Выполнение работы

1. По данным варианта задания (естественно, для учебных целей берется ограниченное малое число заболеваний и симптомов), составить диагностическую таблицу. Все дальнейшие расчеты производятся по данным этой таблицы.

2. Рассчитайте по формуле (8) условные вероятности всех возможных диагнозов при наличии у больного нескольких выявленных симптомов (указано в варианте). Сделайте вывод о наиболее вероятном диагнозе у больного.

Краткая теория уирс

Информационный или диагностический вес Jсимптомапри диагнозе равен двоичному логарифму отношения следующих вероятностей:

J(/d_j)=log2(9)

J(/d_j)показывает, насколько значим (специфичен), симптомпри заболеванииd_j,т.е. насколько наличие у пациента этого симптома увеличивает вероятность диагнозаd_jпо сравнению с другими, возможными в этомk_j-ом заболевании.

Сравнение информационных весов различных симптомов при одном и том заболевании позволяет отобрать наиболее характерные, значимые симптомы для этого заболевания, чтобы потом использовать их для диагностики.

Можно подсчитать J(/d_j) и по другой формуле. Из формулы (5) следует, что:

откуда

J(/d_j)=log2(10)

Из (10) следует, что информационный вес симптома при заболеванииd_jтакже показывает, насколько чаще встречается этот симптом при заболеванииd_jпо сравнению с частотой его появления в среднем по всей группе заболеваний.

Измеряется J(/d_j)в битах (I бит =). Обычно малой степенью информативности симптома считают величины до 0,3 бит, средней - от 0,3 до 0,6 бит, большой - свыше 0,6 бит.

Имеются диагностические алгоритмы, в которых складываются информационные веса (или величины, им пропорциональные) симптомов, обнаруженных у больного, по отдельности для каждого из заболеваний d_j. Если сумма информативности для какого-то заболевания превысит некоторое пороговое значение(свое для каждого диагноза), то этот диагноз считается более вероятным. Если суммы информативности превысит пороговые не по одному, а по двум и более диагнозам, то следует думать или о сочетании этих заболеваний, или, если сочетание невозможно, о проведении дополнительных исследований для уточнения диагноза. Если же ни для одного диагноза сумма информативности не превзойдет пороговое значение, то диагноз остается неопределенным и необходимо провести еще добавочные исследования.

Пороговые суммы определяются эмпирически подсчетом суммы информативности для каждого заболевания (по уже имеющимся в клиническом архиве историям болезни) и выбора оптимальных пороговых, максимально исключающих возможные диагностические ошибки. Заметим, что на основе этого диагностического алгоритма возможно создание самообучающейся диагностической системы, т.к. по мере накопления практического опыта работы с таким алгоритмом, как значения информативности симптомов и значения пороговых сумм уточняются. Эта способность к самообучению, к самосовершенствованию присуща вообще вероятностным диагностическим алгоритмам (действительно, ведь приближение равенстваP(A)= n_A/Nстановится тем точнее, чем больше N - число используемых при составлении алгоритма правильно поставленных диагнозов).

Вычисления при применении этого алгоритма несложны, могут проводиться даже вручную - упрощается постановка и повышается достоверность диагноза.