Лекция 3-1
.pdf
Методы формализации и компьютерного моделирования медицинских систем
Моделью называется материальный или идеальный образ некоторой совокупности реальных объектов или явлений, полученный отбрасыванием всех несущественных и концентрацией внимания только на некоторых важнейших с точки зрения решаемой задачи атрибутах рассматриваемых предметов или явлений.
Статистические модели |
X |
|
|
|
Y |
|
|
|
|||
…. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Факторные |
Результирующие |
Метод |
признаки |
признаки |
|
Количественные |
Количественные |
Регрессионный |
|
|
анализ |
Качественные |
Количественные |
Дисперсионный |
|
|
анализ |
Количественные |
Качественные |
Дискриминантный |
|
|
анализ |
Качественные |
Качественные |
Вероятностный |
|
|
анализ |
0 ≤ p ≤ 1
Упрощенный
пример
диагностической
таблицы
Диагнозы
Симптомы |
миокарда |
Перитонит |
пневмония |
Тромбоэмболия |
Априорная |
артерии |
ность |
||||
|
Инфаркт |
|
Крупозная |
легочной |
вероят- |
Боли в грудной клетке |
0,90 |
0,05 |
0,90 |
0,50 |
0,59 |
Боли в животе |
0,30 |
0,95 |
0,40 |
0,01 |
0,42 |
Повышение температуры тела |
0,95 |
0,80 |
0,90 |
0,65 |
0,83 |
Понижение температуры тела |
0,01 |
0,90 |
0,95 |
0,10 |
0,49 |
Лейкоцитоз |
0,95 |
0,83 |
0,92 |
0,04 |
0,69 |
Нарушение сердечного ритма |
0,92 |
0,01 |
0,05 |
0,10 |
0,27 |
Повышение артериального давления |
0,50 |
0,03 |
0,05 |
0,02 |
0,15 |
Снижение артериального давления |
0,10 |
0,05 |
0,78 |
0,85 |
0,45 |
Шум трения перикарда |
0,86 |
0,97 |
0,95 |
0,01 |
0,70 |
Изменение кардиограммы |
0,98 |
0,17 |
0,15 |
0,60 |
0,48 |
Бледность кожи |
0,98 |
0,83 |
0,78 |
0,90 |
0,87 |
Общая заторможенность |
0,08 |
0,50 |
0,30 |
0,10 |
0,25 |
Учащение пульса |
0,50 |
0,96 |
0,99 |
0,94 |
0,85 |
Учащение дыхания |
0,03 |
0,07 |
0,01 |
0,05 |
0,04 |
Угнетение рефлексов |
0,01 |
0,02 |
0,10 |
0,83 |
0,24 |
Напряжение брюшной стенки |
0,02 |
0,80 |
0,10 |
0,04 |
0,24 |
Вздутие живота |
0,20 |
0,95 |
0,13 |
0,15 |
0,36 |
Общая слабость, головокружение |
0,50 |
0,88 |
0,95 |
0,80 |
0,78 |
Расширение границ сердца |
0,10 |
0,01 |
0,10 |
0,01 |
0,06 |
Шум трения плевры |
0,10 |
0,01 |
0,95 |
0,10 |
0,29 |
Информативность симптома Si относительно диагноза Dj равна
log2 p(Si | D j ) p(Si )
( log22 = 1 бит )
Для расчета вероятности каждого из группы диагнозов при заданном наборе клинических признаков применяется метод Байеса
Формула Байеса
Вероятность диагноза Dj , если известно, что наблюдается симптом Si, равна:
p( D j ) p(Si |D j )
p(Si )
Наблюдается некоторый симптомокомплекс:
Перемножение условных вероятностей отдельных клинических признаков с целью получения условной вероятности всего симптомокомплекса допустимо при условии их независимости друг от друга