Система підтримки прийняття рішень діагностики анемії на основі нечіткої моделі
DOI:
https://doi.org/10.31498/2225-6733.45.2022.276220Ключові слова:
анемія, механізм прийняття рішень, алгоритм класифікаціїАнотація
Анемія вважається однією з найпоширеніших захворювань, які уражують організм людини. У разі тривалого існування вона може призвести до розвитку хронічних захворювань в зв’язку з надлишковим навантаженням на органи життєзабезпечення. Ефективні методи лікування доступні за умови раннього виявлення хвороби та значною мірою залежать від її основної причини. За ступенем враженості анемію можливо умовно поділити на легку, середньої тяжкості та тяжку відповідно до рівня гемоглобіну. Морфологічна класифікація передбачає поділ анемії на мікроцитарну, нормоцитарну та макроцитарну залежно від середньої величини об'ємів еритроцитів. За вмістом гемоглобіну анемія може бути гіпохромна, нормохромна та гіперхромна. В статті досліджено науково-технічну інформацію з класифікації і нечіткої логіки та описано розробку системи підтримки прийняття рішень діагностики анемії з використанням моделі нечіткого логічного виведення. У ході аналізу існуючої літератури було виявлено, що для вирішення завдання визначення анемії оптимальним є використання наївних методів Байєса. Але існує ймовірність виникнення незначних помилок у процесі виміру ознак, тому необхідно використовувати теорію нечітких множин. Модулювання нечіткого логічного виведення було реалізовано з використанням алгоритму Мамдані. Розроблена інформаційна система має два рівні. На першому рівні визначається ступінь тяжкості анемії. Другий рівень відповідає за приналежність до одного з класів: мікроцитарного гіпохромного, нормоцитарного нормохромного та макроцитарного. Програмне забезпечення було написано мовою Java на основі власної бібліотеки для реалізації обчислювального алгоритму морфологічної класифікації анемії та класифікації за ступнем тяжкості відповідно до показників гематологічних лабораторних досліджень. Застосування запропонованого архітектурного проєкту системи зберігає час на прийняття рішень та усуває необхідність у потребі додаткової робочої сили для вирішення задач інформаційно-аналітичної підтримки прийняття управлінських рішень при супроводі бізнес-процесів моніторингу анемії
Посилання
Журавльова Л.В. Клінічна гематологія. Частина 1. Анемії : метод. вказ. для студентів і лікарів-інтернів / упоряд. Л.В. Журавльова, О.О. Янкевич. – Харків : ХНМУ, 2015. – 44 с.
Jaiswal M. Machine Learning Algorithms for Anemia Disease Prediction / M. Jaiswal, A. Srivastava, T.J. Siddiqui // Recent Trends in Communication, Computing, and Electronics. Lecture Notes in Electrical Engineering. ¬– 2019. – Vol 524. – Pp. 463-469. – Mode of access: https://doi.org/10.1007/978-981-13-2685-1_44.
Karagul Yildiz T. Classifying anemia types using artificial learning methods / T. Karagul Yildiz, N. Yurtay, B. Onec // Engineering Science and Technology, an International Journal. – 2021. – Vol. 24, iss. 1. – Pp. 50-70. – Mode of access: https://doi.org/10.1016/j.jestch.2020.12.003.
Zhang H. The Optimality of Naive Bayes / H. Zhang // Proceedings of the Seventeenth International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference. – 2004. – Pp. 562-567.
Izquierdo S. Mamdani Fuzzy Systems for Modelling and Simulation: A Critical Assessment / S. Izquierdo, L.R. Izquierdo // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. – 2018. – Vol. 21, iss. 3. – Pp. 1-15. – Mode of access: https://doi.org/10.18564/jasss.3660.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Журнал "Вісник Приазовського державного технічного університету. Серія: Технічні науки" видається під ліцензією СС-BY (Ліцензія «Із зазначенням авторства»).
Дана ліцензія дозволяє поширювати, редагувати, поправляти і брати твір за основу для похідних навіть на комерційній основі із зазначенням авторства. Це найзручніша з усіх пропонованих ліцензій. Рекомендується для максимального поширення і використання неліцензійних матеріалів.
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи в цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди, які стосуються неексклюзивного поширення роботи в тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи в цьому журналі.
