Упрощенная HTML-версия
нательный диагноз. Но у данного метода есть один существенный недо
статок - это наличие колоссального многообразия патологических про
цессов и вариабельность течения даже одного заболевания. При исполь
зовании вероятностного метода диагностики диагностический алгоритм
строится следующим образом, составляется перечень заболеваний и для
каждого из них записывается набор симптомов, свойственных данному
заболеванию. На следующем этапе составляется общий список симпто
мов, встречающихся при всех выбранных заболеваниях. Затем разраба
тывается диагностическая таблица с перечнем заболеваний, их признака
ми и оценкой вероятности наличия при данном заболевании каждого при
знака (симптома). Такая диагностическая таблица может быть обработа
на ЭВМ. В результате ЭВМ выдает несколько диагнозов с указанием ве
роятности каждого из них. Вероятностные диагностические алгоритмы
вычисляют вероятность заболевания при наличии определенного
симп-томокомплекса (комплекс симптомов). Такая вероятность
подсчитывает-ся по
формуле Байеса:
р щ ш т
m is ,)
= —
w
)— ,
(о
в данную формулу входит несколько вероятностей.
P(D )
-
априорная вероятность
некоторого заболевания
D
она ха
рактеризует распространенность заболевания/) в некоторой группе на
селения. Этот параметр не постоянен и зависит от географических, се
зонных, эпидемиологических и других факторов, учитываемых при по
становке диагноза. Априорная вероятность известна заранее, до получе
ния симптомокомплекса данного пациента и рассчитывается по следую
щей формуле:
т
> " ) — .
(2)
п
где m - число больных с данным
заболеванием/); п - общее число обследованных больных до получения
симптомокомплекса данного больного.
P(S./D ) - условная вероятность,
она определяет вероятностью всех симптомов у данного больного
S.
при заболевании
D
и равна произведению вероятностей присутствия
конкретных симптомов в рассматриваемом заболевании:
P(S,/Dt) =P(SI/Dl)-P(S2/Dl):.,P(S,/Dl).
(3)
-
полная вероятность
нал
ме