ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ НЕЧЕТКОЙ БИПОЛЯРНОЙ ИНФОРМАЦИИ В КЛИНИЧЕСКОЙ МЕДИЦИНЕ: ПОДХОДЫ И РЕШЕНИЯ

Мадина Шаазизова

Авторы

Мадина Шаазизова ТУИТ имении Мухаммада ал-Хоразмий

Ключевые слова:

нечеткая логика, биполярная информация, интеллектуальный анализ данных, принятие решений, медицинские информационные системы, обработка медицинских данных, модели нечеткой логики

Аннотация

Данная статья посвящена актуальной проблеме интеллектуального анализа нечёткой биполярной информации в клинической медицине. В условиях постоянно растущего объема и сложности медицинских данных, характеризующихся неопределённостью, неполнотой и противоречивостью, традиционные методы анализа часто оказываются неэффективными. Мы исследуем теорию биполярных нечётких множеств как мощный инструмент для адекватного моделирования как положительных, так и отрицательных аспектов медицинских знаний и данных.

Работа сосредоточена на двух ключевых направлениях представление биполярных нечётких знаний и применение методов интеллектуального анализа данных (Data Mining) в медицинской сфере. Мы разрабатываем модели для формализации биполярных нечётких медицинских терминов, отношений, онтологий и баз правил, а также соответствующие механизмы логического вывода для поддержки клинических решений. В области Data Mining адаптируются и предлагаются новые алгоритмы кластеризации (например, биполярный нечёткий k-means), классификации (например, биполярные нечёткие деревья решений, нейронные сети) и поиска ассоциативных правил для эффективной обработки больших массивов биполярных нечётких медицинских данных. Обсуждаются также вопросы повышения вычислительной эффективности и масштабируемости решений за счет использования параллельных и распределенных вычислений.

Практическая значимость исследования заключается в повышении точности диагностики, улучшении прогнозирования исходов заболеваний и оптимизации систем поддержки принятия клинических решений, что в конечном итоге способствует совершенствованию персонализированной медицины и качества медицинской помощи.

Библиографические ссылки

Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3), 338–353. USA.

Atanassov, K. T. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy sets and systems, 20(1), 87–96. BULGARIA.

Zhang, W.R., Wang, L.X., & Zadeh, L.A. (1992). A review of fuzzy reasoning and fuzzy decision making. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 22(6), 1037–1049. USA.

Smarandache, F. (2005). A unifying field in logics: Neutrosophic logic. American Research Press. USA.

Yager, R. R. (1988). On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decision making. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 18(1), 183–190. USA.

Dubois, D., & Prade, H. (1980). Fuzzy sets and systems: Theory and applications. Academic Press. FRANCE.

Zhang, J., & Wang, S. (2008). Medical diagnosis using fuzzy decision trees and neural networks. In Proceedings of the international conference on bioinformatics and biomedical engineering. CHINA.

Jiang, Y., & Tsujii, J. (2005). Medical text mining using fuzzy association rules. Lecture notes in artificial intelligence, 3498, 331–340. JAPAN.

Mendel, J.M. (2001). Uncertain rule-based fuzzy logic systems: Introduction and new directions. Prentice Hall. USA.

Chen, S.-M., & Lee, L.-W. (2010). Fuzzy multiple attribute decision making based on the ranking values and the arithmetic operations of interval type-2 fuzzy numbers. Expert systems with applications, 37(10), 6916–6922. TAIWAN.

Apache Spark Documentation (2024). Big data processing for health analytics. https://spark.apache.org. USA.

Hadoop Project (2024). Distributed storage and computation for health data mining. https://hadoop.apache.org. USA.