Вопросам использования технологии мягких вычислений для прогнозирования обострения генитального герпеса посвящен ряд работ ученых Юго-Западного государственного университета [1, 12, 15].
Для оценки практической эффективности математических моделей, полученных в этих работах, нами были проведены соответствующие статистические испытания на репрезентативных контрольных выборках. В ходе этих испытаний было установлено, что предложенные математические модели имеют относительно «широкую» зону неопределенности в принимаемых решениях, что в ряде случаев затрудняет выбор схем профилактических мероприятий.
С целью устранения этого недостатка нами, в соответствии с рекомендациями работ [2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11], был проведен разведочный анализ с целью изучения структуры данных, описывающих классы состояний пациентов с обострившимся генитальным герпесом.
В ходе разведочного анализа перед экспертами была поставлена задача уточнить список информативных признаков, использованных в работах [1, 12, 15], для чего были привлечены аппараты экспертного оценивания и теории измерения латентных переменных, а также определялась информативная мера по Кульбаку Ik. Как и в работах [1, 12, 15], задача прогнозирования определялась как задача разделения двух классов: ?0 – обострение генитального герпеса в ближайшей перспективе не ожидается; ?об – в течение 8 дней ожидается обострение заболевания. В качестве претендентов на информативные признаки были выбраны: относительные отклонения сопротивлений биологически активных точек (БАТ) F11, VC1, VC7, VG1 и P7 от своих номинальных значений [13]; опросник с семью вопросами и двоичными ответами b1, ..., b7 [15]; уровень психоэмоционального напряжения UP [17]; уровень утомления (UU) [16], уровень защиты организма от рецидивов герпесвирусной инфекции (UZ) [14, 18].
Оценка информативной ценности по Кульбаку и группе экспертов приведена в табл. 1.
Таблица 1
Информативная ценность БАТ
|
БАТ |
Класс |
Информативность по классу (Кульбак) |
Общая информативность Ik |
Экспертная оценка ценности точки |
|
F11 |
?0 |
5 |
9 |
0,1 |
|
?об |
4 |
|||
|
VC1 |
?0 |
12 |
22 |
0,2 |
|
?об |
10 |
|||
|
VC7 |
?0 |
14 |
31 |
0,35 |
|
?об |
17 |
|||
|
VG1 |
?0 |
10 |
18 |
0,25 |
|
?об |
8 |
|||
|
Р7 |
?0 |
10 |
25 |
0,3 |
|
?об |
15 |
Информативная ценность других типов информативных признаков представлена в табл. 2.
Как и при оценке БАТ, в качестве порогового значения была выбрана величина Ik = 20. Каждый из признаков bi такой информативностью не обладает, однако их совокупность позволяет получить Ik = 21.
Уточнение информативности признаков производилось с использованием теории измерения латентных переменных по модели Г. Раша с использованием пакета RUMM2020 [19, 24, 25].
Для использования пакета RUMM 2020 по выборке значений, используемых прогностических признаков сформирована таблица исходных данных, фрагмент которой приведен в табл. 3.
Обобщенной характеристикой соответствия между интегральной латентной переменной и системой индикаторов служат гистограммы распределения интегрального показателя «уверенности» в прогнозе обострения генитального герпеса (рис. 1) [19].
Анализ данного графика показывает наличие трёх довольно чётко выраженных состояний обследуемых, которые интегрируются как низкая, средняя и высокая уверенность в обострении генитального герпеса что позволяет сделать вывод о том, что система критериев соответствует измеряемой латентной переменной – «Уверенность» в прогнозе обострения генитального герпеса и набор используемых индикаторных переменных является эффективным для целей измерения обобщенной латентной переменной.
Процедура синтеза прогностических решающих правил была реализована на основе общих рекомендаций, разработанных в Юго-Западном государственном университете [3, 10, 20, 21, 22, 23].
Таблица 2
Информативная ценность пространства прогностических признаков
|
Признак |
Класс |
Информативность по классу |
Общая информативность Ik |
Экспертная оценка прогностической ценности |
|
UP |
?0 |
12 |
23 |
0,24 |
|
?об |
11 |
|||
|
UU |
?0 |
14 |
29 |
0,3 |
|
?об |
15 |
|||
|
UZ |
?0 |
16 |
36 |
0,4 |
|
?об |
20 |
|||
|
b1 |
?0 |
1,5 |
3 |
0,04 |
|
?об |
1,5 |
|||
|
b2 |
?0 |
1,5 |
3 |
0,04 |
|
?об |
1,5 |
|||
|
b3 |
?0 |
1,5 |
3 |
0,04 |
|
?об |
1,5 |
|||
|
b4 |
?0 |
1,5 |
3 |
0,04 |
|
?об |
1,5 |
|||
|
b5 |
?0 |
1,5 |
3 |
0,04 |
|
?об |
1,5 |
|||
|
b6 |
?0 |
1,5 |
3 |
0,04 |
|
?об |
1,5 |
|||
|
b7 |
?0 |
1,5 |
3 |
0,04 |
|
?об |
1,5 |
|||
|
Общая по группе bi |
?0 |
10 |
21 |
0,28 |
|
?об |
11 |
Таблица 3
Значения индикаторных переменных для латентной переменной «Уверенность» в прогнозе обострения генитального герпеса (UOG)
|
Индикаторные переменные |
|||||||
|
?RVC1 |
?RVC7 |
?RVG1 |
?RP7 |
UP |
UU |
UZ |
|
|
5,2 |
10,1 |
8,1 |
3 |
0,15 |
0,1 |
0,8 |
2 |
|
2,3 |
8,2 |
7,3 |
1,8 |
0,1 |
0,2 |
0,83 |
1 |
|
6,5 |
7,5 |
8,5 |
5,1 |
0,2 |
0,25 |
0,9 |
1 |
|
3,9 |
6,5 |
6,5 |
4,2 |
0,15 |
0,22 |
0,91 |
0 |
|
4,2 |
8,2 |
15,2 |
2,15 |
0,3 |
0,1 |
0,85 |
0 |
|
7,1 |
10,5 |
10,1 |
3,5 |
0,15 |
0,26 |
0,87 |
0 |
|
5,3 |
7,3 |
14,1 |
5,1 |
0,12 |
0,13 |
0,75 |
0 |
Рис. 1. Распределение интегрального показателя «Уверенность» в прогнозе обострения генитального герпеса
В результате процедуры синтеза получена прогностическая модель вида
YPZ = max[0, (YPF – UZ)], (1)
где YPF – уверенность в обострении генитального герпеса без оценки уровня защитных свойств UZ.
Величина YPF определяется нечеткой интеграционной формулой вида
(2)
Нечеткие составляющие модели (2) определяются системой математических моделей вида
(3)
где YPB – частная уверенность в ?об по величине электрической реакции БАТ; ?об(?Rj+1) – функция принадлежности к классу ?об с базовыми переменными по шкалам отклонения электрических сопротивлений БАТ ?Rj+1, связанных с заболеваниями кожи от своих номинальных значений; 
YPO – частная уверенность в ?об по данным опроса по опроснику B (b1, …, b7): в анамнезе ОРВИ грипп или другие болезни, ослабляющие иммунную систему (b1); переохлаждение организма (b2); перегрев организма (b3); медицинские манипуляции на половых органах (b4); злоупотребление алкоголем (b5); чрезмерное пребывание на солнце или злоупотребление солярием (избыточные дозы ультрафиолетового излучения) (b6); в анамнезе микрохирургические вмешательства на тройничном нерве (b7); fB(b1, …, b7) – функция агрегации опросника B, ?об(UP) и ?об(UU) функции принадлежности к классу ?об с базовыми переменными уровень ПЭН (UP) и уровень хронического утомления (UU).
Уровень защиты определяется математической моделью вида
UZ = FZ [АP, ЭР, f(aj)], (4)
где АР – адаптационный потенциал; ЭР – энергетический разбаланс общесистемных БАТ; f(aj) – функция принадлежности к ?об с базовыми переменными по данным лабораторного анализа; a1 – иммунорегуляторный коэффициент CD4+/CD8+ (индекс); a2 – CD4 + 25 + T-лимфоциты, экспрессирующие рецепторы к IL2 (процент от CD4+ T-клеток); a3 – активированные NK-клетки (экспрессирующие HLA-DR-мо лекулы) (процент от NK-клеток); a4 – Фенопик NK-клеток CD3-16 + 56 – (высокая) (процент); Fz-функция агрегации составляющих модели (4).
Для оценки качества работы прогностических решающих правил начиная с 2005 года проводились наблюдения за больными генитальным герпесом в Курском областном кожно-венерологическом диспансере с фиксацией факта обострения заболеваний с момента проведения замеров значений признаков, описанных в предыдущих разделах. Фиксировались случаи заболевания через день после измерений, через два дня и т.д. вплоть до двух недель. На рис. 2 приведен график изменения показателей прогностической значимости для моделей (1).
Рис. 2. График изменения показателей ПЗ+ и ПЗ– для шкалы YPZ в зависимости от времени наблюдения