Вероятностные алгоритмы

Вероятностные алгоритмыВыше мы отмечали, что только заболевания с полным набором заданных симптомов могут быть выявлены при помощи матричной логики. Введение оценок по сумме имеющихся симптомов повышает эффективность диагностического алгоритма, однако не позволяет выделить более значимые симптомы и определить количественно вероятность того или иного заболевания. Наиболее удачным следует признать матричный алгоритм, использованный II. С. Мисюком с соавторами, где каждый симптом получает оценку, которая учитывается в общей сумме при постановке диагноза.

При помощи машины Урал-1 было решено 132 задачи, связанные с дифференциальной диагностикой опухолей головного мозга.

Были составлены таблицы-матрицы для 64 диагнозов, охватывающие 476 признаков-симптомов.

Хотя алгоритм, применявшийся Н. С. Мисюком с соавторами, по существу относится к матричным, он позволил ввести также и вероятностные оценки по сумме очков. Если диагноз не являлся единственно возможным, то выдавалось несколько номеров диагнозов в порядке убывания их вероятности.

Врач имеет возможность сам выбрать диагноз, который, по его мнению, наиболее соответствует клинической картине.

Имеется целая группа алгоритмов для вычислительной диагностики, которая основана на вероятностных критериях.

В медицинских руководствах по диагностике обычно симптомы и признаки заболеваний сопровождаются указаниями на частоту их появления при данной болезни. При этом употребляются такие термины, как часто, очень часто, редко и т. п. Только в последнее время начинают в отдельных случаях приводить статистические характеристики симптомокомплексов, что позволяет оценивать их вероятность.

В то время как в медицине основой диагностики является установление зависимости симптомов от наличия заболеваний, машинная диагностика основывается на изучении вероятности тех или иных болезней при наличии определенного набора симптомов.

Читайте так же:

Комментарии запрещены.