Реализация медицинских рисков приводит к возникновению нежелательных событий, которые характеризуются нанесением вреда здоровью пациентов, неэффективным использованием человеческих и экономических ресурсов, экономическим ущербом организации здравоохранения. В рамках системного подхода к анализу риска, медицинский риск связан с неопределенностью, которая описывается значительным влиянием человеческого фактора в медицинской системе. Стоит задача оценки медицинских рисков и построения систем поддержки принятия решения на различных этапах работы с пациентом. В статье рассмотрено современное состояние применения аппарата байесовских сетей доверия для оценки медицинского риска и поддержки принятия решений в медицинской диагностике и прогностике, в частности, в контексте риск-менеджмента медицинских организации и оценке страховых рисков.
Реализация экономических рисков приводит к возникновению нежелательных событий, которые характеризуются возможностью нанесения экономического ущерба предприятию. Стоит задача оценки различных типов экономических рисков, ассоциированных с деятельностью предприятия, и построения систем поддержки принятия решения как на уровне предприятия в целом, так и в различных областях функционирования предприятия. В статье представлено современное состояние применения аппарата байесовских сетей доверия для оценки экономического риска и поддержки принятия решений в условиях неопределенности в контексте риск-менеджмента предприятия. Выделены дисциплины управления операционными рисками и рисками проектов.
Рассматриваются байесовские сети доверия (БСД) с бинарными переменными в вершинах. В предположении условной независимости сравниваются семантики глобального распределения вероятностей и локальных распределений, соответствующих узлам дерева сочленений.
Байесовские сети доверия предоставляют возможность объединения нескольких видов информации, например полученной от экспертов или статистически, позволяют работать с неполной или неточной информацией, обладают наглядностью и другими полезными свойствами. Благодаря этому они стали популярным и весьма эффективным инструментом. Однако во многих областях исследования исходные используются полученные от экспертов данные, которые могут быть не согласованы, и поэтому в некоторых задачах следует использовать инструменты для проверки их согласованности.
В работе рассмотрены примеры применения аппарата байесовских сетей доверия в медицине и здравоохранении, экологии, экономике и риск-анализе, функциональной безопасности, социологии и других предметных областях и показана необходимость разработки методов для проверки согласованности исходных данных.
Цель работы – систематизировать с помощью обзора примеры и задачи, в которых применяются байесовские сети доверия, чтобы оценить, в какой степени в этих задачах учитывается диагностика согласованности исходных данных, и насколько важным является ее применение.
Целью любых аварийно-спасательных и других неотложных работ является спасение людей и оказание помощи пострадавшим, локализация аварий и устранение повреждений, препятствующих проведению спасательных работ, а также создание условий для последующего проведения восстановительных работ. При наличии факторов, угрожающих жизни и здоровью проводящих эти работы людей (спасателей, пожарных и др.) возникает объективная необходимость в применении автоматизированных робототехнических средств транспортировки пострадавших, а отсутствие соответствующего научно-методического и программно-алгоритмического инструментария обусловливает необходимость моделирования указанных средств. В работе представлена модель положения для транспортировки пострадавшего на основе байесовских сетей доверия
Представлен подход, позволяющий формализовать задачу оценки интенсивности социально-значимого поведения в терминах вероятностных графических моделей. Сведение этой задачи к разработке особой вероятностной графической модели класса байесовских сетей доверия позволяет воспользоваться уже существующим мощным алгоритмическим аппаратом теории байесовских сетей доверия и свободно распространяемым программным инструментарием для проведения вычислительных экспериментов и для использования построенной модели в практических целях. Описана простейшая модель, основанная на данных об интервалах между эпизодами поведения, предложены варианты ее дальнейшего развития.
1 - 7 из 7 результатов