Упрощенная HTML-версия
186
занных с принятием каких-либо решений будь то на базе диагностики,
будь то на базе прогнозирования. Определяющим методическим прие-
мом в таком случае будет выделение последовательности ключевых
тактических задач, возникающих в течение всего лечебно-
диагностического процесса у больных с рассматриваемой патологией,
с последующим поиском путей их оптимизации
на основе семейства
частных отдельных алгоритмов.
Решение проблемы оптимизации лечения и создания алгоритмов при
конкретном заболевании включает в себя последовательность этапов.
Разработка системы принятия решений начинается с
формули-
ровки общей задачи
для конкретной патологии. При этом формули-
руется цель лечения, устанавливается характер задачи, производится
выбор ограничений (условия и возможности лечения, методы сбора и
характер исходной информации о больном, возможные лечебные воз-
действия, время упреждения и т. д.). Важно сразу определить место и
форму применения разрабатываемой системы в конкретном лечебном
учреждении (циклически, ациклически, однородные, неоднородные
лечебные циклы). Если проектируется автоматизированная система, то
необходимо разделить функции между человеком и компьютером.
На втором этапе выделяются возможные
элементарные лечебные
циклы
в рамках решаемой общей задачи. Важно однозначно опреде-
лить цели на каждом из выбранных циклов, а также их длительность.
Последнее определяется временем проявления эффекта лечебного воз-
действия, а также временем перехода организма больного в следующее
состояние, требующее лечения. Каждому выделенному циклу необхо-
димо сопоставить возможные в нем лечебные воздействия.
Следующий этапом —
построение количественной
модели забо-
левания. Смоделировать заболевание — значит дать адекватное описа-
ние всех возможных состояний организма больного при рассматрива-
емой патологии и закономерности его изменения во времени при
различных, в том числе лечебных воздействиях. Количественная фор-
ма описания предпочтительна. Оно должно быть максимально полной,
чтобы с достаточной надежностью решать поставленные задачи, но не
громоздкой, так как излишняя сложность модели затрудняет работу и
приводит к образованию информационного шума.
Количественные характеристики модели могут определяться раз-
личным путем. Распространенным способом является вероятностно-
статистический, позволяющий, не вникая в суть процессов, а это не
всегда и возможно, описывать их закономерности.