name: МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ РАБОТНИКОВ ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
keyword_list: ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ,ГАЛЬВАНИЧЕСКИЕ ПРОИЗВОДСТВА, ГИБРИДНЫЕ НЕЧЕТКИЕ ТЕХНОЛОГИИ,МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА, ФУНКЦИЯ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
abstract: Цель работы: повышение качества медицинского обслуживания работников гальванических цехов, путем разработки методов, моделей и алгоритма прогнозирования и ранней диагностики их профессиональных заболеваний на основе гибридных нечетких правил принятия решений. В диссертационной работе получены следующие основные результаты: 1. Проанализирована структура данных используемых для решения задач оценки состояния здоровья работников гальванических цехов. Обосновано применение методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил и сформировано пространство информативных признаков, обеспечивающие решение поставленных в работе цели и задач. 2. Предложен метод синтеза нечетких математических моделей прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников гальванических цехов, учитывающий состав, концентрацию, степень и время воздействия, присутствующих в рабочей зоне вредных химических веществ в сочетании с такими существенными факторами риска, как экологическая и эргономическая составляющая, а также индивидуальные особенности организма, что позволяет повысить качество принятия решений в задачах прогнозирования появления и развития исследуемого класса заболеваний. 3. Разработан метод получения моделей прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний по разбалансу электрических сопротивлений биологически активных точек с двухэтапной системой принятия решений, в которой на первом этапе оценивается электрический разбаланс информативных, по отношению к искомой патологии, биологически активных точек, а на втором этапе строится функция принадлежности к искомой патологии, которые агрегируются с решающими правилами, учитывающими все существенные факторы риска гальванических производств, что позволяет синтезировать математические модели, обеспечивающие приемлемое для медицинской практики качество прогнозирования и ранней диагностики. 4. Синтезирована система решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний работников гальванических производств, по таким профессиональным болезням как: пневмокониоз, бронхиальная астма и виброболезнь, основанная на использовании гибридных нечетких моделей, агрегирующих существенные экзогенные и эндогенные факторы риска, объединённые в иерархические структуры, эффективность принятия решений которыми проверялась математическим моделированием и экспертным оцениванием, в ходе которых было показано, что уверенность в прогностических решениях превышает 0,85, а в задачах ранней диагностики 0,9. 5. Разработана информационно аналитическая модель, учитывающая все существенные взаимосвязи гибридных нечетких моделей между собой и пространством информативных признаков, описывающих различные экзогенные и эндогенные факторы риска, что позволяет осуществить проектирование базы знаний с рациональным механизмом воздействия разработанных программных модулей. 6. Разработана структура базы знаний и алгоритм управления системой поддержки принятия решений врача профпатолога, предназначенной для решения задач прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний работников гальванических производств, учитывающие разнородные факторы риска исследуемых заболеваний, позволяющие гибко менять тактику ведения пациентов в зависимости от меняющейся внешней обстановки и индивидуальных факторов риска, что обеспечивает повышение качества оказания медицинских услуг исследуемой категории пациентов. 7. Проведена апробация предложенных методов, моделей и алгоритма, которая показала, что предлагаемые в работе решения обеспечивают приемлемое качество прогнозирования и ранней диагностики пневмокониоза, бронхиальной астмы и виброболезни, возникающих и развивающихся под воздействием комбинированных вредных факторов гальванических производств, причем, прогностические решающие правила обеспечивают трехлетний прогноз с прогностической значимостью не хуже 0,85, а решающие правила для ранней диагностики “работают” с диагностической эффективностью не хуже 0,9, что позволяет рекомендовать их к практическому использованию. Использование нечетких гибридных моделей для решения задач повышения качества оказания медицинских услуг работникам гальванических цехов, работающих в условиях повышенного содержания вредных химических веществ в сочетании с другими экзогенными и эндогенными факторами риска.
chairman_dissertation_council.surname: Филист С.А,
chairman_dissertation_council.position: Профессор кафедры БМИ
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Емельянов С. Г.
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 68.01.93
rubrics.name: Условия труда, социально-бытовые мероприятия (услуги), охрана труда, техника безопасности
rubrics.code: 62.01.77
rubrics.name: Математические и кибернетические методы исследования и моделирования в биотехнологии
rubrics.code: 76.35.45
rubrics.name: Клиническая токсикология
oecds.code: 01.02.ER
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS
oecds.code: 01.02.EW
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
oecds.code: 02.06.IG
oecds.name: ENGINEERING, BIOMEDICAL
speciality_codes.name: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
speciality_codes.code: 05.11.17
supervisors.fio: Титов Д.В.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Егошина И. Л.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Коржук Н. Л.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ЮЗГУ
protection_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
protection_organization.ogrn: 1034637015786
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ЮЗГУ
author_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
author_organization.ogrn: 1034637015786
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения