DEVELOPMENT OF A COMPUTER SIMULATION MODEL FOR DIAGNOSTICS OF BREAST DISEASES

Abstract

Статья посвящена разработке модели рационального принятия решения для диагностики больных с заболеваниями молочной железы на основе сетей Петри. В настоящее время проблема диагностики заболеваний молочной железы (МЖ) является очень актуальной. Связано это с тем, что, несмотря на проведение многих мониторинговых предприятий, статистика упорно показывает рост заболеваний МЖ у женщин в разных возрастных группах. Основные 2 вида заболеваний: доброкачественные и злокачественные. Среди злокачественных самый опасный для жизни женщин – это рак молочной железы (РМЖ), занимает первое место по летальности, т.к. выявляется поздно и в запущенной форме. На данный момент в медицине есть очень много случаев неправильной постановки диагноза. Поэтому для этого разрабатываются различные программные продукты, помогающие врачам точно определить нужное заболевание. На основании анализа методов исследования, была разработана сетевая имитационная модель диагностики заболеваний МЖ, которая позволит отслеживать текущее состояние системы диагностики и проводить вариацию диагностических мероприятий. Полученные результаты позволят улучшить качество медицинского обслуживания; повысить эффективность выявления заболеваемости МЖ и осуществлять рациональное управление диагностическим процессом The article is devoted to the development of a rational decision-making model for diagnosing patients with breast diseases based on Petri nets. Currently, the problem of diagnosing breast diseases (MG) is very relevant. This is due to the fact that, despite the conduct of many monitoring enterprises, statistics persistently show an increase in breast diseases in women in different age groups. There are 2 main types of diseases: benign and malignant. Among malignant cancers, the most dangerous for women’s lives is breast cancer (BC), which ranks first in mortality, because is detected late and in an advanced form. At the moment in medicine there are many cases of incorrect diagnosis. Therefore, various software products are being developed to help doctors accurately determine the desired disease. Based on the analysis of research methods, a network simulation model for diagnosing breast diseases was developed, which will allow monitoring the current state of the diagnostic system and carrying out variations in diagnostic measures. The results obtained will improve the quality of medical care; increase the efficiency of detecting breast cancer incidence and carry out rational management of the diagnostic process