С.Ю. Жулева, А.В. Крошилин, С.В Крошилина

Рязанский государственный радиотехнический университет им. акад. В.Ф. Уткина (г. Рязань, Россия)

Постановка проблемы. Процесс принятия медицинского решения характеризуется недостаточностью знаний и противоречивостью имеющейся информации, отсутствием возможности привлечения компетентных врачей-экспертов, ограниченностью временны́х ресурсов, неполнотой или неточностью информации о состоянии пациента. Отмеченные аспекты могут являться причинами врачебных ошибок, приводящих в дальнейшем к усугублению проблемной ситуации.

Цель работы – определение и обоснование управленческих медицинских решений и видов медицинской информации в условиях неопределенности, когда для каждого варианта наборов исходов ситуации (рекомендации) существует свое уникальное множество значений.

Результаты. В медицинской сфере поддержку принятия медицинских решений можно классифицировать как организационно-управленческие и лечебно-диагностические, но и те, и другие обусловлены занимаемой должностью лица, принимающего медицинское решение, и направлены на эффективное управление медицинским учреждением в целом. Принципиальным отличием этого процесса для медицинского применения является понятие «наилучшее медицинское решение», в котором ключевая роль отводится состоянию здоровья пациента при получении и оценке альтернатив, а также необходимость учета времени, побочных реакций организма и затрат на реализацию этого решения. Приведено описание причин и факторов возникновения природы неопределенности в задачах поддержки принятия медицинских решений в лечебно-диагностических и в организационно-управленческих направлениях. Проведен анализ особенностей поддержки принятия медицинских решений в условиях неопределенности. Рассмотрены подходы и направления в этой области, а также понятие «решение». Отражена сущность управленческого медицинского решения. Дана классификация управленческих медицинских решений, освещены требования, которые предъявляются к ним.

Практическая значимость. Приведены особенности разработки управленческих медицинских решений в условиях неполноты и неопределенности, а также проблемы, возникающие при их реализации в информационных системах. Показана общая схема процесса создания управленческого медицинского решения. Отражены особенности принятия групповых и индивидуальных решений. Представлен алгоритм действий лица, принимающего медицинское решение в условиях неопределенности, неполноты и риска в медицинских предметных областях.

Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Поддержка принятия управленческих медицинских решений и природа неопределенности в них // Биомедицинская радиоэлектроника. 2021. Т. 24. № 4. С. 89–96. DOI: 10.18127/j15604136-202104-12

1. Крошилин А.В., Жулева С.Ю., Крошилина С.В. Применение нечетких когнитивных карт при управлении медицинскими материальными потоками // Биомедицинская радиоэлектроника. 2019. Т. 22, № 4. С. 77–84.
2. Tishkina V.V., Kroshilin A.V., Pylkin A.N. Application of Fuzzy Logic in Decision Support System for Analysis of Condition Enterprises. 2018 International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2018), September 9th-16th, 2018, Sochi, Russian Federation (Применение нечеткой логики в системе поддержки принятия решений для анализа состояния предприятий).
3. Жулева С.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Реализация модели динамики распределения материальных потоков в медицинском учреждении // Биомедицинская радиоэлектроника. 2020. Т. 23. № 3. С. 53–60.
4. 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 (Теории нечеткой логики и нечетких множеств).
5. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь. 1982. 432 с.
6. Круглов В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка нечеткой логики и нечеткого вывода: Учеб. пособие. М.: Физматлит. 2002. 256 с.