Система принятия решений для выявления и лечения сахарного диабета второго типа

В данной статье рассматривается проблема недостаточной гибкости систем принятия решений. Из-за эффективного лечения заболеваний области эндокринных заболеваний, такого как: сахарный диабет II типа. Мы считаем, что неточность и недостаточная информативность приводит к неправильной оценке рисков наличия заболевания, возможной формы его протекания, а также к выявлению ложных болезней. Нами предлагается использовать унифицированный современный механизм создания экспертных систем на основе графового представления знаний. Каждая вершина графа представляет из себя вопрос по эндокринным заболеваниям, ответ на который получается из опросной формы, представленной на веб сайте. Рёбрами графа являются связи вопросов друг с другом и им предписано число, отвечающее за риск возникновения того или иного заболевания. Из полученных ответов мы анализируем эндокринные заболевания и возможные сопутствующие им болезни, а также предлагаем персонифицированный план лечения в зависимости от установленной стадии протекания процессов болезни у опрашиваемого. Новизной решения является набор данных, который мы получили из серии экспериментов на выборке из 50 человек, болеющих и не болеющих различными эндокринными заболеваниями, оценили ответы системы принятия решений - риск наличия заболевания и сверили с исходными данными, получили результаты работы разработанной нами системы принятия решения. Сутью нашего решения является медицинская экспертная система по общепринятой в РФ стратификации эндокринных заболеваний.

Decision-making system for the detection and treatment of type II diabetes

This article solves the problem of insufficient flexibility of system solutions. Due to the improvement in the treatment of endocrine diseases such as type II diabetes mellitus. We state that inaccuracy and insufficient information content leads to an incorrect assessment of the presence of disease risks, as well as to the identification of false diseases. We use a unified modern mechanism for creating expert systems based on graph representation. Each vertex of the graph represents a question about endocrine diseases, the answer to which is obtained from the questionnaire form provided on the website. The edges of the connection graph are questions with each other and they are assigned a numerical value that is responsible for the risk of a particular disease. From the income of the answers, we analyze endocrine diseases and possible concomitant diseases, and also offer a personalized treatment plan depending on the established stage of the disease process in the respondent. The novel solutions are a set of data that we received from a series of experiments on a choice of 50 people with and without endocrine stem cells, checked the responses of the decision system - the presence of a risk of diseases and checked with the original data, received the results of the work of the decision system we developed . The essence of our solution is a medical expert system of stratification of endocrine diseases generally accepted in the Russian Federation.