Е. В. Берестнева
Национально исследовательский Томский политехнический университет,

Россия, г.Томск

Ю.В. Ясюкевич

Юргинский технологический институт НИ

Томского политехнического университета, Россия, г. Юрга

МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ВЫЯВЛЕНИЯ ВЛИЯНИЯ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ БЕРЕМЕННЫХ ЖЕНЩИН НА ИСХОД БЕРЕМЕННОСТИ

К настоящему времени накоплены факты, свидетельствующие о том, что мать и ребёнок представляют собой единый организм. Каждый из них в равной степени страдает от неблагоприятного влияния внешнего мира, которое записывается в долговременной памяти, оказывая воздействие на всю последующую жизнь ребёнка. Основными тенденциями перинатальной демографии, наблюдаемые в России в течение последних лет, является рост патологии новорожденных, а именно увеличение частоты родовой травмы, как следствие аномалии родовой деятельности.

Решение проблем ранней диагностики, профилактики и реабилитации осложнений занимают ведущие позиции в современной педиатрии, что в свою очередь определяет немалые материальные средства, расходуемыми государством на содержание различных реабилитационных служб и целевых программ помощи детям-инвалидам, которые значительно превосходят финансирование системы дородового наблюдения, направленной на предупреждение осложнений беременности и снижение перинатальной патологии и перинатальных потерь.

Целью данной работы являлось выявление влияния физиологических и социальных особенностей беременных женщин на исход беременности путем вычислительного эксперимента. Основные этапы вычислительного эксперимента можно представить в следующем виде (рис. 1).

рис. 1

Этапы вычислительного эксперимента

Таким образом, задачами данной работы являлись: получить данные о течении беременности женщин и результаты беременности; выбрать метод решения поставленной задачи; в соответствии с выбранными методами, определиться с программной реализацией; проанализировать полученные результаты; сравнить результаты работы выбранных систем; принять решение о продолжении/ прекращении использования выбранных методов.

Для выявления закономерностей между физиологическими и социальными показателями беременных женщин и исхода беременности использовались две системы WizWhy и С5.0 [1]. Это было сделано с целью сравнения не только результатов их работы, но и в целом удобство во время работы, время, затраченное на поиск закономерностей, подготовку данных и т.п.

Эксперимент проводился на выборке из 198 женщин по 19 показателям физиологического и социального рода с различными исходами беременности.

Система WizWhy обнаружила 592 правила с минимальной вероятностью 0, 710. Благодаря возможностям системы, полученные правила протестированы на выборке женщин с исходом беременности «без патологий», ошибка данного тестирования оказалась 10 %. В целом, работа в системе WizWhy не вызывает особых трудностей, т.к. не требуется предварительной обработки данных, система работает со многими типами данных. Времени на обработку информации затрачивается немного. Основная объем работы с предложенной системой занимает обработка и анализ результатов.

В свою очередь, система для построения деревьев решений С5.0 предъявляет достаточно жесткие требованию к формату обрабатываемых данных. Приведение данных к нужному виду занимает не мало времени, особенно, если объемы информации большие. В итоге, система С 5.0 построила дерево решений, имеющее 23 ветки, при этом ошибка классификации составила около 35%! Преобразование деревьев решений точность классификации, вопреки обещаниям производителя, не повысило. В целом, работа с данной системой оказалась куда более трудоемкой, а результаты менее точными. С другой стороны, система WizWhy за раз обнаруживает закономерности относительно лишь одного целевого признака, т.е. либо да, либо нет; когда система C5.0 генерирует правила относительно всех имеющихся вариантов целевого признака.

Тем не менее, полученные в обоих случаях результаты работы, предстоит обсудить с экспертом на уровень адекватности, чье заключение будет решающим в выборе результатов работы систем обнаружения закономерностей в данных. После принятия решения об адекватности полученных правил, правила планируется применить для разработки системы принятия решения по выявлению групп риска среди беременных женщин.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 12-06-31079

Список литературы

1. Берестнева О.Г., Шаропин К.А., Добрянская Р.Г., Муратова Е.А. Разработка прототипа интеллектуальной системы прогнозирования исхода беременности //Математические методы распознавания образов (ММРО-13): Труды Всероссийской научно-технической конференции - Москва, 10-15 октября 2007. - Москва: Физматлит. - 2007. - c. 574-577.