Оценка качества функционирования искусственных нейронных сетей с логическими выходами в диагностике заболеваний гепатопанкреатодуоденальной зоны

Цель. Разработать комплекс информационных методов для совершенствования качества нейросетевой диагностики заболеваний гепатопанкреатодуоденальной зоны. Методы. Исследование проведено по материалам 385 пациентов с язвенной болезнью, холециститом и панкреатитом, проходивших стационарное лечение в медицинских организациях Курска. Для анализа данных применяли программное обеспечение собственной разработки - «Систему интеллектуального анализа и диагностики заболеваний», представляющую собой среду для создания, настройки, обучения и практического клинического применения искусственной нейронной сети типа многослойный персептрон с активационной функцией - гиперболический тангенс. Результаты. Значение гиперболического тангенса (активационной функции) нейрона выходного слоя принимает значение OUT ∈ ℝ ∧ OUT ∈ (-1; 1) и нуждается в интерпретации. Для логических выходов сети, например, наличие/отсутствие того или иного заболевания, она может выполняться посредством сравнения с произвольно устанавливаемой пороговой величиной yB ∈ (0; 1). При этом подходе значения интерпретируются как ложные (y ≤ -yB), неопределённые, если y ∈ (-yB; yB), или истинные (y ≥ yB). Контроль работы сети включает вычисление показателей чувствительности, специфичности, долей ложноположительных и ложноотрицательных результатов, для чего проводится сравнение массивов пар расчётных и эмпирических данных. В случае применения искусственной нейронной сети для диагностики заболеваний гепатопанкреатодуоденальной зоны оптимальный режим достигался при пороговом значении функции активации выходного нейрона yB ≈ 0,3. Вывод. Наибольшую эффективность в отношении оценки качества диагностики заболеваний гепатопанкреатодуоденальной зоны посредством искусственной нейронной сети с логическими выходами, а также её контролируемой настройки демонстрируют методы определения чувствительности, специфичности, долей ложноположительных и ложноотрицательных результатов при пороговом значении yB≈0,3; демонстрируемые уровни чувствительности (83-94,7%) и специфичности (83-97,8%) сопоставимы с традиционно применяемыми методами диагностики.

искусственные нейронные сети, прогнозирование заболеваний, язвенная болезнь, холецистит, панкреатит, диагностика