На правах рукописи

Алджасим Хуссейн Ибрагим

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ЭКСПЕРТНЫХ ПРОЦЕДУР В ОБЛАСТИ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ

Специальность: 05.13.01 – системный анализ, 
управление и обработка информации (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени 
кандидата технических наук

Санкт-Петербург – 2007
Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Научный руководитель –               
доктор технических наук, профессор Копыльцов А.В.

Официальные оппоненты:         
доктор технических наук, профессор Воробьев В.И.                                           
кандидат технических наук, доцент Казак А.Ф.

Ведущая организация – Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики.

Защита состоится  «   » _______ 2007 г. в   часов на заседании диссертационного совета Д 212.238.07 Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова (Ленина) по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан  «___» ________ 2007 г.

Ученый секретарь 
диссертационного совета                                                          Цехановский В.В. 

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) в настоящее время насчитывается несколько тысячи заболеваний, возникающих от нескольких десятков тысяч причин. Каждое из заболеваний характеризуется набором признаков, которые изменяются с течением времени. На начальных стадиях многие болезни проявляются одинаково (например, повышение температуры, мышечная слабость, изменение частоты сердечных сокращений и т.д.). Это означает, что врач для правильной диагностики заболевания должен обладать обширными знаниями, уметь обрабатывать большие объемы информации, своевременно принимать решения и всю ответственность брать на себя. Для человека это практически невозможно (нет ни одного врача, который бы не ошибался). Поэтому разрабатываются модели и алгоритмы в области медицинской диагностики, которые могли бы на основе информации о заболеваниях помочь врачу принять правильное решение при постановке диагноза заболевания. Однако до сих пор не созданы такие системы, которые позволяли бы это делать удовлетворительно. Сложность решения этой проблемы состоит в огромном количестве информации, которую нужно переработать за ограниченное время, определить какая информация важная, а какая не очень важная. Основная причина состоит в том, что каждый человек представляет собой уникальный организм. Все болеют по-разному, однако, можно выявить среднестатистические показатели, характеризующие то или иное заболевание. 
Таким образом,  разработка моделей и алгоритмов в области медицинской диагностики, которые поддерживали бы принятие решений врачом, актуальна и своевременна. Наряду с лечением, важно также своевременно предупреждать заболевания, осуществлять диагностику на ранних стадиях заболевания. Это важно как для развитых стран, так и для стран не входящих в первую десятку, с точки зрения экономического развития, в частности, для Сирийской арабской республики (САР).
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является пациент, а предметом исследования – его состояние.
Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов автоматизации экспертных процедур в области медицинской диагностики, позволяющих осуществлять поддержку принятия решений врачом. 
Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:
1.	Построить процедуру диагностирования области основного  заболевания пациента.
2.	Разработать алгоритм, позволяющий диагностировать наиболее вероятные заболевания пациента. 
3.	Разработать модель, позволяющую определять дозы и частоту приема лекарства больными, находящимися  в условиях интенсивной терапии.
4.	Исследовать и разработать алгоритм, позволяющий диагностировать общее состояние пациента при его поступлении в клинику и в процессе лечения.
5.	Разработать алгоритм, позволяющий давать рекомендации по корректировке количества здоровья пациента и оценивать материальные затраты необходимые для такой корректировки.
6.	Разработать алгоритм, для оценивания качества работы медицинского персонала и материальных затрат необходимых для повышения качества работы.
Методы исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решаются на основе численных методов,  теории вероятностей и теории построения математических моделей.
Научные положения, выносимые на защиту:      
1.	Совокупность моделей и алгоритмов автоматизации экспертных процедур в области медицинской диагностики. 
2.	Алгоритм, позволяющий диагностировать область заболевания пациента и вырабатывать рекомендации, в случае необходимости, обратиться к конкретному специалисту.
3.	Алгоритм, позволяющий диагностировать наиболее вероятные заболевания пациента. 
4.	Модель для определения доз и интервалов приема лекарств больными, находящимися  в условиях интенсивной терапии. 
5.	Алгоритм, оценивания количества здоровья пациента, находящегося в клинике (интегральная оценка общего состояния) при недостатке информации. 
6.	Алгоритм вырабатывающий рекомендации по корректировке количества здоровья пациента и оценивающий материальные затраты необходимые для такой корректировки при недостатке информации.
7.	Алгоритм, позволяющий оценивать качество работы медицинского персонала при недостатке информации и оценивать необходимые материальные затраты для повышения качества работы.
Научная новизна проведенного исследования состоит в том, что:
1.	Разработана совокупность новых моделей и алгоритмов автоматизации экспертных процедур в области медицинской диагностики, позволяющих осуществлять поддержку принятия решений врачом при диагностике.  
2.	Разработан алгоритм, имитирующий работу врача – терапевта, позволяющий диагностировать область основного  заболевания пациента, и отличающийся  тем, что пациент может в процессе диалога с компьютером определить область своего основного заболевания и получить рекомендацию  обратиться к конкретному специалисту.
3.	Разработан алгоритм, позволяющий диагностировать наиболее вероятные заболевания пациента и отличающийся тем, что, введен интегральный энтропийный показатель, который позволяет оценить энтропию до и после ранжирования заболеваний у пациента. Интегральный показатель может использоваться как мера диагностики заболевания пациента.
4.	Разработана модель, позволяющая диагностировать дозы и частоты приема лекарства для больных, находящихся  в условиях интенсивной терапии. Модель отличается от предшествующих моделей тем, что позволяет (1) оценить минимальное количество лекарства, оказывающее лечебное воздействие на пациента, которое нужно ввести пациенту в течение заданного промежутка времени; (2) оценить максимальную единовременную допустимую дозу лекарства, которую можно ввести пациенту, и время действия лекарства после введения такой дозы; (3) объяснить механизмы регуляции лечебного воздействия лекарственных препаратов путем варьирования доз лекарства вводимого в организм и интервалов между ними. 
5.	Разработан алгоритм, позволяющий диагностировать общее состояние пациента. Введен новый интегральный показатель общего состояния пациента (количество здоровья пациента), отличающийся тем, что с его помощью можно оценивать состояние пациента от момента его поступления в клинику до выписки, оценивать состояние пациента при неполной (недостаточной) информации.  С помощью этого показателя можно оценивать изменение количества здоровья пациента, как в процессе лечения, так и реабилитации.
6.	Разработан алгоритм, позволяющий давать рекомендации по корректировке количества здоровья пациента и оценивать материальные затраты необходимые для такой корректировки. Отличие состоит в том, что алгоритм позволяет это делать при недостатке информации.
7.	Разработан алгоритм, позволяющий оценивать качество работы медицинского персонала и необходимые материальные затраты для улучшения качества работы медицинского персонала. Отличие состоит в том, что алгоритм позволяет это делать при недостатке информации.
Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные модели и алгоритмы реализованы в виде программ, которые можно практически использовать в медицинских учреждениях Сирийской арабской республики (САР).
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях СПБГЭТУ в 2006г.; на международной конференции «Региональная информатика - 2006», на IХ Международной конференции  по мягким вычислениям и измерениям (SCM 2006), Санкт-Петербург 2006г.; на юбилейной конференции МАПО (С.-Петербург, 2006г). на IX  Международной конференции «Современное образование: содержание, технологии, качество», (С.-Петербург, 2006г.).  
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликованы 7 научных работ, из них – 4 статьи (1 статья, опубликованная в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК), 3 работы – в материалах научно –технических конференций. 
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 136 наименований, и трех приложений. Основная часть диссертации изложена на 104 страницах машинописного текста. Работа содержит 36 рисунков и 12 таблиц.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении рассматриваются актуальность темы исследования, цель и задачи исследования, научная новизна проведенного исследования, теоретическая и практическая значимость работы, рекомендации по использованию полученных результатов и положения, выносимые на защиту.
В первой главе приводится обзор литературы, и рассматриваются модели, которые используются в области здравоохранения при диагностике. Рассмотрены в исторической ретроспективе особенности принятия решений в системе здравоохранения при недостатке информации. В связи с интенсивным развитием в последние годы техники и средств связи большое место выделено роли телемедицины в современном здравоохранении. Анализ литературных источников показал, что необходимо разрабатывать модели, поддерживающие принятие решений, и при разработке таких моделей  важно оценивать качество медицинских услуг и обеспечивать своевременное и качественное оказание медицинской помощи населению, где бы оно ни находилось, в крупных городах или в сельской удаленной местности.
Во второй главе рассматривается модель  постановки диагноза заболевания. Одной из основных задач любого медицинского учреждения является правильная постановка диагноза заболевания. Модель представлена в виде двух частей. Первая часть, имитирующая деятельность врача, представляет собой совокупность симптомов и диагнозов наиболее распространенных заболеваний. Эта часть предназначена для постановки диагноза заболевания в первом приближении. Особенность этой части состоит в том, что симптомы и диагнозы могут легко корректироваться, удаляться и добавляться врачом с учетом местных особенностей. Если в первой части диагноз поставлен правильно, то цель достигнута. Если же при постановке диагноза возникают сомнения, то переходят ко второй части (рис.1) В этой части входными данными являются наименования болезней наиболее часто встречающихся в данной местности.                                           Первоначально можно взять данные ВОЗ о причинах смерти и посчитать вероятность смерти от того или иного заболевания. Это будут исходные вероятности, которые в дальнейшем, в процессе работы врача в данной местности, будут корректироваться. Каждая из болезней характеризуется определенными признаками. Эти признаки представлены в виде вопросов.
Алгоритм состоит из 7 модулей:
Модуль 1. Ввод исходных данных (болезни, симптомы, их количество). 
Модуль 2. Ввод наиболее часто встречающегося заболевания в данной местности и/или основной жалобы пациента. 

Матрица болезней, вопросов, вероятностей болезней

Вероятност- ный алгоритм диагноза болезней

Результаты

Коррекция вероятностей болезней

Ввод вопросов

Печать
Хранить

Рис.1.  Вероятностная модель диагноза заболеваний.
 Модуль 3. Из общего списка болезней выделяется новый список болезней, при которых на вопрос (основная жалоба пациента) ответу "да" соответствует вероятность P > P*, где P* - некоторое число из промежутка [0,1].
Модуль 4. Выбор наиболее вероятного вопроса. Для этого осуществляется перебор последнего списка болезней следующим образом. Просматриваются все вероятности с ответом "да" на типичные, нетипичные и промежуточные вопросы и выбирается наибольшая вероятность. Максимальной вероятности соответствует некоторый вопрос, который и задается пациенту. На этот вопрос пациент может ответить либо "да", либо "нет". Задаваемый вопрос исключается из списка вопросов.
 Модуль 5. Если пациент отвечает "да", то просматриваются все вероятности с ответом "да" на типичные, нетипичные и промежуточные вопросы и выбирается наибольшая вероятность. Если их несколько, то выбирается любая. Максимальной вероятности соответствует некоторый новый вопрос, который и задается пациенту. Задаваемый вопрос исключается из списка вопросов. Из общего списка болезней выделяется новый список болезней. Убираются болезни, в которых на этот вопрос вероятность положительного ответа P < P*, где P* - некоторое число из промежутка [0,1].  Если пациент отвечает "нет", то просматриваются все вероятности с ответом "нет" на типичные, нетипичные и промежуточные вопросы и выбирается наименьшая вероятность. Если их несколько, то выбирается любая. Минимальной вероятности соответствует некоторый новый вопрос, который и задается пациенту. Задаваемый вопрос исключается из списка вопросов. Из общего списка болезней выделяется новый список болезней. Убираются болезни, в которых на этот вопрос вероятность отрицательного ответа P > P*, где P* - некоторое число из промежутка [0,1]. 
Модуль 6. Если количество оставшихся заболеваний более 1, то осуществляется переход на Модуль 4, а если нет, то это оставшееся заболевание и является искомым.
Модуль 7. Коррекция вероятностей в таблице. 
Таким образом, из списка болезней выбирается новый список болезней, постепенно количество болезней сокращается и т.д. Окончательное решение о заболевании врач принимает самостоятельно.
Предлагается алгоритм, позволяющий определять  дозы и частоту приема лекарств больными. При приеме лекарства оно поступает в органы, частично поглощается, а остатки выводятся из организма.  При периодическом приеме лекарственного средства концентрация его в одних органах должна находиться в некоторых пределах в течение некоторого времени (в органах, которые лечат), а в других органах не должна превышать некоторого предела (в органах, которые не лечат).  Органам, которые не лечат принимаемое лекарство не должно навредить. Поэтому задача состоит в том, чтобы определить дозы и интервалы приема лекарства таким образом, чтобы его концентрация в органах находилась в заданных пределах. Система уравнений, имитирующая распространение лекарства в органах имеет вид. 

                                                      (1)  
  ,  i = 1, …, n                                             
      ,  ,    ,  
где Ci – концентрация лекарства в i-том органе, нижние (ei ) и верхние (fi) границы концентраций, n – количество органов, x, y, z – координаты, t – время, ai  и bi – коэффициенты, DLek – количество лекарства введенного в организм, DLeki – количество лекарства попадающего в i- ый орган, V – объемный кровоток в организме, Vi – объемный кровоток в i- том органе, Wi – объем i-го органа.
Система уравнений решалась на компьютере численными методами при различных граничных  и начальных условиях (табл.1,2,3). Для поддержания С1 концентрации лекарства, например, в промежутке [0.1 – 4,0] мг/л в органе, который лечится, вводится периодически в организм доза D1=5 мг. Согласно уравнению (1) получаем численные значении С1 (табл.1, рис.2). Видно, что С1 стабилизируется на 0.308 мг/л.    
Доза        D1(мг)	
Частота ввода дозы T1(час)	
Концентрация лекарства в органе  C1(мг/л)	

5	
0	
0.208	

0.734	
0.308	

1.86	
0.308	

2.98	
0.308	

4.11	
0.308	

Таблица 1.  Концентрация лекарства C1 в органе.	Рис.2. Изменение концентрации лекарства C1 с течением времени.	
Чтобы сохранить концентрацию вблизи нижней границы промежутка (0.1 мг/л), вводится в орган минимальная доза (D2 = 3 мг). Согласно уравнению (1) получаем численные значения С2 (табл.2, рис.3). Видно, что С2 стабилизируется на 0.225 мг/л.     
Миним-альная доза        D2(мг)	
Частота  ввода дозы T2(час)	
Концентрация лекарства в органе C2(мг/л)	

3	
0	
0.125	

0.22	
0.225	

1.03	
0.225	

1.84	
0.225	

2.65	
0.225	

Таблица 2.  Концентрация лекарства C2 в органе .	Рис. 3. Изменение концентрации лекарства C2 с течением времени.	
Для сохранения концентрации лекарства вблизи верхней границы промежутка (4 мг/л), вводится в орган максимальная доза (D3=90 мг). Согласно уравнению (1) получаем численные значении С3 (табл.3, рис.4), которые стабилизируются на 3.85 мг/л. Проведенные расчеты позволяют оценить минимальное количество лекарства, оказывающее лечебное воздействие на пациента, которое нужно ввести ему в течение заданного промежутка времени и оценить максимальную единовременную допустимую дозу лекарства, которую можно ввести пациенту, а также время действия лекарства после введения такой дозы.
Миним-альная доза        D3(мг)	
Частота  ввода дозы T3(час)	
Концентрация лекарства в органе C3(мг/л)	

90	
0	
3.75	

3.62	
3.85	

7.27	
3.85	

10.92	
3.85	

14.57	
3.85	

Таблица 3.  Концентрация лекарства C3 в органе .	Рис. 4. Изменение концентрации лекарства C3 с течением времени.	
В третьей главе рассматриваются две проблемы – интегральная диагностика состояния пациента и выработка рекомендаций по улучшению общего состояния пациента.  В основу алгоритма положен экспертный метод, разработанный ранее для оценки качества программных продуктов [Н.В. Хованов, 1990; А.В. Копыльцов, 1991]. Суть этого подхода состоит в следующем. Согласно данным ВОЗ человек здоров, если он здоров физически, психически и социально. Физическое, психическое и социальное здоровье определяется, в свою очередь, окружающей средой, условиями жизни и работы, образом жизни, а также медицинскими услугами, которые может получить человек в случае какого-либо заболевания. 
В алгоритме оценки состояния пациента используется понятие свертки, суть которой состоит в следующем. Пусть имеется дерево состоящее из К+1 уровней. На нулевом уровне имеется один показатель, а на 2, 3, …., K -ом уровнях имеется более чем один показатель (обычно с увеличением номера уровня количество показателей увеличивается). Каждый из показателей (n-1)-го уровня определяется конечным набором показателей n-го уровня. Рассмотрим понятие свертки для i-го показателя (n-1)-го уровня. Пусть N - достаточно большое число. Согласно [Хованов, 1990] можно взять N = 20. Тогда
P1 = 0, P2 = 1/N, P3 = 2/N,...., Pn+1 = N/N=1 (условия дискретности)  
- весовые коэффициенты в формуле для расчета величины i-го показателя (n-1)-го порядка

где Kj (j = 1, ..., Si) - числовые значения показателей n-го порядка      определяющих i-й показатель (n-1)-го порядка, Si - число показателей n-го порядка определяющих fi. Величины fi определяются для всех i = 1, ..., F с учетом введенных отношений порядка (условия приоритета) между показателями (примерно такой же или чуть-чуть важнее (>=), важнее (>) или значительно важнее (>>)). Если показатель Ка примерно такой же или чуть-чуть важнее показателя Кв, то это означает, что Ра>=Рв. Если показатель Ка важнее показателя Кв, то это означает, что Ра>Рв. Если показатель Ка значительно важнее показателя Кв, то это означает, что Ра>>Рв, т.е. между Ра и Рв находится по крайней мере одно некоторое Рс. Кроме того, предполагаются выполненными условия нормировки
               для   i =1, …, F      
Поскольку для каждого показателя (n-1)-го порядка получаем несколько значений fi, то можно определить их среднее значение
 ,  
дисперсию 
и среднеквадратичное отклонение  = D0,5,
где N0 - число полученных fj. Процедура получения  называется сверткой.
Алгоритм можно представить в виде двух частей. В первой части (рис.5) первоначально формируется множество критериев характеризующих пациентов в данном регионе. Из ранее выбранного множества критериев (диагноз заболевания, пол, возраст и др.) выбираются такие критерии, которые следует, по мнению специалистов, учитывать при дальнейшем анализе. После этого критерии располагаются в порядке их важности с учетом отношения порядка (такой же или немного важнее, важнее, значительно важнее). На основе выбранных критериев формируются, путем применения свертки, факторы (и их численные значения), характеризующие пациента, медицинский персонал и средства лечения. 
Во второй части в качестве модификации изложенного выше алгоритма разработан алгоритм коррекции состояния пациента. Суть алгоритма состоит в следующем. Пусть в начальный момент времени состояние пациента характеризуется показателями второго порядка K1, K2, ..., Km с числовыми значениями B1, B2, ..., Bm и соответствует уровню заболевания пациента с числовым значением В. Врач имеет намерение изменить состояние пациента так, чтобы уровень заболевания имел значение в некоторой ε -окрестности А (А – ε, А + ε), где А - некоторое число из интервала [0,1]. Предполагается, что в распоряжении врача имеются средства для коррекции состояния пациента, т.е. он может воздействовать медикаментозными и другими средствами на показатели второго порядка K1, K2, ..., Km. Кроме того, предполагается, что при изменении численных значений показателей второго порядка B1, B2, ..., Bm на R1, R2, ..., Rm требуются материальные затраты, которые выражаются известной функцией X(B1, B2, ..., Bm; R1, R2, ..., Rm). Тогда, производя свертку численных значений выбранных показателей K1, K2, ..., Km, врач получает значение С уровня заболевания, которое, вообще говоря, отличается от желаемого значения A. Если значение С врача удовлетворяет, т.е. С принадлежит промежутку (А – ε, А + ε), то это значение С является искомым. В противном случае происходит изменение численных значений показателей третьего порядка с достаточно малым шагом δ, чтобы расчетное значение уровня заболевания было близко к А, т.е. попадало в интервал (А – ε, А + ε). Таким образом, имеем набор числовых значений показателей второго порядка, при свертке которых получаем набор значений уровня заболевания с заранее заданной точностью, т.е. в интервале (А – ε, А + ε). Выбор окончательного набора значений показателей второго порядка (и соответствующих им значений уровня заболевания) осуществляется с учетом минимизации материальных затрат, необходимы для перехода от исходных показателей к желаемым. Окончательное решение о выборе того или иного способа коррекции состояния пациента принимает врач. С помощью этого алгоритма может быть осуществлена экспертная оценка и коррекция состояния пациента, которая позволяет существенно сократить число вариантов перебора.
В четвертой главе рассматривается алгоритм оценки и коррекции знаний медицинского персонала по использованию этой системы.
Разработан алгоритм, который позволяет оценить качество работы медицинского персонала. Учитываются показатели  первого, второго и третьего уровней. К показателям первого уровня относятся дисциплины, которые должен изучать специалист. К показателям второго уровня относятся циклы дисциплин, в которые объединены группы дисциплин. К показателям третьего уровня  относятся знания в области медицины и информатики. Качество знаний медицинского работника определяется знаниями в области медицины и информатики. Численные нормированные значения называются обычно метриками и оцениваются либо экспертами, либо посредством анкетирования.
В основу алгоритма положен экспертный метод, суть которого состоит в следующем. Преподавателю предлагается выбрать из показателей первого уровня те, которые необходимо учитывать при анализе качества обучения. По усмотрению преподавателя выбранные показатели нужно расположить в порядке убывания их важности, ввести отношения порядка (немного важнее, важнее, значительно важнее) между каждыми двумя соседними показателями. Численные значения показателей второго уровня, получаются из показателей первого уровня, методом свертки. Применяя свертку к показателям второго уровня, получаем численные значения показателей третьего уровня. Численные значения показателей третьего уровня корректируются путем умножения их на коэффициенты посещаемости занятий. Производя свертку откорректированных показателей, получаем некоторое число, характеризующее качество подготовки. Если нужно оценить качество подготовки группы, то берется среднее арифметическое чисел, характеризующих качества подготовки отдельных сотрудников. С помощью этого алгоритма может быть осуществлена в первом приближении экспертная оценка качества обучения медицинского персонала.
В качестве модификации этого алгоритма разработан алгоритм повышения качества обучения (КО) медика. Суть которого состоит в следующем. Пусть в начальный момент времени КО характеризуется показателями первого уровня (Сij) с числовыми значениями C*ij и соответствует уровню КО (К) с числовым значением К1. Преподаватель имеет намерение изменить КО так, чтобы уровень КО (К) имел значение в некоторой ε -окрестности КК (KK – ε, KK + ε), где КК - некоторое число из интервала [0,1]. Предполагается, что в его распоряжении имеются средства для повышения КО, т.е. он может  воздействовать различными средствами на показатели первого уровня (Сij). Кроме того, предполагается, что при изменении численных значений Сij на другие, требуются материальные затраты, которые выражаются известной функцией Х(Сij). Тогда, производя свертку численных значений выбранных показателей (Сij), преподаватель получает значение ККК уровня КО, которое, вообще говоря, отличается от желаемого значения КК. Если значение ККК преподавателя удовлетворяет, т.е. оно принадлежит интервалу (КК – ε , KK + ε), то это значение ККК является искомым. В противном случае происходит изменение численных значений показателей первого уровня с достаточно малым шагом δ, таким образом, чтобы расчетное значение уровня КО было близко к КК, т.е. попадало в интервал (КК – ε, KK + ε). Таким образом, имеем набор числовых значений показателей первого уровня, при свертке которых получаем набор значений уровня КО с заранее заданной точностью, т.е. в интервале (KK – ε, KK + ε). Выбор окончательного набора значений показателей первого уровня (и соответствующих им значений уровня КО) осуществляется с учетом минимизации материальных затрат, которые необходимы для перехода от исходных показателей первого уровня, характеризующих КО, к требуемым. Окончательное решение о выборе того или иного конкретного способа повышения КО принимает преподаватель. С помощью этого алгоритма осуществляется экспертная оценка и повышение КО, которая позволяет существенно сократить число возможных вариантов перебора и оценить материальные затраты необходимые для повышения качества образовательных услуг. Предложенный подход может быть использован, как для оценивания качества образовательных услуг медицинского персонала, так и других категорий учащихся. 

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
      В ходе диссертационного исследования получены следующие основные результаты, обеспечивающие достижение поставленной цели.
1.	Разработана совокупность моделей и алгоритмов автоматизации экспертных процедур в области медицинской диагностики. 
2.	Для диагностики заболевания пациента на основе диалога между компьютером и пациентом разработан алгоритм, вырабатывающий рекомендации по лечению пациента.  
3.	Предложен алгоритм, позволяющий ранжировать возможные заболевания пациента. Введен интегральный энтропийный показатель, который оценивает энтропию до и после ранжирования заболеваний. Интегральный показатель может использоваться как мера диагностики заболевания.
4.	Разработан алгоритм регулирования медикаментозного воздействия на пациента. 
5.	Предложен новый алгоритм для оценивания количества здоровья пациента (интегральная оценка общего состояния) при его поступлении в клинику и в процессе лечения. Введен интегральный показатель, для оценивания изменений количества здоровья. 
6.	На основе алгоритма оценивания количества здоровья пациента, разработан алгоритм, позволяющий давать рекомендации по корректировке этого параметра и оценивать материальные затраты необходимые для такой корректировки. 
7.	Создан алгоритм для оценивания качества работы медицинского персонала и необходимых материальных затрат, направленных на повышение качества работы при недостатке информации.
8.	Разработан комплекс программ для реализации разработанных моделей и алгоритмов.  
ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ  ДИССЕРТАЦИИ
1.	Альжасем Х.И., Разработка алгоритма оценивания и коррекции состояния пациента при недостатке информации. // Известия СПБГЭТУ “ЛЭТИ”, (известия государственного электротехнического университета) серия “ Информатика, управление и компьютерные технологии” вып. 2, 2006, с. 58 – 63. 
2.	Альжасем Х.И., Копыльцов А.В. Информационная система поддержки принятия решений в телемедицине при недостатке сведений о пациенте. // IX Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям – SCM 2006, т. 2,  с. 121- 123. 
3.	Копыльцов А.В., Альжасем Х.И. Об оценивании качества обучения медицинского персонала. // Информатика и управление в медицинских системах, юбилейный сборник научных трудов СПБ МАПО – 20 лет,  2006, с. 169 – 173.
4.	Альжасем Х.И., Копыльцов А.В. Информационная система поддержки принятия решений в области здравоохранения. // Х Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика – 2006» (материалы конференции), 24 – 26 октября 2006 г., с. 225-226.
5.	Копыльцов А.В., Альжасем Х.И. Экспертный метод оценивания качества обучения. // IХ Международная конференция, СПБГЭТУ “ЛЭТИ”, «Современное образование: содержание, технологии, качество», 20 – 21 апреля 2006 г., т. 1, с. 164 – 166.
6.	Альжасем Х.И., Копыльцов А.В. Математическое моделирование в курсе физике по проблеме «Телемедицина».// IX международная конференция «Физика в системе современного образования ФССО-    07», РГПУ  им. А. И. Герцена, С.-Петербург 2007г., т. 2, С.410 – 411. 
7.	Альжасем Х.И., Копыльцов А.В. Информационная система поддержки принятия решений при недостатке сведений о пациенте. // Автоматизация, информатизация, инновация в транспортных системах. Сборник научно-технических статей (Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций). 2006, № 1, с. 102-109.