Системы поддержки принятия решений
  • 2018 № 4 Средства интеллектуальной поддержки принятия решений в диагностике и лечении наркозависимых

    В диагностике и лечении наркозависимых существенным является раннее определение спектра принятых пациентом наркотических веществ. Известны специфичные симптомы употребления того или иного наркотического вещества, по которым еще до проведения лабораторных исследований можно определить, что именно принял пациент. Использование методов интеллектуального анализа данных позволяет выявлять характерные симптомы в случае употребления одного или нескольких наркотических веществ, устанавливать для наблюдаемых симптомов возможные наборы наркотических препаратов. В работе закономерности между принятыми наркотическими препаратами и наблюдаемыми симптомами математически описываются с помощью ассоциативных правил. Для обнаружения этих правил применяются известные алгоритмы Apriori, Close, а также предложенный авторами алгоритм MClose. Алгоритм MClose позволяет установить наиболее существенные строгие ассоциативные правила (правила с достоверностью 1).

    В статье представлено предложение по экспертной предобработке дынных, позволяющее существенно снизить количество сгенерированных ассоциативных правил и повысить качество их интерпретации. Разработанные методы и средства направлены на диагностику и поддержку принятия решений при лечении наркозависимых

    Авторы: Наркевич А. Н. [4] Виноградов К. А. [9] Катаева А. В. [2] Пичугина Ю. А. [1] Афанасьева Н. А. [1]

    Темы: ассоциативные правила1 диагностика наркозависимости1 интеллектуальный анализ данных3

    Подробнее >