Постановка задачи на исследование

Основываясь на анализе современного состояния проблемы можно сделать вывод, что в настоящее время сложились все необходимые методологические предпосылки для решения задачи по построению автоматизированных систем прогнозирования ишемических рисков.

Анализ ряда современных работ, посвященных методам изучения факторов риска ИБС позволил сформулировать ряд специфических требований, которым должна удовлетворять соответствующая автоматизированная система диагностики ишемического риска.

1. Учитывая, что результаты тестирования требуются непосредственно в реальном времени, анализ сигналов и данных так же должен осуществляться в реальном времени, а классификация и диагностика - по мере формирования входных диагностических переменных в процессе эксперимента.

2. В реальных медико-биологических исследованиях довольно сложно учесть весь спектр факторов, влияющих на исходное значение уровня ишемического риска. В этой связи необходимо обеспечить расширение диагностических возможностей известных детерминистских моделей, например, привлекая аппарат нечетких множеств, позволяющий работать в условиях неопределенности, как на уровне признакового описания, так и на уровне диагностических заключений.

В связи с вышеизложенным, целью работы является повышение качества прогнозирования ишемических рисков посредством разработки методов, моделей, алгоритмов и программного обеспечения для интеллектуальной поддержки принятия решений врача-кардиолога.

Исходя из перечисленных требований, при разработке автоматизированной системы прогнозирования ишемических рисков с целью улучшения качества и точности были поставлены следующие задачи:

- выбрать и обосновать пространство информативных признаков для прогнозирования ишемической болезни сердца;

- разработать математические модели ишемических рисков для частных решающих правил по вычислению коэффициентов уверенности для формирования решений в дублирующих классификаторах;

- разработать структурно-функциональную схему принятия решений по прогнозу ишемических рисков с дублированием решений и ассоциативным их выбором;

- разработать модули классификаторов в дублирующих каналах и алгоритм ассоциативного выбора наиболее подходящего решения;

- разработать программное обеспечение для реализации классификаторов в дублирующих каналах автоматизированной системы прогнозирования ишемической болезни сердца;

- провести апробацию предложенных методов, моделей и алгоритмов для автоматизированной системы прогнозирования ишемической болезни сердца в клинических условиях.

Таким образом, результаты аналитического обзора показали, что, несмотря на большой и хорошо апробированный арсенал методов и средств прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний, в распоряжении врача находятся весьма ограниченные, в смысле доступности и трудоемкости, средства для скрининга риска и мониторинга эффективности профилактических мероприятий ишемической болезни сердца.

2