Файл: Мисюк, Н. С. Диагностические алгоритмы.pdf

анализированных случаев. Весьма важным является то, что его скорость у ЭВМ значительно выше, чем у человека. Отсюда вытекает необходимость быстрейшего накопления материала для машинной обработки с последующим само­ обучением ЭВМ (В. В. Парин, Р. М. Баевский, 1966).

Для наглядности приводим алгоритм самообучения, опи­ санный М. Л. Быховским (1962, 1969).

Качество распознавания болезни Ь ;- при помощи ЭВМ определяется отношением

где N0j — число обследованных больных с заболеванием D}\ Nj — число больных, которым машина поставила пра­

вильный диагноз;

Nj — число больных, которым машина поставила оши­ бочный диагноз.

Чем следует руководствоваться, чтобы на основании тео­ рии вероятностей можно было поставить диагноз или при­ знать, что на материале имеющихся данных поставить диагноз невозможно?

В том случае, где установлено, что вероятность одного из заболеваний близка к 1, а остальных — к 0, вопрос от­ носительно ясен. Иное дело, если вероятность одного рав­ на 0,4, другого — 0,35, третьего — 0,2 и т. д. Или вероят­ ность одного равна 0,4, а других — 0,05. Несомненно, что во втором случае трудно сказать, что первое заболевание является искомым диагнозом. В третьем случае, наоборот, это сделать значительно легче.

Становится очевидным, что для постановки диагноза важна не только вероятность его, но и то, что разность между вероятностью этого заболевания и следующего за ним не меньше некоторой минимальной. Эти два подхода объеди­ няются одним критерием — порогом L.

96

место в действительности. Если Lj > 0,5, то все остальные вероятности (даже в сумме) окажутся меньше 0,5.

Если принять такой метод выбора порогов, при котором L > 0,5, то он создает гарантированную разность вероят­ ностей между первым по списку заболеванием и последу­ ющим. При этом число Nj будет практически близким к нулю.

Общее качество машинной диагностики для всех забо­ леваний данного класса предлагается определять критерием

Если значения информационных коэффициентов зафик­ сированы, то критерий качества является функцией выбран­ ных порогов К(ТЪ ..., Тт). Для максимизации критерия качества следует реализовать на ЭВМ процесс самообуче­ ния, состоящий из пробных постановок диагноза,вычислений по формуле (25) или (26) критерия качества и подбора таких значений Тъ ..., Тт, при которых рассматриваемый крите­ рий максимален. Описываемый процесс самообучения проводится на материале архива историй болезней и теку­ щих данных клиники.

97

Процесс нахождения оптимальной совокупности (Tlt

..., Тт) состоит в том, что сначала определяется оптимальное значение 7\ при фиксированных Т2, ..., Тт, затем — Т2 при фиксированных Тъ Т3, ..., Тт и т. д. Определение каждого частного оптимума сводится к многократным пробным про­ гонкам фактического материала по формуле (25) или (26) каждый раз с изменением данного Т}- на A T пока не будет установлен максимум (рис. 4).

от значений других порогов и на этом процесс заканчивается. В противном случае после того, как будут пройдены все пг шагов, необходимо вновь вернуться к величине Тх и найти ее второе оптимальное значение. Это же повторяют с вели­ чиной Т2 и т. д. до тех пор, пока последующее оптимальное

наряду с этим Tjmm- имеет место при Lj = P(Dj) (выбор диагноза D;. делается априорно), т. е.

98

По сути дела минимальное значение Tjmin определяет­ ся величиной L;min = 0,5. При этом обеспечивается должная минимальная разность между вероятностью заболевания, принятого в качестве диагноза, и вероятностью следующего по порядку заболевания. Одновременно с этим соблюдается принятый принцип классификации нозологических форм, а именно: все D;- несовместимы и единственно возможны. Таким образом,

Tjmin — 1 ° 2 2 Р (Dj) -

Поиск максимума выгоднее начинать с Tjtam- или близ­ кого к нему, постепенно его уменьшая.

Описанный процесс самообучения может охватывать не только подбор порогов, но и оптимизацию хотя бы наибо­ лее важных информативных коэффициентов а;7.

В итоге при наличии фактического материала (например, тысяча или более историй болезней) описанный выше про­

ЭВМ будет наилучшим образом диагностировать заболева­ ния (М. Л. Быховский, 1962).

Литература

Быховский М. Л. Вероятностная логика построения самообучающе­ гося диагностического процесса на математических машинах. — Экспе­ риментальная анестезиология, 1962, 1, 3.

Быховский М. Л. Теоретические основы обучения в диагностиче­ ских системах. — Машинная диагностика и информационный поиск в медицине. М., 1969, 51.

Парин В. В., Баевский Р. М. Введение в медицинскую киберне­ тику. М.— Прага, 1966.

99

ИСТОРИЯ БОЛЕЗНИ БОЛЬНОГО С НАРУШЕНИЕМ МОЗГОВОГО КРОВООБРАЩЕНИЯ

Ф. И. о.____________________________________

Пол м./ж. Возраст___________ лет. Семейное положение_____________

Образование_________________ Профессия, должность_______________

Место работы_____________________________________________________

Адрес больного и родственников_____________________________________

Кем (чем) доставлен больной.________

На какой день после инсульта______________________ _______________

Диагнозы:

1.Направившего учреждения______________________________________

2.Предварительный

3.Окончательный

4.Сопутствующие заболевания

100

5.Осложнения____________________________

6.Оперативное вмешательство (наименование).

Примечание. При заполнении истории болезни наличие признака обозначать знаком (+ ) или подчеркивать, согласно указаниям в тексте, отсутствие — (—). Выраженность признака оценивать следующим обра­ зом: норма — (0); усиление, увеличение, повышение легкое — (+ 1 ); умеренное — (+ 2 ); резкое — (+ 3 ); ослабление, уменьшение, снижение легкое — (— 1); умеренное — (— 2); резкое — (— 3). В случае необходи­ мости дается описание.

Д л я т я ж е л о г о б о л ь н о г о д н ев н и к в е д е т с я п о ф о р м е № 2 , д л я о с т а л ь ­ н ы х — п о ф о р м е № 1. В п о с л е д н е м с л у ч а е п е р е ч и с л я ю т с я п р и зн а к и б о ­

л е з н и и е ж е д н е в н о о ц е н и в а ю т с я п о у к а за н н о й ш к ал е.

№

п. п. Признаки I. Ж алобы И. Предвестники

1.Головная боль а) общая

б) локальная (слева, справа)

102

2.Чувство тяжести в голове

3.Шум в ушах

4.Шум в голове

5.Головокружение а) системное б) несистемное

6.Тошнота

7.Рвота

8.Икота

9.Нарушение глотания

10.Расстройство речи

11.Сонливость

12.Преходящее расстройство со­ знания

103