Целью представленной работы является разработка системы для автоматической постановки предварительного диагноза пациентам с анемией по результатам измерений клинических лабораторных показателей. Автором был разработан и опробован алгоритм на основе идей и технологий нечеткой логики. Выполнена его реализация в сервисе, представляющем собой приложение Web API, написанном на языке программирования C#. Разработаны блоксхемы алгоритмов, UML-диаграммы и диаграммы последовательности работы сервиса. Выполнена настройка Байесовской сети, служащей для тех же целей. Эффективность разработанного алгоритма, основанного на нечеткой логике, сравнена с результатами ее работы. Для обеспечения возможности сопоставления качества работы сравниваемых методов детально рассмотрен процесс постановки диагноза пациентам с анемией по имеющимся результатам измерений. По результатам тестирования разработанного сервиса на крупномасштабной выборке результатов измерений клинических лабораторных показателей 1320 пациентов с анемией ошибка постановки диагноза составила около 10%. При сравнении результатов работы предложенного алгоритма с Байесовской сетью при обработке данных общего анализа крови количество расхождений в постановке диагноза между ними составило 0,03%. По результатам выпускной квалификационной работы будут проводиться дальнейшие исследования с целью внедрения разработанного алгоритма и сервиса для обработки результатов измерений клинических лабораторных показателей в практику лабораторных медицинских служб.

The purpose of the presented work is the development of a system for automated preliminary diagnosis of patients with anemia by the results of measurements of clinical laboratory parameters. The author has developed and tested an algorithm based on ideas and technologies of fuzzy logic. Its implemented in the service, which is a Web API application written in C# programming language. Block diagrams, UML diagrams and service sequence diagrams have been developed to describe the process of algorithms operation. Setting up the Bayesian network serving for the same purposes also was performed. The efficiency of the developed algorithm based on fuzzy logic is compared to the results of its work. In order to provide the possibility of comparison of quality of work of the compared methods, the process of diagnosis of patients with anemia on the basis of available results of changes is considered in detail. According to the results of testing the developed service on a large-scale sample of measurements of clinical laboratory indices of 1320 patients with anemia, the diagnosis error was about 10%. When comparing the results of the proposed algorithm with the BayesSoviet network in the processing of general blood analysis data, the number of differences in the diagnosis between them was 0.03%. According to the results of the graduate qualification work, further studies will be conducted to implement the developed algorithm and service for processing the results of clinical laboratory indicators measurements in the practice of laboratory medical services.