Байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії

• Veröffentlicht in: Проблеми керування та інформатики
• Datum: 2024
• Hauptverfasser: Гупал, А.М., Тарасов, А.Л.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2024
• Schlagworte: Керування в технічних, економічних та біологічних системах
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211162
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії / А.М. Гупал, А.Л. Тарасов // Проблеми керування та інформатики. — 2024. — № 3. — С. 104–109. — Бібліогр.: 3 назви. — рос.

У статті вирішено завдання диференційної діагностики гематологічних захворювань — вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії. Відомо, що на початковій стадії розвитку патологічних процесів клінічна картина та дані лабораторних досліджень при цих захворюваннях подібні. Аналіз лабораторних даних проведено з використанням байєсівських процедур розпізнавання. З 41 показника окремо виділено булеві та дискретні параметри. Вперше проведено аналіз одночасно трьох груп: вторинний еритроцитоз, справжня поліцитемія та група здорових людей. . Побудована самонавчальна система на основі байєсівських процедур розпізнавання дозволяє швидко виконувати діагностику без широкого спектра аналізів. The task of differential diagnostics of hematological diseases such as secondary erythrocytosis and true polycythemia has been solved. At the initial stage, the clinical picture and laboratory data of these diseases are similar. Laboratory data analysis was carried out using Bayesian recognition procedures. Among 41 indicators, Boolean and discrete parameters were selected separately. For the first time, an analysis of three groups was performed: secondary erythrocytosis, true polycythemia, and a healthy group. A self-learning system based on Bayesian recognition procedures allows for quick diagnosis without extensive analyses.