Оценка эффективности нейросетевого прогнозирования количественных показателей здоровья у пациентов с заболеваниями гепатопанкреатодуоденальной зоны

Работа посвящена актуальной проблеме контроля функционирования искусственных нейронных сетей при прогнозировании количественных показателей здоровья больных с патологиями гепатопанкреатодуоденальной зоны. В статье содержится перечень и подробное математическое описание биостатистических методик, а также приводится опыт их практического применения на примере оценки возраста вероятной госпитализации пациентов с язвенной болезнью, холециститом и панкреатитом.

1. Жариков О.Г. Экспертные системы в медицине / О.Г. Жариков, А.А. Литвин, В.А. Ковалёв // Мед. новости. – 2008. – № 10. – С. 15–18.

2. Изучение качества внебольничной медицинской помощи в медицинских организациях города Орла / В.А. Лопухова, И.В. Тарасенко, Г.А. Кайланич, Е.А. Кайланич // Современные проблемы науки и образования. – 2016. – № 5. [Электронный ресурс] http://www.scienceeducation.ru/ru/article/view?id=25383. (Дата обращения: 28.11.2016).

3. Изучение качества медицинской помощи при оценке технологий здравоохранения / Р.З. Симонян, Г.А. Кайланич, В.А. Лопухова, И.В. Тарасенко // Междунар. ж-л прикладных и фундаментальн. исслед. – 2016. – № 8. – С. 185-187.

4. Константинова Е.Д. Определение основных факторов риска развития неинфекционных заболеваний: метод деревьев классификации / Е.Д. Константинова, А.Н. Вараксин, И.В. Жовнер // Гигиена и санитария. – 2013. – № 5. – С. 69–72.

5. Лазаренко В.А. Визуальная среда непараметрического корреляционного анализа факторов риска у больных с хирургической патологией / В.А. Лазаренко, А.Е. Антонов, Ю.П. Новомлинец // Здоровье и образование в XXI веке: ж-л науч. ст. – 2017. – Т. 19, № 4. – С.34-37.

6. Лазаренко В.А. Роль социальных факторов риска в развитии язвенной болезни в курской области / В.А. Лазаренко, А.Е. Антонов // Человек и его здоровье: Курский науч.-практич. вестн. – 2016. – № 2. – С. 35-39. DOI: 10.21626/vestnik/2016-2/06.

7. Мустафаев А.Г. Применение искусственных нейронных сетей для ранней диагностики заболевания сахарным диабетом / А.Г. Мустафаев // Кибернетика и программирование. – 2016. – № 2. – С. 1–7. DOI: 10.7256/2306-4196.2016.2.17904.

8. Новые технологии прогнозирования риска развития ИБС / С. Горохова, О. Атьков, А. Сбоев [и др.] // Врач. – 2011. – №14. – С.22–25.

9. Показатели точности прогноза [Электронный ресурс]. – http://studopedia.ru/17_33823_pokazateli-tochnosti-prognoza.html (дата обращения 28.03.2017).

10. Применение системы оценки технологий здравоохранения в принятии эффективных управленческих решений / Л.И. Светый, В.А. Лопухова, И.В. Тарасенко, А.С. Климкин // Здоровье и образование в XXI веке: ж-л науч. ст. – 2013. – Т. 15, № 1-4. – С. 234-235.

11. Проблема оптимизации регрессионного анализа в оценке факторов риска, влияющих на развитие хирургических заболеваний гепатопанкреатодуоденальной зоны / В.А. Лазаренко, А.Е. Антонов, А.В. Прасолов, М.И. Чурилин // Там же. – 2017. – Т. 19, № 5. – С.24-27.

12. Чубукова И.А. Data Mining / И.А. Чубукова. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 324 с. Chubukova I.A. Data Mining / I.A. Chubukova. – M.: BINOM. Laboratory of knowledge, 2008. – 324 p.

13. Щепин В.О. К вопросу о перспективных направлениях развития здравоохранения Российской Федерации / В.О. Щепин, Т.И. Расторгуева, Т.Н. Проклова // Бюлл. Национальн. науч.-исслед. ин-а обществ. здоровья им. Н.А. Семашко. – 2012. – № 1. – С. 147–152.