Исследование сложной задачи диагностики артериальной гипертензии в методологии искусственных гетерогенных систем

Рассмотрен подход к моделированию систем поддержки принятия решений на примере сложной задачи диагностики артериальной гипертензии (АГ) в рамках синергетической парадигмы искусственного интеллекта (ИИ). Исследования проведены на моделях «гетерогенной» и «гомогенной» задачи и релевантны новой научной картине мира в биомедицине, базирующейся на принципах разнообразия, дополнительности, сотрудничества и относительности, с целью создания информационной гибридной интеллектуальной системы для консультаций врача по выявлению АГ. Представлены результаты системного анализа сложной задачи диагностики АГ (СЗДАГ) в рамках проблемно-структурной (ПС) методологии, а именно: идентификация и редукция сложной задачи, спецификация подзадач, выбор методов для решения однородных подзадач и проверка неоднородности сложной задачи.