Алгоритм классификации медицинских данных в пространстве информативных признаков с использованием функций дальности и близости.

Тиббиётда ташхисий ечим қабул қилиш жараёнларида кўп учрайдиган неврологик касалликларда кўп тарқалган бош оғриғи касалликлари тадқиқ этилган. Тиббиётда ташхисий қарор қабул қилиш жараёнларининг ўзиги хос хусусиятларига асосланган ҳолда баҳоларни ҳисоблаш алгоритмларидан фойдаланиб, бир синфга тегишли бўлган ташхислар мажмуасидан танланган ташхисни бошқаларига нисбатан муҳимлик даражасини берадиган ҳамда қаралаётган синф объектлари учун информатив белгилар фазосини аниқлаш алгоритми таклиф этилган.

В работе исследуются часто встречаемые при определении диагноза в медицине заболевания, связанные с головными болями, которые являются наиболее распространенными неврологическими заболеваниями. Предложен алгоритм определения пространства информативных признаков для объектов рассматриваемого класса и присвоения уровня значимости выбранного диагноза из комплекса диагнозов, относящихся к одному классу, относительно других, с использованием алгоритмов вычисления оценок с опорой на особенности процессов принятия диагностических решений в медицине. 

In the article, the diseases commonly associated with the diagnosis in medicine are associated with headaches, which are the most common neurological diseases. An algorithm for determining the space of informative attributes for the objects of the considered class and assigning the significance level of the selected diagnosis from a complex of diagnoses belonging to the same class, relative to others, using algorithms for computing estimates based on the features of the processes of making diagnostic decisions in medicine.