Описаны алгоритмы вычислительной диагностики, методы оценки информативности и отбора симптомов, структура процесса вычислительной диагностики. <...> Приведен пример построения системы вычислительной диагностики для дифференцирования ранних форм хронических артритов. <...> Н.Э. Баумана, 2006 ВВЕДЕНИЕ Основным первичным медицинским документом, от содержания которого в значительной степени зависят результаты диагностики, является история болезни (ИБ). <...> . Для формализации процесса постановки диагноза медицинская ИБ должна удовлетворять определенным требованиям. <...> Медицинская ИБ должна содержать и хранить данные обследования, обоснованные заключения о болезнях и мерах по лечению пациента. <...> ИБ должна позволять сгруппировать признаки и симптомы по степени важности, зависящей от поставленной диагностической задачи. <...> При формализации ИБ необходимо учитывать вероятность появления редких и аномальных симптомов, которые присущи ред3 ким заболеваниям. <...> Как следует из накопленного опыта по применению математических методов в медицине, системы вычислительной диагностики (ВД), основанные на корректном анализе известных признаков и симптомов болезней, позволяют существенно повысить вероятность постановки правильного диагноза. <...> Основными задачами ВД являются: 1) постановка объективного диагноза на базе обобщения накопленного медицинского опыта; 2) выяснение достаточности медицинской информации для постановки диагноза; 3) выработка рекомендаций по наиболее целесообразному маршруту обследования; 4) оценка эффективности лечения и прогнозирования результатов. <...> МЕТОДЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ В ВД приняты следующие термины и определения. <...> Симптом – заранее сформулированный ответ на любой из вопросов (признаков). <...> К нему относятся симптомы: легкое состояние, состояние средней тяжести, тяжелое состояние и т. п. <...> Симптокомплекс – любое сочетание симптомов, относящихся к разным признакам. <...> Частота симптома – количество <...>
Методы_и_алгоритмы_вычислительной_диагностики.pdf
УДК 57.08(075.8)
ББК 32.81+53.4
С17
Рецензенты: Н.М. Вереникина, Т.К. Логинова
Спиридонов И.Н., Самородов А.В.
С17 Методы и алгоритмы вычислительной диагностики: Учеб.
пособие по курсу «Автоматизированная обработка экспериментальных
данных». – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. –
50 с.: ил.
ISBN 5-7038-2920-8
Рассмотрены особенности решения задачи формализации диагностического
процесса. Описаны алгоритмы вычислительной диагностики,
методы оценки информативности и отбора симптомов,
структура процесса вычислительной диагностики. Приведен пример
построения системы вычислительной диагностики для дифференцирования
ранних форм хронических артритов.
Для студентов старших курсов факультета «Биомедицинская
техника».
Ил. 1. Табл. 11. Библиогр. 15 назв.
УДК 57.08(075.8)
ББК 32.81+53.4
Учебное издание
Игорь Николаевич Спиридонов
Андрей Владимирович Самородов
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ
ДИАГНОСТИКИ
Компьютерная верстка А.Ю. Ураловой
Редактор О.М. Королева
Корректор Л.И. Малютина
Подписано в печать 15.09.2006. Формат 60×84/16. Бумага офсетная.
Печ. л. 3,25. Усл. печ. л. 2,91. Уч.-изд. л. 2,75.
Тираж 100 экз. Изд. № 17. Заказ
Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана.
105005, Москва, 2-я Бауманская, 5.
ISBN 5-7038-2920-8
© МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006
Стр.2
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение ....................................................................................................... 3
1. Методы вычислительной диагностики ................................................... 4
2. Явные вероятностные алгоритмы вычислительной диагностики.
Байесовская теория статистического вывода и ее применение в медицинской
диагностике ................................................................................... 7
2.1. Субъективная мера вероятности .................................................... 8
2.2. Условные вероятности. Формула Байеса ...................................... 9
2.3. Правдоподобие. Отношение правдоподобия ................................ 19
2.4. Диагностические коэффициенты ................................................... 21
2.5. Последовательная статистическая процедура ............................... 22
2.6. Алгоритм, основанный на сложении коэффициентов
корреляции симптомов .......................................................................... 24
3. Структура процесса вычислительной диагностики ............................... 25
3.1. Сбор информации ............................................................................ 26
3.2. Отбор информации .......................................................................... 30
3.3. Классификация ................................................................................ 34
4. Пример построения системы вычислительной диагностики
для дифференцирования ранних форм хронических артритов ................ 36
Приложение .................................................................................................. 43
Список литературы ...................................................................................... 49
50
Стр.50