Аннотация:
При полиморбидных, полиэтиологических заболеваниях со сложной клинической картиной и фазовым течением, подобных острому панкреатиту (ОП), в случае развития инфекционных осложнений и при отсутствии адекватной тактики лечения и хирургического пособия летальность может достигать 100%. Улучшение результатов лечения пациентов с ОП возможно путем раннего прогнозирования инфекционных осложнений и возможного летального исхода, выделяя таким образом наиболее тяжелую группу пациентов с целью своевременной комплексной интенсивной терапии и адекватного хирургического лечения. Используемые методы и подходы в большинстве случаев максимально информативны только к концу вторых–третьих суток, в то время как эффективность терапевтического воздействия наибольшая в первые–вторые сутки. Следовательно, необходимо перейти к персонализированным интегрированным алгоритмам прогнозирования. В работе представлены результаты разработки гетерогенного модельного поля (ГМП) трансформационной модели, разрабатывающейся как «нейро-нечеткая прецедентная экспертная система (ЭС)». Данная модель представляет собой часть разрабатываемых кооперативных самонастраивающихся гибридных интеллектуальных систем (ГиИС) персонализированной оценки состояния пациента (на примере ОП).
Полный текст:
PDF файл (215 kB)