350 руб
Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника» №3 за 2020 г.
Статья в номере:
Реализация модели динамики распределения материальных потоков в медицинском учреждении
DOI: 10.18127/j15604136-202003-07
УДК: 684.511
Авторы:

С.Ю. Жулева – ст. преподаватель, кафедра вычислительной и прикладной математики, 

Рязанский государственный радиотехнический университет им. акад. В.Ф. Уткина

E-mail: zhuleva.svetlana@bk.ru

А.В. Крошилин – д.т.н., доцент, профессор кафедры вычислительной и прикладной математики,  Рязанский государственный радиотехнический университет им. акад. В.Ф. Уткина,  чл.-корр. Российской Академии естествознания

E-mail: alfzdrprog@mail.ryazan.ru

С.В. Крошилина – к.т.н., доцент, кафедра вычислительной и прикладной математики,  Рязанский государственный радиотехнический университета им. акад. В.Ф. Уткина,  профессор Российской Академии естествознания

E-mail: asak_kasa@mail.ru

Аннотация:

Постановка проблемы. Процесс управления медицинским учреждением в целом можно разделить на два взаимосвязанных направления: работа с пациентами и административные мероприятия, в том числе управление медицинскими материальными потоками. Медицинские материальные потоки не только влияют на организацию эффективности медикотехнологических процессов, но и имеют различный смысл.

Цель работы – разработка и обоснование динамической модели для учета изменений во времени представления медицинской предметной области (ПрО) (при распределении материальных потоков в медицинских учреждениях). 

Результаты. Для формирования модели медицинской ПрО на основе нечеткой когнитивной карты (НКК) реализован учет накапливания связей между концептами и учет динамики распределения материальных потоков в медицинских учреждениях. Предложено использовать модель динамики, аналогичную модели динамики Робертса, при этом нечеткую систему с несколькими входами заменяем на несколько нечетких систем с одним входом. Нечеткую медицинскую систему с тремя входами было предложено преобразовать к последовательному соединению двух нечетких медицинских систем с двумя входами и определить принцип формирования набора нечетких логических правил для обеих нечетких систем. Первая нечеткая медицинская система отображается нечетким оператором и характеризует при этом степень взаимовлияния концептов по их базовым состояниям; вторая – отображает воздействие приращения входного концепта на выходной концепт. 

Практическая значимость. Использование последовательной двухкаскадной нечеткой продукционной системы в медицинской ПрО дает преимущество по сравнению с однокаскадной системой с тремя входами; поскольку число термов мало́, количество правил для определения оператора нечеткого отображения сокращается. При предложенном подходе к формированию модели динамики для НКК значительно упрощается процесс построения, и появляется возможность сильно уменьшить размерность модели медицинской ПрО.

Страницы: 53-6
Список источников
  1. Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Поддержка принятия решений в задачах распределения нагрузки медицинских работников на основе методов искусственного интеллекта // Биомедицинская радиоэлектроника. 2018. № 8. С. 54–59. DOI 10/18127/j5604136-201808-09.
  2. Kroshilina S.V., Tishkina V.V., Kroshilin A.V., Pylkin A.N. Enterprise Management Mobile Assistant based on Using the Theory of Fuzzy Logic and Fuzzy Sets. 2019 1st International Conference on Control Systems, Mathematical Modelling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA). P. 247–249.
  3. Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Применение нечетких когнитивных карт при управлении медицинскими материальными потоками // Биомедицинская радиоэлектроника. 2019. Т. 22. № 4. С. 77–84. DOI 10.18127/j15604136-201904-11.
  4. Kroshilin A.V., Kroshilina S.V., Tishkina V.V., Pylkin A.N. The Software of a Mobile Application for Analyzing a Management Object based on Using Semantic Networks. 8th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). June 10–14th. 2019. Budva, Montenegro. 860 p. P. 266–269.
  5. Mamdani E.H. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic systems. Fuzzy Sets and Systems. 1977.  V. 26. P. 1182–1191.
  6. Доан Д.Х., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Применение метода нечеткой кластеризации в системах поддержки принятия медицинских решений для решения задачи выбора варианта лечения заболевания // Изв. Юго-Западного государственного университета. Сер.: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2018. Т. 8. №1(26). С. 63–73.
Дата поступления: 26 мая 2020 г.