|
56 нечеткому множеству с/* с IV . Для решения этой задачи предлагается следующий алгоритм, основанный на минимизации обобщенного расстояния по Хеммингу [62]: 1. Вычислить расстояние Хемминга между А]и А' )!= 2 \и(а ' -И'Г)т/1 Ггв\ для всех у = 1,т. 2. Выбрать такое А) е О , для которого Найденному нечеткому множеству с/уе £>и будет соответствовать искомое решение. Выбор обобщенного расстояния Хемминга в качестве критерия близости нечетких множеств и обусловлен соображениями простоты вычислительной процедуры. 2.3. Информационные оценки эффективности принятия решений в клинической практике С целью построения адекватного математического обеспечения СИППР вводится информационная оценка эффективности выбора врачебных решений, основанная на определении количества полезной информации, извлекаемой при исключении заведомо ошибочных вариантов терапевтической тактики. Для оценки преимущества того или иного подхода к построению математического обеспечения предлагается проводить информационный анализ с определением количества полезной информации. Будем считать, что существует некоторое распределение предпочтений вариантов врачебных _ I решений 1= 1,Ц\¥1б\У), имеющее В И Д Р1,1= !,£ ,£ /? / = I. Особенностью /=1 |
14 целом следует строить через описание классов выделенных участков. В таком описании названия (индексы, номера) классов участков играют роль «букв», а последовательности этих индексов могут пониматься как «слова» некоторого языка. 3. Введены информационные оценки эффективности выбора врачебных решений, основанные на определении количества полезной информации, извлекаемой при исключении заведомо ошибочных вариантов терапевтической тактики. В третьей главе рассматриваются вопросы реализации имитационного моделирования и оптимизации выбора тактики лечения хронических заболеваний на основе цифро-аналогового вычислительного комплекса (ЦАВК) для интеллектуальной поддержки деятельности врача. Сформулированы требования к математическому обеспечению и условиям реализации эксперимента. На первом этапе больному определяют суммарную дозу лекарства с использованием двухуровневых адаптивных алгоритмов на ПЭВМ и проводят лечение с повторными.введениями лекарства по схеме, которая, по мнению врача должна дать наилучший эффект. На этом фоне проводится исследование профиля контролируемого физиологического параметра больного. Модификация традиционного компенсационного метода идентификации динамических характеристик заключается в цифровой настройки аналоговой модели, что обеспечивает повышение точности аппроксимации и оптимизацию распределения вычислительных и модельных операций между АВМ и ЦВМ. Помимо применения аналого-цифрового вычислительного комплекса для моделирования динамики физиологических подсистем ЦАВК использовался для выбора рациональной тактики лечения хронических заболеваний с учетом динамики процессов лечения. 79 информационного обеспечения с целью интеллектуализации принятия решений и выбора тактики лечения. Алгоритмическая схема формирования структуры информационного обеспечения системы интеллектуальной поддержки принятия решений представлена на рис.2.8. Следующим этапом, расширяющим возможности информационного обеспечения, является этап формирования информационных оценок эффективности математического обеспечения принятия врачебных решений. 2.3. Информационные оценки эффективности принятия решений в клинической практике С целью построения адекватного математического обеспечения СИППР вводится информационная оценка эффективности выбора врачебных решений, основанная на определении количества полезной информации, извлекаемой при исключении заведомо ошибочных вариантов терапевтической тактики. Для оценки преимущества того или иного подхода к построению математического обеспечения предлагается проводить информационный анализ с определением количества полезной информации. Будем считать, что существует некоторое распределение предпочтений вариантов врачебных _ Ь решений \¥, 1 = 1 ,1 (\У 1 б \У ), имеющее ВИ Д Р [91 = 19Ь 9^ Р 1 =1. Особенностью ы этого распределения является его неравномерность, т.е. наличие некоторого числа доминирующих вариантов с преобладающими над остальными вероятностями рь Реально при использовании конкретного математического I обеспечения имеем вероятность выхода на 1-й вариант # / , / = 1,£, X # / = 1. В 1=1 |