Об одном алгоритме распознавания образов для решения задачи прогноза заболевания

Предлагаемая работа посвящена проблеме прогноза заболевания. Данная проблема тесно связана с решением задачи синтеза байесовского классификатора при условии дихотомии предложенного к распознаванию множества больных. Введена интегральная характеристика больного ('индекс принадлежности'), для которой построен рекуррентный алгоритм приближенного вычисления внутриклассовых функций плотности распределения на основе интеграла свертки. Решена задача раннего (1 сутки после отравления) прогноза развития пневмонии при острых отравлениях смесью психотропных и снотворных средств. Найдены существенные для такого прогноза признаки. Показано, что гипотеза об их статистической независимости достаточно хорошо согласуется с реальными клиническими данными. Вычислены аппроксимации функций плотности 'индекса принадлежности'. Результаты получены при исследовании историй болезни 129 больных, проходивших лечение в Центре острых отравлений НИИ СП им. Н.В.Склифосовского