Система первинної діагностики на основі нечіткої логіки

Abstract

Актуальність теми обумовлена тим, що у зв’язку зі швидким розвитком інформаційних технологій та інтелектуальних систем постає питання модернізації методів обслуговування, діагностування хвороб та лікування пацієнтів, які дозволяють оптимізувати всі процеси, що проходять між хворим та медичним закладом. Об’єктом дослідження є процеси автоматизації діагностування захворювань пацієнтів. Предметом дослідження є методи діагностування захворювань за допомогою експертно-діагностичних систем. Метою роботи є підвищення ефективності процесу діагностування ймовірних захворювань пацієнтів за рахунок побудови діагностичної системи, що містить актуальну базу знань взаємозв’язків між симптомами і захворюваннями. В результаті виконання роботи було досліджено систем нечіткого логічного виведення з їх практичним застосуванням в задачах з діагностики потенційних захворювань пацієнтів та розроблено експертно-діагностичну систему. Дана робота складається з шести розділів. Кожен розділ відповідно присвячений: аналізу предметної області, математичним моделям і методам, використаним у магістерській роботі, моделюванню і проектуванню системи первинної діагностики, аналізу отриманих результатів, охороні праці, методичній частині магістерської роботи. Загальний обсяг роботи – 91 сторінок. Магістерська кваліфікаційна робота містить один додаток, 65 рисунків, 10 таблиць і посилання на 30 літературних джерел. A relevance of the topic is due to the fact that in connection with the rapid development of information technologies, the issue of modernization of service methods, diagnosis of diseases and treatment of patients arises, and fuzzy logic plays an important role in decision-making with the help of intelligent systems. An object of the study is the process of automating the diagnosis of patients' diseases. A subject of research is methods of diagnosing diseases using expert diagnostic systems. A purpose of the work is to increase the efficiency of the process of diagnosing probable diseases of patients due to the construction of a diagnostic system containing an up-to-date knowledge base of the relationships between symptoms and diseases. As a result of the work, fuzzy logical inference systems were investigated with their practical application in the tasks of diagnosing potential diseases of patients, and an expert diagnostic system was developed. This work consists of six chapters. Each of them is devoted to: analysis of the subject area, mathematical models and methods used in the master's work, modeling and design of the primary diagnosis system, analysis of the obtained results, labor protection, methodical part of the master's work. The total volume of work is 91 pages. The master's thesis contains one appendix, 65 figures, 10 tables and references to 30 literary sources.