ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKINGARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION MAKINGИскусственный интеллект и принятие решений2071-859426536410.14357/20718594240202DZAWVADecision Support SystemsСистемы поддержки принятия решенийResearch ArticleMedical decision support system for early diagnosis of liver diseaseСистема поддержки принятия врачебных решений при диагностике заболевания печениSerobabovAlexander S.СеробабовАлександр Сергеевич
Russian Federation

Postgraduate student

аспирант

aserobabow95@mail.ruDenisovaLyudmila A.ДенисоваЛюдмила Альбертовна
Russian Federation

Doctor of Technical Sciences, Professor, Docent

доктор технических наук, профессор, доцент

denisova@asoiu.comOmsk State Technical UniversityОмский государственный технический университет05082024218360310202403102024Copyright ©; 2024, ФИЦ ИУ РАНCopyright ©; 2024,2024ФИЦ ИУ РАНhttps://journals.rcsi.science/2071-8594/article/view/265364

The paper considers a decision support system for the diagnosis of liver disease based on the data of medical examinations of patients. A software-algorithmic complex for decision-making to determine the stage of the patient's disease has been developed. Significant parameters characterizing the stage of liver disease have been determined using aggregate estimates of correlation dependencies of parameters and data of expert physicians. Classifiers based on fuzzy logical inference for determining the stage of liver disease are proposed. Studies confirming the effectiveness of the proposed decision support system for medical diagnosis have been carried out.

В работе рассмотрена система поддержки принятия решений при диагностике заболевания печени на основе данных медицинских обследований пациентов. Разработан программно-алгоритмический комплекс для принятия решений по определению стадии заболевания пациента. Определены значимые параметры, характеризующие стадию заболевания печени с использованием совокупных оценок корреляционных зависимостей параметров и данных врачей-экспертов. Предложены классификаторы, базирующиеся на нечетком логическом выводе для определения стадии заболевания печени. Выполнены исследования, подтверждающие эффективность предлагаемой системы поддержки принятия решений при медицинской диагностике.

medical decision support systemliver diseasecorrelation analysisanalytical hierarchycluster analysisfuzzy logicсистема поддержки принятия врачебных решенийзаболевание печеникорреляционный анализаналитическая иерархиякластерный анализнечеткая логикаIvashkin V.T., Drapkina O.M., Maev I.V., Trukhmanov A.S., Blinov D.V., Palgova L.K., Tsukanov V.V., Ushakova T.I. Rasprostranennost nealkogolnoy zhirovoy bolezni pecheni u patsiyentov ambulatorno-poliklinicheskoy praktiki v Rossiyskoy Federatsii: rezultaty issledovaniya DIREG 2 [Prevalence of nonalcoholic fatty liver dis ease in patients of outpatient polyclinic practice in the Russian Federation: the results of the study DIREG 2] // Rossiyskiy zhurnal gastroenterologii. gepatologii. koloproktologii [Russian Journal of Gastroenterology, Hepatology, Coloproctology]. 2015. No 6. P. 31-41.Ивашкин В.Т., Драпкина О.М., Маев И.В., Трухманов А.С., Блинов Д.В., Пальгова Л.К., Цуканов В.В., Ушакова Т.И. Распространенность неалкогольной жировой болезни печени у пациентов амбулаторно-поликлинической практики в Российской Федерации: результаты исследования DIREG 2 // Российский журнал гастроэн терологии, гепатологии, колопроктологии. 2015. № 6. С. 31-41.Tkachenko A.L., Denisova L.A. Designing an information system for the electronic document management of a university: Automatic classification of documents // Journal of Physics: Conference Series. 2022. P. 012035.Tkachenko A.L., Denisova L.A. Avtomaticheskaya klassi fikatsiya tekstovykh dokumentov v sisteme elektronnogo dokumentooborota vuza [Automatic classification of text documents in the system of electronic document flow of the university] // Informatsionnyye tekhnologii i vychislitelnyye sistemy [Information technologies and computer sys tems]. 2023. No 1. P. 3-19.Ткаченко А.Л., Денисова Л. А. Автоматическая класси фикация текстовых документов в системе электронного документооборота вуза // Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. № 1. С. 3-19.Levenkov K.O., Korovin E.N. Razrabotka avtomatizirovannoy informatsionnoy sistemy otsenki sostoyaniya. diag nostiki i vybora taktiki lecheniya bolnykh s khronicheskimi zabolevaniyami [Development of an automated information system for assessing the condition, diagnosis and choice of treatment tactics for patients with chronic diseases] // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of Voronezh State Technical University]. 2018. No 6. P. 16-24.Левенков К.О., Коровин Е.Н. Разработка автоматизиро ванной информационной системы оценки состояния, диагностики и выбора тактики лечения больных с хроническими заболеваниями // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2018.№ 6. С. 16-24.Starodubtseva L.V., Korenevskaya E.N. Istoriya razrabotki rossiyskikh analogovykh iskusstvennykh neyronnykh setey dlya avtomatizirovannoy meditsinskoy diagnostiki [History of development of Russian analog artificial neural networks for automated medical diagnostics] // Istoriya i pedagogika estestvoznaniya [History and Pedagogy of Natural Sci ence]. 2020. No 3-4. P. 29-32.Стародубцева Л.В., Кореневская Е.Н. История разработки российских аналоговых искусственных нейронных сетей для автоматизированной медицинской диагностики // История и педагогика естествознания. 2020.№ 3-4. C. 29-32.Maslikova U.V., Supilnikov A.A. Tekhnologii razrabotki programmy sodeystviya prinyatiyu resheniya v diagnostike zabolevaniy sistemy krovi s ispolzovaniyem svertochnykh iskusstvennykh neyronnykh setey [Technologies for the de velopment of a decision support program in the diagnosis of blood system diseases using convolutional artificial neu ral networks] // Vestnik meditsinskogo instituta «Reaviz»: reabilitatsiya. vrach i zdorovye [Bulletin of the Medical In stitute "Reaviz": rehabilitation, doctor and health]. 2020. No 5. P. 138-150.Масликова У.В., Супильников А.А. Технологии разра ботки программы содействия принятию решения в диагностике заболеваний системы крови с использованием свёрточных искусственных нейронных сетей // Вестник медицинского института «Реавиз»: реабилита ция, врач и здоровье. 2020. № 5. C. 138-150.Eyubova N.I. Metody klassifikatsii v diagnostike urolitiaza s primeneniyem nechetkoy logiki dlya predobrabotki dannykh [Classification methods in the diagnosis of urolithiasis with the use of fuzzy logic for data preprocessing]// Informatsionno-upravlyayushchiye sistemy [Information and control systems]. 2013. No 6. P. 85-90.Эюбова Н.И. Методы классификации в диагностике уролитиаза с применением нечеткой логики для предобработки данных // Информационно-управляющие системы. 2013. № 6. С. 85-90.Loomba R., Sanyal A.J. The global NAFLD epidemic // Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2013. No 10. P. 686-690.Serobabov A.S. Formirovaniye diapazonov peremennykh ekspertnoy sistemy s ispolzovaniyem dereva prinyatiya resheniy [Formation of ranges of variables of the expert system using the decision tree] // Journal of Advanced Re search in Technical Science. 2019. No 17. P. 161-166.Серобабов А.С. Формирование диапазонов перемен ных экспертной системы с использованием дерева при нятия решений // Journal of Advanced Research in Technical Science. 2019. № 17. С. 161-166.Gorunescu F., Belciug S., Gorunescu M., Badea R. Intelli gent decision making for liver fibrosis stadialization based on tandem feature selection and evolutionary driven neural network // Expert Systems with Applications. 2012. No 17. P. 12824-12832.Gorunescu F., Belciug S., Gorunescu M., Badea R. Intelligent decision making for liver fibrosis stadialization based on tandem feature selection and evolutionary driven neural network // Expert Systems with Applications. 2012. No 17. P. 12824-12832.Resino S., Seoane J. A., Bellon J. M., Dorado J., Martin-Sanchez F., Alvarez E., Cosín J., López J.C., López G., Mi ralles P., Juan Berenguer // An artificial neural network im proves the non-invasive diagnosis of significant fibrosis in HIV/HCV coinfected patients // Journal of Infection. 2011. No 62. P. 77-86.Resino S., Seoane J. A., Bellon, J. M., Dorado J., Martin-Sanchez F., Alvarez E., Cosín J., López J.C., López G., Mi ralles P., Juan Berenguer. An artificial neural network im proves the non-invasive diagnosis of significant fibrosis in HIV/HCV coinfected patients // Journal of Infection. 2011. No 62. P. 77-86.Poynard T., Ratziu V., Naveau S., Thabut D., Charlotte F., Messous D., Capron D., Abella A., Massard J., Ngo Y., Mun teanu M., Mercadier A., Manns M., Albrecht J. The diagnos tic value of biomarkers (SteatoTest) for the prediction of liver steatosis. Comparative Hepatology. 2005. V. 4. No 10.Poynard T, Ratziu V, Naveau S, Thabut D, Charlotte F, Messous D, Capron D., Abella A., Massard J., Ngo Y., Mun teanu M., Mercadier A., Manns M., Albrecht J. The diagnos tic value of biomarkers (SteatoTest) for the prediction of liver steatosis // Comparative Hepatology. 2005. V. 4. No 10.Sweidan S., El-Sappagh S., Elbakry H., Sabbeh S. Liver fi brosis diagnosis with Mamdani FIS // Journal of advanced research design. 2018. V. 42. No 1. P. 17-24.Sweidan S., Shaker El-Sappagh S., El-Bakry H., Sabbeh S., Badria F.A., Kwak K.-S. A fibrosis diagnosis clinical deci sion support system using fuzzy knowledge // Arabian Journal for Science and Engineering. 2019. V. 44. No 4. P. 3781-3800.Sanai F., Keeffe E. Liver biopsy for histological assessment: The case against // Saudi Journal of Gastroenterology. 2010. No 16. P 124-132.Saleh E., Valls A., Moreno A., Romero P. Diabetes retinopathy risk estimation using fuzzy rules on electronic health record data // Modeling Decision for Artificial Intel ligence MDAI Lecture Notes in Computer Science. V. 2016. No 9880. Р.263-274.Saleh E., Valls A., Moreno A., Romero P. Diabetes retinopathy risk estimation using fuzzy rules on electronic health record data // Modeling Decision for Artificial Intel ligence MDAI Lecture Notes in Computer Science. V. 2016. No 9880. Р. 263-274.Quinlan J. C4.5: Programs for machine learning. // Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993. V. 16 No 3. P. 235-240.Quinlan J. C4.5: Programs for machine learning // Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993. V. 16. No 3. P. 235-240.Livzan M.A, Gaus O.V., Nikolaev N.A, Krolevets T.S. NA-ZhBP: komorbidnost i assotsiirovannyye zabolevaniya [TS NAFLD: comorbidity and associated diseases // Experimental and Clinical Gastroenterology]. 2019. No 10 (170). P. 57-65.Ливзан М.А., Гаус О.В., Николаев Н.А., Кролевец Т.С. НАЖБП: коморбидность и ассоциированные заболевания // Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 2019. № 10 (170). С. 57-65.Otdelnova K.A. Opredeleniye neobkhodimogo chisla nablyudeniy v sotsialno-gigiyenicheskikh issledovaniyakh [Determination of the necessary number of observations in sociohygienic studies] // Sb. Trudov 2nd MMI [Proceedings of the 2nd MMI]. 1980. No 150 (6). P. 18-22.Отдельнова К. А. Определение необходимого числа наблюдений в социально-гигиенических исследованиях // Сб. трудов 2‑го ММИ. 1980. № 150 (6). С. 18-22.Serobabov A.S., Chebanenko E.B., Denisova L.A., Krolevets T.S. Razrabotka ekspertnoy sistemy ranney diag nostiki zabolevaniy: programmnyye sredstva pervichnoy obrabotki i vyyavleniy zavisimostey. [Development of an expert system for early diagnosis of diseases: software means of primary processing and dependency detection] // Omskiy nauchnyy vestnik [Omsk Scientific Bulletin]. 2018. No 4 (160). P. 179-184.Серобабов А.С., Чебаненко Е.Б, Денисова Л.А., Кроле вец Т.С. Разработка экспертной системы ранней диагностики заболеваний: программные средства первичной обработки и выявлений зависимостей // Омский научный вестник. 2018. № 4 (160). С. 179-184.Chubanenko E.A., Belyaeva O.D., Berkovich O.A., Baranova E.I. Znacheniye leptina v formirovanii metabolicheskogo sindroma [Significance of leptin in the formation of metabolic syndrome] // Problemy zhenskogo zdorovia [Problems of women's health]. 2010. Т. 5. No 1. P. 45-60.Чубаненко Е. А., Беляева О.Д., Беркович О.А., Баранова Е.И. Значение лептина в формировании метаболического синдрома // Проблемы женского здоровья. 2010. Т. 5. № 1. C. 45-60.Serobabov A.S., Denisova L.A. Razrabotka algoritma vyyavleniya znachimykh parametrov dlya opredeleniya stadii zabolevaniya v sisteme podderzhki prinyatiya vrachebnykh resheniy [Development of the algorithm for identifying sig nificant parameters to determine the stage of the disease in the system to support medical decisionmaking] // Izvestiya TulGU (tekhnicheskiye nauki) [Izvestiya TulSU (Technical Sciences)]. 2023. No 2. P. 157-162.Серобабов А.С., Денисова Л.А. Разработка алгоритма выявления значимых параметров для определения ста дии заболевания в системе поддержки принятия врачебных решений // Известия ТулГУ (технические науки). 2023. № 2. С. 157-162.Petrovsky A.B., Roizenzon G.V. Mnogokriterialnyy vybor s umensheniyem razmernosti prostranstva priznakov: mnogoetapnaya tekhnologiya PAKS [Multicriteria choice with reduction of feature space dimensionality: multistage PAKS technology] // Iskusstvennyy intellekt i prinyatiye resheniy [Artificial Intelligence and Decision Making]. 2012. No 4. P. 88-103.Петровский А.Б., Ройзензон Г.В. Многокритериальный выбор с уменьшением размерности пространства призна ков: многоэтапная технология ПАКС // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 4. С. 88-103.Aivazyan S.A., Bukhshtaber V.M., Enyukov I.S., Meshalkin L.D. Prikladnaya statistika. Klassifikatsiya i snizheniye razmernosti [Applied statistics. Classification and Dimensionality Reduction]. Moscow: Finansy i statistika, 1989.Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. Под ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989.Aleskerov F.T., Belousova V.Y., Egorova L.G., Mirkin B.G. Analiz patternov v statike i dinamike. chast 1: obzor literatury i utochneniye ponyatiya [Pattern analysis in statics and dynamics, part 1: literature review and clarification of the concept] // Biznes-informatika [Business Informatics]. 2013. No 3 (25). P. 3-18.Алескеров Ф.Т., Белоусова В.Ю., Егорова Л.Г., Миркин Б.Г. Анализ паттернов в статике и динамике, часть 1: обзор литературы и уточнение понятия // Бизнес-информатика. 2013. № 3 (25). С. 3-18.Pegat A. Nechetkoye modelirovaniye i upravleniye [Fuzzy modelling and control]. Moscow: BINOM Publishing Cen tre. Laboratory of Knowledge, 2013.Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М.: Из дательский центр «БИНОМ». Лаборатория знаний, 2013.Denisova L.A. Mnogokriterialnaya optimizatsiya na osnove geneticheskikh algoritmov pri sinteze sistem upravleniya: monografiya [Multicriteria optimisation based on genetic algorithms in the synthesis of control systems: mon ograph]. Omsk: OmSTU, 2014.Денисова Л.А. Многокритериальная оптимизация на основе генетических алгоритмов при синтезе систем управления. Монография. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2014.Dyakonov V.P. MATLAB 7. */R2006/R2007: self-tutorial. M: DMK Press, 2008.Дьяконов В.П. MATLAB 7. */R2006/R2007: самоучитель. М: ДМК Пресс. 2008.