В данной статье представлена разработка и исследование модели формализации процесса постановки диагноза с использованием методов искусственного интеллекта. В настоящее время созданы и применяются при постановке диагноза различные искусственные нейронные сети и экспертные системы.

Анализ данных работ показал, что данные методы показывают хорошие результаты, однако имеют ряд недостатков, самыми существенным из которых является сложность организации и большое время, затрачиваемое на обучение нейронной сети. Таким образом, ставится проблема разработки новых алгоритмов, имеющих вероятность постановки точного диагноза, сравнимую с искусственными нейронными сетями и экспертными системами и при этом обладающих меньшим временем обучения. Одним из путей решения этой задачи является разработка модели диагностики сахарного диабета на основе искусственной иммунной системы. Целью работы является разработка и исследование модели формализации процесса постановки диагноза с использованием методов искусственного интеллекта.

Рассматривается модель процесса постановки диагноза: преддиабетное состояние (нарушение толерантности к глюкозе, нарушение гликемии натощак), диабет I типа, диабет II типа.

Задача диагностики заболевания может рассматриваться как задача классификации. В данной работе процесс постановки диагноза рассматривался как  разделение данных анализов и анамнеза пациентов на четыре класса, соответствующих одному из диагнозов: преддиабетное состояние (нарушение толерантности к глюкозе, нарушение гликемии натощак), диабет I типа, диабет II типа.

Для решения этой задачи использовались искусственная иммунная система и искусственная нейронная сеть Кохонена.

Искусственная иммунная система представляет идеализированный вариант  естественного аналога и воспроизводит ключевые составляющие природного процесса: отбор лучших антител популяции в зависимости от степени их аффинитета (близости) к антигену, клонирование антител, мутация антител.