ХОКхвилинний об’єм крові;

Ра - середній артеріальний тиск;

Рв - середній венозний тиск;

Рла - середній тиск у легенево - артеріальній системі;

Рлв - середній тиск у легеневій вені; Показники, від яких залежать указані функції:

Са - еластичність артеріальної системи;

Св - еластичність венозної системи;

Сла - еластичність легенево - артеріальної системи;

Слв - еластичність легенево - венозної системи;

r - загальний периферичний опір;

rм - опір у малому колі;

l - показник функціональної недостатності лівого серця; - - показник функціональної недостатності правого серця.

Математична модель, яка зв’язує функції кровообігу з наведеними показниками, може мати такий вигляд:

ХОК = 60 у А-1

Ра = у ( + r) А-1 Рв = у А-1 (12)

Рла = у (l + rм) А-1

Рлв = y l А-1

де у - об’єм крові; А - еластичність резервуара:

А = Са + С(лв) l+ Са ( + rм)+ С(ла) (l + r) (13)

Використовуючи цю модель, можна визначити, як різні показники впливають на функції кровообігу.

Питання для самоконтролю

1. Дати визначення моделі, основним моделям, що використовуються в медицині та біології.

121

2.Які ви знаєте етапи моделювання?

3.Розповісти про математичну модель “хижаки - жертви”.

4.Розповісти про математичне моделювання в імунології.

5.Розповісти про математичну модель росту популяції бактерій.

6.Розповісти про математичне моделювання поширення інфекційної хвороби в населеному пункті.

13.Експертні системи в медицині

Уже понад 30 років дослідження в галузі штучного інтелекту звертають на себе увагу. На сьогодні, коли роботи в цій галузі вже дали цілий ряд важливих, у тому числі практичних, результатів, усе ще доводиться пояснювати необхідність вирішення цієї проблеми. Найбільш відомі результати наукової галузі штучного інтелекту пов’язані з ЕС (експертними системами).

Експертні системи - це різновид комп’ютерних систем, які мають за основу відповідне представлення знань, зокрема медичних. Усупереч діагностичним системам медичні експертні системи ніби моделюють процеси мислення лікаря у встановленні діагнозу.

До експертних систем належать комп’ютерні системи, які:

переробляють велику кількість знань;

представляють знання в простій уніфікованій формі;

мають незалежний механізм логічних висновків;

можуть дати пояснення результатам, отриманих у процесі обробки

знань.

Основні функції, які виконує ЕС, допомагають не експерту стати експертом, а експерту - суперекспертом. При цьому ЕС не виступає у ролі вчителя, а відбувається евристичне навчання самого користувача за рахунок надання йому нових можливостей. Зрозуміло, що медицина є ідеальним

122

середовищем для створення та застосування ЕС у процесі навчання студентів та молодих лікарів.

Відома така класифікація ЕС за способом представлення знань: алгоритмічна модель, продукційна модель, яка складається із моделі з формальним висновком та моделі із логіко-ймовірнісним висновком, фреймова модель, семантична модель.

При цьому широко використовується алгоритмічна модель представлення знань. Сучасні принципи оптимізації діагностичного процесу мають за основу синдромний аналіз хвороб, вибір вирішальних ознак та розробку діагностичного алгоритму. Синдромний принцип аналізу хвороб дозволяє обмежити багату симптоматику хвороби до певної невеликої кількості інформаційних блоків. Синдром розглядається як сукупність ознак (або велика ознака), що спостерігаються при хворобах органів та систем незалежно від їхньої етіології та патогенезу, а також локалізації патологічного процесу. Такий феноменологічний підхід до трактування синдрому значно спрощує розробку на його основі діагностичного алгоритму. Розробка алгоритму за синдромним принципом забезпечує включення в нього всіх хвороб та патологічних станів, які характеризують даний синдром. Вибір вирішальних ознак значно підвищує ефективність та оперативність діагностики. Одним із джерел відбору вирішальних ознак (селективності) є накопичений досвід. Унаслідок проведеної таким чином експертної роботи медичні знання представляються у вигляді алгоритмічної моделі. У практиці програмування таку модель описують за допомогою алгоритмічних мов програмування. Широко застосовуються також структурні схеми алгоритмів, які дозволяють представити дані моделі в більш наочному та загальнодоступному вигляді, не звертаючись до складних конструкцій мов програмування. Прикладом може бути алгоритм розпізнання коматозних станів у хворих на цукровий діабет (див. мал.1).

123