Проектирование систем поддержки принятия решений

Учебное пособие для вузов

Жулев В.И., Крошилин А.В., Крошилина С.В.

180 стр.

Учебное издание

Формат 60х90/16 (145x215 мм)

Исполнение: в мягкой обложке

ISBN 978-5-9912-1042-3

ББК 32.813.5

УДК 004.89:004.4:614(075.8)

Гриф
Рекомендовано Научно-методическим советом ФГБОУ ВО «Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина» в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений всех форм обучения по направлениям подготовки: 09.04.03 – «Программная инженерия» (уровень – магистратура), 09.04.04 – «Прикладная информатика» (уровень – магистратура), 12.04.04 – «Биотехнические системы и технологии» (уровень – магистратура) и специальности 09.05.01 – «Применение и эксплуатация автоматизированных систем специального назначения» (уровень – специалитет)

Аннотация

Раскрыты особенности проектирования систем поддержки принятия решений на примере такой интересной, сложной и многогранной предметной области, как управление медицинскими учреждениями. Даны базовые понятия и рассмотрена терминология в области теории проектирования систем поддержки принятия решений. Представлены различные подходы к реализации интеллектуальных систем и областям их применения. Рассмотрены основные этапы проектирования систем поддержки принятия решений, в том числе систем поддержки принятия медицинских решений на основе специально разработанных механизмов на базе нечетких множеств вкупе с методами теории алгебры логики, семантических сетей и теории кластерного анализа. Обсуждаются вопросы построения и оценки качества полученной модели предметной области.

Для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки 09.04.03 – «Прикладная информатика» (магистратура), 09.04.03 – «Программная инженерия» (магистратура), 12.04,04 – «Биотехнические системы и технологии» (магистратура), и специальности 09.05.01 – «Применение и эксплуатация автоматизированных систем специального назначения» (специалитет), будет полезно специалистам в области создания и эксплуатации систем интеллектуального анализа данных, разработки автоматизированных информационных систем в здравоохранении и других предметных областях.

Оглавление

Введение

1. Проблемы поддержки принятия решений в условиях неопределенности
Системы поддержки принятия решений
Понятие «решение»
Определенность и неопределенность решений
Основные выводы

2. Понятие и сущность управленческих решений
Управленческие решения
Признаки классификации управленческих решений
Требования к управленческим медицинским решениям
Основные выводы

3. Разработка управленческих медицинских решений в условиях неопределенности
Процесс разработки управленческого решения
Специфика разработки управленческих медицинских решений и их принятия в условиях неопределенности и риска
Информационные средства, применяемые для обеспечения принятия управленческих медицинских решений
Основные выводы

4. Решение задач искусственного интеллекта с помощью нечетких объектов
Теория нечетких множеств
Классификация моделей построения знаний
Формально логически системы
Нечеткие высказывания
Формализации человеческого опыта
Процесс приобретения знания
Проблема построения ИС поддержки принятия медицинских решений
Экспертные системы
Основные выводы

5. Особенности построения СППР в медицине
Информационные системы медицинского назначения
Классификация МИС
Медико-технологические ИС
Информационно-справочные системы
Статистические ИС
Научно-исследовательские ИС
Обучающие ИС
Классы информационных систем
Методы обработки медицинской информации
Специфика медицинской информации
Основные выводы

6. Основные принципы учета пациентов в медицинских учреждениях
Сущность системы учета больных
Проблемы, возникающие при учете больных
Основные цели учета больных
Функции ИС
Анализ системы учета больных
Анализ существующих программных средств
Пути решения поставленных задач
Структура медучреждения
Основные выводы

7. Рекомендательные системы и социальные сети, графовые рекомендательные системы
Социальные сети
Классификация
Кластеризация
Ассоциативные правила
Основные выводы

8. Кластеризацияпри исследовании статистических данных
Оценки качества кластеризации
Типы алгоритмов кластеризации
Нечеткая кластеризация
Алгоритм нечеткой кластеризации
Основные выводы

9. Сложности, возникающие при использовании алгоритма кластеризации
Критерии качества кластеризации
Выбор подходящего решения при кластеризации
Методика нечеткой кластеризации
Основные выводы

10. Основные подходы к построению рекомендательных систем
Обобщенная схема разработки ЭС
Методика формирования автоматизированной оценки СЗП
Построение оценки состояния здоровья пациента
Формирование курса лечения
Основные выводы

11. Моделирование ситуаций в системе поддержки принятия решений на основе нечеткой кластеризации
Модели получения данных о пациенте и общая модель состояния пациента
Модели развития ситуации по лечению пациента
Оценки математической статистики
Формирование курса лечения пациента
Основные выводы

12. Построение систем поддержки принятия медицинских решений в условиях неопределенности в медицинских учреждениях
Методика оценки СЗП
Апробация на практике
Структурная схема информационно-медицинского обеспечения лечащего врача
Основные выводы

13. Интеллектуальная аналитическая система мониторинга пациентов на основе нечеткой кластеризации для медицинских учреждений «Диспансер»
Основные возможности системы
Укрупненная схема ИАС
Структурная схема подсистемы постановки диагноза
Структурная схема подсистемы определения ВТБ
Основные выводы

14. Оценка развития при выбранном курсе лечения схожих ситуаций посредством систем поддержки принятия решений на базе применения нечеткой логики «Stacionar»
Основные возможности системы
Общая структура системы
Подсистемы оценки СЗП
Подсистема формирования курса лечения
Подсистем формирования модели получения данных о пациенте
Основные выводы

Заключение

Литература

Рекомендуем

Книга

Проектирование систем поддержки принятия решений