На этапе диагностики может возникнуть ситуация, когда исследуемый пациент не принадлежит ни к одному из выделенных классов. В этом случае эксперту необходимо скорректировать “пространство” классификационных признаков таким образом, чтобы процесс классификации давал только однозначные результаты. Так, например, в случае классификации диализных больных, довольно часты ситуации, когда у пациента наблюдается сразу несколько осложнений заболевания, что негативно сказывается на результатах проводимой диагностики. Чтобы избежать подобного результата, имеющееся признаковое пространство было разбито на несколько “субпространств”, каждое из которых описывало единственное осложнение, т.е. было сформировано так называемое комбинированное пространство признаков. Таким образом, проводимая классификация отвечала на вопрос: “Имеется ли у данного больного данное нарушение?”, а не на: “Какое нарушение имеется у данного больного?”.
Логическая структура АС “DIAG” имеет следующую конфигурацию (рис. 1).
Как видно из рисунка 1, система имеет довольно сложную структуру и состоит из 13 специализированных модулей:
- diagnos – главный управляющий модуль, обеспечивающий доступ к специализированным модулям, а также отображение текущей информации и результатов исследований в текстовом виде; графический интерфейс модуля представляет собой управляющие меню и тестовый редактор;
- VvodPr – специализированный модуль, служащий для оценки компетентности экспертов, ранжирования классификационных признаков, вычисления относительных весов признаков и выбора оптимального количества классификационных признаков; имеет несколько служебных модулей:
- kompet – служит для оценки компетентности экспертов;
- rang – обеспечивает автоматизированное ранжирование классификационных признаков на основе метода парных сравнений;
- otnVes – вычисление обобщенных относительных весов признаков и выбор их оптимального списка; имеется возможность сохранения оптимизированного списка признаков на жесткий диск для последующего использования при вводе обучающей матрицы;
- Obuch1 – специализированный модуль для ввода обучающих матриц, проведения фильтрации исходной информации и кластеризации объектов; имеет подчиненные модули:
- Filtr – фильтрация исходных данных;
- KlasResult – проведение классификации, графическое отображение результатов разбиения (модули proection, tree), расчет геометрических характеристик кластеров (модуль stat), получение обучающей матрицы; имеется возможность сохранения обучающих матриц и изображений кластеров в файл;
- diagnostica – специализированный модуль для проведения автоматизированной диагностики, выдачи рекомендаций по лечению и прогнозирования состояния.
Взаимосвязь между модулями осуществляется управляющими (FC) и информационными (FI) потоками.
Взаимодействие программы и пользователя происходит посредством “дружественного” графического интерфейса. Работа с программой требует минимального набора знаний операционной системы Windows.
Описанный программный комплекс в настоящий момент проходит тестирование в отделении гемодиализа и пересадки почки воронежской Областной клинической больницы.
Содержание конференции | Секция8