Просмотр информации о документе
Название:
Біотехнічна система призначення лікарських препаратів в дерматології
Коллекция:
Автореферати » Кандидатські
Кафедра:
Издатель:
ТзОВ "Цифра Прінт"
Год публикации:
ISBN/ISSN:
Вид документа:
автореферат
Язык документа:
українська
Добавлен в архив:
07.07.2013
Сводная информация по документу:
Біотехнічна система призначення лікарських препаратів в дерматології [Текст] / Поворознюк О.А. // Автореферати : Кандидатські - ТзОВ "Цифра Прінт", 2010.
Постоянная ссылка:
Аннотация:

Робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі – розробці біотехнічної системи формування терапевтичних комплексів лікарських препаратів в дерматології, що враховує розгорнуті діагнози та індивідуальні особливості пацієнтів, несумісність препаратів, багатокрите- ріальне порівняння препаратів-аналогів і статистику управлінських рішень з метою підвищення ефективності медикаментозної реабілітації пацієнтів. В роботі формалізовано задачу та розроблено метод формування терапевтичних комплексів на основі розробленої штучної нейронної мережі, яка формує множину допустимих рішень та вибір найкращого відносно заданого критерію, а також її алгоритми навчання та функціювання, що враховують експертні оцінки при порівнянні препаратів-аналогів і статистику управлінських рішень. Розроблено структуру, інформаційне, алгоритмічне та програмне забезпечення біотехнічної системи і виконано її тестову перевірку.

Работа посвящена решению актуальной научно-технической задачи – разработке биотехнической системы формирования терапевтических комплексов лекарственных препаратов в дерматологии, в которой учитываются развернутые диагнозы и индивидуальные особенности пациентов, несовместимость препаратов, многокритериальное сравнение препаратов- аналогов, и статистику управленческих решений с целью повышения эффективности процесса реабилитации пациентов в условиях медикаментозного лечения. Эта задача решается посредством разработанных и исследованных в диссертации теоретических основ и информационных технологий метода формирования комплексов лекарственных препаратов. На основании проведенного системного анализа существующих методов обработки информации в информационно-поисковых системах лекарственных препаратов, обосновано применение дискретной ИНС адаптивной резонансной теории с использованием метода МАИ, позволяющего формировать экспертные оценки препаратов-аналогов, что позволило сформулировать цель работы и задачи исследования. Формализована задача формирования комплекса лекарственных препаратов как задача покрытия множества необходимых терапевтических действий с учетом ограничений на совместимость и индивидуальную переносимость препаратов при многокритериальном сравнении препаратов- аналогов, что позволило формализовать этапы информационной поддержки ЛПР в лечебно-диагностическом процессе реабилитации пациента. Разработан метод формирования терапевтического комплекса на основе искусственной нейронной сети с многокритериальной оценкой препаратов- аналогов по методу анализа иерархий на этапе обучения, и учета статистики управленческих решений при самообучении, который учитывает развернутый диагноз и индивидуальные особенности пациента, что в конечном итоге повышает эффективность процесса реабилитации пациента. Разработана обобщенная структурная схема биотехнической системы поддержки принятия решений при назначении комплексов лекарственных препаратов в дерматологии, которая обеспечивает ведение БД препаратов и БД пациентов, формирование БЗ, формирование комплекса лекарственных препаратов, верификацию управленческих решений и реализует режим самообучения системы при накоплении статистики управленческих решений. Разработана структура искусственной нейронной сети для задачи формирования терапевтических комплексов лекарственных препаратов, которая, в отличие от классической искусственной нейронной сети, позволяет определять несколько допустимых решений (если они существуют) и выполнять выбор наилучшего решения в смысле заданного критерия. Для этого к классической архитектуре дискретной нейронной сети AРT добавлен слой регистрирующих нейронов, который формирует множество решений. На основе анализа известных алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей разработаны алгоритмы обучения и функционирования разработанной нейронной сети в задаче формирования терапевтических комплексов: начальное обучение сети при учете многокритериального экспертного сравнения препаратов-аналогов и текущая коррекция весов (самообучение сети с учителем) при учете статистики управленческих решений врача, как лица принимающего решения. Выполнено исследование и классификацию ошибок, допускаемых пользователями при вводе с клавиатуры информации на русском языке, разработаны критерии близости текстовых строк на основе упомянутых выше исследований и разработан метод ассоциативного поиска текстовой информации при обработке медико-биологических данных, и на его основе разработан интеллектуальный интерфейс системы поддержки принятия решений при формировании терапевтического комплекса. Разработана информационная модель, структура базы данных и базы знаний, а также алгоритмическое и программное обеспечение биотехнической системы и выполнена ее тестовая проверка на реальных медицинских данных, которая подтвердила эффективность работы системы.

The work is devoted to solving an actual scientific and technical task – development of biotechnical system of therapeutic medical complexes in dermatology, which takes into consideration comprehensive diagnoses and patients’ individual features, incompatibility of medicine, multicriterial comparison of analogous preparates and statistics of managerial decisions for the purpose of increasing the effeciency of medicamental rehabilitation of patients. The work formalizes the task and develops the way to form therapeutic complexes on the basis of artificial neural network, which forms the set of possible decisions and the selection of the best relatively specified criteria, as well as the algorithm of its upgrading and functioning, which takes into consideration the expert appraisal while comparing the analogous preparates and the statistics of managerial decisions. We have developed the structure as well as the date, algorithmic and software support of the biotechnical system and given it a test verification.


© 2020 — Разработано лабораторией информационно-поисковых систем НТУ "ХПИ"