Development of a Model for Diagnosis Based on the Method of Ranking Alternatives on a Set of Linguistic Vector Estimates

Abstract

В статье рассматривается один из подходов к анализу и принятию решения по постановке диагноза пациентам, имеющим заболевания щитовидной железы, основанный на многокритериальном методе - методе ранжирования альтернатив на множестве лингвистических векторных оценок. В работе приводится теоретический анализ ситуации в мире в области эндокринных заболеваний и обоснование выбора метода. Показывается преимущество применения именно метода ранжирования альтернатив на множестве лингвистических векторных оценок в области медицины. Проведен наглядный расчет случая с входными данными пациента и выведен диагноз. Таким же образом были проведены расчеты с тестовой выборкой пациентов. По результатам получены высокие прогностические способности для использования модели. Выведены математические модели, которые в последствии реализованы в информационно-программное обеспечение, повышающее эффективность процесса прогноза осложнений инфаркта миокарда. Внедрение разработанной системы позволит медицинским организациям повысить оперативность и точность предварительной диагностики пациентов The article considers one of the approaches to the analysis and decision - making on the diagnosis of patients with thyroid diseases, based on a multi-criteria method-the method of ranking alternatives on a set of linguistic vector estimates. The paper provides a theoretical analysis of the world situation in the field of endocrine diseases and justifies the choice of the method. The advantage of using the method of ranking alternatives on a set of linguistic vector estimates in the field of medicine is shown. A visual calculation of the case with the patient's input data was performed and the diagnosis was derived. In the same way, calculations were performed with a test sample of patients. Based on the results, we obtained high predictive abilities for using the model. Mathematical models are derived, which are subsequently implemented in information software that increases the efficiency of the process of predicting complications of myocardial infarction. Implementation of the developed system will allow medical organizations to increase the efficiency and accuracy of preliminary diagnostics of patients