д.т.н., профессор
Тверь
DSc, professor
Tver
к.м.н., доцент
Тверь
PhD, Associate Professor
Tver
к.м.н.
Тверь
PhD
Tver
Тверь
Tver
В статье представлены результаты работы по созданию интеллектуальных средств поддержки принятия решений для диагностики предраковых заболеваний и опухолей слизистой оболочки рта.
Актуальность. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения качества оказания первичной медико-санитарной помощи пациентам с указанным заболеванием.
Целью работы явилось создание методики интеллектуальной поддержки принятия решений при диагностике опухолевых заболеваний слизистой оболочки полости рта.
Методы проведения работы. Методика основана на обобщении опыта практикующих врачей. На первом этапе исследовались диагностические параметры заболевания. На основе анализа все диагностические данные были разбиты на три большие группы: жалобы пациента, данные осмотра, сопутствующие факторы риска и образа жизни пациентов. При последующем анализе каждая группа данных была представлена набором параметров. Каждой группе параметров и каждому из параметров методом экспертных оценок присвоены соответствующие весовые коэффициенты (показатель «значимости» признака). Для удобства, сумма весовых коэффициентов по каждой группе параметров и по каждому параметру равнялась единице. С помощью этих весовых коэффициентов был осуществлен переход к показателям, позволяющим оценивать ожидание подтверждения предполагаемого прогноза.
Результаты работы. На основании весовых данных путем разработки продукционных моделей знаний и реализации методики нечетких множеств созданы модели, позволяющие оценить степень уверенности в диагнозе. Реализация данной методики позволит врачам — практикам получать обоснованные решения, обобщающие коллективные знания врачей-экспертов. Такие интеллектуальные решения можно рассматривать только как некую подсказку специалисту, а не единственный, безальтернативный вариант. По мере функционирования системы, модели будут уточняться, что повысит эффективность работы экспертной системы.
Выводы. На основании выполненного исследования предложены: новый подход к классификации и выявлена структура параметров, позволяющих предполагать онкопатологию у пациентов; новая формальная методика диагностики онкопатологии слизистой оболочки полости рта, предполагающая выработку тактики ведения пациента; продукционная база знаний для автоматизированной диагностики патологий слизистой оболочки полости рта.
Область применения результатов. Результаты работы могут применяться как дополнительный инструмент, позволяющий врачу сверить свою постановку диагноза, либо выбранную тактику ведения пациента.
The article presents originally developed intelligent decision support tools designed for precancerous lesions and tumors of the oral mucosa diagnostics.
Background. There is well recognized need for better primary health care in patients with suspected maxillofacial tumors.
Aim: develop intelligent decision support tools for tumors of the oral mucosa diagnostics.
Methods. Developed method was based on generalization of the practicing doctors experience. Diagnostic parameters of the disease were studied during the first stage of the development. All diagnostic parameters were divided into three large groups: patients complaints, patient’s work-up, risk factors and patients lifestyle. At the next stage of analysis each data group was presented as a parameter set. Each parameter set and each singular parameter were assigned a weight coefficient by expert evaluation method. The sum of the weighting coefficients for each group of parameters and for each singular parameter was equal to one for convenience. Use of these coefficients enabled transition made to indicators that allow assessing the expectation of confirmation of the expected prognosis.
Results. Using weight data we developed production knowledge models and implemented the fuzzy set technique, which resulted in models that allow assessing the degree of confidence in the diagnosis. This approach will ensure that doctors get informed decisions summarizing the collective knowledge of medical experts. Such intelligent solutions can only be considered as a kind of hint to a specialist, instead of the only, uncontested option. As the system functions, the models will be refined, which will increase the efficiency of the expert system.
Conclusions. The results of the study propose a new approach to classification, as well as highlight the structure of the parameters allowing suspicion of a malignancy in patients. We also developed new formal diagnostic method of maxillofacial cancer which suggest further patient management. Production knowledge base for automated diagnosis of the oral mucosa pathologies was created.
Practical application. This research results could be used as an additional tool that allows the doctor to verify diagnosis or treatment strategy of patients.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.