Тема: Оптимизация первичной диагностики основных ревматологических заболеваний

Ранняя и правильная диагностика заболеваний является одной из важнейших задач современной медицины. Решением этой проблемы могут послужить методы системного анализа, позволяющие прогнозировать различные исходы, выбрать оптимальную тактику лечения. Такой подход позволит повысить качество оказания медицинской помощи при значительном уменьшении финансовых затрат. Одно из основных направлений внедрения компьютерных технологий в практику - создание частично или полностью автоматизированных систем, базирующихся на методах математического моделирования и анализа, способных обеспечить логически и статистически обоснованную поддержку врачебных решений в дифференциальной диагностике.
Несмотря на достижения современной ревматологии, проблема возникновения ревматологических заболеваний является не до конца изученной, и по этой причине их прогнозирование и профилактика не представляются возможными. Большинство рассмотренных в этой работе заболеваний имеют тяжелые осложнения и могут иметь летальный исход в случае позднего диагностирования, которое само по себе является довольно сложной задачей в связи со схожестью проявлений симптомов.
Автоматизированный метод диагностики может оказать существенную помощь врачу при постановке диагноза. Создание автоматизированных диагностических систем и применение методов математического моделирования позволяет осуществить диагностику ревматологических заболеваний на раннем этапе, что дает возможность существенно повысить качество и рациональность медицинской помощи, оптимизировать процесс лечения и, в конечном итоге, достичь максимального эффекта при значительном снижении трудоемкости и уменьшении финансовых затрат.
Для достижения вышеозначенной цели необходимо решить следующие задачи: выявить особенности методов диагностики основных ревматологических заболеваний, позволяющие сформировать набор диагностических признаков; провести классификацию признаков; разработать модель диагностики; сформировать программное обеспечение автоматизированной системы диагностики, реализующее предложенный алгоритм; оценить эффективность ее использования.
Купить

В ходе работы получены следующие результаты:
1. Проведенная классификация признаков заболеваний позволила выявить наиболее существенные симптомы и ранжировать их по степени важности.
2. Построена логическая модель принятия решения.
3. На основании логической модели сформирована математическая модель дифференциальной диагностики основных ревматологических заболеваний, которая может быть использована для автоматизации диагностики.
4. Написана программа автоматизированной дифференциальной диагностики на основе математической модели. Выявлены возможные варианты улучшения модели, в том числе - введение зависимости степени вероятности от времени проявления каждого их симптомов.
Купить