Структурная схема автоматизированной системы прогнозирования ишемических рисков
Структурная схема автоматизированной системы прогнозирования ИР приведена на рисунке 4.1.
Рисунок 4.1 - Структурная схема автоматизированной системы прогнозирования ишемического риска
Отличительной особенностью предлагаемой автоматизированной системы является то, что она позволяет синтезировать множество математических моделей АИА нижнего иерархического уровня, построенных на трех автономных блоках ИП таким образом, что отсутствие некоторых признаков в том или ином блоке приводит только к изменению коэффициента уверенности по выбранной гипотезе на выходе АИА.
Автоматизированная система имеет три канала независимых решений, причем решения по выбранной гипотезе принимаются в двух независимых каналах, а в третьем канале принимается решение по предпочтительности решений, предлагаемых первыми двумя каналами. Канал «Решение 1» построен на парадигме нейросетевого моделирования, а канал «Решение 2» построен на парадигме нечеткой логике принятия решений. ЛПР может варьировать ФР и ИП в соответствующих информационных блоках, а также выбирать из соответствующих баз данных наиболее подходящие решающие модули в каналах принятия решений по прогнозированию ИР. ЛПР также представляется селектировать процесс обучения по конкретному ФР, например, пол, возраст, курение и т.д. путем модификации соответствующих обучающих выборок. Таким образом, ЛПР может формировать модели принятия решений «под себя».Схема алгоритма работы автоматизированной системы прогнозирования ИБС приведена на рисунке 4.2. Работа ЛПР с системой в режиме поддержки принятия решений начинается с ввода исходных данных об обследуемом (блок 1). На следующем шаге ЛПР выбирает то ССЗ, степень риска которой необходимо определить (ишемический риск, ИМ, повторный ИМ).
В зависимости от наличия средств функциональной диагностики и предпочтений ЛПР в блоке 3 формируется пространство информативных признаков на основе “сырых данных”, которые доступны ЛПР.
Рисунок 4.2 - Схема алгоритма работы автоматизированной системы прогнозирования ишемической болезни сердца
В зависимости от текущей структуры пространства информативных признаков и предпочтений ЛПР, ЛПР выбирает математические модели для АИА нижнего иерархического уровня(блок 4).
В зависимости от исследуемой патологии, выбирается соответствующие модели решающих модулей в каналах «Решение 1» и «Решение 2» (блок 5). При необходимости, ЛПР включает в процесс исследования дополнительные ФР, которые могут быть получены путем комплексирования уже используемых или дополнительных ИП (блок 6). Дополнительные ФР должны быть адаптированы к выбранным математическим моделям АИА и моделям принятия решений в каналах «Решение 1», «Решение 2». В блоке 8 ЛИР предоставляется класс риска исследуемого заболевания.
Если ЛПР не устраивают результаты тестирования, то используются ветви «необходимо дальнейшее исследование». Четыре ветви в блоке 10 дают возможность ЛПР модифицировать процесс принятия решений. Ветвь 4 позволяет ЛПР поменять структуру данных в решающих модулях. Ветвь 3 позволяет ЛПР изменить модели принятия решений в каналах дублирующих решений. изменить модели решающих модулей в каналах дублирующих решений (ветвь 3 блок 10).
Для изменения математических моделей в АИА нижнего иерархического уровня служит ветвь 2 блока 10. Ветвь 1 блока 10 позволяет ЛПР переключится на исследование риска других ССЗ.
4.2
Еще по теме Структурная схема автоматизированной системы прогнозирования ишемических рисков:
- Экспериментальные исследования автоматизированной системы прогнозирования ишемических рисков
- Экспериментальные исследования качества принятия решений модулей автоматизированной системы по прогнозированию ишемических рисков
- 3 Методы и модели структурно - функциональных решений при прогнозировании ишемических рисков
- Программное обеспечение для автоматизированной системы прогнозирования ишемической болезни сердца
- Синтез математических моделей прогнозирования ишемических рисков на основе традиционных предикторов сердечно-сосудистых осложнений
- Факторы риска и автоматизированные системы прогнозирования инсультов
- 3.4.Структура автоматизированной системы поддержки принятия решений при прогнозировании мочекаменной болезни
- 4.1 Структурно-функциональная организация интеллектуальной системы для прогнозирования сердечно-сосудистого риска
- Разработка и исследование структурно-архитектурных решений для интеллектуальной системы прогнозирования повторного инфаркта миокарда
- Структурная организация системы поддержки принятия решений для прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- Структурные и архитектурные решения для мультиагентных интеллектуальных систем прогнозирования инсультов
- 6. Структурная схема творческой деятельности
- ЗАНЯТИЕ №2 Классификация медицинских информационных систем. Автоматизированные системы управления лечебно-профилактическим учреждением.
- Модели и алгоритмы для прогнозирования ишемической болезни сердца на основе анализа электрокардиосигнала