1.5 Цель и задачи исследования

Исследования отечественных и зарубежных ученых показывают, что несмотря на успехи современной медицины, прогнозирования возникновения

профессиональных заболеваний ВЭС остается далекой от своего эффективного решения.

Одним из путей повышения эффективности решения задач прогнозирования плохоформализуемых задач, включая задачи решаемые в данной работе является использование соответствующих экспертных систем. Для повышения эффективности работы таких систем необходимо использовать новые информативные источники данных о состоянии органов и систем человека, которые можно получить в результате контроля энергетического состояния БАТ в экспериментах invivo.

Объединяя информацию, получаемую с БАТ с традиционно используемыми в медицине признаками на основе современных информационных и интеллектуальных технологий можно достичь значительного повышения качества оказания медицинской помощи исследуемой категории работников.

В связи с этим целью работы является повышение качества прогнозирования профессиональных заболеваний водителей транспортных средств экстренных служб посредством разработки методов, моделей и алгоритмов для поддержки принятия решений, основанных на гибридных нечетких моделях принятия решений.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1. Структурный анализ заболеваемости водителей транспортных средств экстренных служб, выбор наиболее релевантных заболеваний для построения прогностических моделей, и формирования пространства информативных признаков для прогнозирования выбранных профессиональных заболеваний.

2. Разработка модели биоимпеданса в аномальных зонах проводимости для формирования подпространства информативных признаков, предназначенного для классификаторов риска профессиональных заболеваний водителей транспортных средств экстренных служб.

3. Разработка метода построения гибридных нечетких моделей для прогнозирования возникновения и осложнений артериальной гипертензии у водителей транспортных средств экстренных служб.

4. Разработка метода построения модуля ассоциативной сети для оценки прогноза риска пояснично-крестцовой радикулопатии у водителей транспортных средств экстренных служб.

5. Разработка структуры интеллектуальной системы поддержки принятия решений, предназначенной для решения задач прогнозирования профессиональных заболеваний водителей транспортных средств экстренных служб, и алгоритма управления процессом прогнозирования.

6. Апробация интеллектуальной системы поддержки принятия решений по прогнозированию профессиональных заболеваний водителей транспортных средств экстремальных служб.

2