METHOD OF SYNTHESIS OF MODELS FOR FORECASTING AND EARLY DIAGNOSIS OF OCCUPATIONAL DISEASES OF LOCOMOTIVE CREW EMPLOYEES

Целью работы является разработка метода синтеза математических моделей прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний работников локомотивных бригад позволяющего получать решающие правила, обеспечивающие приемлемое для профилактической медицины качество принятия решений. С учетом неполного и нечёткого описания исследуемого класса заболеваний в качестве базового математического аппарата выбрана технология мягких вычислений и, в частности, методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, хорошо зарекомендовавшая себя при решении задач с аналогичной структурой данных и типом неопределенности. Предлагаемый метод синтеза позволяет учитывать мультипликативный эффект воздействия на организм человека разнородных и нестабильных эндогенных и экзогенных факторов риска в кабинах локомотива. Предложенный метод синтеза математических моделей прогнозирования и диагностики заболеваний работников локомотивных бригад апробирован на синтезе математической модели прогнозирования заболеваний сердечно-сосудистой и нервной систем, с учетом воздействия на организм человека вибрации, шума, эргономики кабины, высокого уровня психоэмоционального напряжения и утомления, загазованности кабины и других экзогенных и эндогенных факторов риска. В ходе математического моделирования и экспертного оценивания было показано, что полученная прогностическая модель обеспечивает уверенность в правильном прогнозе не ниже 0,85, что является достаточно «хорошим» результатом для задач медицинской диагностики The aim of this work is to develop a method for synthesizing mathematical models for predicting and diagnosing occupational diseases of locomotive crew employees, which allows us to obtain decisive rules that ensure the quality of decision-making acceptable for preventive medicine. Taking into account the incomplete and fuzzy description of the studied class of diseases, the soft computing technology and, in particular, the methodology for the synthesis of hybrid fuzzy solving rules, which has proven itself well in solving problems with a similar data structure and type of uncertainty, was chosen as the basic mathematical apparatus. The proposed synthesis method allows us to take into account the multiplicative effect of heterogeneous and unstable endogenous and exogenous risk factors on the human body in the locomotive cabs. The proposed method of synthesis of mathematical models for predicting and diagnosing diseases of locomotive crew employees is tested on the synthesis of a mathematical model for predicting diseases of the cardiovascular and nervous systems, taking into account the impact on the human body of vibration, noise, cabin ergonomics, high levels of psycho-emotional stress and fatigue, cabin gas pollution and other exogenous and endogenous risk factors. In the course of mathematical modeling and expert evaluation, it was shown that the obtained predictive model provides confidence in the correct forecast of at least 0.85, which is a fairly "good" result for medical diagnostics tasks