ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ И РАЗВИТИЯ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА У ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПЕРСОНАЛА НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ
Authors: Кореневский Н.А. , Сафронов Р.И. , Родионова С.Н. , Милостная Н.А. , Разумова К.В. 
Published: January 2025

Целью исследования является синтез нечетких моделей прогнозирования появления и развития ишемической болезни сердца, вызываемой особенностями инженерного труда обеспечивающих повышение качества принимаемых решений. В ходе проведенных исследований было показано, что структура данных описывающих искомый класс заболеваний носит нечеткий характер с плохоформализуемым описанием границ между классом ишемическая болезнь сердца и альтернативными классами состояний, что делает целесообразным в качестве базового математического аппарата использовать методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанную в Юго-Западном государственном университете. В качестве предикторов описывающих ишемическую болезнь сердца были выбраны показатели описывающие уровень адаптации сердечно сосудистой системы и напряженность инженерного труда, уровни длительного психоэмоционального напряжения и умственного утомления определяемые с использованием авторских методик оценки состояния когнитивных функций внимания и памяти, показатель степени риска появления и развития ИБС по энергетическому разбалансу БАТ, «связанных» с заболеванием сердца в сочетании с показателями принятыми в традиционной медицинской практике. По этим группам показателей получена прогностическая модель оценки уверенности в появлении и развитии ишемической болезни сердца, провоцируемой факторами риска инженерного труда. В ходе проведенных исследований было реализовано три уровня проверки качества работы полученных моделей принятия решений. На первом уровне оценка производилась экспертами путем определения мер доверия к полученным решающим правилам. На втором уровне эксперты составили модельные контрольные выборки, по которым определялось количество правильных и ошибочных решений прогностической модели. На третьем уровне контроля формировались контрольные выборки, в которых переход от здоровья к неврозам проверялся с использованием независимых общепринятых методов исследования. Качество классификации проверялось по таким показателям как: диагностическая чувствительность, специфичность и диагностическая эффективность, а так же прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов, которые превысили величину 0,95
The aim of the study is to synthesize fuzzy models for predicting the occurrence and development of coronary heart disease caused by the peculiarities of engineering work, ensuring an increase in the quality of decisions. In the course of the studies, it was shown that the structure of the data describing the desired class of diseases is fuzzy with a poorly formalized description of the boundaries between the class of coronary heart disease and alternative classes of conditions, which makes it advisable to use the methodology for the synthesis of hybrid fuzzy decision rules developed at the South-West State University as a basic mathematical apparatus. The following indicators were selected as predictors describing coronary heart disease: the level of adaptation of the cardiovascular system and the intensity of engineering work, levels of long-term psycho-emotional stress and mental fatigue determined using the author's methods for assessing the state of cognitive functions of attention and memory, an indicator of the degree of risk of the occurrence and development of coronary heart disease according to the energy imbalance of BAP, "associated" with heart disease in combination with indicators adopted in traditional medical practice. Based on these groups of indicators, a prognostic model for assessing the confidence in the occurrence and development of coronary heart disease caused by risk factors in engineering work was obtained. In the course of the studies, three levels of testing the quality of the obtained decision-making models were implemented. At the first level, the assessment was carried out by experts by determining the confidence measures in the obtained decision rules. At the second level, the experts compiled model control samples, which were used to determine the number of correct and incorrect decisions of the prognostic model. At the third level of control, control samples were formed in which the transition from health to neuroses was tested using independent generally accepted research methods. The quality of the classification was tested based on such indicators as diagnostic sensitivity, specificity, and diagnostic efficiency, as well as the prognostic significance of positive and negative results that exceeded 0.95