Математические модели для оценки риска повторного инфаркта миокарда по информативным признакам хі... хі8
В соответствии с общим подходом к синтезу гетерогенных классификаторов, изложенному в подразделе 2.1, группа высококвалифицированных экспертов (согласованность действия экспертной группы по коэффициенту конкордации W = 0,89) совместно с инженером по знаниям используя метод Делфи построила функции принадлежностей к классу ω1 = ωΗΜс базовыми переменными на шкалах ИП.
Часть признаков, из группы традиционно используемых в медицинской практике, кодируется двоичным кодом. Для построения функций принадлежности по этому типу признаков экспертам задавался один вопрос: «Какой вес по шкале от 0 до 1 имеет признак xiв общей доле уверенности в классе ωΗΜ?».
В таблице 2.5 приведено мнение экспертов и результат усреднения их ответов по признаку х2.
Таблица 2.5 - Результаты экспертного опроса по признаку х2
| Эксперты | Среднее значение | |||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |
| 0,03 | 0,03 | 0,05 | 0,06 | 0,07 | 0,07 | 0,05 | 0,05 | 0.05 |
Таким образом, функция принадлежности к классу высокий риск ИМ по признаку х имеет вид:
Аналогично получены остальные функции принадлежности:
Для недвоичных ИП с малым числом градаций:
Для ИП X1и X18на рисунках 2.6 и 2.7 приведены графики функций принадлежности
и
, которые строились аналогично графикам,
приведенным на рисунках 2.4 и 2 5.с учетом ответов экспертов на вопросы типа Z1, Z2, Z3.
Рисунок 2.6 - График функции принадлежности μωx (x1) с базовой переменной x1
Рисунок 2.7 - График функций принадлежностей μωγ (X18) к классу ω1
Результаты математического моделирования показали, что при максимальных значениях всех функций принадлежности уверенность в прогнозе ω1(с учётом показателей ПОЛ и АОА), рассчитываемая по формуле 
и достигает величины TFi= 0,84 (i = ИМ) (TF- риск в появлении ИМ в реабилитационном периоде для диагноза с номером
-
риск в появлении ПИМ в реабилитационном периоде по признаку х/+1 для группы признаков, являющихся традиционными (специфическими) для медицинской практики i = ИМ).
Однако на практике такая ситуация встречается крайне редко. Для наиболее часто встречающихся значений признаков традиционной группы TFiдостигает значения 0,79. Если же не использовать достаточно трудоемкие для получения признаки x19и x20, величина TFiопускается до значения 0,75. Поэтому дальнейший синтез решающих правил заключается в выяснении роли психоэмоционального напряжения для оценки прогнозирования ИМ в реабилитационном периоде и энергетического состояния БАТ.
Еще по теме Математические модели для оценки риска повторного инфаркта миокарда по информативным признакам хі... хі8:
- Математические модели оценки риска повторного инфаркта миокарда по традиционно принятым в медицине признакам
- Исследование гетерогенного пространства информативных признаков для классификатора повторного инфаркта миокарда в реабилитационном периоде
- Выбор математического аппарата для оценки эффективности полученных результатов и оценка качества работы математических моделей прогнозирования инфаркта миокарда в реабилитационном периоде
- Математические модели прогнозирования повторного инфаркта миокарда по показателям перекисного окисления липидов и антиокислительной активности
- 2.4 Метод синтеза гетерогенных математических моделей прогнозирования повторного инфаркта миокарда в реабилитационном периоде
- Алгоритмы и модели для гетерогенного классификатора повторного инфаркта миокарда в реабилитационном периоде
- Факторы риска повторного инфаркта миокарда
- Программное обеспечение интеллектуальной системы прогнозирования риска повторного инфаркта миокарда
- Разработка и исследование структурно-архитектурных решений для интеллектуальной системы прогнозирования повторного инфаркта миокарда
- Этиология и распространённость первичного и повторного инфаркта миокарда
- Анализ методов прогнозирования повторного инфаркта миокарда в реабилитационном периоде
- Экспериментальные исследования гетерогенных классификаторов прогнозирования повторного инфаркта миокарда
- Двухслойная плоская математическая электрофизическая модель глаза для оценки влияния характеристик века на результаты исследований
- 4Л Клинико-лабораторные особенности инсулинорезистентности и наиболее информативные диагностические показатели, ассоциированные с нею у пациентов с инфарктом миокарда
- 3.2 Метод оценки уровня информативности разнородных признаков в условиях плохой формализации
- Синтез математических моделей для прогнозирования динамики развития критической ишемии нижних конечностей и оценки возможности возникновения гангрены по электрическим характеристикам биологически активных точек
- Статья: первые признаки инфаркта миокарда, 2016
- 2.3 Разработка математической модели оценки уровня психоэмоционального напряжения
- Оценка вклада биохимических показателей в верификации инсулинорезистентности в госпитальном периоде инфаркта миокарда
- Формирование пространства информативных признаков для интеллектуальной системы прогнозирования артериальной гипертензии у водителей транспортных средств