АНАЛИЗ БИОМЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ЛЕЧЕНИЯ

Аннотация

В работе представлен метод обработки многомерных плохо формализованных массивов медико-биологической информации, базирующийся на эволюционном подходе к решению экстремальных задач функции многих переменных. Метод позволяет прогнозировать результаты лечения с учетом медико-биологических и социальных особенностей пациентов. Предлагаемый метод обработки медико-биологических данных, предназначенный для прогнозирования результатов лечения, позволяет подобрать весовые коэффициенты входных параметров, не проводя предварительного снижения размерности признакового пространства, что дает возможность исключить потерю значимой информации и выявить слабые связи в рассматриваемых информационных массивах. Результаты численного эксперимента показали высокую эффективность метода. Величина средней абсолютной ошибки прогноза составила 10-17%. Разработанный метод может быть использован в различных предметных областях, где сведения об объектах сведены в информационные массивы большого объема, описываются в протоколах «вход-выход», и для них справедлива гипотеза о монотонности принятия решений в локальной области.