Е.В. Садыкова1, М.А. Танасьева2, А.Н. Калиниченко3

1–3 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» (Санкт-Петербург, Россия)
1 elensadykova@yandex.ru, 3 ank-bs@yandex.ru

Постановка проблемы. Для многошаговых задач принятия решений врачом-эндокринологом проблема диагностики синдрома заболеваний щитовидной железы может быть решена посредством оценки коэффициента критерия Гурвица на каждом этапе диагностики при учете информации о выборе решений на предыдущих этапах. Выбор коэффициентов для критерия Гурвица в многошаговых процессах принятия решений врачом-эндокринологом производится экспертным путем на основе статистических данных о наличии синдрома у пациента. Значения коэффициентов выступают в качестве весов вклада каждой стратегии в показатель эффективности и зависят от склонности эксперта к пессимизму или оптимизму, а также от знаний и опыта.

Цель. Разработать систему оценки синдрома заболеваний щитовидной железы в зависимости от симптома для поддержки принятия решения врачом о диагнозе заболевания.

Результаты. Рассмотрен однородный динамический процесс принятия решений диагностики синдромов заболеваний щитовидной железы, на каждом этапе которого применены коэффициенты для критерия Гурвица. Разработана математическая модель физиологического состояния пациентов с заболеваниями щитовидной железы. Получены симптомы заболевания с подозрением на тиреотоксикоз и гипотиреоз.

Практическая значимость. В результате проведенных исследований была создана система поддержки принятия решений врачом-эндокринологом при оценке физиологического состояния пациентов с заболеваниями щитовидной железы.

Садыкова Е.В., Танасьева М.А., Калиниченко А.Н. Критерий Гурвица для диагностики синдромов заболеваний щитовидной железы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2025. T. 28. № 2. С. 20−25. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202502-03

1. Первышин Н.А., Лебедева И.В., Лебедева Е.А., Галкин Р.А., Наговская Н.Г. Формализация и информатизация амбулаторного приема пациентов с заболеваниями щитовидной железы // Профилактическая медицина. 2019. № 22(6). C. 24–33.
2. Блaнк И.А. Принятие решений в условиях неопределенности. URL: https://segment.ru/analytics/prinyatie_resheniy_v_
   usloviyah_neopredelennosti/. Дата обращения 20.01.2025.
3. Программа для ЭВМ № 2020664164 (РФ). Программа автоматизации диагностических алгоритмов для врача-эндокри­нолога / Е.В. Садыкова; заявитель и патентообладатель ФГАОУ ВО СПбГЭТУ «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина); опубл. 09/11/2020.
4. Садыкова Е.В. Биотехническая система дифференциальной диагностики и лечения хронических заболеваний при мониторинге за пациентом // Биотехносфера. 2019. № 6 (65). С. 16–20.
5. Садыкова Е.В. Биотехническая система дифференциальной диагностики и лечения хронических неинфекционных заболеваний // Физическая и реабилитационная медицина. 2020. Т. 2. № 2. С. 58–64. DOI: 10.26211/2658-4522-2020-2-2-58-64.
6. Садыкова Е.В. Разработка web-сайта диагностики редких заболеваний с принятием решений в условиях неопределенности // Биотехносфера. 2018. № 2. С. 12–16.
7. Садыкова Е.В., Юлдашев З.М. Система удаленного мониторинга состояния здоровья и оказания экстренной медицинской помощи пациентам с хроническими заболеваниями // Биотехносфера. 2017. № 1. С. 2–7.