Анализ задачи стоматологии с помощью теории игр

Анализ математических моделей, применяемых для минимизации ошибок на всех этапах лечения зубов. Стратегия принятия обоснованных медицинских решений в условиях неполной информации. Построение модели игры, описывающей возможную ситуацию в стоматологии.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 29.03.2019
Размер файла 25,7 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http: //www. allbest. ru/

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Москва, Россия

Financial University under the Government of the Russian Federation Moskow, Russia

Анализ задачи стоматологии с помощью теории игр

An analysis of the problem of dentistry using game theory

Михайлык А.О

Mikhaylyk A.O.

Теория игр является одной из наук, которая предоставляет возможность математического описания постановок различных задач по принятию решений и математического обоснования подходов к их анализу. Наиболее часто методы теории игр находят применение в экономике, реже так же в других общественных науках -- политологии, психологии, социологии, этике и других. Теория игр помогает не только в предсказании и объяснении поведения, ученые используют данную науку для разработки теории эталонного поведения. Экономисты и философы применяли теорию игр для лучшего понимания «хорошего» поведения. Нередко модели теории игр используются для выбора стратегий в бизнесе, для рационального управления финансами, в менеджменте, в психологии и даже в медицине.

Врачи в своей профессиональной сфере нередко сталкиваются с проблемой принятия решений в условиях неполной информации. Им приходится предпринимать определенные действия в условиях недостаточных знаний относительно ситуации, потому что человеческий организм - это сложная биологическая система, находящаяся во взаимодействии с условиями среды. Нередко из-за незнания методов принятия решений на разных этапах (диагнозирование, лечение) врачи допускают ошибки. При наличии неопределенности исходных позиций и неопределенности результата, наиболее эффективным является использование выбора оптимального решения с помощью теории игр.

Актуальность данной темы обусловлена тем, что современная медицина требует применения математических моделей и методов, использование которых помогает минимизировать ошибки на всех этапах лечения и принимать адекватные и обоснованные решения.

Целью является подтверждение предположения о том, что даже основ теории игр могут успешно применяться в медицине, помогая принимать сложные решения врачам.

Для выполнения цели поставлены следующие задачи:

1) Построить модель игры, описывающая возможную ситуацию в стоматологии

2) Рассмотреть теоретический материал для решения игры с природой

3) Рассмотреть решение игры с природой в смешанных стратегиях

Для подтверждения предположения о том, что теория игр в действительности может помочь врачам в принятии решений, рассмотрим возможный случай в стоматологической практике.

Наркоз, или иначе, общая анестезия, раньше в стоматологии применялся редко, так как существовало стойкое мнение, что неприятные ощущения при лечении «с уколом» (с местным обезболиванием), вполне можно перетерпеть. Однако местная анестезия, применяемая при лечении и удалении зубов, не всегда удовлетворяет требованиям качественного обезболивания для каждого конкретного человека - на некоторых людей анестетик может попросту не оказать должного эффекта. Существуют также недостатки и при удалении зуба под общим наркозом, например, появляются серьезные риски возникновения осложнений. Общий наркоз приносит наибольший вред и опасность человеческому организму. При существовании аллергии на общий наркоз возможен и вовсе летальный исход.

Данная задача представляет собой задачу игры с природой, природа в представленной задаче выбирает реакцию организма пациента на наркоз, которая часто весьма непредсказуема. В игре с природой действует абсолютно осознанно только один игрок, то есть стоматолог, который принимает решение, обозначим его - А. Природа - второй игрок, не являясь противником А, не действует против первого игрока, а принимает какое-либо из своих состояний, не имея определенную цель. Обозначим природу - П.

Допустим, что игрок А имеет т стратегий, а природа П может находиться в одном из п состояний, которые, можно сказать, являются ее «стратегиями». Из выигрышей игрока А можно сформировать матрицу выигрышей, которая отличается от матрицы антагонистической игры тем, что элементы столбцов не являются проигрышами природы при соответствующих ее состояниях.

П1

...

Пn

A1

a11

...

a1n

...

...

...

...

Am

am1

...

amn

Если одна из стратегий игрока А доминирует каждую из остальных его стратегий, то она и будет выбираться игроком А, поскольку выигрыш игрока при этой стратегии и при любом состоянии природы П не меньше выигрыша при любой из остальных стратегий. Таким образом, в играх с природой можно пользоваться принципом доминирования стратегий игрока А. Однако принцип доминирования для состояний природы использовать нельзя, поскольку природа не выбирает свои состояния с целью уменьшения выигрышей игрока А, для неё нет более или менее эффективных состояний. Это является еще одним отличием игры с природой от антагонистических матричных игр. Игрок А, принимая решения касающееся выбора стратегии, должен отталкиваться от матрицы выигрышей. Но матрица выигрышей не может абсолютно адекватно отображать имеющуюся ситуацию в данной игре. На выбор стратегии помимо выигрышей, которые составляют саму матрицу, должны оказывать влияние и показатели "удачности" или "неудачности" выбора определенной стратегии при определенном состоянии природы и благоприятности этого состояния для игрока А, для его выигрыша.

Показателем благоприятности состояния природы П для увеличения выигрыша называется наибольший выигрыш при этом состоянии, т. е. наибольший элемент в столбце матрицы игры. Таким образом, благоприятность состояния природы рассматривается как фактор, увеличивающий выигрыш игрока А при этом состоянии природы. В теории антагонистических матричных игр эта величина представляла собой показатель неэффективности стратегии игрока В.

Для нахождения степени удачности применения игроком А стратегии при состоянии природы П используют понятие "риска". Риском игрока А при выборе им стратегии в условиях состояния природы П называется разность между показателем благоприятности состояния природы и выигрышем. В нашем случае, так называемые состояния природы могут быть следующими:

1) Необходимость общего наркоза (без него удаление зуба не состоится и повлечет за собой тяжелые последствия, при этом у пациента не будет аллергии на общий наркоз)

2) Общий наркоз не требуется, достаточно наркоза местного.

3) Общий наркоз противопоказан (возможна аллергия, сложные последствия вплоть до летального исхода)

Стоматологу необходимо принять решение. Зуб необходимо удалять срочно, поэтому имеются две стратегии:

1) провести удаление зуба под «общим» наркозом

2) провести удаление зуба под «местным» наркозом

Матрица вероятностей негативного исхода при выборе разных стратегий игроком А и разных состояниях природы имеет следующий вид:

П1

П2

П3

А1

0,03

0,05

0,45

А2

0,25

0,01

0

Сначала необходимо построить матрицу выигрыша. Для этого находим вероятность положительного исхода, вычитая от единицы вероятность негативного исхода. Получаем:

П1

П2

П3

А1

0,97

0,95

0,55

А2

0,75

0,99

1

bj

0,97

0,99

1

Находим матрицу рисков (разность между показателем благоприятности состояния природы и выигрышем). Имеем следующую матрицу рисков:

П1

П2

П3

А1

0

0,04

0,45

А2

0,22

0

0

Находим матрицу полезности (элементы получаем с помощью разницы между выигрышем и риском). Таком образом, матрица полезности в данной задаче про стоматологию имеет вид:

П1

П2

П3

А1

0,97

0,91

0,1

А2

0,53

0,99

1

Находим решение данной задачи в чистых стратегиях с помощью критериев.

Критерий максимакса.

Критерий максимакса опирается на наилучшие состояния природы, т.е. оптимальной является чистая стратегия, которая в наилучшем состоянии природы дает максимальный выигрыш.

П1

П2

П3

max(aij)

A1

0.97

0.95

0.55

0.97

A2

0.75

0.99

1

1

Выбираем из (0.97; 1) максимальный элемент max=1.

Таким образом, стоматолог выберет стратегию №2 - провести удаление зуба под «местным» наркозом. Критерий Байеса.

Используя критерий Байеса, оптимальной будет чистая стратегия игрока A, при которой средний выигрыш максимален, a или средний риск r минимален.

Найдем значения ?(aijpj)

?(a1,jpj) = 0.97*0.33 + 0.95*0.33 + 0.55*0.33 = 0.8151

?(a2,jpj) = 0.75*0.33 + 0.99*0.33 + 1*0.33 = 0.9042

Выбираем из (0.8151; 0.9042) максимальный элемент max=0.91.

Поэтому стоматолог выберет стратегию №2 - провести удаление зуба под «местным» наркозом. Критерий Лапласа.

Критерий Лапласа твердит, что все состояния природы являются равновероятными, т.е.: q1 =

q2 = ... = qn = 1/n. qi = 1/3

П1

П2

П3

?(aij)

A1

0.32

0.32

0.18

0.82

A2

0.25

0.33

0.33

0.91

pj

0.33

0.33

0.33

Выбираем из (0.82; 0.91) максимальный элемент max=0.91.

Таким образом, стоматолог выберет стратегию №2 - провести удаление зуба под «местным» наркозом. Критерий Вальда.

По критерию Вальда оптимальной является чистая стратегия, которая в наихудшем состоянии природы гарантирует максимальный выигрыш, т.е. a = max(min aij).

Критерий Вальда ориентирует игрока А при выборе им стратегии на наихудшие состояния природы, т.е. предполагается, что природа будет находиться в таком состоянии, что игрок А получит наименьший выигрыш среди всех выигрышей данной стратегии.

П1

П2

П3

min(aij)

A1

0.97

0.95

0.55

0.55

A2

0.75

0.99

1

0.75

Выбираем из (0.55; 0.75) максимальный элемент max=0.75.

Таким образом, стоматолог выберет стратегию №2 - провести удаление зуба под «местным» наркозом.

Критерий Севиджа.

По критерий минимального риска Севиджа выбирается стратегия игрока А такая, при которой величина максимального риска минимизируется в наихудших условиях, т.е. обеспечивается:

a = min(max rij)

Критерий Сэвиджа ориентирует игрока А на наихудшие состояния природы.

Напишем матрицу рисков. Максимальный выигрыш в j-м столбце

bj = max(aij)

характеризует благоприятность состояния природы.

П1

П2

П3

max(aij)

A1

0

0.04

0.45

0.45

A2

0.22

0

0

0.22

Выбираем из (0.45; 0.22) минимальный элемент min=0.22.

Таким образом, стоматолог выберет стратегию №2 - провести удаление зуба под «местным» наркозом.

Критерий Ходжа-Лемана.

Значение критерия находится по формуле:

Wi = u?aijpj + (1 - u)min(a)ij Вычисляем Wi.

W1 = 0.5*0.8151 + (1-0.5)*0.55 = 0.68255

W2 = 0.5*0.9042 + (1-0.5)*0.75 = 0.8271

П1

П2

П3

?(aijpj)

min(aj)

Wi

A1

0.32

0.31

0.18

0.82

0.55

0.68

A2

0.25

0.33

0.33

0.9

0.75

0.83

pj

0.33

0.33

0.33

0

0

0

Выбираем из (0.68; 0.83) максимальный элемент max=0.83.

Таким образом, стоматолог выберет стратегию №2 - провести удаление зуба под «местным» наркозом.

Подводя итог, можно сказать о том, что, используя любой из перечисленный критериев, стоматолог будет выбирать стратегию №2 - провести удаление зуба под «местным» наркозом. В приоритете выбора данной стратегии мы можем убедиться и на практике, в стоматологиях крайне редко используют «общий» наркоз.

Ученые и медики используют немало методов и средств для принятия решений в условиях неопределенности. Приведенная в данной статье модель доказывает, что при грамотном подходе теория игр может спасти жизнь и здоровье человека. Помимо этого, построение сложных, точных моделей способно с максимальной точностью дать верный ответ врачу при выборе правильного лечения в условиях неполной информации.

Не только стоматологи, но и хирурги, пульмонологи, акушеры и многие другие врачи могут и должны пользоваться математическими моделями при принятии тяжелых решений, за которыми стоят риски. Делать выбор, не опираясь на определенные методы не только непрофессионально, но и опасно. игра стоматология математический

В ходе работы был рассмотрен теоретический материал, на основе которого была построена модель игры, описывающая возможную ситуацию в стоматологии. Модель включала в себя набор стратегий игрока (стоматолога) и набор состояний природы (реакция на наркоз), а также матрицу «выигрышей» игрока (матрицу вероятностей негативного исхода). Благодаря критериям игр с природой, были найдены оптимальные стратегии стоматолога.

Таким образом, можно сказать, что, опираясь на базовые моменты теории игр можно создать рабочую модель, имеющую решение, которая может привести к результатам, помочь в профессиональной области различным специалистам. Важным является максимально полное описание ситуации и верная ее интерпретация, иначе есть вероятность столкнуться с получением противоречивых результатов.

Литература

1. Лабскер Л.Г, Ященко Н.А. Экономические игры с природой (практикум с решениями задач) - М.: КНОРУС, 2015. -512 с.

2. Лабскер Л.Г. Теория критериев оптимальности и экономические решения. Монография.-М.: КНОРУС, 2014.- 744 с.

3. Лабскер Л.Г, Ященко Н.А. Теория игр в экономике (практикум с решениями задач) - М.: КНОРУС, 2012. -264 с.

4. Высоцкая Е.В, Довнарь А.И, Печерская А.И. Принятие медицинских решений в условиях неопределенности [Электронный ресурс]: статья - Восточно-европейский журнал передовых технологий

5. Озова, А.А. Теория игр в медицине [Электронный ресурс]: статья / А. А. Озова.- М.: Рос. гос. б-ка, 2008

6. Тетенев, Ф. Ф. Знания и размышления врача в процессе постановки клинического диагноза [Текст]/Ф. Ф. Тетенев, Т. Н. Бодрова//Бюллетень сибирской медицины. -2003. -№ 1. -С. 55-62.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Статистические модели принятия решений. Описание моделей с известным распределением вероятностей состояния среды. Рассмотрение простейшей схемы динамического процесса принятия решений. Проведение расчета вероятности произведенной модификации предприятия.

    контрольная работа [383,0 K], добавлен 07.11.2011

  • Решение задач при помощи пакета прикладных программ MatLab. Загрузка в MatLab матриц A и P. Нахождение оптимальной стратегии для заданных матриц с использованием критериев принятия решений в условиях неопределённости Вальда, Гурвица, Лапласа, Сэвиджа.

    лабораторная работа [80,2 K], добавлен 18.03.2015

  • Анализ основных способов построения математической модели. Математическое моделирование социально-экономических процессов как неотъемлемая часть методов экономики, особенности. Общая характеристика примеров построения линейных математических моделей.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 23.06.2013

  • Построение экономических и математических моделей принятия решений в условиях неопределенности. Общая методология оптимизационных задач, оценка преимуществ выбранного варианта. Двойственность и симплексный метод решения задач линейного программирования.

    курс лекций [496,2 K], добавлен 17.11.2011

  • Решения, связанные с рисками. Снижение риска с помощью статистической теории принятия решений. Применение модели платежной матрицы и различных ее вариантов. Направленность изменений соотношений темпов роста показателей, формирующих динамические модели.

    контрольная работа [41,2 K], добавлен 28.03.2013

  • Построение математических моделей по определению плана выпуска изделий, обеспечивающего максимальную прибыль, с помощью графического и симплексного метода. Построение моделей по решению транспортных задач при применении метода минимальной стоимости.

    задача [169,2 K], добавлен 06.01.2012

  • Сущность и необходимость применения математических моделей в экономике. Характеристика предприятия "Лукойл", определение стоимости компании с помощью модели дисконтированных денежных потоков. Использование математических моделей в управлении предприятием.

    дипломная работа [1,7 M], добавлен 25.09.2010

  • Теоретические основы экономико-математических методов. Этапы принятия решений. Классификация задач оптимизации. Задачи линейного, нелинейного, выпуклого, квадратичного, целочисленного, параметрического, динамического и стохастического программирования.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 07.05.2013

  • Построение экономико-математической модели равновесия, ее экономический анализ. ЭММ распределения кредитных средств между филиалами торговой фирмы, конфликтной ситуации игры с природой, межотраслевого баланса трехотраслевой экономической системы.

    контрольная работа [6,1 M], добавлен 16.02.2011

  • Теория игр в контексте теории принятия решений. Игры без седловых точек. Использование линейной оптимизации при решении матричных игр. Критерии, используемые для принятия решений в играх с природой. Решение парных матричных игр с нулевой суммой.

    контрольная работа [437,2 K], добавлен 14.02.2011

  • Определение оптимального выпуска товаров, обеспечивающего максимум прибыли. Построение модели, описывающей зависимость между факторами и объемом продажи. Нахождение нового объема продаж при измененных факторах. Вычисление неизвестных параметров модели.

    контрольная работа [279,8 K], добавлен 16.04.2013

  • Оптимизация решений динамическими методами. Расчет оптимальных сроков начала строительства объектов. Принятие решений в условиях риска (определение математического ожидания) и неопределенности (оптимальная стратегия поведения завода, правило максимакса).

    контрольная работа [57,1 K], добавлен 04.10.2010

  • Математическая модель задачи принятия решения в условиях риска. Нахождение оптимального решения по паре критериев. Построение реализационной структуры задачи принятия решения. Ориентация на математическое ожидание, среднеквадратичное отклонение.

    курсовая работа [79,0 K], добавлен 16.09.2013

  • Объявление торгов администрацией штата на определенное количество строительных подрядов для определенного количества фирм. Экономико-математическая модели для минимизации затрат. Определение количества песцов и лисиц для получения максимальной прибыли.

    контрольная работа [18,2 K], добавлен 05.03.2010

  • Применение теории игр для обоснования и принятия решений в условиях неопределенности. Цель изучения систем массового обслуживания, их элементы и виды. Сетевые методы планирования работ и проектов. Задачи динамического и стохастического программирования.

    курсовая работа [82,0 K], добавлен 24.03.2012

  • Особенности формирования и способы решения оптимизационной задачи. Сущность экономико-математической модели транспортной задачи. Характеристика и методика расчета балансовых и игровых экономико-математических моделей. Свойства и признаки сетевых моделей.

    практическая работа [322,7 K], добавлен 21.01.2010

  • Количественное обоснование управленческих решений по улучшению состояния экономических процессов методом математических моделей. Анализ оптимального решения задачи линейного программирования на чувствительность. Понятие многопараметрической оптимизации.

    курсовая работа [4,2 M], добавлен 20.04.2015

  • Типы, виды, классы математических моделей применяемых в землеустройстве. Определение параметров производственных функций. Множественная линейная модель. Исследование параметров уравнения регрессии на статистическую значимость. Построение изоквант.

    курсовая работа [161,7 K], добавлен 08.04.2013

  • Основные понятия и типы моделей, их классификация и цели создания. Особенности применяемых экономико-математических методов. Общая характеристика основных этапов экономико-математического моделирования. Применение стохастических моделей в экономике.

    реферат [91,1 K], добавлен 16.05.2012

  • Построение эконометрической модели, описывающей линейную зависимость результативного признака факторов, входящих в нее, методом матрицы. Проверка ее на адекватность по критерию Фишера. Определение дисперсии, ковариации, корреляции и детерминации.

    контрольная работа [180,5 K], добавлен 03.12.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.