Метрическая модель для формализации экспертного решения

К недостаткам экспертных систем в медицине относятся: слабая формализация исследуемых признаков и как следствие – неточность описания, являющаяся основой для субъективной оценки нарушений в лечебно-диагностическом процессе, субъективного формирования выводов, значимость, которых определяется лишь авторитетом специалиста. На основе субъективного понимания тех или иных процессов, причинно-следственной связи возникает множество классификационных построений, приводящих к несопоставимости результатов исследований разных авторов, требующих от эксперта субъективно обоснованного принятия той или иной классификации. В частности, в медицине существуют визуально-описательные способы оценки качества медицинской помощи (Акопов В.И., 2004; Малеина М.Н., 1995). Вследствие слабой формализации, оценка одного и того же факта разными специалистами в составе одной экспертной комиссии разнятся, форма изложения материалов дела не всегда позволяет оценить динамику процесса, выяснить зависимость от тех или иных факторов, их взаимодействия относительно друг друга.

Задачей при создании модели является повышение объективности экспертного заключения на основе формализации признаков. Метрическая модель может быть использована в различных разделах медицины для изучения течения, анализа, исхода заболевания, прогноза, что особенно ценно в практике судебной медицины при оценке так называемых «врачебных дел».

Техническим результатом будет достижение объективной оценки различных признаков для выявления причинно-следственных связей с оценкой тяжести деструктивных изменений. Технический результат достигается путем построения информационно-знакового моделирования (ИЗМ) с помощью диагностических признаков на метрической модели (ММ) в определенном алгоритме:

Выделение информативного признака

Построение линейки процесса «прогресса-регресса» (деструкции-реструктуризации и др.) признака с выделением развития признака-предшественника и признака-приемника, где цена деления «признак-предшественник — признак-приемник» зависит от разрешающей способности технических средств исследования данного признака. Линейка номеруется.

При наличии признака определяется его номер на линейке.

При повторных исследованиях данного признака вновь определяется его положение на линейке.

Как результат — определяем динамику изменения исследуемого признака в зависимости от местоположения его на линейке.

На основе шага 3. 4. совпадения признака с его номерным положением на линейке имеем логические значения «Yes», которое позволяет оценить направление и динамику процесса в значениях «Yes, No».

На основе метрической линейки качества процесса, зависящего от внутренних особенностей организма даем оценку эффективности медицинского управления этим процессом.

В графическом виде Метрическая модель для формализации экспертного решения может быть представлена в упрощенном виде следующим образом:

Последовательное перечисление обозначений, присвоенных признаку известным способом, градаций от m₀ до m_n 

S_а = m₀, m₁, m₂, m₃ … m_n  (1)

Для минимального числа градаций

S_а = m₀, m₁ (2)

Описание S_а может начинаться с (2) и m₁ описываться (1).

Где:

• S_а – Признак (Single, Symptom) принадлежащий некоторому свойству описываемого объекта,
• m (mark) обозначение приписанное изменениям признака S_а, различаемое в градации как m₀, m ₁, m ₂, m ₃ … m_n
• m₀ –отсутствие признака S_а (логический «0», формализованный нижний порог описания признака моделью, формализованное ограничение).

В выражениях (1): m₀ - m₁, m₁, - m_2, называемых интервал, первый маркер предшествующая градация, в следующей позиции (очередная градация признака) – градация преемник.

m₀ - m₁ субклинический уровень проявления m₁, часто называемый микросимптоматика. Основа для первичной классификации симптомов (Symptoms) по принадлежности на группы:

• 1 группа – эмоции (m₀ - m₁ психический дискомфорт).
• 2 группа – субъективно – соматическая оценки (m₀-m₁ соматический дискомфорт).

m₁, - m₂ отсутствие различий между градациями признака S_а.

В выражении (2): m₀ и m₁ маркеры градации No - Yes (признак отсутствует – признак имеется).

Назначением полезной метрической модели для формализации экспертного решения является:

• Унификации структуры описания и базы данных;
• Создание базы данных, ссылок на заданный моделью стандарт градаций.

Внесение алгоритма в оценку и запись данных: сопоставление — оценка — ссылка;

Оценка соответствия исследуемого признака маркеру - m в значениях (Yes, Да) и/или (No, Нет) для записи в базу данных, для ссылок.

Для: m₀– регистрация ссылки на маркер, переадресация на «линейку» иного признака, например S_b; m₁ и более - регистрация ссылки на маркер, адресация на связанный признак.

Последовательность, дочерних от Yes, ссылок описывает динамику изменений признака S_а (исчезновение – появление и величины), обеспечивает сохранение нулевого (отрицательного) результата исследования, исключает сомнения в пропущенных исследованиях, недоучете динамики или индивидуальных особенность свойства, к которому принадлежит признак S_а.

Примеры использования полезной модели

• Пример 1. При исследовании выявлен признак, соответствующий S_2. При повторных исследованиях: S₃ и S₇.
  Заключение: Динамика характеризуется изменением исследуемого свойства, а именно нарастанием (усилением) изменений.
• Пример 2. При первичном исследовании признак соответствует S_2. При повторных исследованиях: S₃ и S₄, S₂₇.
  Экспертная задача. Установить причину прогресса изменений
• Пример 3. При первичном исследовании признак соответствует градации S_2. При повторных исследованиях S₇ и S₀. Экспертная задача. Установить причину противоречивой динамики.
• Пример 4. Произвести реконструкцию содержательной стороны признака Sa. Решение. На основе соответствия линейке Sa., градации - _m (распознавания) суждение (Yes,. No) обеспечено обращение к содержательной стороне S₁.
• Пример 5. Родственники больного предъявляют жалобы на качество лечения и неадекватную терапию. Проводится калибровка температурной кривой, клинических анализов, выявленных морфологических изменений с листом назначения по определенным временным промежуткам с последовательными выраженными изменениями (положительными или отрицательными) клинических признаков после назначенной терапии в значениях «Yes, No». Дается метрическое описание динамики качества процесса, зависящего от внутренних особенностей организма и эффективности медицинского управления этим процессом. С помощью полезной модели эксперт в комиссии обосновывает свое заключение на основе объективных данных, что в конечном итоге уменьшает влияние субъективного фактора и повышает доказуемость экспертной оценки для клинико-анатомической конференции.

В приведенных примерах метрическая модель объективизирует постановку задачи и экспертное решение, реконструкции, задает временной интервал для выявления вероятной причины изменений.

Таким образом, к преимуществам метрической модели для формализации экспертного решения относятся – объективная оценка разнородных признаков для выявления причинно-следственных связей деструктивных процессов, что позволяет:

• стандартизовать описания изменений свойства с использованием изменчивости признака;
• стандартизовать слабо формализуемые свойства;
• обращаться к содержательной стороне признака, преставленного на линейке;
• вносить временные критерии (время предшествующего и последующего получения признака, подлежащего измерению) для выявления причинно-следственных связей;
• обеспечивать в определенной мере конфиденциальность информации.