Проблема преэклампсии является одной из актуальных в современном акушерстве, так как это заболевание является наиболее распространенным и тяжелым осложнением беременности, а проблема лечения тяжелых форм преэклампсии – одна из самых трудных в акушерской анестезиологии и реаниматологии. Высокая частота смертности основана на отсутствии точных знаний о патогенезе заболевания, который зависит от множества факторов, диагностических критериев, что приводит к неадекватной терапии и различным осложнениям, зависящим от своевременности и метода родоразрешения, объема анестезиологической и реанимационной помощи. В связи с этим, исследование методов построения автоматизированных и экспертных систем, использующих современные методы искусственного интеллекта и позволяющих повысить эффективность процесса лечения преэклампсии беременных, является актуальным. В данной статье рассматривается разработка системы поддержки принятия решений при определении дозировок медикаментов в технологии лечения преэклампсии беременных женщин на основе функций принадлежности нескольких аргументов.В результате опытных испытаний установлено, что относительное отклонение дозировок, рассчитанных системой поддержки принятия решений, от дозировок, устанавливаемых в сравнительных испытаниях квалифицированным врачом, не превышает пяти процентов. При этом использование результатов работы позволило повысить количество тяжелых пациентов, обслуживаемых одним врачом-реаниматологом, не менее чем в два раза, за счет уменьшения времени для установления диагноза.
The problem of preeclampsia is one of the urgent in modern obstetrics, since this disease is the most common and serious complication of pregnancy, and the problem of treating severe forms of preeclampsia is one of the most difficult in obstetric anesthesiology and resuscitation. The high mortality rate is based on the lack of accurate knowledge about the pathogenesis of the disease, which depends on many factors, diagnostic criteria, which leads to inadequate therapy and various complications, depending on the timeliness and method of delivery, the volume of anesthetic and resuscitation care. Therefore, the study of methods for constructing automated and expert systems using modern methods of artificial intelligence and allowing to increase the effectiveness of the treatment of preeclampsia of pregnant women is relevant. This article discusses the development of a decision support system for determining the dosage of medications in the treatment technology of preeclampsia of pregnant women based on membership functions of several arguments. As a result of experimental tests, it was found that the relative deviation of the dosages calculated by the decision support system from the dosages established in the comparative tests by a qualified doctor does not exceed five percent. At the same time, the use of the results of the work made it possible to increase the number of severe patients served by one resuscitation doctor by at least two times, by reducing the time to establish a diagnosis.
