Выводы четвертого раздела

1. Предложенная интеллектуальная система поддержки принятия решений дает врачам-профпатологам надежный инструмент для повышения качества оказания медицинской помощи водителям экстренных служб с приемлемыми для практической деятельности качеством.

2. Алгоритм управления процессами прогнозирования профессиональных заболеваний водителей экстренных служб, учитывающий разнородные факторы риска исследуемых заболеваний, позволяет решать задачи оценки степени риска развития профессиональных заболеваний исследуемой категории работников и организовать научно-обоснованную коррекцию состояния здоровья и планировать мероприятия по сокращению риска развития профессионального заболевания.

3. Разработанопрограммное обеспечение, обеспечивающее реализацию синтезированныхгибридных решающих модулей, основанных на агрегации разнородных информативных признаков и на ассоциации различных методов классификации.

4. Разработанный программно-аппаратный комплекс на базе устройства сбора данных L-CARD с комплектом электродов, формирующих зондирующие токи для биообъекта, и с комплектом программных модулей, позволяет оцифровать переходные характеристики биоматериала в БАТ в экспериментах invivo.

5. Алгоритмы для исследования переходных характеристик биоматериаловв экспериментах інуіуопозволяютопределять местоположение исследуемых биологически активных точек, оцифровывать переходные процессы в биоматериале при воздействии на него импульсов Хэвисайда, и создавать файлы данных, предназначенных для формирования подпространства

информативных признаков, характеризующих электрические свойства биоматериала.

6. Предложенный дизайн интерфейсных окон обеспечивает управление режимами исследования переходных характеристик биоматериала.

7. Качество принятия решений, обеспечиваемое гибридными решающими модулями, проверялось на репрезентативных контрольных выборках с расчетом различных показателей качества принятия решений по прогнозированию исследуемых классов профессиональных заболеваний, и было установлено, что они обеспечивают четырехлетний прогноз на уровне 0,88 и выше в зависимости от количества собираемой информации.

Заключение

В диссертационной работе получены следующие основные результаты.

1. Проведен анализ структуры заболеваемости водителей транспортных средств экстренных служб, на основе которого выбраны профессиональные заболевания для прогностических моделей и математический аппарат для их построения, а также сформированы пространства информативных признаков для прогнозирования выбранных профессиональных заболеваний. Показана целесообразность использования в качестве предикторов риска профессиональных заболеваний водителей транспортных средств экстренных служб результатов биоимпедансного анализа в аномальных зонах электропроводимости.

2. Для формирования подпространства информативных признаков по результатам биоимпедансных исследований предложена параметрическая модель электрического сопротивления биоматериала, построенная на основе анализа переходного процесса в аномальных зонах электропроводности, позволяющая повысить показатели качества прогнозирования профессиональных заболеваний релевантных для водителей транспортных средств экстренных служб.

3. Разработан метод построения гибридных нечетких моделей риска артериальной гипертензии, включающий этапы формирования пространства информативных признаков, формирование моделей переходных характеристик в выбранных информативных зонах аномальной электропроводности, вычисление информативных признаков, соответствующих выбранным зонам аномальной электропроводимости, формирования «слабых» классификаторов, агрегация слабых классификаторов с учетом комплексированных признаков и статуса артериального давления, позволяющий формировать решающие модули для прогнозированию артериальной гипертензии у водителей транспортных средств экстренных служб.

4. Разработан метод построения модульной ассоциативной сети, основанный на ассоциации трех решающих модулей, работающих на основе процедуры экспертной оценки, технологии бустингаи нейросетевой технологии, позволяющий формировать моделипрогнозированию пояснично­крестцовой радикулопатии у водителей транспортных средств экстренных служб.

5. Разработана структура алгоритмического программного обеспечения интеллектуальной системы поддержки принятия решений, предназначенной для прогнозирования профессиональных заболеваний водителей транспортных средств экстремальных служб, учитывающей разнородные факторы риска исследуемого заболевания, позволяющей осуществлять прогнозирование профессиональных заболеваний с приемлемым для практической деятельности качеством.

6. Проведена апробация интеллектуальной системы поддержки принятия решений по прогнозированию профессиональных заболеваний водителей транспортных средств экстренных служб. Диагностическая эффективность по прогнозированию артериальной гипертензии достигла 0,88 и по прогнозированию пояснично-крестцовой радикулопатии - 0,85, что выше результатов аналогичных систем на тех же контрольных выборках.

Рекомендации. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при построении систем поддержки принятия решений для прогнозирования профессиональных заболеваний водителей, работающих в экстренных службах.

Перспективы дальнейшей разработки темы. Разработка аналогичных систем прогнозирования профессиональных заболеваний для работников экстренных служб в других сегментах профессиональной деятельности.