ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СХЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛЬНЫХ ВЫБРОСОВ В ЗНАЧЕНИЯХ ТЕКУЩИХ ПОКАЗАНИЙ ПАЦИЕНТА ПРИ ИСКУССТВЕННОЙ ВЕНТИЛЯЦИИ ЛЕГКИХ

Искусственная вентиляция легких (ИВЛ) считается одним из важнейших методов интенсивной терапии, входящим в комплекс мер по поддержанию жизненно важных функций организма в критических состояниях. В связи с созданием интеллектуальных режимов вентиляции легких, повышающих эффективность управления аппаратами ИВЛ, необходимо разработать и применить различные вычислительные схемы обработки данных значений текущих показателей пациента при ИВЛ.  В статье рассматривается проблема выявления аномальных выбросов и нивелирования их отрицательного влияния на выделяемые значимые характеристики рассчитываемых показателей, необходимых для принятия оптимальных значений параметров вентиляционного потока, обеспечивающих наиболее эффективное лечение пациента. Для решения поставленной задачи в статье рассматриваются и применяются несколько так называемых робастных методов и основанных на них вычислительных схем выделения аномальных выбросов в значениях показателей состояния  пациента и определения их будущих значений.

1. Ананьев Е.П., Полупан А.А., Мацковский И.В. и др. Использование режима IntelliVent-ASV для поддержания целевого диапазона EtCO2 у пациентов с тяжелой ЧМТ // Журнал «Вопросы нейрохирургии» имени Н.Н. Бурденко. 2017. Т. 81 (5). С. 63–68.

2. Artificial intelligence and machine learning show promise in cancer diagnosis and treatment // Medical Xpress. [Электронный ресурс]. URL: https://medicalxpress.com/news/2022-03-artificial-intelligence-machine-cancer-diagnosis.html (дата обращения 20.12.2023).

3. Ивахно Н.В., Минаков Е.И., Федоров С.С., Анцибор С.В. Математическое моделирование процессов в биотехническом комплексе «Аппаратура корректирующего воздействия – дыхательная система человека» // Вестник новых медицинских технологий (электронное издание), 2015. № 4.

4. Крянев А.В., Лукин Г.В., Удумян Д.К. Метрический анализ и обработка данных. М.: Физматлит, 2012. 308 с.

5. Kryanev A.V., Udumyan D.K. Metric analysis, properties and applications as a tool for interpolation // International Journal of Mathematical Analysis, 2014. V. 8. № 45. Pp. 2221–2228.

6. Kryanev A.V., Udumyan D. K. Metric Analysis, Properties and Applications as a Tool for Forecasting // International Journal of Mathematical Analysis, 2014. V. 8. № 60. Pp. 2971–2978.

7. Ivanov V.V., Kryanev A.V., Udumyan D.K., Lukin G.V. Metric Analysis Approach for Interpolation and Forecasting of Time Processes. Applied Mathematical Sciences, 2014. V. 8. № 22. Pp. 1053–1060.

8. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980. 456 с.