Читайте также:
|
|
Информационный или диагностический вес J симптома при диагнозе равен двоичному логарифму отношения следующих вероятностей:
J( /dj)=log2
(9)
J( /dj) показывает, насколько значим (специфичен), симптом
при заболевании dj,т.е. насколько наличие у пациента этого симптома увеличивает вероятность диагноза dj по сравнению с другими, возможными в этом kj -ом заболевании.
Сравнение информационных весов различных симптомов при одном и том заболевании позволяет отобрать наиболее характерные, значимые симптомы для этого заболевания, чтобы потом использовать их для диагностики.
Можно подсчитать J( /dj) и по другой формуле. Из формулы (5) следует, что:
откуда
J( /dj)=log2
(10)
Из (10) следует, что информационный вес симптома при заболевании dj также показывает, насколько чаще встречается этот симптом при заболевании dj по сравнению с частотой его появления в среднем по всей группе заболеваний.
Измеряется J( /dj) в битах (I бит =
). Обычно малой степенью информативности симптома считают величины до 0,3 бит, средней - от 0,3 до 0,6 бит, большой - свыше 0,6 бит.
Имеются диагностические алгоритмы, в которых складываются информационные веса (или величины, им пропорциональные) симптомов, обнаруженных у больного, по отдельности для каждого из заболеваний dj. Если сумма информативности для какого-то заболевания превысит некоторое пороговое значение (свое для каждого диагноза), то этот диагноз считается более вероятным. Если суммы информативности превысит пороговые не по одному, а по двум и более диагнозам, то следует думать или о сочетании этих заболеваний, или, если сочетание невозможно, о проведении дополнительных исследований для уточнения диагноза. Если же ни для одного диагноза сумма информативности не превзойдет пороговое значение, то диагноз остается неопределенным и необходимо провести еще добавочные исследования.
Пороговые суммы определяются эмпирически подсчетом суммы информативности для каждого заболевания (по уже имеющимся в клиническом архиве историям болезни) и выбора оптимальных пороговых, максимально исключающих возможные диагностические ошибки. Заметим, что на основе этого диагностического алгоритма возможно создание самообучающейся диагностической системы, т.к. по мере накопления практического опыта работы с таким алгоритмом, как значения информативности симптомов и значения пороговых сумм уточняются. Эта способность к самообучению, к самосовершенствованию присуща вообще вероятностным диагностическим алгоритмам (действительно, ведь приближение равенства P(A)= nA/N становится тем точнее, чем больше N - число используемых при составлении алгоритма правильно поставленных диагнозов).
Вычисления при применении этого алгоритма несложны, могут проводиться даже вручную - упрощается постановка и повышается достоверность диагноза.
Дата добавления: 2014-12-18; просмотров: 77 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |