Система поддержки принятия решений при определении дозировок медикаментов в технологии лечения преэклампсии беременных женщин

Проблема преэклампсии является одной из актуальных в современном акушерстве, так как это заболевание является наиболее распространенным и тяжелым осложнением беременности, а проблема лечения тяжелых форм преэклампсии – одна из самых трудных в акушерской анестезиологии и реаниматологии. Высокая частота смертности основана на отсутствии точных знаний о патогенезе заболевания, который зависит от множества факторов, диагностических критериев, что приводит к неадекватной терапии и различным осложнениям, зависящим от своевременности и метода родоразрешения, объема анестезиологической и реанимационной помощи. В связи с этим, исследование методов построения автоматизированных и экспертных систем, использующих современные методы искусственного интеллекта и позволяющих повысить эффективность процесса лечения преэклампсии беременных, является актуальным. В данной статье рассматривается разработка системы поддержки принятия решений при определении дозировок медикаментов в технологии лечения преэклампсии беременных женщин на основе функций принадлежности нескольких аргументов.В результате опытных испытаний установлено, что относительное отклонение дозировок, рассчитанных системой поддержки принятия решений, от дозировок, устанавливаемых в сравнительных испытаниях квалифицированным врачом, не превышает пяти процентов. При этом использование результатов работы позволило повысить количество тяжелых пациентов, обслуживаемых одним врачом-реаниматологом, не менее чем в два раза, за счет уменьшения времени для установления диагноза.

1. Sanchez E. et al. Linguistic approach in fuzzy logic of W. H. O. classification of dyslipoproteinemias. Fuzzy set and theoryrecent development. Yager ed. Pergamon, 1982.

2. Adlassing K.P. Fuzzy set theory in medical diagnosis. IЕЕЕ Trans. Vol. SMC-16;2:260- 265.

3. Tazaki E. et al. Development of automated health testing and services system via fuzzy reasoning. Proc. IEEE Inc. Conf. on SMC. 1986:342-346.

4. Прикладные нечеткие системы: пер. с япон. К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др. / под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993.

5. Хромушин В.А., Паньшина М.В., Даильнев В.И., Китанина К.Ю., Хромушин О.В. Построение экспертной системы на основе алгебраической модели конструктивной логики на примере гестозов. Вестник новых медицинских технологий. 2013; 1. Публикация 1-1. – http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-l/ExpSys.pdf

6. Хромушин В.А. Сравнительный анализ алгебраической модели конструктивной логики. Вестник новых медицинских технологий. 2013;1. Публикация 1-19. – http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-l/4500.pdf.

7. Махалкина В.В. Обработка слабоструктурированной информации при построении базы знаний экспертной системы микроэлементных нарушений у человека: автореф. канд. биол. наук. Тула: ТулГУ, 2009.

8. Бледжянц Г.А., Саркисян М.А., Исакова Ю.А., Туманов Н.А., Попов А.Н., Бегмуродова Н.Ш. Ключевые технологии формирования искусственного интеллекта в медицине. Ремедиум. 2015;12:10-15.

9. Тарасова И.А. Нечеткое управление процессом введения медикаментов при лечении гипертензивных осложнений беременности. Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2012;6/3(60):12-15.

10. Тарасова И.А. Нечеткое управление на основе переменных с многомерными функциями принадлежности в диагностике и лечении гипертензивных осложнений беременности. Радиоэлектронные и компьютерные системы. 2012;4:169-173.

11. Шушура А.Н., Тарасова И.А. Метод нечеткого управления на основе переменных с многомерными функциями принадлежности. Искусственный интеллект. 2010;1: 122-128.

12. Тарасова И.А. Разработка подходов к заданию многомерных функций принадлежности термов лингвистических переменных в задачах нечеткого управления. Отраслевые аспекты технических наук. 2014;2(38):11-22.

13. Тарасова И.А. Принципы построения и архитектура базы знаний системы нечеткого управления на основе многомерных функций принадлежности. Вестник Кременчугского национального университета имени Михаила Остроградского. 2013; 2 (79);56-61.

14. Шушура А.Н., Тарасова И.А. Способ задания многомерных функций принадлежности термов лингвистических переменных. Международный научно- технический журнал «Информационные технологии и компьютерная инженерия”. 2013;1(26):39-44.

15. Тарасова И.А. Разработка алгоритма задания многомерных функций принадлежности термов лингвистических переменных на основе статистических данных. Проблемы искусственного интеллекта. 2018;2(9):60-70.

16. Тарасова И.А. Задание функций принадлежности термов лингвистических переменных в задаче определения дозировок медикаментов при лечении преэклампсии беременных женщин. Известия ЮФУ. Технические науки; 2019;3:110- 121.