Авторы |
Ксения Михайловна Демушкина, аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: riabova.ksenija@yandex.ru
Михаил Олегович Демушкин, инженер-программист 3 категории, Научно-производственное предприятие «Рубин» (Россия, г. Пенза, ул. Байдукова, 2), E-mail: demushkinmo@mail.ru
Андрей Викторович Кузьмин, доктор технических наук, доцент, профессор кафедры информационно-вычислительных систем, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: a.v.kuzmin@pnzgu.ru
|
Аннотация |
Актуальность и цели. Данное исследование посвящено обзору методов проектирования систем поддержки принятия врачебных решений. Материалы и методы. Основным источником информации стала российская научная электронная библиотека Elibrary, а также международные базы научных статей. Проанализированы работы российских и зарубежных специалистов, которые ведут исследование и разработку в области системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Результаты. В результате исследования был выявлен метод, который, по данным проанализированных источников, наиболее эффективен при разработке СППВР: нечеткая кластеризация. Обоснована неэффективность таких методов, как методы k-средних, Fuzzy C-Means и кластеризация по Гюстафсону-Кесселю. Выявлен ряд недостатков, с которыми сталкиваются разработчики при проектировании СППВР. Данное исследование позволит в дальнейшем избежать проблем, связанных с разработкой СППВР, и учесть опыт использования различных методов искусственного интеллекта (ИИ) при проектировании СППВР. Выводы. Сделаны выводы о эффективности использования метода нечеткой кластеризации и рациональности использования иных методов (метод k-средних, Fuzzy C-Means и кластеризация по Гюстафсону-Кесселю). На основании проанализированных данных о разработке различных
СППВР сформировано представление о возможной проблематике дальнейших исследований и разработок в этой области.
|
Ключевые слова
|
система поддержки принятия врачебных решений, нечеткая логика, нечеткая кластеризация, экспертные системы, искусственный интеллект
|
Для цитирования:
|
Демушкина К. М., Демушкин М. О., Кузьмин А. В. Обзор методов проектирования систем поддержки принятия врачебных решений // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2022. № 2. С. 75–89. doi:10.21685/2227-8486-2022-2-6
|