Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Kontrolnaya_po_infe_1-1.docx
Скачиваний:
3
Добавлен:
30.08.2022
Размер:
1.46 Mб
Скачать

1) Системы поддержки принятия медицинских решений. Основные методы систем поддержки принятия медицинских решений. Описать применение методов вероятностной диагностики и статистические методы диагностики в СППР.

Система поддержки принятия медицинских решений - медицинская информационная система, предназначенная для помощи врачам и иным медицинским специалистам в работе с задачами, связанными с принятием клинических решений.

Основные методы систем поддержки принятия медицинских решений : (анализ, моделирование, прогноз) вероятностные диагностика и статические методы диагностики

В основе метода вероятностной диагностики лежит диагностическая таблица, составленная для определенного класса заболеваний, рассчитывается вероятность того или иного диагноза при данном наборе симптомов (основано на формуле Байеса). Статистический метод применяется в медицине для исследования массовых процессов и явлений, выявлений наиболее существенных закономерностей и тенденций здоровья населения в целом и различных групп (используется уравнение регрессии). Всё это помогает врачам принять решение в затрудненной ситуации на основании предыдущего опыта специалистов.

2) Назовите этапы процесса математического моделирования и охарактеризуйте их. Что даёт результат анализа модели? Для чего проводится модернизация построенной модели?

Этапы:

1) Построение модели. На этом этапе задается некоторый «нематематический» объект —заболевание, эпидемия. При этом, как правило, четкое описание ситуации затруднено. Сначала выявляются основные особенности явления и связи между ними на качественном уровне. Затем найденные качественные зависимости формулируются на языке математики, то есть строится математическая модель.

2) Решение математической задачи, к которой приводит модель. На этом этапе большое внимание уделяется разработке алгоритмов и численных методов решения задачи на ЭВМ, при помощи которых результат может быть найден с необходимой точностью и за допустимое время.

3) Анализ или интерпретация полученных следствий из математической модели. Следствия, выведенные из модели на языке математики, интерпретируются на языке, принятом в данной области.

4) Проверка адекватности модели. На этом этапе выясняется, согласуются ли результаты эксперимента с теоретическими следствиями из модели в пределах определенной точности.

5) Модификация модели. На этом этапе происходит либо усложнение модели, чтобы она была более адекватной действительности, либо ее упрощение ради достижения практически приемлемого решения.

Анализ результатов моделирования позволяет:

выполнить модификацию рассматриваемого объекта, найти его оптимальные характеристики или, по крайней мере, лучшим образом учесть его поведение и свойства;

обозначить область применения модели;

проверить обоснованность гипотез, принятых на этапе математической постановки, оценить возможность упрощения модели с целью повышения ее эффективности при сохранении требуемой точности;

показать, в каком направлении следует развивать модель в дальнейшем.

3) Этапы математического моделирования. Понятие о непрямой (косвенной), полуактивной и когнитивной (активной) сппр. Примеры задач, решаемых такими системами.

Этапы:

1) Построение модели.

2) Решение математической задачи, к которой приводит модель.

3) Анализ или интерпретация полученных следствий из математической модели.

4) Проверка адекватности модели.

5) Модификация модели.

Непрямой (косвенной) СППР называется система, которая помогает процессу принятия решения, но не может вынести предложение, какое решение принять.

Активная СППР может сделать предложение, какое решение следует выбрать, предлагает альтернативы.

Полуактивная позволяет изменять, пополнять или улучшать решения, предлагаемые системой, посылая затем эти изменения в систему для проверки. Система изменяет, пополняет или улучшает эти решения и посылает их опять пользователю. Процесс продолжается до получения согласованного решения.

Система поддержки решений СППР решает две основные задачи:

выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация),

упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование).

СППР связывают результаты клинических исследований с данными, имеющимися в отношении конкретного пациента, влияя на выбор врачебного решения для более эффективного оказания медицинской помощи.

4) Задачи, решаемые в медицине методом математического моделирования.

При математическом моделировании выделяют два независимых круга задач, в которых используют модели. Первый носит теоретический характер и направлен на расшифровку систем, принципов её функционирования, оценку роль и потенциальных возможностей конкретных регуляторных механизмов. Другой круг задач имеет практическую направленность. В медицине они применяются, например, с целью получения конкретных рекомендаций для индивидуального больного или группы однородных больных; определение оптимальной суточной дозы препарата для данного больного при различных режимах питания и физической нагрузки

5) Системы поддержки принятия медицинских решений. Основные методы систем поддержки принятия медицинских решений. Описать структуру и применение экспертных систем в СППР.

5. см. вопрос 1 + Экспертная система – это программа для компьютера, оперирующая с формализованными знаниями врачей-специалистов и имитирующая логику человеческого мышления, осн на знаниях и опыте экспертов с целью выработки рекомендаций или решения проблем. Одним из важных свойств ЭС является ее способность объяснить понятным для пользователя образом, как и почему принято то или иное решение. У полностью оформленной экспертной системы присутствуют 4 основных компонента (блока):

База знаний,

Машина вывода,

Модуль извлечения знаний,

Система объяснения принятых решений.

К типовым задачам, решаемым экспертными системами, относят: извлечение информации из первичных данных; структурный анализ сложных объектов; выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем; диагностика неисправностей в технических и живых системах; планирование последовательности действий, приводящих к заданной цели.

Экспертная система – это программа для компьютера, оперирующая с формализованными знаниями врачей-специалистов и имитирующая логику человеческого мышления, осн на знаниях и опыте экспертов с целью выработки рекомендаций или решения проблем. Одним из важных свойств ЭС является ее способность объяснить понятным для пользователя образом, как и почему принято то или иное решение.Предметная область ЭС :медицина(существует много вариантов проявлений заболеваний),финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетикат, фармацевтическое производство, космос, химия, образование

У полностью оформленной экспертной системы присутствуют 4 основных компонента (блока):

База знаний,Машина вывода,Модуль извлечения знаний,Система объяснения принятых решений.

6) Структура и свойства нейронных сетей. «Нейрон», методы «нейрона», «синапс», обучение нейросетей. Структурна экспертных систем, типичные задачи, решаемые с помощью нейросетей и экспертных систем.

Нейросети – компьютерная программа, основанная на использовании виртуальных нейронов, связи между которыми устанавливаются в ходе процедуры обучения.

Нейросетевой модуль и экспертная система относятся к интеллектуальным СППР

Нейроны формируются в слоях: входном, промежуточном и выходном. Вход его регулируется, на промежут. этапе происходит саморегуляция системы и после выхода уже регулировать его невозможно.

Компоненты нейрона:

1. Входные сигналы

2. Сумматор входных сигналов

3. Блок функционального преобразования сигнала

4. Блок выхода сигнала (синапс)

Типичные задачи, решаемые с помощью нейросети:

1. Распознавание образов (изображения на дисплее КТ, МРТ, УЗИ)

2. Классификация событий с целью диагностики

3. Предсказание будущих исходов события (результат операции, тяжелой терапевтической процедуры).

7) Системы поддержки принятия медицинских решений. Пример, фармако-кинетическая модель разовой инъекции. раскрыть все этапы моделирования. Анализа результата и принятия решения провести с помощью графика зависимости от времени C(t).

Система поддержки принятия медицинских решений - компьютерная автоматизированная медицинская система, целью которой является помощь врачам и другим мед. специалистам, принимающим врачебное решение в сложных условиях для полного и объективного анализа деятельности.

ЭТАПЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ:

• ФОРМУЛИРОВКА ЦЕЛИ МОДЕЛИРОВАНИЯ (найти оптимальную скорость введения препарата, чтобы установилась оптимальная концентрация);

• ПОСТРОЕНИЕ УПРОЩЕННОЙ СХЕМЫ РЕАЛЬНОГО ПРОЦЕССА ИЛИ ЯВЛЕНИЯ НА ОСНОВАНИИ СООТВЕТСТВУЮЩИХ ЗАКОНОВ И ИМЕЮЩИХСЯ ДАННЫХ (в камеру мгновенно поступает препарат в дозе D и создает в камере концентрацию С0. Это соответствует внутривенному введению препарата. В последующие моменты времени препарат начинает выводиться из организма, а концентрация – уменьшаться)

• ФОРМАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ, Т.Е. СОСТАВЛЕНИЕ УРАВНЕНИЙ, ФОРМУЛ И Т.П., АДЕКВАТНО ОПИСЫВАЮЩИХ ПРОИСХОДЯЩИЕ ПРОЦЕССЫ;

• РЕШЕНИЕ УРАВНЕНИЙ

Перейдём от концентрации препарата в камере к введенной в неё дозе D:

C0 = D/V.

• АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ ДАННЫХ;

• ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ.

Соседние файлы в предмете Медицинская информатика