Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример.

Составляющие активных СППР: вероятностный модуль, экспертные системы, статистический модуль, нейросетевой модуль, вероятностный модуль, модуль, основанный на моделировании.

Статистический модуль основан на решении дискриминантных уравнений. (f(D) = a1x1 + a2x2+…+anxn), где а – коэффициент (их значения получены на базе статистических данных, характеризующих диагностическую значимость симптома), х – симптом (бинарная величина Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. – 1-наличие, 0-отсутствие)

Пример: диагностика аппендицита и сальпенгита.

Симптомы: - твердость мускул животика (AR)

- боль в правом левом квадранте (PRLQ)

- боль в нижней части животика (PLLQ)

Избираем диагноз, при котором величина f большая

f (апп) = 4AR + 10RRLQ – 10PLLQ

f (сальп) = 3AR + 5PRLQ + 5PLLQ

Вероятностный модуль.

В базу его положена формула Байеса

p (Di/s) = (P Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример.(s/Di)*P(Di) / (Ʃ (P(s/Dk)*P(Dk))

где Di – наличие заболевания

s – симптом

P(S/Di) – условная возможность (ДЧ)

P(Di) – априорная возможность (охарактеризовывает распространенность заболевания)

Пример N1. Понятно, что в случае заболевания туберкулезом рентгеновское исследование позволяет поставить диагноз в 95% случаев (чувствительность способа = 95%). Если исследуемый здоров, то неверный диагноз туберкулеза Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. ставится в 1% случаев (специфика способа = 100 - 1 = 99%). Толика нездоровых в популяции составляет 0.5%. Какова возможность того, что обследованный пациент, которому поставили диагноз туберкулеза, вправду болен?

Решение: Пусть D1 – наличие заболевания; D2 – пациент здоров, А – событие, в нашем случае рентгеновское обследование, позволяющее установить четкий диагноз.

Известны априорные вероятности того, что случаем избранный пациент Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. здоров p(D2) = 0,995 либо мучается туберкулезом p(D1) =0.005, вышло событие - при рентгеновском обследовании поставлен диагноз туберкулеза, известны условные вероятности p(A/D1) =0.95 (чувствительность),p(A/D2) =0.01 (специфика). Отсюда апостериорная возможность того, что пациент болен:

p(D1/A) = p(A/D1)*p(D1) / (p(A/D2)*p(D2) + P(A/D1)*p Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример.(D1)) = 0.95*0.005 / (0.01*0.995 + 0.95*0.005) = 0.32

В лекции он гласил, заместо А (обследование)- S (симптом), было надо вычислять эту возможность (D1/s) для каждого симптома, а позже глядеть, для какого она больше – означает ставят таковой диагноз.(Дифференциальная диагностика – из нескольких избираем 1). Что-то вроде этого.

Главные модули активной СППР (перечислить). Нейросетевой модуль. Определение нейросетей Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример.. Главные направления внедрения в медицине. Понятие нейрона, его главные составляющие. Слои нейронов. Процедура обучения.

Составляющие активных СППР: вероятностный модуль, экспертные системы, статистический модуль, нейросетевой модуль, модуль, основанный на моделировании.

Нейросетевой модуль и экспертная система относятся к умственным СППР

Нейросети – NN – компьютерная программка, основанная на использовании виртуальных нейронов, связи меж Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. которыми инсталлируются в процессе процедуры обучения. Нейроны формируются в слоях: входном, промежном и выходном.

Вход его регулируется, на промежут. шаге происходит саморегуляция системы и после выхода уже регулировать его нереально.

Обычные задачки, решаемые при помощи NN

определение образов (изображения на экране КТ, МРТ, УЗИ)

Пророчество будущих исходов действия (итог Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. операции, тяжеленной терапевтической проедуры)

Составляющие нейрона:

Блок объединения входных сигналов (компонента нейрона, которая собирает огромное количество входных сигналов. суммирует и передает дальше 1)

Блок многофункционального преобразования сигнала (делает математическую операцию, модифицирующую данный сигнал)

Величина порогового сигнала опред-т наименьшую величину сигнала, вырабатываемого блоком функц. преобразования, при которой сигнал поступает на вход Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. нейрона.

Каждый нейрон 1 слоя связан с нейронами следующих слоев. Если суммарный сигнал (стимул) превосходит пороговую величину, то перевоплощенный. согласованный интегрированной в блок многофункционального преобразования формуле, сигнал поступает на вход нейронов последующего слоя.

Пороговая величина задается в процессе процедуры обучения нейросети. При обучении тестовая информация поступает на входы нейросети Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример., а значение выходов для данной сети задается. Нейросеть автоматом настраивается на получение правильной композиции выходов при данной входной инфы. Такие испытания проводятся 10-ки и сотки раз, при сохранении всех.

Число начальных тестов именуется эрами (не меньше нескольких 10-ов)

Главные модули активной СППР (перечислить). Данные и познания (определение). Экспертные Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. системы (ЭС), определение. Предметные области для экспертных систем. Обобщенная структура ЭС. Понятие о дедуктивном способе расследования. Логические модули. Инструментальные средства построения ЭС. Требования, предъявляемые к мед ЭС. Кто участвует в разработке ЭС? Какие базисные функции реализуются в ЭС? Примеры автоматических гибридных систем для поддержки принятия решений.

Модули СППР

-модуль математического Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. моделирования

-статистический модуль

-вероятный модуль

-нейросетевой модуль

Данные – это приобретенные в итоге наблюдения (исследования) числа либо обнаруженные явления, обозначаемые знаками либо словами, которые фиксируются, передаются при помощи средства связи, могут обрабатываться с внедрением вычислительной техники.

Данные, накапливаемые индивидом как итог опыта и зафиксированные в той либо другой, представляют собой познания.

Познания предметной области по Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. источникам можно поделить на фактические и эвристические. Фактические познания – отлично известные в данной предметной области факты, описанные в специальной литературе. Эвристические познания основаны на своем опыте специалиста-эксперта, воспользоваться ими необходимо осмотрительно, но конкретно они определяют эффективность ЭС.

Экспертная система – это программка для компьютера, оперирующая с формализованными познаниями врачей-специалистов Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. и имитирующая логику людского мышления, основанную на познаниях и опыте профессионалов с целью выработки советов либо решения заморочек. Одним из принципиальных параметров ЭС является ее способность разъяснить понятным для юзера образом, как и почему принято то либо другое решение. ЭС эффективны в специфичных областях, таких как медицина, в Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. какой существует много вариантов проявлений болезней и потому отсутствуют конкретные аспекты диагностики и исцеления, в связи с чем важен эмпирический опыт профессионалов и качество принятия решений находится в зависимости от уровня экспертизы.

Юзером ЭС обычно является спец в той же предметной области, для которой разработана система, но его квалификация недостаточно Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. высока по определенному профилю патологии, в связи с чем он нуждается в поддержке принятия решений. Юзерами мед ЭС могут быть также докторы смежных специальностей, общей практики, ординаторы, интерны.

Как разработчики, так и юзеры предъявляют к мед ЭС ряд требований.

1. Система должна обеспечивать высочайший уровень решения задач в собственной предметной Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. области.

2. «Поведение» ЭС (задаваемые доктору вопросы, советы, логика работы и принятия решений) должно моделировать поведение грамотного доктора.

3. Система должна разъяснять приобретенные решения, используя конструкции, понятные доктору.

4. Сделанные ЭС должны обеспечивать возможность модификации при обновлении мед познаний по данной предметной области.

В ЭС реализуются четыре базисные функции:

1. Приобретение (извлечение) познаний

2. Представление Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. познаний

3. Управление процессом поиска решений

4. Объяснение принятого решения

Экспертная система имеет структуру, состоящую из набора определенных блоков.

Более принципиальные области внедрения экспертных систем:

Диагностика неотложных и угрожающих состояний в критериях недостатка времени

Ограниченные способности обследования

Небогатая клиническая симптоматика

Резвые темпы развития заболевания

В разработке экспертных систем участвуют, обычно, врач-эксперт, математик и программер. Главная роль в разработке Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. таковой системы принадлежит эксперту-врачу.

У стопроцентно оформленной экспертной системы находятся 4 главных компонента (блока):

База познаний

Машина вывода

Модуль извлечения познаний

Система разъяснения принятых решений

Не считая того, отменная экспертная система имеет блок для пополнения базы познаний – система с обучением.

Экспертные системы позволяют не только лишь создавать раннюю доклиническую диагностику, но также оценивать Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. сопротивляемость организма и его расположенность к болезням, в том числе онкологическим.

Примеры: MYCIN (создана для идентификации возбудителей заразных болезней), PUFF (диагностика легочных болезней с внедрением результатов многофункциональных исследовательских работ), ONCOCIN (для химиотерапевтического исцеления онкологических нездоровых и наблюдения за ними), МОДИС (для диагностики разных форм артериальной гипертензии), ЭСТЕР (для диагностики Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. фармацевтических отравлений).

Модуль математического моделирования. Перечислить главные этапы построения и внедрения модели. Расчётный пример для фармако-кинетической модели (однокамерная) модель с выведение лекарства). Случаи разовой инъекции и инъекции через капельницу.

Моделирование – это способ, при котором делается подмена исследования некого сложного объекта исследованием его модели.

Математические модели представляют Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. собой системы математических выражений – формул, функций, уравнений, описывающих те либо другие характеристики изучаемого объекта, процесса. При разработке математической модели употребляют физические закономерности, выявленные при экспериментальном исследовании объекта моделирования. Математическая модель позволяет судить о поведении таких систем и в таких критериях, которые тяжело сделать в опыте, учить работу исследуемой системы Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример. полностью.

Главные этапы математического моделирования:

1.Первичный сбор инфы (исследование черт реального объекта).

2.Формулировка цели исследования, его главных задач.

3.Обоснование главных допущений (упрощение реального объекта, пренебрежение чертами, не существенными для цели исследования).

4.Изображение моделируемых процессов в виде определенной схемы (создание модели).

5.Формализация модели (составление уравнений, описывающих происходящие процессы).

6.Решение уравнений Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример..

7.Анализ приобретенных уравнений.

8.Проверка адекватности модели реальному объекту. Указание границ применимости модели.

Т.о., модель вроде бы согласовывает реальный объект с целью исследования. Результатом моделирования является получение новых данных о протекании изучаемого процесса, его свойствах.

Для описания кинетики конфигурации концентрации введенного в организм фармацевтического продукта предлагается фармакокинетическая модель Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример..

Моделирование физиологических процессов и систем,основан на решении математических уравнений.

Решение диференц. Уравнений решениеанализпринятие решений

Пример:фарм –кинеетическая модель-класс модели,которая позволяет получить значение конц. Вещ-ва в человеческом организме.

Решает вопрос дозы С(x,t)модель циркуляции крови-гемодинамика(3 круга кровообращения)

1)модуль математического моделирования физиологических процессов и систем Основные модули активной СППР (перечислить). Статистический модуль. Численный пример. Вероятностный модуль. Численный пример..пример фарм-кинетическая модель.задачка:описание концентрации фармацевтического вещества во времени С(t,x),определяется деятельностью сердечно-сосудистой системы.


osnovnie-kriterii-otbora-rabot-na-pervij-etap.html
osnovnie-kriterii-zashishennosti-as-referat.html
osnovnie-leksicheskie-i-grammaticheskie-razlichiya-mezhdu-britanskim-i-amerikanskim-variantom-anglijskogo-yazika-topik.html