Алгоритм формирования интеллектуального агента для определения профессиональной пригодности по риску профессиональных заболеваний
Базисом для функционирования интеллектуального агента, оценивающего пригодность кандидата для работы в экстремальных условиях по показателям здоровья - риску профессиональных заболеваний, является сравнении кандидатов с лицами, имеющими клинические расстройства, характерные для профессиональных заболеваний, релевантных для данных экстремальных условий и отсеянных по косвенным показателям.
Следовательно, первым этапом в реализации алгоритма интеллектуального агента является статистические исследования заболеваемости работников выбранной экстремальной профессии и их мета-анализ. По результатам метаанализа оценивается значимость каждого заболевания, попавшего в метаанализ, для оценки пригодности кандидата для работы в данных экстремальных условиях.После выбора релевантных заболеваний необходим выбор суррогатных маркеров для оценки риска этих заболеваний. Для каждого заболевания
выбираются свои суррогатные маркеры. суррогатные маркеры выбираются на основе экспертной оценки, которая может быть представлена в виде нечетких чисел (функций принадлежности) или нечетких решающих правил, работа с которыми была рассмотрена в разделе 3.
Суррогатные маркеры могут быть определены также на основе статистических исследований. Это можно обосновать гипотезой о том, что суррогатный маркер является предтечей заболевания и сохраняет свое присутствие у больного. Отсюда следует, что суррогатные маркеры необходимо выявлять у больных заболеваниями исследуемого типа, а связь маркер - заболевание исследовать по результатам мета-анализа или на основе байесовских методов.
Задача следующего этапа - формирование слабых классификаторов и агрегации слабых классификаторов в сильные классификаторы внутри выделяемых профессиональных заболеваний. Следующий этап - агрегация слабых классификаторов в сильные внутри выделенного профессионального заболевания. Эти два этапа подробно рассмотрены в разделе 5.3.1.
Следующим этапом алгоритма формирования интеллектуального агента является агрегация сильных классификаторов по заболеваниям в финальный классификатор, определяющий профессиональную пригодность здоровья кандидата.
Схема алгоритма формирования интеллектуального агента для определения профессиональной пригодности по риску профессиональных заболеваний представлена на рисунке 5.10.
В блоке 1 ЛПР определяет экстремальную профессию, для которой формируется интеллектуальный агент. В блоке 2 исследуются показатели заболеваемости по этой профессии. Проводится статистический анализ с элементами мета-анализа. На основе этих статистических и аналитических исследований и по результатам экспертного оценивания выделяются N релевантных заболеваний для данной профессии (блок 3).
В цикле, организованном посредством блока 4, для каждого из релевантных заболеваний определяются суррогатные маркеры (блок 5). 
Рисунок 5.10 - Схема алгоритма формирования интеллектуального агента для определения профессиональной пригодности по риску профессиональных заболеваний
После определения суррогатных маркеров они делятся на две категории: экзогенные суррогатные маркеры и эндогенные суррогатные маркеры (блоки 6 и 9). Экзогенные суррогатные маркеры определяют устойчивость индивидуума к неблагоприятным факторам внешней среды, способствующим развитию i- го заболевания. Эндогенные суррогатные маркеры определяют склонность индивидуума к i- му заболеванию: генетическая предрасположенность, перенесенные ранее заболевания, биометрия и т.д.
Выделенные экзогенные и эндогенные суррогатные маркеры анализируются согласно алгоритмы, представленному на рисунке 5.9. На выходе алгоритмов рисунок 5.9 имеем сильные классификаторы по экзогенным и эндогенным факторам. Для построения сильного классификатора, объединяющего риски по экзогенным и эндогенным факторам, проводится мета-анализ сильных классификаторов по экзогенным и эндогенным факторам (блоки 8 и 11).
В блоке 12 формируется сильный классификатор, объединяющий риски по экзогенным и эндогенным факторам (раздел 3), а в блоке 13 осуществляется мета-анализ полученного риска для і- го заболевания.
В блоке 14 формируется финальный агрегатор, на выходе которого присутствует риск профессионального заболевания, соответствующий этому интеллектуальному агенту. В следующем подразделе проиллюстрируем работу этого алгоритма для тестирования профессиональной пригодности курсантов МЧС по сегменту Здоровье.
5.3.3
Еще по теме Алгоритм формирования интеллектуального агента для определения профессиональной пригодности по риску профессиональных заболеваний:
- Конкретный пример реализации алгоритма формирования интеллектуального агента для определения профессиональной пригодности по риску профессиональных заболеваний
- Интеллектуальные агенты для прогнозирования профессиональных заболеваний
- Методы и алгоритмы для систем интеллектуальной поддержки прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- Программная реализация методов и алгоритмов прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий в интеллектуальных системах поддержки принятия решений
- Метод и алгоритмы формирования пространства информативных признаков для интеллектуальных агентов, работающих на основе биоимпедансных исследований
- Разработка прототипов решающих модулей и моделей принятия решений для системы интеллектуальной поддержки прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- 13. Методы определения профессиональной пригодности
- 17. Профессиональная пригодность и профессиональный отбор
- Структурная организация системы поддержки принятия решений для прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- 3.1. Показатели профессионально-психологической пригодности, определяемые в процессе профессионально-психологического отбора рабочих буровой установки
- Влияние специфики профессиональной деятельности воспитателя ДОУ на формирование профессиональной деформации личности
- 6. Профессиональная пригодность.