Заключение

В результате проведенных исследований разработаны новые модели, методы и алгоритмы для прогнозирования медицинского риска на основе анализам биоимпедансных свойств биоматериалов в аномальных зонах электропроводности.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

- базовая структура интеллектуальной системы прогнозирования инсультов, содержащая агенты нижнего и верхнего уровня, позволяющая управлять процессом принятия решений посредством сочетания экспертных оценок, статистических данных и текущей информации;

- теоретико-множественная модель структурирования обучающей выборки, основанная на анализе ее подмножеств, соответствующих трем терцилям, полученных после классификации ее образцов интеллектуальными агентами нижнего иерархического уровня, позволяющая формировать интеллектуальные агенты верхнего иерархического уровня;

- метод формирования пространства информативных признаков, основанный на спектральном анализе биоимпеданса в экспериментах in vivo в аномальных зонах электропроводности и синхронном детектировании отсчетов сигналов с двухканального АЦП, позволяющий формировать интеллектуальные агенты прогнозирования риска инсультов;

- программно-аппаратный комплекс для анализа биоимпеданса в экспериментах in vivo,предназначенный для интеллектуальной поддержки прогнозирования инсультов;

- структурная схема формирователя моделей принятия решений по прогнозированию острой недостаточности мозгового кровообращения, предназначенных для определения риска инсультов при разных факторах риска и информативных аномальных зонах электропроводности,

позволяющая варьировать релевантностью факторов риска, а также селектировать процесс обучения по конкретному фактору риска;

- проведены экспериментальных исследований разработанных методов, моделей и алгоритмов для интеллектуальной системы определения риска мозгового инсульта, которые позволили рекомендовать полученные на их основе решающие модули для практического использования.

Рекомендации. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы для построений интеллектуальных систем поддержки принятия решений по прогнозированию риска социально значимых заболеваний.

Перспективы дальнейшей разработки темы. Разработка аналогичных систем для ранней и донозологической диагностики социально значимых заболеваний.