия решения понима-
ется блок, который выполняет следующие функции:
сохраняет обучающую выборку данных
2
/
~
;
~
,
1
;
,
~
N
N
N
j
ЛП
X
X
Э
j
Э
j
об эталонных ситуациях, используемую при определении весовых коэф-
фициентов
n
i
i
,
1
,
*
АПР, объединенных в коллектив;
по значениям
N
,
j
n
i
ЛП
ij
~
1
;
,
1
;
, сгенерированным АПР
n
i
R
i
,
1
,
на
множестве эталонных данных
N
,
j
X
Э
j
~
1
,
, реализует формулу:
n
i
s
N
N
j
j
i
j
i
i
j
i
,
1
,
~
1
~
1
*
(12)
где
j
- номер эталонной ситуации;
i
- номер АПР;
j
i
s
- мера близости эталон-
ной и полученной в
i
-ом АПР лингвистических переменных на
j
- ом
шаге обучения;
15
Коэффициент
в формулу (12) введен для того, чтобы величина по-
ощрения и штрафов по каждому АПР имели сравнительно одинаковый вес.
При определении меры близости
j
i
s
может быть применена следующая
методика. Присвоим ранг каждому
i
-му базовому терму в соответствии с
его порядковым номером
6
,
1
,
)
(
i
i
L
Rang
i
. Тогда введенные нами базовые
термы будут иметь следующие ранги:
Если
i
-ый АПР на
j
-ом шаге обучения выдал решение
6
,
1
,
k
L
ЛП
k
ij
, а эталонное значение лингвистической переменной
6
,
1
,
l
L
ЛП
l
Э
j
, то
(13)
Текущая адаптация или самообучение системы коллективного принятия ре-
шения осуществляется при помощи блока обучения, который выполняет сле-
дующие функции:
сохраняет текущие решения
n
i
r
i
,
1
,
, получаемые на выходе каждого
АПР, входящего в коллектив;
реализует правило:
(14)
где
iзад
- границы области изменения частоты поступления пациентов
Р
J
, в
которых лингвистическая переменная принимает значение базового терма
i
L
;
Р
ЛП
- значение лингвистической переменной, соответствующее реальной
ситуации
X
;
корректирует значения весовых коэффициентов
n
i
i
,
1
,
АПР по фор-
муле:
n
,
i
,
s
q
i
q
i
q
i
q
i
q
i
1
2
1
1
(15)
где
q
=1, 2,…- номер спрогнозированной ситуации
X
;
i
- номер АПР; при
*
i
i
0
;
q
i
s
- мера близости реальной и полученной в
i
-ом АПР лингвисти-
16
ческих переменных на текущем шаге принятия решения, которая рассчиты-
вается по формуле, аналогичной формуле (14);
шаге;
ом
-
q
на
решение
ое
неправильн
дал
АПР
ый
-
-
,
1
шаге,
ом
-
q
на
решение
правильное
дал
АПР
ый
-
-
,
1
i
ЛП
ЛП
i
ЛП
ЛП
ij
Э
j
ij
Э
j
q
i
вычисляет количество подряд идущих ошибочных решений, примени-
тельно к каждому
i
-му АПР:
iq
iq
iq
k
k
1
(16)
где
iq
=1, если
iq
Р
q
ЛП
ЛП
и
1
iq
iq
k
, если
iq
Р
q
ЛП
ЛП
;
вырабатывает признаки
n
i
a
i
,
1
,
необходимости проведения адаптации
i
-
го АПР в соответствии со следующим правилом:
(17)
где
iкр
iкр
k
,
- критические значения параметров
iq
k
и
i
.
АПР
*
r
сводится к следующему. Если среди всех весовых коэффици-
ентов
n
i
i
,
1
,
существует один коэффициент, имеющий максимальное по
отношению к другим весовым коэффициентам значение, то
i
θ
,n
i
j
θ
j
r
*
r
1
max
(18)
Если имеется
n
АПР с одним и тем же текущим значением весового коэф-
фициента, которое является максимальным по отношению к другим весовым
коэффициентам, но разными решениями
, n
i
r
i
1
,
на выходе, то коллектив-
ное решение
*
r
принимается по следующему правилу:
L
Rang
L
Rang
r
r
r
i
n
i
j
n
j
j
)
(
max
)
(
,
,
1
*
(19)
где
n
- подмножество решений, принимаемых
n
АПР с одинаковым теку-
щим значением весового коэффициента, являющимся максимальным по от-
ношению к другим весовым коэффициентам. Применение на практике пра-
вила (20) означает, что из всех полученных прогнозов качества дня по ССЗ
выбирается наиболее худший, что соответствует стратегии подстраховки на
стадии принятия решения.
Если несколько АПР имеют одинаковые решения, принадлежащие
подмножеству
n
, то приоритет отдается АПР с наименьшим порядковым
номером, решение которого принимается в качестве коллективного решения.
В третьей главе
описаны принципы создания компьютерной системы
ППУР при оценке качества дня по ССЗ и приводится ее архитектура.
Предлагаемая архитектура компьютерной системы ППУР при оценке
качества дня по ССЗ включает следующие блоки (см. рис.3): блок управле-
ния и коллективного принятия решения по оценке качества дня, модуль
обоснования решений и объяснения выводов, модуль связи с распределенной
17
базой данных, диалоговый интерфейс, модуль принятий решения по продук-
ционной модели по оценке качества дня, модуль предварительной обработки
и анализа данных, модуль принятия решений по нечеткой модели по оценке
качества дня, банк моделей, модуль ввода новых данных о факторах внешней
среды и обновления нечеткой базы знаний.
Взаимодействие пользователя с блоками компьютерной системы ППУР
осуществляется через диалоговый интерфейс общения, который с точки зре-
ния пользователя выглядят как структурированная схема ввода данных типа
«меню», которая позволяет пользователю отвечать на запросы системы.
Блок управления и коллективного принятия решения по оценке каче-
ства дня выполняет следующие функции: управление работой всей системы,
реализации алгоритма коллективного принятия решения и отображения ин-
формации. Исходными данными для него являются данные из базы данных,
результаты предварительной обработки данных, а также результаты оценки
качества дня для ССЗ по продукционным и нечетким моделям.
БД
(данные солнечной и
метеорологической
активности)
Модуль связи с
распределенной
базой данных
Модуль управления
и принятия коллективного
принятия решения по оценке
качества дня
Пользователь
Диалоговый
интерфейс
Инженер
знаний
Модуль принятия
решения по
продукционной
модели по оценке
качества дня
Модуль
предварительной
обработки и
анализа данных
Модуль принятия
решения по
нечеткой модели
по оценке
качества дня
Банк
моделей
Модуль ввода новых данных
о факторах внешней среды и
обновления нечеткой базы
знаний
Нечеткая
база
знаний
Централизован-
ная база данных
ЛПУ
Модуль обоснования
решений и
объяснения выводов
Рис 3. Архитектура компьютерной системы поддержки принятия управ-
ленческих решений
Модуль предварительной обработки и анализа данных проводит ис-
ключение недостоверных данных; заполнение пробелов в матрице данных
18
методом интерполяции при помощи кубического сплайна; робастная пре-
добработка данных внешней среды на основе медианных центров, анализ
значимости признаков по критерию Стьюдента и по алгоритму вычислений
оценок, корреляционный анализ.
Модуль принятия решения по продукционной модели по оценке каче-
ства дня осуществляет построение и текущую адаптацию моделей прогноза, а
также реализацию продукционных моделей оценки качества дня по ССЗ.
Модуль принятия решения по нечеткой модели по оценке качества дня
на основе методов нечеткой логики осуществляет прогнозирование качества
дня по каждому классу ССЗ. Нечеткая база знаний содержит функции при-
надлежности по каждому классу ССЗ в виде нечетких правил.
Модуль ввода новых данных о факторах внешней среды и обновления
нечеткой базы знаний выполняет две функции: запуск работы модуля приня-
тия решения по продукционной модели по оценке качества дня и пополнения
содержимого нечеткой базы знаний.
Компьютерная система ППУР обеспечивает возможность импорта-
экспорта данных при работе с различными базами данных.
Приводится модульная структура программного комплекса ППУР при
оценке качества дня по ССЗ, основу которой составляет продукционная и не-
четкая модель (см. рис.4) по классам ССЗ.
Расчет прогноза
по нечеткой модели
Коллективное принятие решений по отображению качества дня
Модель прогноза
КГ ?
да
Запрос
данных внешней среды
Расчет
прогноза КГ
Расчет прогноза
по нечеткой модели
Выбор вида патологии сердечно – сосудистых заболеваний
Установка
данных внешней среды
Четкие выходные
данные?
да
нет
Модель прогноза
ИМ ?
да
Запрос
данных внешней среды
Расчет
прогноза ИМ
Установка
данных внешней среды
Модель прогноза
стенокардии ?
да
Запрос
данных внешней среды
Расчет
прогноза стенокардии
Установка
данных внешней среды
нет
нет
Расчет прогноза
по нечеткой модели
Четкие выходные
данные?
да
нет
Четкие выходные
данные?
да
нет
да
Рис. 4. Структура модели прогноза кризов гипертонии, стенокар-
дии и инфаркта миокарда
В случае четких исходных данных производится расчет по четкой ча-
сти модели прогноза с помощью МНК и отображение качества дня: благо-
19
приятный или неблагоприятный. В случае нечетких исходных данных произ-
водится расчет с помощью нечеткой модели и отображение качества дня: хо-
роший, средний, ниже среднего, плохой.
Компьютерная система ППУР представляет собой систему, содержа-
щую набор взаимосвязанных данных и программных средств, обеспечиваю-
щих возможность использования результатов прогноза ССЗ для формирова-
ния стратегии и принятия управленческих решений в ЛПУ.
Программный комплекс ППУР интегрирован в информационную сеть
ТУИТ на сайте кафедры информационных технологий
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе проведения исследований получены следующие результаты:
1. Проведен системный анализ влияния факторов внешней среды на инфаркт
миокарда, стенокардию, гипертонию, который показал необходимость ком-
плексного подхода при прогнозе класса ССЗ и оценке качества дня (благо-
приятный, неблагоприятный и менее благоприятный с лингвистическими пе-
ременными: хороший, средний, ниже среднего, плохой).
2. Проведена робастная предобработка статистических данных внешней сре-
ды и клинических данных по ССЗ, включающая процедуры исключения не-
достоверных данных, заполнение пробелов методом сплайн - интерполяции
кубическим полиномом.
3. Выявлены корреляционные связи инфаркта миокарда, стенокардии, гипер-
тонии и факторов внешней среды, выявлена линейная зависимость частоты
поступления пациентов с ССЗ от влияния факторов внешней среды, прове-
дено формирование однородной группы объектов.
4. Произведена разработка статистических моделей прогноза инфаркта мио-
карда, стенокардии, гипертонии на продукционных правилах и правилах не-
четкого вывода в классе регрессионных уравнений с учетом четких и нечет-
ких переменных.
5. Разработаны методология построения и алгоритм функционирования са-
монастраивающейся системы коллективного принятия решений по оценке
качества дня для широкого класса ССЗ.
6. Разработана архитектура и определены принципы функционирования ком-
пьютерной ППУР и ее интеграция в информационную систему ТУИТ.
7. Программный комплекс ППУР врача – кардиолога при прогнозе класса
ССЗ и оценке качества дня прошел апробацию и внедрен в республиканский
специализированный научный практический медицинский центр терапии и
медицинской реабилитации. Экономический эффект за счет повышения опе-
ративного оказания специализированной помощи при использовании про-
граммного комплекса ППУР на одного пациента составляет 7330 сум при
стандартном лечении в течение 10 дней.
20
СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ
1. Каdirov R.H., Nаzarov А.I. The non functional equations building meto-
hodic // The 9
th
International Conference on Electronics, Information and Commu-
nication (ICEIС), June 24 – 27, 2008 Таshkент. – С. 526 – 530.
2. Sokolov V.К., Nazarov А.I., Umarova F.Т. Improvement of the diagnos-
tics and treatments neurological sick on base information technology // The 9
th
In-
ternational Conference on Electronics, Information and Communication (ICEI),
June 24 – 27, 2008. – Таshkент. – P.531 – 534.
3. Назаров А.И. Влияние параметров внешней среды на частоту заболе-
ваемости гипертонией. Вестник ТашГТУ.– Ташкент, 2009.– №1–2.– С.20– 23.
4. Назаров А.И. Влияние параметров внешней среды на частоту заболе-
ваемости стенокардией. Узбекский журнал «Проблемы информатики и энер-
гетики», Изд – во Фан АН РУз. – Ташкент, 2009. – №4 – С. 82 – 84.
5. Назаров А.И., Кабильджанов А.С. Модели прогноза влияния пара-
метров внешней среды на сердечно – сосудистые заболевания. Журнал
«Проблемы информатики и энергетики», Изд–во Фан АН РУз. – Ташкент,
2010. – №3 – С. 42 – 48.
6. Назаров А.И., Кабильджанов А.С. Зияев Ю.Н. Прогнозирование со-
стояния живых систем на основе нечетких моделей. Узбекский журнал
«Проблемы информатики и энергетики», Изд–во Фан АН РУз. – Ташкент,
2010. –№6. – С.21 – 26.
7. Назаров А.И. Влияние параметров внешней среды на ишемические
болезни сердца. Вестник ТашГТУ. – Ташкент, 2011. – №1–2. – С. 211 – 214.
8. Назаров А.И., Кабильджанов А.С. Применение информационных
технологий в задачах принятия решений при организации функционирования
лечебных учреждений // Доклады республиканской научно – технической
конференции. Современное состояние и перспективы развития информаци-
онных технологий. / Институт математики и информационных технологий
АН РУз. Ташкент, 2011. –Т1, С 150 – 155.
9. Кабильджанов А.С., Назаров А.И., Умеров Х.У. Алгоритм и компью-
терная система коллективного принятия решения // Вестник ТУИТ. – Таш-
кент, 2011. – № 4. – С. 16 – 20.
10. Назаров А.И., Кабильджанов А.С., Зияев Ю.Н. Программа расчета
качества дня для больных с ишемической болезнью сердца (IBS) // Государ-
ственное патентное ведомство РУз. Свидетельство № DGU 01837 7.10. 2009.
11. Назаров А.И., Кабильджанов А.С., Зияев Ю.Н. Программный ком-
плекс поддержки принятия решений диагностики ишемических заболеваний
сердца// Государственное патентное ведомство РУз. Свидетельство № DGU
02059 21.09.2010.
21
Техника фанлари номзоди илмий даражисига талабгор Назаров
Алишер Искендеровичнинг 05.13.01 – Тизимли тахлил, бошқарув ва
ахборотларга қайта ишлаш ихтисослиги бўйича «Даволаш муассасалари
фаолиятини ташкиллаштиришда бошқарув қарорларини қабул қилишнинг
қўллаб-қувватлаш
ва
башоратлаш
алгоритмлари»
мавзусидаги
диссертациясининг.
РЕЗЮМЕСИ
Таянч иборалар:
башоратлаш моделлари, қарор қабул қилиш
алгоритми, коллективлашган қарор қабул қилиш тизими, бошқарув
қарорларини қабул қилинишни қўллаб-қувватловчи компьютер тизимлари,
юрак-қон томир хасталиклари.
Тадқиқот объекти:
тадқиқот объекти даволаш-профилактика
муассасаларида бошқарув қарорларини қабул қилинишни қўллаб-
қувватловчи компьютер тизимларидир.
Тадқиқот мақсади:
юрак-қон томир хасталикларининг кун сифатини
башоратлаш
тезкорлигини
ошириш
имконини
берувчи
даволаш
муассасалари фаолиятини ташкиллаштиришда бошқарув қарорларини қабул
қилинишни қўллаб-қувватловчи компьютер тизимини ва башоратлаш
алгоритмларини
яратишдир.
Тадқиқот услублари. д
иссертация ишини бажариш жараѐнида
математик моделлаштириш, статистика ва ҳисоблаш тажрибаси, шаклларни
аниқлаш назарияси, ноаниқ мантиқ аппарати услублари.
Олинган натижалар ва уларнинг долзарблиги:
юрак-қон томир
хасталиги билан оғриган беморларнинг келиб тушиш частотасини
бахолашнишини башоратловчи робастик модель олинган; кун сифатини
бахоланиши бўйича коллективлашган қарор қабул қилиш тизимини қуриш
усули ва алгоритми, ҳамда бошқарув қарорларини қабул қилинишни қўллаб
қувватловчи дастурий мажмуа яратилган.
Амалий аҳамияти:
юрак-қон томир хасталиги учун кун сифатини
бахолашнишини башоратлаш ва қарор қабул қилиш, ахборотга статистик
ишлов бериш бўйича кенг кўламли масалаларни ечишга қаратилган
алгоритмлар ва дастурий воситалар мажмуаси яратилган. Тадқиқот
натижалари INTERNET глобал тармоғида кенг омма эътиборига хавола
этилган.
Тадбиқ этиш даражаси ва иқтисодий самарадорлиги:
яратилган
алгоритмлар ва дастурий воситалар ўзининг амалий тадбиқини
махсуслаштирилган илмий амалий терапия ва тиббий реабилитация
Республика тиббиѐт марказида, ҳамда Республика тезкор тиббий ѐрдам
марказида топди. 2011 йилда биринчи тадбиқ объекти бўйича иқтисодий
самарадорлик 6142540 сўмни ташкил этди.
Фойдаланиш доираси:
яратилган алгоритм ва коллективлашган
қарор қабул қилиш тизими, ҳамда юрак-қон томир ҳасталиклари учун кун
сифатини бахоловчи дастурий воситалар мажмуаси ўз фойдасини даволаш-
профилактик муассасаларида, тезкор тиббий ѐрдам кўрсатиш масканларида.
22
РЕЗЮМЕ
диссертации Назарова Алишера Искендеровича на тему: «Алгоритмы про-
гноза и поддержки принятия управленческих решений при организации
функционирования лечебных учреждений» на соискание ученой степени
кандидата технических наук по специальности 05.13.01 – «Системный ана-
лиз, управление и обработка информации».
Ключевые слова:
модели прогноза, алгоритм принятия решения, си-
стема коллективного принятия решения, компьютерные системы поддержки
управленческих решений, сердечно – сосудистые заболевания.
Объект исследования:
Объектом исследования являются компью-
терные системы поддержки принятия управленческих решений для лечебно –
профилактических учреждений.
Цель работы:
разработка алгоритмов прогноза и компьютерной сис-
темы поддержки принятия управленческих решений для организации функ-
ционирования лечебных учреждений, позволяющей повысить оперативность
прогноза качества дня по сердечно – сосудистым заболеваниям.
Методы исследования.
В процессе выполнения диссертационной
работы использовались методы математического моделирования, статистики
и вычислительного эксперимента, теории распознавания образов, аппарат
нечеткой логики.
Полученные результаты и их новизна:
получены робастные модели
прогноза для оценки частоты поступления пациентов с сердечно – сосуди-
стыми заболеваниями; разработаны методология построения и алгоритм
функционирования системы коллективного принятия решения по оценке ка-
чества дня, а также программный комплекс поддержки принятия управлен-
ческих решений для лечебно – профилактических учреждений.
Практическая значимость:
разработан комплекс алгоритмов и про-
граммных средств решения широкого спектра задач статистической обработ-
ки информации, прогнозирования и принятия решений по оценке качества
дня для сердечно – сосудистых заболеваний. Результаты разработки имеют
широкий доступ для пользователей всемирной сети INTERNET.
Степень внедрения и экономическая эффективность:
разработан-
ные алгоритмы и программные средства нашли практическое применение в
Республиканском специализированном научном практическом медицинском
центре терапии и медицинской реабилитации; в Республиканском Центре
Экстренной Медицинской помощи. Экономический эффект по первому объ-
екту внедрения за 2011 год составил 6142540 сум.
Область применения:
разработанные алгоритмы и система коллек-
тивного принятия решения, а также программные средства по оценке каче-
ства дня для ССЗ могут найти широкое применение в лечебно-профилакти-
ческих учреждениях, службе оказания экстренной медицинской помощи.
23
REZUME
The thesis of Nazarov Alisher Iskenderovich to subjects: "Algorithms of the
forecast and support of the taking the management decisions at organizations of
functioning of medical establishments " on competition degree candidate of the
technical sciences on professions 05.13.01 - "System analysis, management and
information’s processing. "
Key words
: models of the forecast, algorithm of acceptance of the decision,
the system of collective acceptance of the decision, computer systems of support of
the administrative decisions, card - vascular diseases.
Object of the research
: object of research are the computer systems of sup-
port of acceptance of the administrative decisions for medical - preventive estab-
lishments.
The purpose of work
: development of algorithms of the forecast and com-
puter system of support of acceptance of the administrative decisions for organiza-
tion of functioning of medical establishments allowing to raise efficiency of the
forecast of quality of day on card - vascular to diseases.
Methods of the research
. During process of the execution work were used
the methods of mathematical modeling, statistics and computing experiment, theo-
ries of recognition of images, device of the fuzzy logic.
The received results and their novelty
: are received robust of models of
the forecast for an estimation arrival patients with card - vascular by diseases; are
developed methodology of construction and algorithm of functioning of system of
collective acceptance of the decision according to quality of day, and also program
complex of support of acceptance of the administrative decisions for medical -
preventive establishments.
The practical importance
: the complex of algorithms and software for the
decision of a wide spectrum of tasks of statistical processing of the information,
forecasting and acceptance of the decisions is developed according to quality of
day for card - vascular to diseases. The results of development have wide access
for the users of the world net INTERNET.
Degree of introduction and economic efficiency
: the developed algorithms
and the software have found practical application at the Republican specialized
scientific practical medical centre of therapy and medical rehabilitation; at the Re-
publican Centre of Emergency Medical aid. The economic benefit on the first ob-
ject of introduction for 2011 has made 6142540 sum.
Area of application
: the developed algorithms and system of collective ac-
ceptance of the decision, and also the software according to quality of day for card
- vascular can find wide application in medical - preventive establishments, service
of rendering of emergency medical aid.
