Ранний прогноз пневмонии - актуальная проблема современной медицины. Применение методов прикладной математики может существенно повысить эффективность ее решения. В данной работе задача прогноза пневмонии решается как задача распознавания образов на примере острых отравлений психотропными и снотворными средствами. Установлено, что достаточно надежный прогноз может быть сделан, когда известны значения всего двух показателей формулы крови. Построены двумерные аппроксимации совместных условных выборочных распределений этих показателей на базе двух подходов: аппроксимация двумерным нормальным распределением и аппроксимация произведением кривых Пирсона в ортогональных координатах, связанных с направлением минимальной корреляции выборочных значений исследуемых лабораторных признаков. На основе этих аппроксимаций получен байесовский классификатор, осуществляющий прогноз пневмонии. Результаты получены при исследовании историй болезни 129 больных, проходивших лечение в Центре острых отравлений НИИ СП им. Н.В.Склифосовского.

Математическое моделирование в актуальных проблемах науки и техники

Ельков А.Н.

Ильяшенко К.К.