Методы комплексного извлечения и представления знаний и построение экспертной диагностической системы для диагностики орфанных (редких) заболеваний

Разработка представления нечётких и неполных знаний для интеллектуальной системы поддержки принятия решений осуществляется с использованием алгоритма сопоставительного анализа гипотез. В ходе реализации этой системы были разработаны:

1. Методика построения текстологических карт для описания клинической картины заболеваний с учётом модальности (роли) признаков.
2. Структурированные описания орфанных наследственных заболеваний с учётом более одного фактора уверенности экспертов, для чего была разработана модель доверия к нечётким признакам, учитывающая до трёх их характеристик.
3. Алгоритм сопоставительного анализа для диагностики и ранжирования дифференциально-диагностических гипотез, учитывающий нечёткость и неполноту данных в конкретных случаях.
4. Прототип экспертной системы для дифференциальной диагностики орфанных болезней. Пример использования: наследственные болезни обмена.

Технологии выявления и анализа роли факторов риска социально значимых хронических неинфекционных заболеваний

1. Разработана технология выявления предикторов хронических неинфекционных заболеваний из литературных источников с последующей экспертной оценкой специалистов и построением системы на основе семантической сети для персональной оценки уровня риска и формирования индивидуальных профилактических рекомендаций с целью уменьшения их негативного воздействия в динамике. Пример использования: гипертония, инфаркт миокарда, инсульт, депрессия.
2. Поиск нетривиальных риск-факторов и триггеров сердечно-сосудистых и церебральных нарушений с использованием методов искусственного интеллекта (семантический анализ, машинное обучение) на основе анализа больших массивов данных историй болезней. Пример использования: правила, включающие как положительные, так и отрицательные признаки (антисимптомы).
3. Поиск ассоциаций факторов риска, характерных для коронарной и цереброваскулярной патологии.