Модели и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Голубятников, Олег Олегович

• Голубятников, Олег Олегович
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Голубятников, Олег Олегович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 КРИТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТРАДИЦИОННОГО ПОДХОДА К РАЗРАБОТКЕ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СУЩЕСТВУЮЩИХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА

1.1 Основные сведения об экспресс-оценке состояния здоровья человека и её роли в медико-биологической практике

1.2 Традиционный подход к проведению экспресс-оценки состояния здоровья

и существующие автоматизированные системы

1.2.1 Выбор и разработка методик под определённую группу населения

1.2.2 Существующие автоматизированные системы экспресс-оценки состояния здоровья, мониторинга, диспансеризации человека и применяемые в них модели, методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений

1.2.3 Проведение экспресс-оценки состояния здоровья человека в автоматизированных системах

1.3 Специфика разработки проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека

1.3.1 Информационное обеспечение системы

1.3.2 Техническое обеспечение системы

1.3.3 Математическое обеспечение системы

1.3.4 Программное и лингвистическое обеспечение системы

1.4 Постановка цели и задач исследования

1.5 Выводы

ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ, МЕТОДА И АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА

2.1 Математическая модель интеллектуальной поддержки принятия решений

2.1.1 Математическая модель формирования индивидуальной комплексной методики

2.1.2 Математическая модель оценки качества оптимальной комплексной методики

2.2 Метод индивидуального подбора методик для различных предметных областей

2.3. Алгоритм индивидуального подбора методик при различных ограничениях

2.4 Алгоритмы построения функций принадлежности и оценки качества оптимальной комплексной методики

2.5 Разработка структурной схемы проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека

2.6 Выводы

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА СПЕЦИАЛЬНОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО И АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА

3.1 Специальное математическое обеспечение системы

3.1.1 Фреймовая модель представления знаний о методиках экспресс-оценки состояния здоровья человека

3.1.2 Структура фреймов предметной области

3.2 Специальное алгоритмическое обеспечение системы

3.2.1 Алгоритм создания форм для ввода информации о методиках экспертом в области медицины

3.2.2 Алгоритм вывода знаний о методиках экспресс-оценки состояния здоровья человека

3.3 Выводы

ГЛАВА 4 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И АПРОБАЦИЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА

4.1 Разработка модели данных системы

4.2 Разработка специального программного обеспечения системы

4.3 Апробация системы в условиях лечебно-профилактических учреждений

Тамбовской области

4.4 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Перечень рассмотренных автоматизированных систем экспресс-оценки состояния здоровья, мониторинга, диспансеризации человека

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Перечень методик экспресс-оценки состояния здоровья человека, добавленных в систему для её апробации

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 Экспертные таблицы номинальных характеристик и показателей здоровья, использованные для апробации системы

ПРИЛОЖЕНИЕ 4 Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ 5 Акты о внедрении результатов диссертационного исследования

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования и степень её разработанности. В настоящее время в медико-биологической практике широко используются различные средства интеллектуальной поддержки принятия решений для специалиста предметной области. Это обусловлено тем, что для принятия медицинских решений характерны недостаточность знаний, ограниченность во времени, отсутствие возможности привлечения компетентных экспертов, неполнота информации о состоянии больного и т.д. Получение объективной многоаспектной информации о состоянии здоровья определенных групп населения весьма трудоемкий и дорогостоящий процесс. В связи с этим для распознавания у человека различных патологических состояний, с последующим уменьшением риска их возникновения, распространены методики экспресс-оценки состояния здоровья, которые являются менее затратными и более быстрыми, особенно при применении средств интеллектуальной поддержки принятия решений. Вопросами разработки автоматизированных систем экспресс-оценки состояния здоровья, мониторинга, диспансеризации человека занимались учёные: Шаповалов В.В., Крошилин А.В., Воронцов И.М., Кобринский Б.А., Симаходский А.С., Кубайчук А.Б., Шерстюк Ю.М., Коре-невский Н.А., Болодурина И.П., Новиков Д.Б., Фролов С.В., Косткина О.С., Гер-гет О.М., Пятковский О.И., Шальнова С.А., Шаропин К.А., Александров А.Б., Зуйкова А.А., Пятакович Ф.А., Фадеева А.Е. и др., в том числе зарубежные учёные: Lindberg D., Sharp G.C., Kaihara S., Koyama Т., Shortliffe E.H., Buchanan B.G., Feigenbaum E.A., Kingsland L.C., Weiss S.M., Kulikowski C.A. и др.

Однако критический анализ существующих автоматизированных систем экспресс-оценки состояния здоровья показал, что в них недостаточно полно учитываются индивидуальные характеристики отдельного человека, что напрямую влияет на качество результатов экспресс-оценки состояния здоровья. Результаты могут быть как ложноположительными, указывая на наличие в действительности отсутствующей болезни, так и ложноотрицательными, не обнаруживая сущест-

вующую патологию. Для устранения этих недостатков актуальной представляется задача разработки нового подхода к проведению экспресс-оценки состояния здоровья, включающего разработку моделей, методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека, и основанной на них проблемно-ориентированной системы.

Работа выполнялась в соответствии с:

-государственной программой мер по формированию принципиально новых рынков и созданию условий для глобального технологического лидерства России к 2035 году «Национальная технологическая инициатива» по направлению «HealthNet» (персональная медицина) в сегментах «Превентивная медицина» (сегмент, помогающий предотвратить развитие заболеваний с учетом индивидуального подхода к диагностике, лечению и реабилитации) и «Информационные технологии в медицине» (сегмент проектирования и реализации устройств и сервисов по мониторингу и коррекции состояния человека: цифровой паспорт, сбор, анализ и рекомендации на основе данных, включая телемедицину), группа технологий «Искусственный интеллект и системы управления»;

-программой стратегического развития ФГБОУ ВО «ТГТУ» на период 20142018 гг.;

-программой «У.М.Н.И.К.» государственного Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере по проекту «Разработка программно-аппаратного комплекса оценки состояния здоровья иностранных граждан» (гос. контракты №11709р/17198 от 05.04.2013 и №3520ГУ2/2014 от 18.09.2014).

Объектом исследования является проблемно-ориентированная система принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека.

Предметом исследования являются модели, методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека.

Целью работы является повышение эффективности распознавания у человека различных патологических состояний при проведении экспресс-оценки со-

стояния здоровья. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести критический анализ традиционного подхода к разработке моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений в существующих автоматизированных системах экспресс-оценки состояния здоровья человека.

2. На основе методов системного анализа разработать новый подход к проведению экспресс-оценки состояния здоровья, учитывающий индивидуальные характеристики человека, и позволяющий обеспечить специалисту предметной области интеллектуальную поддержку принятия решений по формированию индивидуальной комплексной методики проведения экспресс-оценки состояния здоровья человека.

3. Разработать математическую модель интеллектуальной поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека.

4. Разработать метод и алгоритм индивидуального подбора методик.

5. Разработать структурную схему проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека.

6. Разработать специальное математическое, алгоритмическое и программное обеспечение проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека, включающее фреймовую модель представления знаний о методиках, алгоритм вывода знаний о методиках экспресс-оценки состояния здоровья человека.

7. Провести апробацию проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека в условиях лечебно-профилактических учреждений.

Методы исследования: методы системного анализа, экспертных оценок, математического моделирования, оптимизации, теория нечётких множеств, представления знаний.

Новые научные результаты заключаются в новом подходе к проведению экспресс-оценки состояния здоровья человека, который учитывает индивидуальные характеристики человека, обеспечивает специалисту предметной области ин-

теллектуальную поддержку принятия решений по формированию индивидуальной комплексной методики, и позволяет повысить эффективность распознавания у человека различных патологических состояний при проведении экспресс-оценки, а именно:

-впервые разработана математическая модель интеллектуальной поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека, позволяющая формировать оптимальную индивидуальную комплексную методику проведения экспресс-оценки состояния здоровья человека и оценивать её качество;

-разработаны метод и алгоритм индивидуального подбора методик, отличающиеся использованием экспертной информации для составления банка методик и определения характеристик стартовой анкеты и показателей, введением функций количественной и качественной оценки методики, и позволяющие формировать оптимальную индивидуальную комплексную методику для различных предметных областей;

-разработана структурная схема проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека, включающая подсистему знаний для ввода экспертной информации, подсистему экспресс-оценки для интеллектуальной поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека, подсистему обработки результатов для апробации методик;

-впервые разработана фреймовая модель представления знаний о методиках экспресс-оценки состояния здоровья человека, позволяющая формализовать методики в виде предметных областей медицинских знаний;

-разработан оригинальный алгоритм вывода знаний о методиках экспресс-оценки состояния здоровья человека, основанный на фреймовой модели представления знаний о методиках, включающий набор присоединенных процедур и правил, и позволяющий индивидуально для отдельного человека создавать формы проведения экспресс-оценки состояния здоровья, синтезировать формулы для расчета количественных оценок и формировать медицинское заключение.

Теоретическая значимость работы заключается в новом подходе к проведению экспресс-оценки состояния здоровья человека, включающего математическую модель интеллектуальной поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека, метод и алгоритм индивидуального подбора методик, структурную схему проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека, фреймовую модель представления знаний о методиках и алгоритм вывода знаний о методиках экспресс-оценки состояния здоровья человека.

Практическая значимость работы заключается в разработке проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека, которая позволяет:

-повысить эффективность распознавания у человека различных патологических состояний при проведении экспресс-оценки состояния здоровья на 30% по сравнению с традиционным подходом;

-обеспечить специалисту предметной области интеллектуальную поддержку принятия решений по формированию индивидуальной комплексной методики проведения экспресс-оценки состояния здоровья человека;

Предлагаемый новый подход может быть применён в различных областях деятельности, в которых для оценки определенных показателей используются узконаправленные методики, например: оценка профессиональной пригодности и профессиональной ориентации человека, оценка знаний, повышение квалификации сотрудников, обучение иностранным языкам и т.п.

Научные положения, выносимые на защиту.

Математическая модель интеллектуальной поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека.

Метод и алгоритм индивидуального подбора методик.

Структурная схема проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека.

Фреймовая модель представления знаний о методиках экспресс-оценки состояния здоровья человека.

Алгоритм вывода знаний о методиках экспресс-оценки состояния здоровья человека.

Область исследования. Работа выполнена в соответствии с пунктами 5 -«Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», 9 - «Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов», 10 - «Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах» паспорта специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (информационные технологии).

Внедрение результатов работы. Результаты работы в виде проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека внедрены и используются в отделениях профилактического осмотра ТОГБУЗ «Городская клиническая больница №4 г. Тамбова» и ТОГБУЗ «Городская поликлиника №6 г. Тамбова», в учебном процессе подготовки бакалавров по направлению 12.03.04 «Биотехнические системы и технологии» по дисциплине «Системный анализ в медико-биологической практике» на кафедре «Биомедицинская техника» ФГБОУ ВО «ТГТУ».

Достоверность полученных результатов подтверждается обоснованным применением верифицированного математического аппарата, методов системного анализа, экспертных оценок, математического моделирования, оптимизации, теории нечётких множеств, представления знаний, апробацией на научных конференциях и публикациями в открытой печати, соответствием теоретических положений и практической реализацией в виде программного обеспечения, подтвержденной актами о внедрении результатов исследования и свидетельствами о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Апробация работы. Основные положения работы и полученные результаты обсуждались на следующих конференциях: Всероссийской молодежной научной конференции «Актуальные вопросы биомедицинской инженерии» (Саратов, 2013); Международной научно-практической конференции «Наука и образование

для устойчивого развития экономики, природы и общества» (Тамбов, 2013); XXI Международной конференции-школы-семинара «Новые информационные технологии» (Судак, 2013); XXVII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Тамбов, 2014); Международной научно-практической конференции «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн» (Тамбов, 2014), 3-ей Международной конференции «Актуальные проблемы энергосбережения и эффективности в техничесих системах» (Тамбов, 2016), XII Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ'2016 (Владимир-Суздаль, 2016) и др.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 научных работ, в том числе 4 статьи в изданиях, входящих в перечень ВАК, 11 материалов и тезисов на международных и всероссийских конференциях, а также 3 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы из 131 источника и пяти приложений. Диссертация содержит 132 страницы основного текста, включая 8 таблиц и 47 рисунков.

В первой главе проведен критический анализ традиционного подхода к проведению экспресс-оценки состояния здоровья человека и существующих автоматизированных систем. Из анализа следует, что существующие системы базируются на традиционном подходе, в котором выбор или разработка методик для экспрессс-оценки состояния здоровья осуществляется под определённые группы населения. Вследствие этого при проведении экспресс-оценки состояния здоровья недостаточно полно учитываются индивидуальные характеристики отдельного человека, что приводит к возникновению ложноположительных и, в особенности, ложноотрицательных результатов.

Проанализирована специфика разработки проблемно-ориентиро-ванной системы поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека.

Во второй главе на основе методов системного анализа предлагается новый подход к проведению экспресс-оценки состояния здоровья, который заключается в следующем: в зависимости от индивидуальных характеристик человека из банка методик системой формируется индивидуальная комплексная методика, которая обеспечивает специалисту предметной области интеллектуальную поддержку принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека.

Для реализации предложенного нового подхода разработана математическая модель интеллектуальной поддержки принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека, позволяющая формировать для специалиста предметной области оптимальную индивидуальную комплексную методику и оценивать её качество.

Для формирования оптимальной индивидуальной комплексной методики для различных предметных областей разработан метод индивидуального подбора методик.

На основе метода разработаны алгоритмы индивидуального подбора методик при различных ограничениях, построения функций принадлежности, оценки качества оптимальной комплексной методики.

На основе приведенной модели и метода, разработана структурная схема проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека.

Третья глава посвящена разработке специального математического и алгоритмического обеспечения проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека, включающего фреймовую модель представления знаний о методиках и алгоритм вывода знаний о методиках экспресс-оценки состояния здоровья человека.

В четвертой главе осуществлена практическая реализация проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека. На основе приведенных моделей, метода и алгоритмов разработано специальное программное обеспечение системы. Проведена ап-

робация системы в условиях лечебно-профилактических учреждений Тамбовской области. Показана эффективность использования проблемно-ориентированной системы принятия решений при проведении экспресс-оценки состояния здоровья человека.

В заключении сформулированы основные выводы и результаты, полученные в диссертационной работе.

ГЛАВА 1 КРИТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТРАДИЦИОННОГО ПОДХОДА К РАЗРАБОТКЕ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СУЩЕСТВУЮЩИХ

АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА

1.1 Основные сведения об экспресс-оценке состояния здоровья человека и её

роли в медико-биологической практике

Получение объективной многоаспектной информации о состоянии здоровья определенных групп населения весьма трудоемкий и дорогостоящий процесс [1, 15, 48, 57, 66, 74]. В связи с этим в медико-биологической практике широко применяются методики экспресс-оценки состояния здоровья, которые являются менее затратными и более быстрыми особенно при применении средств интеллектуальной поддержки принятия решений. В частности, автоматизированные системы экспресс-оценки состояния здоровья могут применяться в отделениях профилактического осмотра медицинских учреждений, в различных учебных заведениях (школы, университеты) и т.д. [18, 27, 58, 68, 69, 71, 100, 110].

Под экспресс-оценкой состояния здоровья понимается быстрая оценка состояния здоровья на основе специальных методик для распознавания у человека различных патологических состояний, преимущественно, в их ранних бессимптомных стадиях, с последующим уменьшением риска их возникновения [1, 25, 26, 27, 53, 56]. Экспресс-оценка состояния здоровья может носить как комплексный, так и профильный характер, связанный с конкретной предметной областью, например, с оценкой сердечно-сосудистой системы организма. Комплексная экспресс-оценка состояния здоровья включает в себя несколько различных методик, которые могут быть объединены в блоки по определенным группам показателей или профилям, например по системам организма (сердечно-сосудистая, нервная и др.). Профильная экспресс-оценка состояния, как правило, также может включает

в себя несколько методик, по которым оцениваются показатели, относящиеся к текущему профилю или связанные с ним. Каждая отдельная методика, входящая в комплексную или профильную экспресс-оценку, состоит в среднем от одного до пяти показателей, по которым оценивается состояние здоровья. Таким образом, методики экспресс-оценки состояния здоровья являются узконаправленными по оцениваемым показателям. Показатели здоровья методик определяются количественно в зависимости от первичных данных человека, и переводятся в качественные оценки, выраженные в виде шкал, рекомендаций, диагнозов и т.п. Количественные и качественные оценки показателей здоровья являются выходными данными проведения экспресс-оценки состояния здоровья человека и наряду с расшифровками и рекомендациями составляют её результат. Этот набор результатов можно представить в виде паспорта здоровья человека [15, 27, 109]. Общее заключение по проведенной экспресс-оценке состояния здоровья является прерогативой специалиста в области медицины, который в зависимости от полученных результатов формирует для человека комплекс лечебно-профилактических мероприятий.

Основными преимуществами применения методик экспресс-оценки состояния здоровья являются [15, 25-27, 33, 53, 56, 58, 109, 110]:

1) возможность распознавания у определенных групп населения различных патологических состояний, в том числе и инфекционных заболеваний, в их ранних, бессимптомных стадиях, при которых лечение является более эффективным;

2) быстра оценка состояния здоровья;

3) разбиение определенных групп населения на группы здоровья;

4) низкая себестоимость проведения экспресс-оценки состояния здоровья человека;

5) снижение риска возникновения у человека различных патологических состояний за счёт формирования на основе полученных результатов комплекса лечебно-профилактических мероприятий;

6) возможность выявления факторов, которые влияют на состояние здоровья групп населения, за счёт обработки данных, получаемых при проведении экспресс-оценки состояния здоровья.

С развитием вычислительной техники и средств автоматизации методики экспресс-оценки состояния здоровья находят всё большее применение [15, 25-27, 33, 53, 56, 58, 109, 110].

1.2 Традиционный подход к проведению экспресс-оценки состояния здоровья и существующие автоматизированные системы

Существующий традиционный подход к проведению экспресс-оценки состояния здоровья заключается в следующем [15, 26]:

1. Экспертами в области медицины выбираются или разрабатываются методики экспресс-оценки состояния здоровья под определенные группы населения: возрастные, группы здоровья, группы профессиональной деятельности и др. При этом учитываются различные характеристики определенной группы населения (медико-биологические, социально-гигиенические, биографические, климато-географические). Выбранные или разработанные методики образуют комплексную или профильную методику экспресс-оценки состояния здоровья определенной группы населения.

2. Разрабатывается автоматизированная или неавтоматизированная (проведение экспресс-оценки вручную) система на основе выбранных или разработанных методик.

3. Специалист в области медицины, например врач отделения профилактического осмотра, проводит экспресс-оценку состояния здоровья определённой группы населения в системе.

4. Результатом проведения экспресс-оценки состояния здоровья являются заключения и рекомендации, которые могут быть представлены в виде паспорта здоровья человека.

Схема традиционного подхода к проведению экспресс-оценки состояния здоровья приведена на рисунке 1.1. Рассмотрим каждый пункт традиционного подхода подробнее.

1

Рисунок 1.1 - Схема традиционного подхода к проведению экспресс-оценки состояния здоровья

1.2.1 Выбор и разработка методик под определённую группу населения

Процесс выбора и разработки методик экспертами в традиционном подходе к проведению экспресс-оценки состояния здоровья состоит из нескольких этапов.

На первом этапе экспертами определяются различные характеристики группы населения, по значениям которых будет определяться принадлежность каждого человека к этой группе. Различают четыре общих групп характеристик, к которым соотносятся все возможные характеристики: медико-биологические, социально-гигиенические, биографические, климато-географические [27]. Например:

-медико-биологические: хронические заболевания, перенесенные инфекционные заболевания и др.;

-социально-гигиенические: профессиональная деятельность, частота питания и др.;

-биографические: возраст, гражданство и др.;

-климато-географические: климатический регион проживания, место проживания (город, село) и др.

В медико-биологической практике часто используется деление пациентов на группы здоровья в зависимости от значений определенного набора характеристик [15, 67-69, 110]. Также существуют следующие группы, включающие различные наборы характеристик: граждане, работающие на вредных производствах [63], иностранные граждане [1, 28, 27, 32], студенты [53, 56, 82, 111], граждане из различных климато-географических регионов [30], школьники [58, 114], дети дошкольного возраста [58, 110] и многие др.

На втором этапе на основе выбранных характеристик эксперты определяют показатели, по которым будет оцениваться состояние здоровья группы населения.

На третьем этапе выбираются методики, которые предназначены для оценки определенных показателей. Если таких методик нет или эксперта не удовлетворяют существующие методики оценки необходимых показателей, то экспертная группа может разработать свои методики для оценки показателей. Для разработанных методик проводится апробация, в которой проверяется способность методики распознавать у группы населения определенные патологические состояния. Апробация методик экспресс-оценки экспертом предметной области осуществляется с применением математических методов: методы априорного ранжирования, регрессионный анализ и т.д. Основная задача апробации - выявление взаимосвязей между показателями здоровья и характеристиками определенной группы населения, т.е. факторов, влияющих на состояние здоровья определенной группы населения. К остальным задачам апробации можно отнести разработку интегральных показателей здоровья, моделей прогнозирования развития показателей здоровья для различных характеристик и др. [21, 63, 94]. Полученные результаты

апробации используются для коррекции разработанных методик и повышения качества получаемых с помощью методик результатов.

Выбранные или разработанные методики образуют комплексную или профильную методику экспресс-оценки состояния здоровья определенной группы населения (рисунок 1.2).

Комплексная или профильная методика

Блок 1 Методика 1

Методика к

Методика К

Блок п Методика п1

Методика пг

Методика

Блок N Методика ^

Методика М

Методика Щ

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Голубятников, Олег Олегович, 2016 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Автоматизированная информационная система состояния здоровья иностранных студентов / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин, А.Ю. Потлов, С.В. Шутова // Науно-исследовательская деятельность студентов - вклад в науку будущего: материалы I Всероссийской студенческой научно-практической конференции. - Тольятти, 2010. - С. 284-287.

2. АИС контроля здоровья учащихся в среднем общеобразовательном учреждении [Электронный ресурс] // Сайт Библиотеки НОУ ВПО Академии ВЭГУ. URL: http://www.irbis.vegu.ru/repos/7305/Html/17.htm (дата обращения: 16.03.2015).

3. Александров, А.Б. Информационно-аналитическая система мониторинга здоровья, оценки адаптационного потенциала и риска артериальной гипертензии у студентов ВУЗа : дис. ... канд. мед. наук : 14.00.33 / Александров Алексей Борисович. - Ижевск, 2008. - 126 с.

4. Александров, П.С. Введение в теорию множеств и общую топологию / П.С. Александров. - М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», 1977. - 368 с.

5. Алексеев, О. Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации / О.Г. Алексеев. - М.: Наука, 1987. - 248 с.

6. Антонов, А.В. Системный анализ: Учебник для вузов / А.В. Антонов. - М.: Высш. шк., 2008. - 454 с.

7. Анфилатов, В.С. Системный анализ в управлении: Учебное пособие / В.С. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин. - М.: ФиС, 2009. - 368 с.

8. Бабкин, А.В. Особенности построения систем поддержки принятия решений на основе нечёткой логики / А.В. Бабкин, А.В. Крошилин, С.В. Крошилина // Научно-технические ведомости СПбГПУ. - 2010. -№2(97). - С. 58-63.

9. Балдин, К.В. Математический анализ: Учебник / К.В. Балдин, В.Н. Башлыков, А.В. Рукосуев. - М.: Флинта, МПСУ, 2013. - 368 с.

10. Беллман, Р. Динамическое программирование / Р. Беллман. - М.: Издательство иностранной литературы, 1960. - 400 с.

11. Беллман, Р. Прикладные задачи динамического программирования / Р.Беллман, С. Дрейфус // Под редакцией А. А. Первозванского. — М.: Наука. Главная редакция Физико-математической литературы, 1965. — 460 с.

12. Бешелев, С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. - М.: Статистика, 1980. - 263 с.

13. Бурдаев, В.П. Модели баз знаний. Научное издание / В.П. Бурдаев. - Харьков: Изд-во. ХНЭУ, 2010. - 320 с.

14. Вдовин, В.М. Теория систем и системный анализ: Учебник для бакалавров / В.М. Вдовин, Л.Е. Суркова, В.А. Валентинов. - М.: Дашков и К, 2013. - 644 c.

15. Воронцов, И. М. Здоровье. Создание и применение автоматизированных систем для мониторинга и скринирующей диагностики нарушений здоровья / И.М. Воронцов, В.В. Шаповалов, Ю.М. Шерстюк // СПб.: "ИПК "Коста", 2006. - 432 с.

16. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский // СПб.: Питер, 2001. - 384 с.

17. Гарнаев А.Ю. Visual Basic. NET, разработка приложений / А.Ю. Гарнаев. -Спб.: БХВ-Петербург, 2002. - 624 с.

18. Гасников, В.К. Компьютерная поддержка системы мониторинга здоровья населения на региональном уровне / В.К. Гасников, Е.Л. Стерхова, Т.В. Ромаданова // Сборник по материалов II Московской международной конференции «Информационные и телемедицинские технологии в охране здоровья» ITT'07. - М.: Изд. МЗиСР РФ, МНИИ ПиДХ АМИ, 2007. - С. 25.

19. Гвоздева, В.А. Информатика, автоматизированные информационные технологии и системы: Учебник / В.А. Гвоздева. - М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 544 c.

20. Гергет, О.М. Автоматизированная информационная система оценки адаптации развивающихся систем / О.М. Гергет, О.Г. Берестнева, Я.С. Пеккер // Проблемы информатики. - 2011. - № 2. - С. 76-82.

21. Гергет, О.М. Комплексная оценка состояния здоровья с учетом влияния факторов внутренней среды помещений / О.М. Гергет, Т.С. Кривоногова // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2008. - №5 С.51-54.

22. Глухова, Е.А. Аналитическая система комплексной оценки кадрового потенциала научной медицинской организации / Е.А. Глухова, Е.Л. Потемкин // Электронный научный журнал «Социальные аспекты здоровья населения». - №2012 -№4. URL: http://www.vestnik.mednet.ru/content/view/

425/30/lang,ru (дата обращения: 01.03.2015).

23. Головина, Е.Ю. Объектно-ориентированный подход к моделированию предметной области / Е.Ю. Головина // Техническая кибернетика. - 1994. - №2. - С. 43-47.

24. Голубятников, О.О. Подбор методик экспресс-оценки состояния здоровья человека на основе адаптивной системы / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2016. - №15-1. - С. 100-109.

25. Голубятников, О.О. Экспертная система экспресс-оценки состояния здоровья / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин, О.А. Остапенко // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2014. - №48. - С. 102-106.

26. Голубятников, О.О. Модель экспресс-оценки состояния здоровья / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2014. - №50-2. - С. 134-137.

27. Голубятников, О.О. Создание автоматизированной информационной системы оценки состояния здоровья иностранных студентов / С.В. Шутова, О.О. Голубятников, В.В. Дубровин // Вестник тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. - Тамбов. - 2012. - №17(4). - С. 1306-1314.

28. Голубятников, О.О. Автоматизированная информационная система мониторинга состояния здоровья иностранных студентов / О.О. Голубятников // Новые информационные технологии: тезисы докладов XX Международной студенческой конференции-школы-семинара. - М.: МИЭМ, 2012. - С. 309-310.

29. Голубятников, О.О. Повышение эффективности проведения экспресс-оценки состояния здоровья человека с помощью адаптивной системы / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин // 12-я Международная научная конференция «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии - ФРЭМЭ'2016» - Владимир-Суздаль, Россия, Доклады, Книга 2, 2016 - С. 130-132.

30. Голубятников, О.О. Разработка программно-аппаратного комплекса оценки состояния здоровья граждан из различных климато-географических регионов / О.О. Голубятников // Актуальные вопросы биомедицинской инженерии: сборник материалов Всероссийской молодежной научной конференции. - Саратов: ООО «Издательство Научная книга», 2013. - С. 253-255.

31. Голубятников, О.О. Разработка информационной системы оценки состояния здоровья граждан из различных климато-географических регионов / О.О. Голубятников // Наука и образование для устойчивого развития экономики, природы и общества: сборник докладов Международной научно-практической конференции. - Т. 3 - Тамбов: Тамб. гос. техн. ун-т, 2013 - С. 201-207.

32. Голубятников, О.О. Программно-аппаратный комплекс оценки состояния здоровья иностранных граждан / О.О. Голубятников // Новые информационные технологии: тезисы докладов XXI Международной студенческой школы-семинара. - М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2013. - С. 228-229.

33. Голубятников, О.О. Автоматизированная информационная система оценки состояния здоровья человека в период акклиматизации / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-27: сб. трудов XXVII Международной научной конференции. - Т. 3. Секции 6, 7, 8. -Тамбов : Тамбовск. гос. техн. ун-т, 2014. - С.139-143.

34. Голубятников, О.О. Информационные модели экспертной системы экспресс-оценки состояния здоровья / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин, О.А. Остапенко // Автоматизированный электропривод и автоматика: сборник док Всероссийской научно-практической конференции. - Липецк: Изд-во Липецкого государственного технического университета, 2014. - С. 30-32.

35. Голубятников, О.О. Формальные модели АИС экспресс-оценки состояния здоровья человека в период акклиматизации / О.О. Голубятников // Современные биоинженерные и ядерно-физические технологии в медицине: сборник материалов Всероссийской молодежной научной конференции. - М: Прондо, 2014. - С. 346-350.

36. Голубятников, О.О. Программное обеспечение режима консультации экспертной системы экспресс-оценки состояния здоровья человека в период акклиматизации / О.О. Голубятников // Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине - 2014: материалы Всерос. школы-семинара. - Саратов: Изд-во Саратовский источник, 2014. - С. 189-192.

37. Голубятников, О.О. Формальные модели предметной области АИС экспресс-оценки состояния здоровья / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин // Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн: материалы Международной научно-практической конференции. - Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2015. - C. 352-355.

38. Голубятников, О.О. Повышение эффективности апробации методик экспресс-оценки состояния здоровья на основе экспертной системы / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин // Актуальные проблемы энергосбережения и энергоэффективности в технических системах: тезисы докладов 2-ой Международной конференции с элементами научной школы. - Тамбов: Изд-во Першина Р.В., 2015 - С. 418-419.

39. Голубятников, О.О. Модель описания методик экспресс-оценки состояния здоровья человека как области медицинских знаний / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин // Актуальные проблемы энергосбережения и эффективности в технических системах: тезисы докладов 3-ой Международной конференции с элементами научной школы. - Тамбов: Изд-во Першина Р.В., 2016 - С. 389-390.

40. Голубятников, О.О. Подсистема ввода знаний автоматизированной информационной системы экспресс-оценки состояния здоровья / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин, С.В. Фролов // Программа для ЭВМ №2015614116. - 2015.

41. Голубятников, О.О. Корреляционный анализ данных паспорта здоровья иностранных граждан / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин // Программа для ЭВМ №2014619129. - 2014.

42. Голубятников, О.О. Автоматизированная информационная система оценки состояния здоровья граждан на период акклиматизации / О.О. Голубятников, В.В. Дубровин // Программа для ЭВМ №2013618062. - 2013.

43. Грабер, М. Введение в SQL / М. Грабер. - М.: Лори, 1996. - 379 с.

44. Грабер, М. SQL. Справочное руководство / М. Грабер. - М.: Лори; Издание 2-е, 2011. - 354 c.

45. Графф, Д. SQL. полное руководство / Д. Графф, П. Вайнберг. - Киев: BHV, 2008. - 608 c.

46. Дейт, К. Введение в системы баз данных / К. Дейт. - 8-е изд. - М.: Вильямс, 2005. - 1328 с.

47. Джесси, Р. Справочник МКБ-10: Класс I. - Книга по требованию. -2012. - 100 с.

48. Доан, Д.Х. Задачи и основы построения систем поддержки принятия решений в медицине / Д.Х. Доан, А.В. Крошилин, С.В. Крошилина // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: Материалы 18-й Международной науч.-техн. конф. - М.: Горячая линия - Телеком, 2015. - С. 291-293.

49. Забежайло, М.И. Интеллектуальные информационные системы / М.И. Забе-жайло, В.К. Финн // Международ. форум по инф. и док. - 1996. - №2. - С. 11-17.

50. Заде, Л. Понятия лингвистической переменной и её применение к принятию приближённых решений / Л. Заде; пер. с англ. Н.И. Ринго. - М.: Мир, 1976. - 168 с.

51. Зангвилл, У. Нелинейное программирование. Единый подход / У. Зангвилл; пер. с англ., под ред. Е.Г. Гольштейна. - М.: «Сов. радио», 1973. - 312 с.

52. Здоровье школьников и педагогов по результатам АИС «Социально-гигиенический мониторинг» (на примере г. Новокузнецка) / А.Е. Фадеева, Н.М. Жилина, Г.И. Чеченин, В.А. Юнусова // Электронный научный журнал «Социаль-

ные аспекты здоровья населения». - №2011 - №3. URL: http://www.vestnik.mednet.ru/content/view/141/30/lang,ru (дата обращения: 28.02.2015).

53. Зуйкова, А.А. Экспресс-оценка функционального состояния здоровья студентов ВГМА им. Н. Н. Бурденко / А.А. Зуйкова, Т.Н. Петрова // ВНМТ. 2011. - №2. - С.277-279.

54. Интеллектуальная система Exsys [Электронный ресурс] // Сайт Exsys Inc -The Expert System Experts. URL: http://www.exsys.com (дата обращения: 28.02.2015).

55. Интеллектуальные системы принятия проектных решений / А.В. Алексеев, А.Н. Борисов, Э.Р. Вилюмс, Н.Н. Слядзь, С.А. Фомин - Рига: Зинатне, 1997. - 320 с.

56. Исаков, Р.В. Результаты разработки информационно-аналитической системы комплексной экспресс-оценки здоровья студентов / Р.В. Исаков, Л.Т. Сушкова // Актуальные проблемы науки: сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. Часть 4. - Тамбов: ООО «Консалтинговая компания Юком», 2011. - С. 62-63.

57. Кобринский, Б.А. Консультативные интеллектуальные медицинские системы: классификации, принципы построения, эффективность / Б.А. Кобринский // Врач и информационные технологии. - 2008. №2. - с. 38-47.

58. Кобринский, Б.А. Комплексы АКДО-ДИСПАН для скрининга, анализа и прогноза состояния здоровья детского населения / Б.А. Кобринский, В.В. Шаповалов, Ю.М. Шерстюк // Врач и информационные технологии. - 2006. - №1. - С. 21-25.

59. Кобринский, Б.А. Проблема взаимопонимания: термины и определения в медицинской информатике // Врач и информационной технологии. - 2009. - №1.- С. 51.

60. Козлов, В.Н. Системный анализ, оптимизация и принятие решений / В.Н. Козлов. - М.: Проспект, 2010. - 176 с.

61. Корчажкина, Н.Б. Использование крайне высокочастотных широкодиапазонных электромагнитных полей в практической медицине / Н.Б. Корчажкина, В.В. Руев, Б.А. Рябов // Сборник трудов конференции «Научные аспекты практического здравоохранения» ФУ МБ и ЭП при МЗ РФ. - Москва, 2000. - С. 111 - 113.

62. Корчажкина, Н.Б. Низкоинтенсивная широкополосная пунктурная КВЧ терапия / Н.Б. Корчажкина, В.В. Руев // Сборник трудов 5-й научно-практической конференции «Новейшие технологии в физиотерапии - шаг в третье тысячелетие» под редакцией проф. Н.Ф. Трубилина. - Москва, 2001 - С. 35-46.

63. Косткина, О.С. Информационная система поддержки принятия решений при мониторинге состояния здоровья людей в условиях вредных производств: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.10 / Косткина Ольга Сергеевна. - Тверь, 2007. - 121 с.

64. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман. - М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

65. Кошелев, В.Е. Базы данных в ACCESS 2007: Эффективное использование / В.Е. Кошелев. - М.: Бином-Пресс, 2009. - 592 c.

66. Крошилин, А.В. Некоторые аспекты построения систем поддержки принятия решений для оценки состояния здоровья пациентов и выявления эпидемиологических ситуаций / А.В. Крошилин, С.В. Крошилина, А.Н. Пылькин // Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности: сб. тр. десятой междунар. науч.-практ. конф. - СПб.: Политехнический университет, 2010. - С. 68-71.

67. Крошилин, А.В. Методы и алгоритмы обработки данных медико-технологических процессов для интеллектуальной поддержки принятия решений в системах медицинского назначения: дис. ... доктора техн. наук: 05.11.17 / Кро-шилин Александр Викторович. - Рязань, 2015. - 434 с.

68. Крошилин, А.В. Обзор существующих медицинских экспертных систем / А.В. Крошилин, С.В. Крошилина; под. ред. А.Н. Пылькина // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: межвуз. сб. науч. тр. - Рязань: РГРТУ, 2010. - С. 122-125.

69. Крошилин, А.В. Обзор существующих систем поддержки принятия решений в медицине / А.В. Крошилин, С.В. Крошилина; под. ред. А.Н. Пылькина // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: межвуз. сб. науч. тр. - Рязань: РГРТУ, 2012. - С. 188-189.

70. Крошилин, А.В. Подходы к построению оптимальной прогнозирующей модели / А.В. Крошилин; под. ред. А.Н. Пылькина // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: межвуз. сб. науч. тр. - М.: Горячая линия -Телеком, 2009. - С. 150-152.

71. Крошилин, А.В. Построение интеллектуальной автоматизированной системы медицинского учреждения / А.В. Крошилин; С.В. Крошилина; под. ред. В.А. Ма-линникова, В.В. Вишневского // III Тысячелетие - Новый мир: труды Международного форума по проблемам науки, техники и образования. - М.: Академия наук о Земле, 2012. - С. 95-96.

72. Кричевский, М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте. - СПб.: Питер, 2005. - 304 с.

73. Круглов, В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка нечеткой логики и нечеткого вывода / В.В. Круглов, М.И. Дли. - М.: Физматлит, 2002. - 252 с.

74. Кубайчук, А.Б. Система многопрофильного скрининга на базе унификации экспертных знаний: дис. ... канд. техн. наук: 05.11.17 / Кубайчук Александр Борисович. - СПб., 2008. - 160 с.

75. Лавров, И.А. Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов / И.А. Лавров, Л.Л. Максимова. - 5-е изд., исправл. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 256 с.

76. Лорьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта / Ж.-Л. Лорьер; пер. с франц. - М.: Мир, 1991. - 568 с.

77. Лукин, С.Н. Понятно о Visual Basic. NET. Самоучитель / С.Н. Лукин. - М.: «Диалог-МИФИ», 2005. - 736 с.

78. Люгер, Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Д.Ф. Люгер; пер. с англ. - 4-е издание. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. - 864 с.

79. Маковский, В.А. Базы знаний (экспертные системы) / В.А. Маковский, В.И. Похлебаев. - М.: Издательство стандартов, 1993. - 37 с.

80. Малая экспертная система 2.0 [Электронный ресурс] // Сайт Алексея Бухни-на. URL: http://www.bukhnin.chat.ru/ (дата обращения: 28.02.2015).

81. Мейер, Д. Теория реляционных баз данных / Мейер Д. - М.: Мир, 1987. - 608 с.

82. Модель проектирования информационной системы мониторинга уровня здоровья студенческой молодежи / А.П. Шкляренко, Д.А. Ульянов, Т.Г. Коваленко, Н.П. Пушечкин, Л.М. Пашкова, О.В. Грачева // Теория и практика физической культуры. - 2013. - №4. - С. 3-6.

83. Морозова, В.Д. Введение в анализ / В.Д. Морозова, В.С. Зарубина. А.П. Крищенко. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 408 с.

84. Новая медицинская технология оценки профессионального риска для здоровья работников промышленных предприятий / В.В. Захаренков, А.М. Олещенко, И.П. Данилов, Д.В. Суржиков, В.В. Кислицына, Т.Г. Корсакова // Современные наукоемкие технологии. - 2013. - № 9 . - С. 136-139.

85. Новиков, Д.Б. Роль системы поддержки принятия решений «Медицинские параметры человека в условиях длительной изоляции» в определении качества жизни на изолированных объектах / Д.Б. Новиков //Качество и жизнь. - 2007. -№7. - С.44-46.

86. Осипов, Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами / Г.С. Осипов. - М.: Наука, Физматлит, 1997. - 112 с.

87. Пирогов, В.Ю. Информационные системы и базы данных: организация и проектирование: Учебное пособие / В.Ю. Пирогов. - СПб.: БХВ-Петербург, 2009. - 528 c.

88. Поддержка принятия решений на основе нечёткой логики в системах медицинского назначения / Е.Н. Долженко, С.Ю. Жулева, А.В. Крошилин, А.Н. Пыль-кин // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2015. - №7. - С. 60-70.

89. Поддержка принятия решений в слабоструктурированных предметных областях: анализ ситуаций и оценка альтернатив / А.Н. Аверкин, О.П. Кузнецов, А.А. Кулинич, Н.В. Титова // Теория систем управления. - 2006. - №6. - С. 139149.

90. Поспелов, Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления / Д.А. Поспелов. - М.: Энерготомиздат, 1981. - 231 с.

91. Построение методики автоматизированной оценки состояния здоровья пациента / Е.Н. Долженко, А.В. Крошилин, С.В. Крошилина, А.Н. Пылькин // Фундаментальные исследования. - 2012. - №6 (часть 1). - С. 128-132.

92. Принятие решений и анализ экспертной информации // Вопросы кибернетики. - М.: ВИННИТИТ, 1989. - 180 с.

93. Программно-технический комплекс дистанционного мониторирования основных параметров жизнедеятельности человека [Электронный ресурс] // Сайт компании MedSoft. URL: http://www.med-soft.ru/index-2-mon.html (дата обращения: 28.02.2015).

94. Пятакович, Ф.А. Разработка структуры информационной системы оценки интегрального показателя здоровья / Ф.А. Пятакович, Т.И. Якунченко, К.Ф. Макко-нен // Современные наукоемкие технологии. - 2010. - № 9 - С. 210-212. URL: www.rae.ru/snt/?Section=content&op=show_article

&article_id=6678 (дата обращения: 28.02.2015).

95. Пятковский, О.И. Разработка АИС оценки состояния развития эмбриона/плода в I-ом триместре беременности / О.И. Пятковский, Г.П. Ивкина, Ю.Н. Ивкин // Ползуновский альманах. - 2008. - № 2. - С. 165-166.

96. Разработка информационной системы мониторинга популяционного здоровья населения Волгоградской области : отчёт о НИР / В.В. Полубояров, И.В. Шаркевич, Т.Г. Коваленко. - Волгоград, 2006. - 17 с.

97. Российская экспертная система ОРИСКОН — Оценка РИСКа Основных Неинфекционных заболеваний / С.А. Шальнова, А.М. Калинина, А.Д. Деев, А.В. Пустеленин // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. - 2013. - №4. - С.51-55.

98. Семакин, И.Г. Основы программирования: Учебник / И.Г. Семакин, А.П. Шестаков. - М.: Мастерство, НМЦ СПО; Высшая школа, 2004. - 432 с.

99. Система компьютерной экспресс-диагностики «МЕДИСКРИН» [Электронный ресурс] // Сайт научно-производственной фирмы «Медискрин». URL: http://www.mediscreen.ru (дата обращения: 28.02.2015).

100. Система мониторинга здоровья населения в зоне действия промышленных объектов // BreathTechnologies. - Режим доступа: http://www.breath.ru/ prom-zone.html.

101. Система HUGIN [Электронный ресурс] // Сайт компании Hugin Expert. URL: http://www.hugin.com/index.php (дата обращения: 28.02.2015).

102. Смолин, Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций / Д.В. Смолин. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 208 с.

103. Советов, Б.Я. Базы данных: теория и практика: учебник для бакалавров / Б.Я. Советов, В.В. Цехановский, В.Д. Чертовской. - 2-е изд. - М.: Издательство Юрайт, 2013. - 463 с.

104. Создание экспертной системы средствами программы Expert developer pro [Электронный ресурс] // Сайт кафедры «Информационные технологии моделирования и управления» ВГУИТ. URL: http://itmu.vsuet.ru/Posobija/ Predstavlenie_znan/htm/1_pr.htm (дата обращения: 28.02.2015).

105. Супер Пациент 2010 [Электронный ресурс] // Сайт компании «Медотрейд». URL: http://www.medotrade.ru/articles/news_detail.php?ID=15692 (дата обращения: 01.03.2015).

106. Тельнов, Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы / Ю.В. Тельнов. - М.: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2004. - 82 с.

107. Тимченко, Т.Н. Системный анализ в управлении: Учебное пособие / Т.Н. Тимченко. - М.: ИД РИОР, 2013. - 161 с.

108. Толковый словарь по искусственному интеллекту / Авторы-составители А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. - М.: Радио и связь, 1992. - 256 с.

109. Шаврин, Ю.А. Построение информационной системы ведения паспортов здоровья граждан / Ю.А. Шаврин // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 3. URL: www.science-education.ru/109-9362 (дата обращения: 28.02.2015).

110. Шаповалов, В.В. Автоматизированные системы многопрофильной ранней диагностики детских заболеваний / В.В. Шаповалов, И.М. Воронцов, Т.И. Иванова // Учебно-методическое пособие МЗ СССР, СПб, 1993. - 32 с.

111. Шаропин, К.А. Информационная система оценки психофизической готовности студентов к профессиональной деятельности : дис. ... канд. техн. наук. : 05.13.01 / Шаропин Константин Александрович. - Томск, 2007. - 196 с.

112. Шнайдер, Р. Microsoft SQL Server 6.5. Проектирование высокопроизводительных баз данных / Р. Шнайдер. - М.: Лори, 2012. - 361 c.

113. Ушаков А.А. Экспресс-диагностика состояния здоровья и трудоспособности человека с использованием современных технологий / А.А. Ушаков // Успехи современного естествознания. - 2004. - № 2 - С. 77-78.

114. Фролов, С.В. Автоматизированная система мониторинга здоровья школьников: разработка, опыт внедрения, результаты / М.А. Лядов, С.В. Фролов, О.А. Остапенко, А.Ю. Потлов, И.А. Комарова // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2013. - Т.19, №1. - С. 61-72.

115. Хант, Э. Искусственный интеллект / Э. Хант; пер. с англ., под. ред. В.Л. Сте-фанюка. - М.: Мир, 1978. - 558 с.

116. Экспертная система мониторинга состояния здоровья человека [Электронный ресурс] // Сайт Оренбургского государственного университета. URL: http://www.osu.ru/doc/1971 (дата обращения: 01.03.2015).

117. Экспертные системы Айболит, Миррор и Гарвей [Электронный ресурс] // Сайт НЦ сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева. URL: http://www.bakulev.ru (дата обращения: 28.02.2015).

118. Экспертные системы «Марс» и «Вита» для мониторинга состояния здоровья населения [Электронный ресурс] // Сайт Института промышленной экологии Уральского отделения РАН. URL: http://www.iie.uran.ru/index.php/ ru/metod/63,0.html (дата обращения: 01.03.2015).

119. Alty, J.L. Associative and causal approaches to diagnosis - INTERNIST and CASNET. Expert Systems, Concepts and Examples / J.L. Alty, M.J. Coombs // Manchester, England: NCC Publications. - 1984. URL: http://www.arm-robotics.ru/hp/soft_3.asp?Name=CASNET/GLAUCOMA#CASNET/GLAUCOMA (дата обращения: 28.02.2015).

120. An expert for diagnostics of various forms of arterial hypertension. / N.K. Bokhua, V.A. Gelovani, O.V. Kovrigin, N.D. Smol'yaninov // Tekh. Kibern. Engineering cybernetics. - 1982. - Vol. 20 (no. 6). - P. 106—111.

121. Carley, K. Extracting, representing and analyzing mental models / K. Carley, M. Palmquist // Social Forces. - Vol. 70. - 1992. - P. 601-636.

122. Cohen, G.D. Intelligent information retrieval system / G.D. Cohen // Vigil. - 2000. - №2.

123. Computer based rheumatology consultant / D. А. В. Lindberg, G. C Sharp, L. C Kingsland, S. M.Weiss, S. P.Hayes , H.Ueno, S. E. Hazelwood // Proceedings of the Third World Conference on Medical Informatics. - 1980. - P. 1311 -1315.URL: http: //www.arm-robotics.ru/hp/soft_3 .asp?Name=AI/ RHEUM#AI/RHEUM (дата обращения: 20.03.2015).

124. Dieter, F. Ontology-Based Knowledge Management / F. Dieter // IEEE Computer Society. - 2003. - 312 p.

125. Kaihara, S. Medical consultation system with practical requirements - development of MECS-AI / S. Kaihara, T. Koyama // Computer Science and Technologies, Japan Annual Review in Electronics, Computers and Telecommunications. - Amsterdam:

North-Holland. - 1982. - Vol. 4. URL: http://www.arm-robotics.ru/hp/soft_3.asp?Name=MECS-AI#MECS- AI (дата обращения: 28.02.2015).

126. Meiton, J., Understanding The New SQL: A Comlete Guide / J. Meiton, A.R. Simon // Morgan Kaufmann. - 1993. - 536 c.

127. Puppe, F. Overview on MED1: a heuristic diagnosis system with an efficient control structure. / F. Puppe, B. Puppe // Report SEKI-83-02, Fachbereich Informatik, Un-iversitat Kaiserslautern, West Germany. - 1983. URL: http://www.arm-robotics.ru/hp/soft_3.asp?name=MED1 (дата обращения: 28.02.2015).

128. Roland, R.Y. Database Discovery Using Fuzzy Sets / R.Y. Roland // International journal of intelligent systems. - 1996. - Vol. 11. - P. 697-712.

129. Shortliffe, E. H. Knowledge engineering for medical decisionmaking: a review of computer-based clinical decision aids / E.H. Shortliffe, B.G. Buchanan, E.A. Feigenbaum // Proceedings of the IEEE. - 1979. - Vol. 67, no. 9. - P. 1207—1224.

130. Smith, D.E. Another look at frames. Rule-Based Expert Systems / D.E. Smith, J. E. Clayton // Reading, Mass.: Addison-Wesley. - 1984. - P. 441— 452.

131. Thompson, W3. Recognition-based diagnostic reasoning. Proceedings / W3. Thompson, P.E. Johnson, J.B. Moen // IJCAI-83. - 1983. - P. 236—238.