MATHEMATICAL, SIMULATION AND LOGICAL MODELING OF DECISION-MAKING PROCESSES IN GYNECOLOGY

В статье рассматриваются методы интеллектуальной поддержки принимаемых решений в процессе диагностирования и выбора лечения. Применяются методы имитационного эксперимента для организации и алгоритмизации диалогового режима в ускоренном и реальном масштабе времени на основе адаптивных алгоритмов, математических и логических моделей, использующих наравне с объективной текущей информацией априорную информацию, поступающую от ЛВ, и экспертную информацию. Таким образом, располагая прогностическими моделями однородных компонент, ЛВ вместе с исследователем операций имеет возможность "проиграть" на моделях методом имитационного эксперимента возможные варианты лечения, сравнивать их, предполагать исход лечения. При этом отработка вариантов лечения может проводиться либо только по информации от ЛВ, либо по информации от ЛВ с использованием адаптивного подхода. На эффективность выбора тактики лечения оказывает также влияние использования рациональной организации имитационного эксперимента, так как его целью является обучение ЛВ на моделях и получение дополнительной информации о процессе перед началом лечения, что очень существенно при принятии решений в условиях неполной априорной информации. При организации имитационного эксперимента имеют место три уровня, представляющих собой в совокупности итеративный многоуровневый процесс прогнозирования исхода лечения The article discusses methods of intellectual decision support in the process of diagnosis and treatment selection. Simulation experiment methods are used to organize and algorithmize the dialogue mode in accelerated and real time based on adaptive algorithms, mathematical and logical models that use, along with objective current information, a priori information coming from the LP and expert information. Thus, having prognostic models of homogeneous components, the LP, together with the surgery researcher, has the opportunity to “play out” possible treatment options on models using a simulation experiment, compare them, and predict the outcome of treatment. In this case, development of treatment options can be carried out either only based on information from the PL, or based on information from the PL using an adaptive approach. The effectiveness of the choice of treatment tactics is also influenced by the use of a rational organization of a simulation experiment, since its goal is to train the drug using models and obtain additional information about the process before starting treatment, which is very important when making decisions in conditions of incomplete a priori information. When organizing a simulation experiment, there are three levels, which together represent an iterative multi-level process of predicting the outcome of treatment