Введение к работе
Актуальность темы исследования. Одной из основных проблем для Российской Федерации является ухудшающаяся медико-демографическая ситуация. За последнее десятилетие число людей, ушедших из жизни, превысило число родившихся приблизительно на 11 млн. человек.
Острота демографических проблем неразрывно связана с ухудшением состояния здоровья населения. Негативные медико-демографические тенденции создают реальные и потенциальные угрозы устойчивому развитию общества не только на современном этапе, но и в перспективе: ухудшение здоровья каждого последующего поколения ведет к снижению качества и величины трудового потенциала страны. Для планирования и осуществления мероприятий, направленных на оздоровление населения, снижение смертности и увеличение продолжительности жизни, органам государственной власти необходимо наличие разносторонней статистической информации о состоянии здоровья, закономерностях и факторах заболеваемости населения, а также надежные прогностические модели, учитывающие влияние факторов среды на здоровье населения. Поэтому развития инструментария, позволяющего изучать факторы, влияющие на здоровье населения в регионах, анализировать его динамику, выявлять позитивные и негативные сдвиги в этой области, является актуальным направлением исследования.
Степень разработанности темы исследования. Системный анализ медико-демографических рисков, вызванных воздействием экзогенных факторов на здоровье населения, до настоящего времени затруднен из-за существенных методологических проблем. Важные закономерности влияния факторов окружающей среды на состояние демографических параметров позволяет выявить модель Гомперца-Мейкема (Л.А. Гаврилов, Н.С. Гаврилова, 1991). Вместе с тем, гигиенического истолкования многих важных фактов, связанных с динамикой медико-демографических показателей в современном мире, до сих пор не дано. Не существует системной теории и методологии, которая определяла бы роль факторов окружающей среды в формировании таких важнейших показателей, как средняя продолжительность жизни. Не обоснована возможность сопоставительной оценки вклада экологических, экономических и социальных факторов в медико-демографические процессы. Не разработаны подходы к применению демографической информации для интегральной оценки состояния окружающей среды и здоровья населения в том или ином регионе. Отсутствует модель, позволяющая оценивать риски для здоровья населения от воздействия факторов окружающей среды.
Исходными данными для моделирования медико-демографических процессов являются временные ряды. Проблемы, возникающие при восстановлении функциональных зависимостей в условиях коротких выборок, являются типичными проблемами экологического и медицинского мониторинга, и существенно отличаются от классических проблем восстановления по
выборкам большого объема. Особенность состоит в том, что при ограничении объема выборки качество модели зависит не только от качества аппроксимации, но еще и от таких факторов, как сложность аппроксимирующей функции и размерности пространства информативных признаков. Эта особенность заставляет сосредоточить внимание на правильном соотнесении сложности приближающей функции с объемом обучающей выборки. Среди немногих методов, которые удовлетворяют этим требованиям, выделяются метод группового учета аргументов (МГУА) и метод предельных упрощений.
Таким образом, актуальной научно-технической задачей исследования является разработка средств интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению медико-демографической ситуацией в регионе.
Объект исследования – системы поддержки принятия решений по управления показателями здоровья населения региона.
Предмет исследования – математические модели прогнозирования влияния социально-экономических и экологических факторов на медико-демографические показатели региона.
Цель исследования – разработка прогностических моделей для систем поддержки принятия решений по управлению медико-демографической ситуацией в регионе, обеспечивающих интеллектуальную поддержку управленческих решений, направленных на снижение заболеваемости населения в регионе.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:
-
Анализ современных походов к прогнозированию влияния экзогенных факторов на состояние здоровья населения.
-
Сбор и анализ фактологического материала, необходимого для исследования и моделирования влияния экзогенных факторов на состояние здоровья населения региона (на примере Курской области и г. Курска).
-
Построение и анализ математических моделей влияния экзогенных и эндогенных факторов на медико-демографические показатели региона (на примере Курской области и г. Курска).
-
Разработка многослойной модели управления медико-демографической ситуацией в регионе, связывающей экзогенные и эндогенные факторы на основе статистических, динамических и нелинейных моделей.
-
Разработка алгоритмов моделирования слоев многослойной модели и алгоритмов, позволяющих согласовать потоки информации в слоях модели.
-
Разработка структуру интеллектуальной аналитической системы для управления медико-демографической ситуацией в регионе и алгоритмов ее работы.
7) Экспериментальная проверка показателей качества моделей и алгоритмов прогнозирования заболеваний, характерных для экологически неблагополучных районов г. Курска.
Научную новизну диссертации составляют:
1) трехслойная нейросетевая модель сложной системы, связываю
щая экзогенные и эндогенные факторы, отличающаяся тем, что каждый блок
первого макрослоя является МГУА-нейронной сетью, второй слой – линей
ной динамической моделью, построенной на основе процедур метода Алмон,
а обучающую выборку для третьего слоя формируют путем независимого
обучения первых двух слоев, позволяющая учитывать процессы, связанные
с инерционностью сложной системы, определяемой эффектом запаздывания
- лагом реакции системы на тот или иной экзогенный фактор;
2) алгоритм нелинейного динамического МГУА – моделирования,
включающий процедуру МГУА-моделирования, отличающийся использова
нием трех циклов для построения нелинейной динамической модели медико-
демографической ситуации, в первом из которых осуществляется построе
ние самоорганизующей нелинейной статической модели, во втором – стро
ится линейная динамическая модель, а в третьем – нелинейная динамическая
модель, позволяющий учитывать лаг эндогенных и экзогенных факторов;
3) алгоритм формирования N-A-моделей для первого и третьего
слоев многослойной модели, отличающийся автономной настройкой каждо
го из N-A – слоев модели, а также определением числа слоев и связей между
ними в процессе формирования модели;
4) интеллектуальная аналитическая система оценки влияния экзоген
ных факторов на заболеваемость в регионе, отличающаяся базой моделей,
построенных на основе метода группового учета аргумента, и предназначен
ных для построения моделей управления медико-демографической ситуаци
ей в регионе, позволяющая получать прогностические оценки влияния фак
торов среды на заболеваемость в регионе.
Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что изложена идея построения самоорганизующейся многослойной модели прогнозирования влияния экзогенных факторов на медико-демографическую ситуацию в регионе. Разработанные модели и алгоритмы составили основу для интеллектуальной аналитической системы по управлению медико-демографической ситуацией в регионе, применение которой позволит оптимизировать распределение ресурсов в регионе, снизить интенсивности социально-значимых заболеваний и улучшить управляемость демографической ситуацией в регионе.
Работа выполнена в рамках прикладных научных исследований в соответствии с федеральной целевой программой «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы» (Соглашение № 14.576.21.0071 о предоставлении субсидии от 06.11.2014 г.) и в соответствии с научным направле-
нием Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».
Результаты работы внедрены в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров по направлению 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии». Программное обеспечение, реализующее модели и алгоритмы, разработанные в диссертационной работе, используется в процессе принятия решений по формированию управленческих и корректирующих воздействий, уменьшающих влияние загрязнения окружающей среды антропогенными факторами, в Управлении Федеральной службы по надзору в сфере природопользования по Курской области.
Методология и методы исследования. Для решения поставленных задач использовались сведения статистического банка данных с 1998 по 2015 годы о численности населения, случаях смертности и рождаемости, математические методы корреляционного, регрессионного анализа, идентификации функции с помощью самоорганизационного алгоритма МГУА, современные инструментальные средства компьютерной обработки натурных данных и методы нейросетевого моделирования.
Положения, выносимые на защиту. 1. Многослойная модель управления медико-демографической ситуацией в регионе, связывающая экзогенные и эндогенные факторы на основе агрегации нелинейных статических и линейных динамических моделей. 2. Алгоритм нелинейного динамического МГУА – моделирования, позволяющий построить итерационную процедуры формирования самоорганизующейся модели с учетом лага экзогенных факторов. 3. Алгоритм настройки нейросетевых моделей, основанный на процедуре имитационного моделирования, позволяющий автономно настраивать каждый из слоев нейросети модели. 4. Интеллектуальная аналитическая система оценки влияния экзогенных факторов на заболеваемость в регионе, позволяющая построить прогностические модели управления медико-демографической ситуацией в регионе.
Степень достоверности и апробации результатов работы. Достоверность научно-обоснованных результатов работы обеспечивалась их согласованностью с фундаментальными положениями: биотехнических систем, экологии, метода группового учета аргумента, информационно-управляющих систем, достоверностью статистических данных и фактологического материала.
Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на 14 Международных, Всероссийских и региональных конференциях и семинарах: «Молодежь и XXI век» (Курск – 2009, 2010); «Современные концепции научных исследований» (Москва -2015); «Распознавание – 2015» (Курск – 2015); «Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика» (Воронеж – 2015); «Актуальные проблемы энергоснабжения и энергоэффективности в технических системах» (Тамбов – 2015,
2016); «Современные методы прикладной математики, теории управления и компьютерных технологий» (Воронеж – 2015); «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии, геоэкологии и транспорте» (Новороссийск –2015); «Медико-экологические информационные технологии» (Курск - 2015); Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем XXI века (Пермь-2016); «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (Владимир – Суздаль – 2016); «Нейроинформатика, ее приложения и анализ данных» (Красноярск – 2016); на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ (Курск - 2014, 2015, 2016).
Публикации. Основные результаты диссертационного исследования отражены в 17 научных работах, из них 4 статьи в ведущих рецензируемых научных журналах, монография и свидетельство о регистрации программы.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и библиографического списка, включающего 96 отечественных и 8 зарубежных наименований. Работа изложена на 139 страницах машинописного текста, содержит 21 рисунок и 24 таблицы.