Проектирование адаптивной сети нейро-нечеткого вывода для контроля критической зависимости параметров гемодинамики по модели измерений предрейсовых осмотров (стр. 2 из 9)

– создание, на основе предложенных принципов и способов адаптации ННС к АСПО, алгоритмов ПО обучения и эксплуатации ННС в задачах АСПО;

– модернизация базовой технологии обеспечения безопасности грузопассажирских перевозок, учитывающей надежность «человеческого фактора», экспертной системой на базе ННС, способной к нелинейному разделению граничных условий норма/ненорма в пространстве признаков исходных измерений;

– составление ряда рекомендаций по использованию алгоритмов, свойств и параметров полученной программной модели иерархической системы нечеткого логического вывода контроля критической зависимости параметров гемодинамики.

1. ПРОБЛЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НОРМЫ В МЕДИЦИНЕ. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НОРМЫ

1.1 АСПО как предметная область моделирования прогноза медицинской нормы в системе безопасности на железнодорожном транспорте

Профессиональный отбор, предсменный и предрейсовый – все это является важнейшим направлением обеспечения безопасности движения на железнодорожном транспорте. В данной области медицинской практики можно рассмотреть аспекты адаптации к проблеме безопасности и внедрения вычислительных ресурсов компьютерных комплексов, функционирование которых базируется на различных по типу программных моделях медицинских исследований. Независимо от уровня чувствительности используемой аппаратуры получения исходных данных и средств визуализации результата, актуальным остается вопрос статистической обработки исходных измерений с целью выборки полезного сигнала с учетом знания определенной модели помехи наблюдения. Задачу подобной обработки данных в определенные моменты времени должны решать математические модели, используя классические методы идентификации. Но в плане моделирования динамики возникают проблемы с идентификацией параметров, т.к. стандартные методы дают несостоятельные оценки параметров при наличии ненаблюдаемых помех на входе и наблюдаемых на выходе. Это открывает направления научного исследования проблемы, одно из которых – модификация стандартных методов оценки параметров. Для возможности организации и внедрения программной обработки статистической выборки измерений, по математическим моделям моментного и динамического состояния медицинских показателей исследуемых работников, в качестве базовой разработки принимается действующая на Куйбышевской железной дороге АСПО на базе комплексов КАПД-01-СТ для медико-психологического обеспечения безопасности движения поездов (рисунок 1.1). Идеология АСПО заключается в следующем: интенсивность работы водителей транспорта имеет большое число факторов, влияющих на безопасность перевозок, требуются сведения о медицинских параметрах состояния здоровья участников перевозок и их обработка в едином информационном пространстве. В АСПО реализуется информационная технология (ИТ), позволяющая оптимизировать процессы управления за счет автоматизации рабочих мест, а также ИТ выполняет обеспечение процесса безопасности перевозок с учетом надежности «человеческого фактора».

Рисунок 1.1- Структурная ветвь базовой организации служб в АСПО на железной дороге

Необходимо помнить, что ИТ лишь автоматизируют существующий процесс, включая его недостатки. Например, полученный по датчикам поток измерений включает в себя аддитивные ошибки. Ошибка измерения (помеха) - объективный процесс, складывающийся с учетом: нелинейности физиологических процессов; поверхностного контакта датчиков; взаимной корреляции величин одной размерности, морфологии тканей, анизотропии биологических сред и т.п. В медицинской и биологической физике одним из основных направлений медицинских знаний является изучение физической сущности основных методов диагностики, их особенностей, приборной базы, а также оценка качества получаемой при этом информации. Следовательно, актуально разрабатывать численные методы идентификации полезного сигнала на базе математических моделей, адаптировать полученные программные продукты как расширение базовых ИТ, уже существующих в эксплуатации и не исключающих необходимости улучшения своего качества. По существу это задача реинжениринга - проектирования нового процесса, дающего основные результаты улучшения характеристик принимаемой к аналитической обработке информации. Это не только дополнительная автоматизация процессов управления, но и научно обоснованная возможность создать полностью новые, пересмотреть или оптимизировать уже существующие процессы и, следовательно, улучшить в несколько раз конечный продукт. В данном случае - повысить надежность «человеческого фактора» и, как следствие, увеличить безопасность грузопассажирских перевозок.

Новым процессом, реализованным в дипломном проекте для программных средств АСПО, является выявление «группы повышенного риска» и восстановление здоровья этой группы на основе математического моделирования статического и динамического распределения измерений медицинских параметров. «Процесс» - это ключевое слово в рассматриваемой концепции реинжениринга, означает не только использование специализированных технических средств и ИТ, но и постоянную работу всех участников, задействованных в обеспечении перевозок, направленную на выявление потенциальной опасности на ранней стадии и своевременного предупреждения. Все технические средства, начиная от средств измерений, сетевых решений, корпоративной базы данных до средств анализа подчинены этой цели. Фактически АСПО - это система управления, которая обеспечивает эффективное взаимодействие структурных подразделений транспортных предприятий и предприятий с высоким риском возникновения массовых катастроф в сочетании с автоматизацией предрабочего (предрейсового) медицинского осмотра. Структура АСПО четко определяет функциональные подразделения и их связи внутри нее. Это позволяет, на базе поставленных целей и решаемых задач, выявлять участки межструктурного взаимодействия, где можно применять методы идентификации полезной информации и расширять базу ИТ всей системы. В определении набора численных характеристик для клинического использования необходимо рассмотреть понятие медицинской нормы наблюдаемых параметров.

1.2 Стандартные функции АСПО

АСПО позволяет произвести выборки работников локомотивных бригад, относящихся к группе повышенного риска:

1.Выборки работников локомотивных бригад, относящихся к группе повышенно риска с помощью выбора математического ожидания и дисперсии. В заштрихованной зоне (АД свыше 140 мм.рт.ст. содержится группа работников, которая по показателям АДС может быть отнесена к группе повышенного риска).

2. Список этих работников локомотивных бригад, входящих в группу повышенного риска но показателю АДС > 140 мм.рт.ст. Задав минимальное количество осмотров, которое определяется в соответствии с выбранным промежутком времени (например, если запрос выполнен за 1 месяц, - от 5 до 15 осмотров) и процент попадания в выделенную зону (например 70 %), можно выделить значимую группу из всего состава.

3. Выделение фамилии работника для получения индивидуальных сведений. Предоставляется возможность выбора пороговых значений, анализ психофизиологических показателей и произвести запись в буфер для дальнейшего анализа.

4. Выполнение систематического обследования, входящих в группу работников с неадаптивной реакцией и срывом адаптации с помощью производственных врачей и психологов депо.

5. Применение такой методологии позволяет сделать существенно важные шаги для соединения медицинского, психологического и физиологического подходов к оценке здоровья работников локомотивных бригад. Например, начать определение взаимосвязи психологического фона возникающих заболеваний с конкретной диагностикой.

1.3 Медицинские и психофизиологические аспекты выделения группы повышенного риска

1.3.1 Оценка параметров профессиональной пригодности

Часто регистрируемые случаи профессиональных заболеваний – это болезни, связанные с воздействием на организм шума – нейросенсорная тугоухость – около 50%. Заболевания пылевой этиологии занимают второе место – 15–20% . На третьем месте стоят заболевания опорно-двигательного аппарата – 10–15%, далее вибрационная болезнь – около 10%.

По статистике, наибольшее число зарегистрированных случаев профессиональных заболеваний выявляются среди членов локомотивных бригад – около 30%.

По результатам предрейсовых медицинских осмотров с помощью автоматизированной системы предрейсового медицинского осмотра на базе аппаратно программного комплекса КАПД-01-СТ, выделяется группа риска по возможности развития патологических состояний и внезапного ухудшения самочувствия. За этот период времени стало ясно, что данная система может применяться для динамического контроля функционального состояния работников локомотивных бригад.

Группу риска по результатам медицинского и психологического обследований в основном составляют соматические заболевания около- 57%, психосоматические заболевания около 20% и около 23%- лица, у которых при медицинском обследовании признаков заболевания не обнаружено, т.е. с психологическими проблемами. Как видно из приведенных данных, около 43% работников локомотивных бригад, попадающих в группу риска, нуждаются в помощи психолога.

Такое положение и заставило объединить усилия медицинских работников и психологов локомотивных и мотор-вагонных депо в борьбе за здоровье и профессиональную работоспособность работников локомотивных бригад. Опыт работы психологов с группой риска дает право говорить о том, что комплекс КАПД-01-СТ и аналитические программы автоматизированной системы предрейсового медицинского осмотра позволяют выделять у работников локомотивных бригад такие состояния, как стрессовые, депрессивные, психоэмоциональную неустойчивость, накапливающееся утомление.