Интеллектуальные агенты для прогнозирования профессиональных заболеваний
В практике прогнозирования риска профессиональных заболеваний известно множество подходов, важное место в которых занимают опросники или анкетирование. Как правило, опросники используют при прогнозировании психосоматических заболеваний (опросника Д.
Дженкинса, шкалы Р. Бортнера, Minnesota Multiphasic Personality Inventory) [51, 144]. Суммируя информацию по значимым ответам путем формализованной процедуры обсчета выявляют степень сходства ответов обследуемого лица со статистической нормой и отклонений от нее. Методика помогает определить «удельный вес» психического компонента в психосоматическом заболевании с учетом индивидуально-личностных свойств кандидата.Однако посредством таких методик исследуется главным образом самооценка и мотивационная сфера обследуемого лица и, таким образом, они
не охватывает всех уровней личности, в том числе темперамента, характерологических особенностей, неосознанных тенденций, стиля межличностного общения, а также когнитивных психофизиологических функций (памяти, внимания, мышления, моторики и др.), имеющих диагностическое значение. Кроме того, в большей степени опросники пригодны только для диагностики уже имеющихся психосоматических заболеваний и не позволяют прогнозировать риск их развития. Как отмечают сами авторы, тест предназначен для выявления патологии при массовых обследованиях и при индивидуальной оценке пациента не может дать надежных результатов. По нашему мнению, недостатком тестирования является то, что оно, опираясь только на одну группу тестов, не учитывает другие иерархические структуры личности и, в частности, не может оценить функциональные взаимоотношения психологических и
психофизиологических функций. Кроме того, эта методика не позволяет проводить дифференциальную диагностику между психосоматическими заболеваниями даже в их разгаре, а тем более на доклинической стадии.
Известен ряд методик, предусматривающих психологическое и психофизиологическое тестирование [116, 117]. Однако при формировании эталонных групп не предусматривается учет их статистических различий, которые связаны с субъективными факторами формирования эталонных групп определенным специалистом или различием в методиках определения риска заболевания, используемых при формировании эталонных групп, что приводит к различным результатам тестирования у разных экспериментаторов, а так же возникают проблемы с обоснованием выбора количества совпадений факторов риска контрольного образца и эталонных групп при установлении прогноза резистентности или риска развития соответствующих заболеваний.
5.3.1
Еще по теме Интеллектуальные агенты для прогнозирования профессиональных заболеваний:
- 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 психологической устойчивости работника экстремальных профессий
- Методы и алгоритмы для систем интеллектуальной поддержки прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- Разработка прототипов решающих модулей и моделей принятия решений для системы интеллектуальной поддержки прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- Разработка интеллектуальных агентов и моделей прогнозирования возникновения и развития ишемии сердца
- Нейронные сети для построения базовых структур автономных агентов для прогнозирования инсультов
- Интеллектуальные агенты для исследования адаптационного потенциала человека
- 4.1 Структурно-функциональная организация интеллектуальной системы для прогнозирования сердечно-сосудистого риска
- Метод и алгоритмы формирования пространства информативных признаков для интеллектуальных агентов, работающих на основе биоимпедансных исследований
- Программная реализация методов и алгоритмов прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий в интеллектуальных системах поддержки принятия решений
- Структурные и архитектурные решения для мультиагентных интеллектуальных систем прогнозирования инсультов
- Разработка и исследование структурно-архитектурных решений для интеллектуальной системы прогнозирования повторного инфаркта миокарда
- Структурная организация системы поддержки принятия решений для прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- Формирование пространства информативных признаков для интеллектуальной системы прогнозирования артериальной гипертензии у водителей транспортных средств
- Интеллектуальные агенты, работающие на основе биоимпедансных исследований
- 4.1 Разработка системы поддержки принятия решений по прогнозированию и диагностике профессиональных заболеваний водителей экстренных служб
- 3.1. Синтез частных решающих моделей прогнозирования профессиональных заболеваний от контакта с ядохимикатами.
- Интеллектуальные агенты, работающие на основе исследования модифицируемых и конституциональных факторов риска
- 2.3. Информационно-аналитическая модель принятия решений по прогнозированию и ранней диагностике профессиональных заболеваний.