Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Анализ состояния здоровья и нейросетевое прогнозирование заболеваемости сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России

Диссертация: Анализ состояния здоровья и нейросетевое прогнозирование заболеваемости сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Материалы диссертационного исследования доложены на Всеармейской научно-практической конференции «Состояние и перспективы развития службы медицины катастроф министерства обороны Российской Федерации» (Москва, 3−5 июня 2008 г.) — на Всероссийской конференции с международным участием «Профилактическая медицина в России: истоки и современность», посвященной 140-летию образования первой гигиенической… Читать ещё >

Содержание

  • СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И АББРЕВИАТУР
  • Глава 1. ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В
  • СОВРЕМЕННОЙ МЕДИЦИНЕ (Обзор литературы)
    • 1. 1. Искусственные нейронные сети. Основные понятия
    • 1. 2. Применение нейронных сетей в современной медицине
  • Глава 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • 2. 1. Материалы и методы исследования, использованные в диссертационном исследовании
    • 2. 2. Методы анализа состояния здоровья сотрудников ФПС МЧС России
  • Глава 3. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ СОТРУДНИКОВ ФЕДЕРАЛЬНОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ СЕВЕРО-ЗАПАДНОГО РЕГИОНАЛЬНОГО ЦЕНТРА МЧС РОССИИ
    • 3. 1. Северо-Западный региональный центр МЧС России. История возникновения. Краткая медико-географическая справка
    • 3. 2. Анализ общей заболеваемости сотрудников ФПС СЗРЦ МЧС России за период с 2003 по 2008 гг
    • 3. 3. Анализ первичной заболеваемости сотрудников ФПС СЗРЦ МЧС России за период с 2003 по 2008 гг
    • 3. 4. Анализ трудопотерь сотрудников ФПС СЗРЦ МЧС России за период с 2003 по 2008 гг
    • 3. 5. Анализ инвалидности сотрудников ФПС СЗРЦ МЧС России за период с 2003 по 2008 гг
    • 3. 6. Анализ смертности сотрудников ФПС СЗРЦ МЧС России за период с 2003 по 2008 гг
    • 3. 7. Сравнительный анализ показателей состояния здоровья сотрудников ФПС СЗРЦ МЧС России и военнослужащих
  • Вооружённых сил Российской Федерации
  • Глава 4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ СОТРУДНИКОВ ФЕДЕРАЛЬНОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ МЧС РОССИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
    • 4. 1. Общие принципы создания компьютерной нейросетевой модели прогнозирования
    • 4. 2. Методика обучения нейронной сети прогнозированию заболеваемости сотрудников ФПС МЧС России
      • 4. 2. 1. Прогнозирование первичной заболеваемости сотрудников ФПС МЧС России
      • 4. 2. 2. Прогнозирование первичной заболеваемости сотрудников ФПС МЧС России болезнями органов дыхания
      • 4. 2. 3. Прогнозирование травматизма сотрудников ФПС МЧС России
      • 4. 2. 4. Прогнозирование первичной заболеваемости сотрудников ФПС МЧС России болезнями костно-мышечной системы и соединительной ткани
      • 4. 2. 5. Прогнозирование первичной заболеваемости сотрудников ФПС МЧС России болезнями системы кровообращения
  • Глава 5. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПРОГНОЗА ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ СОТРУДНИКОВ ФЕДЕРАЛЬНОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ МЧС РОССИИ, ПОСТРОЕННОГО С
  • ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ

Анализ состояния здоровья и нейросетевое прогнозирование заболеваемости сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

исследования определяется необходимостью поиска современных высокотехнологичных инструментов и методов теории управленческого анализа, мониторинга и прогнозирования состояния здоровья сотрудников системы МЧС России с учётом уровня развития государственной статистики России на современном этапе.

В 2008 г. в стране произошло 200 386 пожаров (-5,7% по сравнению с 2007 г.), при которых погибло 15 165 человек (-5,6%), в том числе 584 ребёнка (-2,2%). На пожарах получили травмы 12 800 человек (-6,5%). Подразделениями ГПС на пожарах спасено 94 220 человек и материальных ценностей на сумму более 42,9 млрд. рублей. Тенденция к снижению количества пожаров сохранилась и в 2009 г. (-8,2% по сравнению с 2008 г.),-тем не менее, подразделения МЧС России более 200 000 раз выезжали на пожары (Шойгу С.К., 2010).

По информации пресс-службы МЧС России по состоянию на 25.9.2010 г. с начала пожароопасного периода 2010 г. в стране возникло 32 057 очагов только природных пожаров на общей площади 1 567 579 га, в том числе 1432 очага торфяных пожаров на общей площади 2634,5 га. К тушению лесных пожаров привлекалось 2882 человека и 744 единицы техники, из них 8 воздушных судов, в том числе от МЧС России 627 человек и 140 единиц техники.

Пожар на заводе «Иркутсккабель» (г. Шелехов Иркутской области, 24.12.1992 г.), ландшафтные пожары на территории Российской Федерации летом-осенью 2010 г., помимо общественного резонанса, подняли проблему оценки состояния здоровья пожарных, привлекаемых для их ликвидации.

Данная проблема находится под постоянным пристальным вниманием учёных [6, 7, 8, 82,84].

Согласно современной концепции профессионального здоровья, не отсутствие болезни, не просто здоровье, а оценка и прогнозирование функционального состояния и психофизиологические резервы являются важнейшей составляющей профессиональной надёжности [6]. Прогноз заболеваемости является конечным и, вследствие этого, наиболее важным этапом исследования состояния здоровья организованных коллективов.

Прогнозирование заболеваемости сотрудников системы МЧС России необходимо, в том числе, и для обоснования потребности в силах и средствах медицинской службы, совершенствования комплекса лечебно-профилактических, санитарно-противоэпидемических (профилактических) и реабилитационных мероприятий, разработки ведомственных стандартов оказания медицинской помощи и лечения декретированных контингентов, оценки эффективности деятельности медицинской службы, а также для формирования экономической составляющей всей системы медико-психологического обеспечения (Котенко П.К., 2010).

Разработкой плана мероприятий по профилактике заболеваемости, в том числе и инфекционной, занимаются начальники медицинской службы на всех уровнях. Сюда входит учет и обработка оперативной информации, обработка статистических данных, полученных за определенный период, прогноз, принятие решений о методах профилактики на будущий период. Весь этот трудоемкий процесс, представляющий собой управление состоянием здоровья организованного коллектива, предполагает затрату значительного количества рабочего времени.

В последнее время для оптимизации деятельности в самых разных областях сильно возросло значение информационного обеспечения, поэтому разработка и внедрение высокотехнологичных информационных систем является на сегодняшний день одной из самых актуальных задач.

Идея нейронных сетей родилась в ходе исследований в области искусственного интеллекта в результате попыток учёных воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга [18, 60, 78]. В последнее время нейронные сети и нейрокомпьютеры активно изучаются и используются в разных областях науки и техники [32, 33, 90]. В медицине нейронные сети применяются, прежде всего, для решения задач диагностики [10, 79, 36], прогнозирования [16, 31,33, 41, 66, 72, 87] и анализа медицинской информации [22, 17,91].

Применение современных нейросетевых методик позволяет разрабатывать высокоэффективные компьютерные системы прогнозирования заболеваемости инфекционной [18, 71] и неинфекционной природы.

Цель исследования заключается в проведении анализа состояния здоровья и разработке методики прогнозирования заболеваемости сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России на основе искусственных нейронных сетей.

Объект исследования — состояние здоровья сотрудников Федеральной противопожарной службы Северо-Западного регионального центра МЧС России.

Предмет исследования — система медицинского учёта и отчётности МЧС России.

Границы исследования очерчены данными годовых отчётов (формы З-ЗАБ и 4-ВУТ) о состоянии здоровья сотрудников Федеральной противопожарной службы Северо-Западного регионального центра МЧС России за период с 2003 по 2008 гг.

Задачи исследования:

1. Изучить отечественный и зарубежный опыт применения искусственных нейронных сетей в современной медицине.

2. Выполнить анализ интенсивных показателей состояния здоровья (заболеваемости, трудопотерь, смертности и инвалидности) сотрудников Федеральной противопожарной службы Северо-Западного регионального центра МЧС России за период с 2003 по 2008 гг.

3. Выявить классы и группы болезней, имеющие наибольшую социально-эпидемиологическую значимость для данного контингента.

4. Провести сравнительный анализ состояния здоровья сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России и военнослужащих Вооружённых сил Российской Федерации.

5. Разработать методику прогнозирования заболеваемости сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России на основе искусственных нейронных сетей и оценить ее эффективность.

Методы исследования, применённые в работе: научного анализа, синтеза и обобщения информации, системного анализа проблемы и ее структурно-логического моделирования (концептуального и статистического) — логико-математического моделированиясоциальной прогностики и нейросетевого прогнозирования на основе задачи анализа временной последовательности: линейной сети, многослойный персептрон и сети с радиальной базисной функциейлинейного регрессионного анализа, ретроспективного эпидемиологического анализа.

Научная новизна и теоретическая значимость заключается в получении следующих результатов: подведены научные итоги внедрения, становления, развития и состояния научных исследований и технологий, применяемых в современной медицине и основанных на использовании искусственных нейронных сетейопределён уровень, оценены структура и динамика заболеваемости, трудопотерь, смертности и инвалидности сотрудников Федеральной противопожарной службы Северо-Западного регионального центра МЧС России за период с 2003 по 2008 гг., выявлены классы и группы болезней, имеющие наибольшую социально-эпидемиологическую значимостьпоказана более высокая по сравнению с официально регламентированным линейным регрессионным анализом, эффективность применения искусственных нейронных сетей для прогнозирования заболеваемости сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС Россиитеория статистики общественного здоровья дополнена методикой прогнозирования заболеваемости сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России на основе искусственных нейронных сетей.

Практическая значимость исследования обусловлена: выполненным впервые с 2002 г. анализом состояния здоровья сотрудников Федеральной противопожарной службы Северо-Западного регионального центра МЧС России по данным годовых отчётов (формы 3−3АБ и 4-ВУТ) — способностью предлагаемой методики прогнозирования заболеваемости сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России на основе искусственных нейронных сетей обеспечить качественное прогнозирование заболеваемости сотрудниковвозможностью применения результатов исследования для прогнозирования состояния здоровья сотрудников/личного состава федеральных органов исполнительной власти, в которых федеральными законами предусмотрена военная служба, а также организованных коллективов.

Положения, выносимые на защиту:

1. За период с 2003 по 2008 гг. имеет место отчётливая, статистически значимая, тенденция снижения общей и первичной заболеваемости, а также трудопотерь сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России (р<0,001), в то же время, тенденция снижения инвалидности и смертности статистически незначима (р>0,05).

2. Болезни органов дыхания, травмы, отравления и некоторые другие последствия воздействия внешних причин, болезни костно-мышечной системы и соединительной ткани являются социально-эпидемиологически значимыми для сотрудников Федеральной противопожарной службы СевероЗападного регионального центра МЧС России.

3. Эффективность методики прогнозирования заболеваемости сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России на основе искусственных нейронных сетей превосходит качество официально регламентированного линейного регрессионного анализа.

Апробация работы проведена на межкафедральном совещании коллективов кафедр организации медицинского обеспечения, военной эпидемиологии и военной гигиены, военно-полевой терапии ФГОУ ВПО «Самарский военно-медицинский институт» МО РФ.

Материалы диссертационного исследования доложены на Всеармейской научно-практической конференции «Состояние и перспективы развития службы медицины катастроф министерства обороны Российской Федерации» (Москва, 3−5 июня 2008 г.) — на Всероссийской конференции с международным участием «Профилактическая медицина в России: истоки и современность», посвященной 140-летию образования первой гигиенической кафедры в России (Казань, 24−25 сентября 2009 г.) — на Всеармейской юбилейной научно-практической конференции, посвящённой 80-летию кафедры организации и тактики медицинской службы Военно-медицинской академии им. С. М. Кирова и 100-летию со дня рождения профессора генерал-лейтенанта медицинской службы A.C. Георгиевского «Актуальные вопросы медицинского обеспечения войск в мирное и военное время» (Санкт-Петербург, 13 ноября 2009 г.) — на 43-й итоговой научно-практической конференции научно-педагогического состава Самарского военно-медицинского института (Самара, 2010 г.).

Внедрение результатов исследования.

Медицинский отдел Северо-Западного регионального центра МЧС России использует результаты анализа состояния здоровья сотрудников, а так же выводы и практические рекомендации, полученные в процессе исследования, при планировании лечебно-профилактических и санитарно-противоэпидемических (профилактических) мероприятий.

Материалы исследования используются в процессе обучения курсантов и слушателей на кафедрах организации медицинского обеспечения и военной гигиены и военной эпидемиологии ФГОУ ВПО «Самарский военно-медицинский институт» МО РФ, а также при обучении аспирантов и клинических ординаторов в ФГУЗ «Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины имени A.M. Никифорова» МЧС России.

Личный вклад автора в разработку темы заключается в подготовке комплексной программы диссертационного исследования, составлении и проведении анализа баз данных, самостоятельном сборе и обработке литературных источников, полученных материалов и данных, в выполнении исследований, предусмотренных целью и задачами работы. Диссертантом лично, при консультативном участии специалиста в области математического анализа и программирования, разработаны компьютерные базы данных, проведена статистическая обработка полученных результатов, предложены математические модели ключевых показателейлично разработана методика анализа показателей состояния здоровья сотрудников Федеральной противопожарной службы МЧС России с использованием среды MS Excel.

Публикации по теме диссертации насчитывают 11 научных работ, в т. ч. 3 в журналах, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией Минобрнауки России.

Структура диссертации включает введение, пять глав, общее заключение и общие выводы, практические рекомендации, список использованной литературы и приложения. Текст диссертации изложен на 159 страницах машинописи, иллюстрирован 43 рисунками и 23 таблицами.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ.

Рекомендации, выработанные в процессе проведения диссертационного исследования, предназначены для врачей-организаторов здравоохранения, системы МСЧ России и медицинских статистиков.

Г. В целях совершенствования управления системой мониторинга состояния здоровья сотрудников ФПС МЧС России-и системы медицинского учёта и отчётности МЧС России целесообразно 1) создать территориальную систему медицинского обеспечения сотрудников системы МЧС России- 2) определить и законодательно закрепить в субъектах Федерации пожарные отряды для проведения выборочного мониторирования состояния здоровья сотрудников- 3) подготовить проект совместного приказа МЧС России, МВД России и Минздравеоцразвития России об улучшении информационно-статистической работы лечебно-профилактических учреждений, на которые законодательно возложены задачи по оказанию медицинскойпомощи и лечению сотрудников ФПС МЧС России.

2. Направить первоочередные усилия медицинской службы МЧС России на предупреждение и повышение качества лечения1 и медицинской реабилитациипри наиболее социально-эпидемиологически значимых для сотрудников ФПС МЧС России классах болезней: органов дыханиякостно-мышечной системы и соединительной тканисистемы кровообращениятравм и отравлений и некоторых других последствий воздействия внешних причина также новообразований.

3. Рекомендовать методику прогнозирования заболеваемости сотрудников ФПС МЧС России на основе искусственных нейронных сетей для мониторинга состояния здоровья сотрудников системы МЧС России, личного состава федеральных органов исполнительной власти, в которых федеральными законами предусмотрена военная служба, а также организованных коллективов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.А. Основы эконометрики / С. А. Айвазян. — М.: Юнити, 2001.-Т. 1 -656 с.
  2. С.А. Прикладная статистика: Исследование зависимостей / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1985.-488 с.
  3. М.А. Доказательная медицина и экономических анализ в здравоохранении / М. А. Александров // Вопросы экономики и управления для руководителей здравоохранения. 2007. — № 12 (75). — С. 29−34.
  4. Анализ заболеваемости сотрудников Федеральной противопожарной службы России в 2005—2007 гг. / A.A. Порошин и др. // Мед.-биол. и соц.-психол. пробл. безопасности в чрезв. ситуациях. — 2009. — № 1. — С. 16—19.
  5. Анализ тенденций и причин заболеваемости сотрудников ГПС за 19 972 001 гг. / A.B. Матюшин и др. // Пожар, безопасность. 2003. — № 5. — С. 68−72.
  6. И.И. Информационно-поисковые системы в медицине / И. И. Артоболевский, A.A. Вишневский, M.JI. Быховский // Машинная диагностика и информационный поиск в медицине. М.: Наука, 1969. — С. 19−34.
  7. А.Б. Информационные технологии на службе военной медицины / А. Б. Белевитин, A.M. Шелепов, Е. А. Солдатов // Воен.-мед. журн. -2009. Т. 330, № 5 — С. 4−12.
  8. А.Б. Современное состояние и стратегия развития медицинской службы Вооружённых Сил Российской Федерации : доклад перед профессорско-преподавательским составом ВМедА им. С. М. Кирова / А. Б. Белевитин. СПб. — 2009 г.
  9. E.H. Санитарно-эпидемиологическая безопасность как первый этап обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия населения России / E.H. Беляев, И. В. Зайцев, П. З. Шур // Гиг. и сан. 1997. -№ 6 — С. 10−12.
  10. Ф.И. Психосоматические и средовые факторы при нестабильной стенокардии : автореф. дис.. докт. мед. наук: 14.00.05 / Белялов Ф. И. — СПб мед. акад. последипл. образования. СПб., 2002. — 33 с.
  11. В.А. Оптимизация управления региональной профпатологической службой на основе интеграции медицинских и компьютерных технологий : автореф. дис.. д-ра мед. наук: 05.13.01 / Бесько В. А. — Воронежский гос. техн. ун-т. — Воронеж, 2009. 36 с.
  12. В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: учеб. пособие / В. П. Боровиков. М.: Финансы и статистика, 2000. — 384 с.
  13. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов 2-е изд. / В. П. Боровиков. СПб.: Питер, 2003.-688 с.
  14. А.П. Моделирование медицинских экспертных систем на основе нечёткой нейронной сети / А. П. Булка. СПб.: ВМедА, 2008. — 72 с.
  15. И.Ю. Актуальные вопросы совершенствования работы амбулаторно-поликлинических учреждений Вооружённых Сил Российской Федерации // Воен.-мед. журн. 2006. — Т. 327, № 11 — С. 4−6.
  16. И.Ю. Итоги деятельности и задачи медицинской службы Вооружённых Сил Российской Федерации // Воен.-мед. журн. — 2006. -Т. 327, № 1 С. 4−11.
  17. И.Ю. Итоги деятельности и задачи медицинской службы Вооружённых Сил Российской Федерации // Воен.-мед. журн. — 2007. -Т. 328, № 1 С. 4−12.
  18. M.JI. Метод фазового интервала в проблеме диагностики / M.JI. Быховский // Экспериментальная хирургия и анестезиология. 1962. — N. 2. — С. 16—19.
  19. M.JI. Вопросы построения диагностического процесса при помощи математических машин / M.JI. Быховский, A.A. Вишневский, С. Ш. Харнас // Экспериментальная хирургия и анестезиология. 1961. — N.4. — С. 3−15.
  20. А. Последовательный анализ / А. Вальд. — М.: Физматгиз, 1960.-76 с.
  21. Возможности прогнозирования исхода заболеваний при кардиохирургических вмешательствах / Ю. JI. Шевченко и др. // Вестник хир.- 1990.-С. 3−5.
  22. Воробьёв Ю.Л. XXI век — стратегические аспекты деятельности РСЧС и Гражданской обороны — доклад на Всерос. сборе руководящего состава РСЧС / Ю. Л. Воробьёв // Гражданская защита. 2001. — № 1. — С. 11 — 16.
  23. А. Н. Нейроинформатика: кто мы, куда мы идем, как путь наш измерить / А. Н. Горбань // Вычислительные технологии. — М.: Машиностроение. 2000. — № 4. — С. 10−14.
  24. А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере /
  25. A.Н. Горбань, Д. А. Россиев. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996. — 276 с.
  26. Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов / Е. В. Гублер. Л.: Медицина, 1978. — 294 с.
  27. О.В. Интеллектуализация процесса диагностики стадии остеопороза на основе статистического, нейросетевого и экспертного моделирования : дис.. канд. техн. наук: 05.13.01 / Журова О. В. — Воронежский гос. техн. ун-т. — Воронеж, 2007. 137 с.
  28. В.М. Прикладная медицинская статистика / В. М. Зайцев,
  29. B.Г. Лифляндский, В. И. Марринкин. СПб.: ООО «Издательство ФОЛИАНТ», 2003. — 432 с.
  30. А. Ю. Визуализация многомерных данных / А. Ю. Зиновьев. Красноярск: КГТУ, 2000. — 180 с.
  31. А.Д. Внедрение инновационных технологий в повседневную практику военного авиационного госпиталя / А. Д. Зубков // Воен.-мед. журн. 2009. — Т. 330, № 3 — С. 11−16.
  32. Информатика. Базовый курс. 2-е изд. / Под ред. В. Симоновича. -СПб.: Питер, 2005. 640 с.
  33. Э.Ю. Оценка производительности нейрокомпьютеров / Э. Ю. Кирсанов // Нейрокомпьютер. 1992. — N. 2. — С.37−42.
  34. Л.Г., Максимов A.B. Нейрокомпьютеры: Учебное пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумена, 2002. — 320 с.
  35. E.H. Разработка схемы выбора тактики лечения аутоиммунного тиреоидита на основе нейросетевого и статистического моделирования / E.H. Коровин, H.H. Матусов // Вестник Воронежского гос. техн. ун-та. 2008. — ТА. — № 12. — С. 15−19.
  36. В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика: 1-е изд. / В. В. Круглов, В. В. Борисов. М.: Горячая линия — Телеком, 2001. — 382 с.
  37. В.И. Военно-медицинская статистика / В. И. Кувакин, В. В. Иванов. СПб.: ВМедА, 2005. — 582 с.
  38. Куц Н. В. Венозная церебральная дисциркуляция и ее роль в формировании хронической ишемии мозга: (клинико-допплерографическое исследование): автореф. дис.. канд. мед. наук: 14.00.13 / Куц Н. В. — Воен.-мед. акад. им. С. М. Кирова. СПб: 2007. — 25 с.
  39. Н.В. Использование нейронных сетей для прогнозирования гестационных осложнений / Н. В. Лазарева, Ю. Л. Минаев // Новые технологии в современном здравоохранении, сборник научных трудов. М.: РИО ЦНИИОИЗ, 2007. — С. 255−260.
  40. Математико-статистические методы в клинической практике / В. И. Кувакин, В. Р. Лядов, В. И. Юнкеров, A.C. Кобзев. СПб.: Воен.-мед. акад., 1993.- 199 с.
  41. Медицинский контроль как основа профилактики заболеваемости военнослужащих / В. В. Шаппо и др. // Воен.-мед. журн. 2009. — Т. 330, № 4 — С. 4−8.
  42. В.В. Математические модели дифференциальной диагностики заболеваний /В.В. Марасанов. Кишинев: Штиинца, 1973. — 62 с.
  43. А.И. От нейрона к нейрокомпьютеру / А. И Масалович // Журнал доктора Добба. 1992. -N. 1. — С.20−24.
  44. Методология оценивания и анализа общественного здоровья / В. В. Уйба, Г. М. Максимов, H.A. Рыжков и др. — под ред. Г. М. Максимова. -СПб.: Наука, 2009. 140 с.
  45. К.И. Математическое моделирование в обучении клинической хирургии/ К. И. Мышкин // Математическое моделирование в клинической хирургии. Саратов, 1969. — С. 108−111.
  46. А.Д. Элементы теории математических моделей : 3-е изд., испр. / А. Д. Мышкис М.: Ком Книга, 2007. — 192 с
  47. H.H. Динамика показателей здоровья молодёжи призывного возраста / H.H. Наумова, Б. А. Петров // Воен.-мед. журн. 2007. -Т. 328, № 2-С. 68−69.
  48. Нейроинформатика / А. Н. Горбань, B.JI. Дунин-Барковский, А. Н. Кирдин и др. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.-296 с.
  49. Нейронные сети. STATISTICA Neural Netwoks: Методология и технологии современного анализа данных / В. П. Боровиков и др. — под ред. В. П. Боровикова. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Горячая линия -Телеком, 2008. — 392 с.
  50. О пожарной безопасности: Федеральный закон от 21.12.2004 г. № 69-ФЗ // Собр. законодательства РФ: офиц. изд. -М., 2005. -№ 14 Ст. — 1650:
  51. О совершенствовании государственного управления в области пожарной безопасности: Указ президента РФ от 09.11.2001. № 1309: Собр. законодательства РФ': офиц. изд. М., 2001. — № 6 — Ст. — 1529.
  52. О федеральной противопожарной службе: Постановление Правительства РФ от 20.06.2005 N 385 (ред. от 29.12.2009) // Собр. законодательства РФ: офиц. изд. М., 2005. — № 26 — Ст. — 2649.
  53. Об утверждении Концепции совершенствования медицинского обеспечения системы МЧС России на период до 2020 года и Плана основных мероприятий реализации первого этапа Концепции на 2009−2011 годы: Приказ МЧС России от 20.11.2008 № 710.
  54. Опыт применения интеллектуальных компьютерных технологий в лечебно-диагностической практике / Ю. В. Немытин, A.A. Дмитращенко, Ю. Н. Фокин и др. // Воен.-мед. журн. 2006. — Т. 327, № 10 — С. 8−11.
  55. Основные направления реализации Стратегии социального развития Вооружённых Сил Российской Федерации до 2010 года / В. В. Шаппо, Е. Г. Приезжева, А. Я. Фисун, В. В. Бояринцев, С. В. Полунин // Воен.-мед. журн. 2008. — Т. 329, № 6 — С. 4−10.
  56. В.П. Поражающие факторы при чрезвычайных ситуациях и модели их формирования / В. П. Петров // Воен.-мед. журн. — 2004. — Т. 325, № 10-С. 4−12.
  57. И.Е. Система поддержки принятия решений для организации взаимодействия скорой медицинской помощи и поликлинических служб : дис.. канд. техн. наук: 05.13.01 / И.Е. Прилуцкая- Курский гос. техн. ун-т. Курск, 2006. — 193 с.
  58. Применение нейросетевой экспертной системы для прогнозирования осложнений инфаркта миокарда / С. Е. Головенкин, В. А. Шульман, А. Н. Горбань., A.A. Россиев // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2005. — № 5. — С. 19 — 22.
  59. Производственно-обусловленные заболевания сотрудников ГПС / М. И. Марьин и др. // Пожар, дело. 1999. — № 1. — С. 52−54.
  60. М.В. Применение искусственных нейронных сетей для решения военно-медицинских задач : автореф. дис.. канд. мед. наук: 14.00.33 / Резванцев М.В.- Воен.-мед. акад. им. С. М. Кирова. СПб., 1999. — 51 с.
  61. Ретроспективный эпидемиологический анализ: учебно-методическое пособие / А. Е. Билёв, A.C. Мартынцев, С. Н. Зинин и др. -Самара: СВМИ, 2007. 38 с.
  62. Ретроспективный эпидемиологический анализ и прогнозирование заболеваемости личного состава Вооружённых Сил Российской Федерации: методические указания / П. И. Мельниченко, П. И. Огарков, О. В. Курьянович и др. — ВМедА. М.: Воениздат, 2005. — 143 с.
  63. Ф. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга / Ф. Розенблатт — под ред. С. М. Осовца. -М.: Мир, 1965.
  64. Д.А. Самообучающиеся нейросетевые экспертные системы в медицине: теория, методология, инструментарий, внедрение: дис.. докт. мед. наук: 03.00.02 / Россиев А. Д. Красноярск, 1995. — 380 с.
  65. H.A. Основы стратегического управления специализированным государственным здравоохранением: информационно-технические аспекты / H.A. Рыжков. СПб.: Наука, 2006. — 223 с.
  66. Состояние заболеваемости и объёмы боевой работы сотрудников ГПС МЧС России по субъектам Российской Федерации: информ.-аналит. обзор / A.A. Порошин и др. — Всерос. научн.-исслед. ин-т противопожарной обороны МЧС России. М.: ВНИИПО, 2005. — 52 с.
  67. Статистическое моделирование и прогнозирование: учебное пособие / Г. М. Гамбаров, Н. М. Журавель, Ю. Г. Королёв и др. — под ред.
  68. A.Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990. — 383 с.
  69. М.А. Основы стратегии развития здравоохранения / М. А. Татарников // Вопросы экономики и управления для руководителей здравоохранения. 2007. — № 12 (75) — С. 5−7.
  70. Е.В. Клинико-морфологические предикторы прогрессирования хронического гломерулонефрита : автореф. дис.. канд. мед. наук: 14.00.05 / Тетюшкина Е. В. — ГИУВ МО РФ. М., 2008. — 22 с.
  71. .А. Основы статистического анализа и математического моделирования в медико-биологических исследованиях / Б. А. Углов, Г. П. Котельников, М. В. Углова. Самара: Самарский дом печати, 1994. — 58 с.
  72. Указания по ведению медицинского учёта и отчётности в Вооружённых Силах Российской Федерации на мирное время: метод, указания / ГВМУ МО РФ. М., 2001. — 52 с.
  73. . Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссерман. М.: Мир, 1992. — 240 с.
  74. И.Б. Системная концепция индивидуального здоровья с позиций практической медицины : часть 1. Теоретические аспекты / И. Б. Ушаков, Р. А. Вартбаронов, В. М. Усов // Гиг. и сан. 2004. — № 2 — С. 61−66.
  75. Федеральная целевая программа «Развитие Государственной статистики России в 2007—2011 годах» Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.gks.rii/metod/fcp/passport.htm/, свободный. — Загл. с экрана.
  76. A.M. Искусственные нейронные сети в решении задач анализа временного ряда (задачи функциональной диагностики, медицинской морфометрии, общей и военной эпидемиологии) / A.M. Фомин,
  77. Р. Г. Нейронная система обнаружения 3D изображений объектов рентгеновской томографии / Р. Г. Хафизов, Д. М. Ворожцов // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. — 2006. № 1−2. — С. 89−95.
  78. Чиж И. М. Организационные основы управления качеством диспансеризации в Вооружённых Силах / И. М. Чиж // Воен.-мед. журн. -2004. Т. 325, № 10 — С. 4−12.
  79. В.В. Медицинское обеспечение Вооружённых Сил России: итоги и перспективы / В. В. Шаппо // Воен.-мед. журн. 2008. -Т. 329, № 1-С. 4−12.
  80. В.В. Перспективы медицинского и санаторно-курортного обеспечения Вооружённых Сил Российской Федерации / В. В. Шаппо // Воен.-мед. журн. 2009. — Т. 330, № 1 — С. 4−9.
  81. Э. Программы, умеющие думать / Э. Шварц, Д. Трис // Бизнес Уик. — 1992. -N.6. С. 15—18.
  82. Энциклопедия свободная Википедия Электронный ресурс.: Искусственные нейронные сети. Электрон, дан. — М., 2010. — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/, свободный. — Загл. с экрана.
  83. В.И. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований : 2-е изд., доп. / В. И. Юнкеров, С. Г. Григорьев. -СПб: ВМедА, 2005. 292 с.
  84. ЮЗ.Ясницкий JI.H. Введение в искусственный интеллект / Л. Н. Ясницкий. Издательский центр «Академия», 2005. — 176 с.
  85. Asada N. Potential ucefulness of an artificial neural networks for differential diagnosis of interstitial lung diseases: pilot study / N. Asada, R. Doi, H. MacMahon // Radiology. 1990. — V. 177, N. 3. — P. 857−860.
  86. Asanovic K. Designing a connectionist networ supercomputer/ K. Asanovic, J. Beck, J. Feldman // Int. J. Neural Syst. 1993. — V.4, N.4. — P. 317−326.
  87. Ashutosh K. Prediction criteria for succesful weaning from respiratory support: statistical and connectionist analyses/ K. Ashutosh, H. Lee, C.K. Mohan // Crit. Care Med. 1992. — V. 20, N. 9. — P. 1295−1301.
  88. Barreto J.M. Connectionist expert systems as medical decision aid / J.M. Barreto, F.M. De-Azevedo // Artif. Intell. Med. 1993. — V.5, N. 6. -P. 515−523.
  89. Baxt W.G. A neural network trained to identify the presence of myocardial infarction bases some decisions on clinical associations that differ from accepted clinical teaching / W.G. Baxt // Med. Decis. Making. 1994- V. 14, N. 3.-P.217−222.
  90. Baxt W.G. Complexity, chaos and human physiology: the justification for non-linear neural computational analysis / W.G. Baxt // Cancer Lett 1994. -V.77, N. 2−3. -P.85−93.
  91. Baxt W.G. Use of an artificial neural network for the diagnosis of myocardial infarction/ W.G. Baxt // Ann. Intern. Med. 1991. — V. 115, N. 11. — P. 843−848.
  92. Becraft W.R. Diagnostic applications of artificial neural networks/ W.R. Becraft // Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25−29, 1993. Nagoya, 1993. — V.2. — P. 2807−2810.
  93. Bishop C. Neural Netwoks for Pattern Recognition / C. Bishop. -Oxford: Universiti Press., 1995.
  94. Erb R.J. Introduction to backpropagation neural network computation / R.J. Erb // Pharm. Res. 1993. — V. 10, N. 2. — P. 165−170.
  95. Fu H.C. A fuzzy neural network for knowledge learning / H.C. Fu, J.J. Shann // Int. J. Neural Syst. 1994. — V. 5, N. 1. — P. 13−22.
  96. Fujita H. Neural Network Approach to Classification of Benign and Malignant Tumours in Mammograms / H. Fujita, K. Horita, T. Endo // Med. Imag. Tech. 1992. — V. 10. — P. 126−129.
  97. Hart A. Evaluating black—boxes as medical decision aids: issues arising from a study of neural networks/ A. Hart, J. Wyatt // Med. Inf. Lond. 1990. -V. 15, N. 3.-P. 229−236.
  98. Harvey R.M. Nursing diagnosis by computers: an application of neural networks / R.M. Harvey // Nurs. Diagn. 1993. — V. 4, N. 1. — P. 26−34.
  99. Haykin S. Neural Netwoks: A Comprehensive Foundation / S.Haykin.-New York: Macmillan Publishing, 1994.
  100. Kane G. Neural network analysis is now commonplace in the medical literature / G. Kane // J. Electrocardiol. 1993. — V. 26, N. 3. — P. 239−240.
  101. Lipkin M. The likelihood concept in differential diagnosis / M. Lipkin // Perspect. Biol. Med. 1964. — N. 7. — P. 485197.
  102. Minsky M. Perseptrons: Cambridge./ M. Minsky, S. Papert. MA: MIT Press., 1969.
  103. Parallel distributed processing and neural networks: origins, methodology and cognitive functions / R.W. Parks, D.L. Long, D.S. Levine et al. // Int. J. Neurosci. 1991. — V. 60, N. 3−4. — P. 195−214.
  104. Patterson D. Artificial Neural Netwoks / D. Patterson. Singapore: Prentice Hall, 1996.
  105. Rumelhart D. E. Learning internal reprentations by error propagation. In Parallel distributed processing / D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, R. J. Williams. -Cambridge. MA: MIT Press, 1986.
  106. Sokolov O. Multiagent Investigation of Epidemic Disease Using Fuzzy Logic. Proceedings of East West Fuzzy Colloquium Institut fur Prozesstechnik Prozessautomatisierung und Messteclinik, 2006. — P.55 — 60.
  107. Stefanuk V.L. Expert systems and its applications / V.L. Stefanuk // The lectures of Union’s workshop on the main problems of artificial intillegence and intellectual systems. Part 2 Minsk, 1990. — P. 36−55.
  108. Todd B.S. Probabilistic rule-based expert system / B.S. Todd, R. Stamper, P. Macpherson // Int. J. Biomed. Comput. 1993. — V. 33, N. 2. — P. 129−148.
  109. Wasserman P. D. Combined backpropagation Cauchy machine. Proceedings of the International Newral Network Society / P. D. Wasserman. — New York: Pergamon Press. 1988.
  110. Werbos P. J. Beyond regression: New tools for prediction and analysis in the behavioral sciences. Masters thesis / P. J. Werbos Harward University, Boston, MA., 1974.
  111. Wolberg W.H. Computer-aided diagnosis of breast aspirates via expert systems / W.H. Wolberg, O.L. Mangasarian // Anal. Quant. Cytol. Histol. 1990. — V. 12, N. 5.-P. 314−320.
  112. Wu Y. Artificial neural networks in mammography: application to decision making in the diagnosis of breast cancer / Y. Wu, M.L. Giger, K. Doi // Radiology. 1993.-V. 187, N. l.-P. 81−87.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!