Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,823

Для анализа и качественного прогноза стоматологической заболеваемости в регионе предлагается автоматизированная подсистема поддержки принятия решений, включающая в себя:

- Интуитивно-понятный интерфейс формирования информационно-аналитического пространства принятия управленческо-профилактических решений.

Информационно-аналитическое пространство на этапе обучения системы (синтеза решающих правил и математических моделей) и на этапе экспертной работы имеет разные формы. На этапе принятия решения оно представляет собой вектор значений, используемых в полученных на этапе обучения величин факторов.

В качестве факторов, влияющих на заболеваемость, предлагается использовать:

  • экологические: выбросы в окружающую среду;
  • социально-экономические: уровни доходов населения;
  • медицинское обеспечение;
  • характер питания: уровни потребления продуктов определенной группы;
  • сопутствующая заболеваемость.

Кроме формирования информационноаналитического пространства интерфейсная часть служит для управления работы системы анализа в целом (вызов и управление работой отдельных модулей).

- Разведочный статистический анализ.

Осуществляется оценка среднего значения и доверительного интервала и закона распределения. Проводится синтез структур и параметров функций принадлежности.

- База данных

База данных представляет собой массивы качественных и количественных факторов, характеризующих заболеваемость.

- База знаний

База знаний представляет собой структуры и параметры прогностических моделей, а именно:

  • алгебраические модели, отражающие взаимосвязь уровней стоматологической заболеваемостей в отдельных административных единицах и в регионе в целом;
  • модели временных трендов, отражающих тенденции развития заболеваемости в отдельных административных единицах и в регионе в целом;
  • искусственные нейронные сети, позволяющие прогнозировать развитие заболеваемости;

- Модуль формирования протокола анализа.

В данном модуле осуществляется формализация полученных результатов анализа и прогноза и формируется протокол отчета в форме:

«Согласно...., предполагается, что ....».

- Модуль формирования базы знаний.

База знаний формируется под управлением интерфейса путем использования базы данных, а именно:

  • алгебраические модели идентифицируются посредством применения линейного и нелинейного, парного и множественного регрессионного анализов;
  • дифференциальные модели идентифицируются методами численного дифференцирования и регрессионного анализов;
  • искусственные нейронные сети идентифицируются после получения латентных значений;

Интерфейс параметров прогноза по параметрам.

В данном модуле осуществляется диалог с Лицом Принимающем Решение (ЛПР) на предмет задания им таких параметров прогноза как:

-  время прогноза;   

 - характер прогноза (абсолютные или относительные единицы):

- Модуль формирования вариантов прогноза.

Здесь, на основании заданной информации в интерфейсе параметров прогноза, формируются наиболее и наименее вероятные варианты прогноза динамики уровней определенной заболеваемости с вычислением значений коэффициентов уверенности на определенный промежуток времени.

- Модуль формирования протокола анализа.

Данный модуль предназначен для формирования результатов в определенные форматы протокольной информации итогов анализа под управлением дружественного интерфейса и передачи информации: на печать, в файл или на экран монитора.