Другие типы алгоритмов

Задача вероятностного диагноза может быть сформулирована как задача определения вероятности данной болезни по заданному набору симптомов, если известны вероятности наличия отдельных симптомов при определенных заболеваниях. В связи с этой задачей в вычислительной диагностике получила применение формула Байеса.

Несмотря на сознательное ограничение использования математического аппарата в настоящей монографии, которая предназначена главным образом для врачей и биологов, мы в виде исключения приводим эту формулу вместе с подробным разбором методов ее применения. Логический процесс диагностики состоит из двух этапов —детерминистского и вероятностного.

В результате первого этапа может быть получен диагноз при полном совпадении имеющегося у больного набора симптомов с заданным набором симптомокомплексов.

Если такого совпадения нет, то выбираются болезни, которые возможны при данном наборе симптомов.

Эти болезни оцениваются по вероятностной логике.

При этом оценивается вероятность каждого из заболеваний и выбираются болезни с наибольшей вероятностью. Если значение вероятности недостаточно для постановки диагноза, то путем дополнительных диагностических исследований осуществляется повышение объема информации (снижается неопределенность — энтропия ситуации) и затем снова вычисляются вероятности.

М. Л. Быховскнй разработал вопросы геометрического представления состояний нормы и патологии в виде совокупностей точек в фазовом пространстве.

Фазовое пространство при этом строится на базе системы координат, оси которых представляют собой некоторые параметры исследуемого организма. Отдельные области этого пространства — это группа состояний, одни из них характеризуют здоровый организм, другие указывают на различные заболевания.

Текущее состояние каждого организма определяется точкой в фазовом пространстве.