Прогнозирование и диагностика заболеваний вызываемых вредными экологическими факторами характерными для г. Курска и Курской области

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ДИАГНОСТИКА ЗАБОЛЕВАНИИ ВЫЗЫВАЕМЫХ ВРЕДНЫМИ ЭКОЛОГИЧЕСКИМИ ФАКТОРАМИ ХАРАКТЕРНЫМИ ДЛЯ Г. КУРСКА И КУРСКОЙ ОБЛАСТИ

Р.А. Крупчатников, Н.С. Климов, Н.А. Коптева

Аннотация. Рассматриваются вопросы донозологи-ческой диагностики (ранних стадий заболеваний) по различным информативным составляющим, характерным для г. Курска и Курской области.

Ключевые слова: решающее правило, диагностика, контрольные выборки, коэффициент уверенности.

На этапе предварительного исследования заболеваемости по Курской области из всего их перечня были отобраны заболевания желудочно-кишечного тракта, болезни костно-мышечной системы и соединительных тканей и нервной системы, которые по данным статистики областных служб здравоохранения и экологии существенно различаются в относительно экологически «чистых» районах области и в Железногорском районе, наиболее подверженном комплексному воздействию высокой напряжённости магнитного поля и выбросов промышленных предприятий. Этот обширный комплекс задач решался группой исследователей [1,2,3].

Определённый практический и теоретический интерес представляет уточнение доли разных составляющих в общем прогностическом выводе. Этот вопрос решался поочередным исключением различных групп признаков из решающих правил с расчётом соответствующих уверенностей.

Полученные результаты экспертного оценивания в сравнении с диагностической эффективностью на четырёхлетнем интервале наблюдений для г. Железногор-ска на примере класса ЮЖ иллюстрируются рисунком 1.

ция по правилам, полученным в данной работе, позволяет получать приемлемое качество прогнозирования, что позволяет рекомендовать полученные результаты для практического использования.

Проверка качества классификации на этапе донозо-логической диагностики (ранних стадий заболеваний) не требует анализа временных рядов, поэтому контрольная выборка для каждого из классов Ю1 была сформирована из двух таблиц экспериментальных данных (ТЭД).

В первую ТЭД объёмом 150 человек вошли относительно здоровые люди и люди, не имеющие заболеваний желудочно-кишечного тракта (класс Юпж). Во вторую ТЭД объёмом по 100 человек для классов Юпж и ЮПНС г. Курска и г. Железногорска вошли люди, у которых пользуясь отобранными признаками и дополнительными уточняющими признаками, получаемыми в ходе специальных клинических исследований, была установлена ранняя стадия заболевания по классам Юж и ЮНЖ .

Далее аналогично прогностическим задачам на шкалах ку и КУ для обследуемых г. Курска и г.

ПЖ ПНС

Железногорска были построены гистограммы, приведённые на рисунках 2 и 3. Относительно выбранных порогов КУП и КУП были построены соответст-

ПЖ ЮПНС

вующие таблицы распределения результатов наблюдений с расчётом выбранных показателей качества (таблицы 1, 2).

эффективности информативным

Рисунок 1 - Показатели прогнозирования по различным составляющим:

1- показатели качества, рассчитанные по экологическим составляющим факторов риска (выбросы промышленных предприятий, повышенная напряжённость постоянного магнитного поля);

2- показатели качества, рассчитанные по таким факторам риска как приём алкоголя, табакокурение, наследственность, приём лекарственных средств, раздражающих слизистую ЖКТ);

3- по величине психоэмоционального напряжения;

4- по величине энергетическогоразбаланса БАТ связанных с заболеванием ЖКТ;

5- показатели качества, рассчитанные по всей группе признаков, характеризующих исследуемый риск обследуемых;

6- общий прогноз по заболеванию ЖКТ.

Анализ приведённого рисунка позволяет сделать вывод о том, что хотя доля каждой из составляющих в общем прогнозе относительно не велика; но их агрега-

Рисунок 2 - Гистограмма распределения классов

Ю0 и ЮПЖ по величине КУ

Рисунок 3 - Гистограмма распределения классов

ш0 и Шг

по величине КУ

ПЖ

ПНС

Относительно выбранных порогов КУП и

ПЖ

КУП были построены соответствующие таблицы

ПНС

результатов наблюдений с расчётом выбранных показателей качества (таблицы 1 и 2).

Серебровский, Н.А. Коптева, Т.Н. Говорухина. - Курск: Изд-во Курск. гос. с.-х. ак., 2012. - 231 с.

Информация об авторах Крупчатников Роман Анатольевич, доктор технических наук, профессор кафедры процессов и машин в агроинжене-рии ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА».

Климов Николай Семенович, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой процессов и машин в агроин-женерии ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА».

Коптева Наталья Алексеевна, кандидат технических наук, начальник планово-экономического отдела ФГБОУ ВПО «Курская ГСХА».

Таблица 1 - Распределение результатов наблюдений по классу

Обследуемые Результаты наблюдений Всего

положительные отрицательные

^ = 100 "ПЖ 88 12 100

п = 150 "0 14 136 150

Всего 102 146 250

куп 0,81

ДЧ = 0,88; ДС = 0,91; ПЗ+ = 0,86; ПЗ- = 0,93; ДЭ = 0,89.

Таблица 2 - Распределение результатов наблюдений по классу ЮПНС

Обследуемые Результаты наблюдений Всего

положительные отрицательные

п = 100 "Пнс 92 8 100

п = 150 15 135 150

Всего 107 143 250

КУ ШПНС 0,84

ДЧ = 0,92; ДС = 0,9; ПЗ+ = 0,86; ПЗ- = 0,94; ДЭ = 0,91.

Как видно из приведённых расчётов точность «срабатывания» правил нечёткого вывода о донозологиче-ских диагнозах несколько ниже, чем точность «срабатывания» прогностических решающих правил. Это можно объяснить тем, что само понятие донозологиче-ского диагноза трудно определимо из-за отсутствия чёткой грани между здоровьем и болезнью.

Однако показатели, полученные на контрольных выборках, на 7-10 % превосходят «ожидания» экспертов, что позволяет рекомендовать полученные решающие правила к практическому использованию. Более того следует рекомендовать скорректировать решающие правила донозологической диагностики до следующих выражений:

КУ* = 1,12 • КУ .

КУ* = 1,1- КУ .

^ПНС ^ПНС

Введённые поправочные коэффициенты позволяют перейти к результатам точности классификации определённой на объектах контрольной выборки.

Список использованных источников

1 Иванков Ю. А. Методы и алгоритмы нечёткого прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых комплексным воздействием факторов окружающей среды: дисс. канд. техн. наук: 05.13.01. - Курск, 2007. - 162 с.

2 Кореневский Н.А. , Крупчатников Р.А, Серегин С.П. Теоретические основы биофизики акупунктуры с приложениями в биологии, медицине и экологии на основе нечетких сетевых моделей: монография. - Курск, Курск. гос. техн. ун. , 2009. - 471 с.

3 Прогнозирование и диагностика заболеваний вызываемых вредными производственными факторами на основе гетерогенных нечетких моделей / Н.А. Кореневский, В.И.