FORECASTING OF THE GENERATION OF THE LOWER LIMBS ON THE BASIS OF HYBRID FUZZY MODELS
Authors: Хрипина И.И. , Субботина Т.И. , Кореневский Н.А. , Пархоменко С.А. , Родионова С.Н. 
Published: July 2024

Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания помощи больным, страдающим критической ишемией нижних конечностей, переходящей в гангрену, которая может закончиться ампутацией и даже смертью. В ходе проведенных исследований было показано, что задача прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей относится к классу плохоформализуемых задач с нечеткой структурой данных, что послужило основанием для выбора в качестве базового аппарата исследований методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил. В ходе синтеза нечетких решающих правил был обоснован выбор информативных признаков, получаемых в ходе опросов и осмотров, инструментальных и лабораторных методов исследования. В качестве базовых элементов нечетких решающих правил получены функции принадлежности к классу высокий риск развития гангрены, которые агрегируются в нечеткое правило оценки уверенности в том, что у пациента разовьется гангрена нижних конечностей. На шкале уверенности в развитии гангрены эксперты определили вторичные функции принадлежности к таким прогнозируемым классам состояний пациента как: I - низкая уверенность в развитии гангрены; II - средняя уверенность в развитии гангрены; III - высокая уверенность в развитии гангрены; IV - очень высокая уверенность в развитии гангрены. Решение о классификации принимается по максимальному значению прогностических функций принадлежности. Проведенное математическое моделирование и экспертное оценивание полученных нечетких моделей показало, что их прогностическая уверенность составляет не менее 0,9. Это же качество прогнозирования было подтверждено в ходе статистических испытаний на контрольных выборках объемом 100 человек на каждый класс по таким показателям как диагностическая специфичность, чувствительность и эффективность, а также прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов. Полученные результаты позволяют рекомендовать предлагаемые математические модели к использованию в практике работы сердечно-сосудистых хирургов и ангиологов.
The work is devoted to the urgent problem of improving the quality of care for patients suffering from critical ischemia of the lower limbs, passing into gangrene, which can result in amputation and even death. In the course of the studies, it was shown that the task of predicting the origin and development of gangrene of the lower limbs belongs to the class of poorly formalizable problems with an indistinct data structure, which served as the basis for choosing as a basic research apparatus the methodology for the synthesis of hybrid fuzzy decision rules. During the synthesis of fuzzy decisive rules, the selection of informative signs obtained during surveys and examinations, instrumental and laboratory methods of investigation was justified. As the basic elements of fuzzy decision rules, the functions of belonging to the class of high risk of gangrene development are obtained, which are aggregated into an unclear rule of confidence assessment that the patient will develop gangrene of the lower limbs. On a scale of confidence in the development of gangrene, experts determined the secondary functions of belonging to such predictable classes of patient conditions as: I - low confidence in gangrene development; II - moderate confidence in the development of gangrene; III - high confidence in the development of gangrene; IV - very high confidence in the development of gangrene. The decision to classify is taken based on the maximum value of prognostic membership functions. The performed mathematical modeling and expert evaluation of the fuzzy models obtained showed that their predictive confidence is at least 0.9. The same quality of forecasting was confirmed during statistical tests on control samples of 100 persons per class for such indicators as diagnostic specificity, sensitivity and efficiency, as well as prognostic significance of positive and negative results. The results obtained make it possible to recommend the proposed mathematical models for use in the practice of cardiovascular surgeons and angiologists.