В статье анализируются три типа работ по применению мультиагентных систем в лечебных учреждениях: в работах 1-го типа абстрагируются от конкретных особенностей лечебного процесса в больницах разных типов; в работах 2-го типа итоговой целью является применение мультиагентной системы для оперативного планирования лечебного процесса в реальных больницах, причём она мыслится как интерактивная среда, позволяющая работать в реальном времени, когда постановка диагноза, определение состояния больного и пр. остаётся за врачами, а агенты берут на себя формальную работу, не требующую медицинской квалификации; в работах 3-го типа мультиагентная структура используется для построения имитационной модели конкретной больницы, в которой с возможной точностью воспроизводятся организационная структура больницы, имеющиеся ресурсы, механизм взаимодействия подразделений в ходе лечебного процесса и реальные статистические характеристики потока больных.

Предлагается простой мультипликативный метод аппроксимации функциональной зависимости, позволяющий при малом числе данных учесть специфические особенности исследуемого процесса за счёт предыдущих реализаций или другого участка характеристики того же процесса.

Анализируются классификации аминокислотных остатков по признакам контактов аминокислот белков с нуклеотидами ДНК. Аминокислотные остатки обладают множеством различных свойств и функций, и могут одновременно принадлежать к разным классам. Поэтому в работе рассматриваются классификации с разными типами размытости. Для определения количества и площади контактов каждой аминокислоты с каждым нуклеотидом в 1937 комплексах использовали разбиение Вороного-Делоне. Задача классификации аминокислотных остатков с разными типами размытости решалась с помощью общего вариационного подхода. Было показано, что около 30% всех контактов между аминокислотами инуклеотидами в комплексах белок-ДНК являются неслучайными. Методами четкой классификации показано существование инвариантов кластеризации аминокислот. Методами размытой классификации показано, что классификация аминокислот на шесть классов является оптимальной для задачи белок-нуклеинового распознавания.

В работе предложен новый метод анализа нерепрезентативных выборок, позволяющий получать достаточно точные оценки без уменьшения оперативности мониторинга. Он основан на современной методологии интеллектуального анализа данных, в том числе на алгоритмах классификационного анализа. Постановка задачи и описание метода даётся на примере данных мониторинга уровня безработицы в субъектах РФ.

Особенность задачи управления лечебным процессом в крупной больнице (клинике) состоит в том, что, как правило, отсутствует единый центр оперативного управления, – отделения и вспомогательные подразделения работают и планируют свою деятельность самостоятельно, в силу необходимости взаимодействуя с другими подразделениями. Кроме того, продолжительность выполнения большинства лечебных процедур (операций, врачебных консультаций) невозможно определить заранее. В связи с этим в последнее время для оперативного планирования и управления лечебным процессом предлагаются методы, основанные на идее так называемых мультиагентных систем. Каждая «сторона», участвующая в лечебном процессе и представленная в оперативном плане (расписании): врачи, пациенты, ресурсы, представляется своим программным блоком – агентом или множеством агентов, которые участвуют в составлении расписания «от своего имени», исходя из собственных предпочтений и ограничений. Правила взаимодействия агентов задаются таким образом, чтобы в результате получались «хорошие» в общепринятом понимании расписания. Есть три типа работ по применению мультиагентных систем в больницах. В работах первого типа сознательно абстрагируются от конкретных особенностей лечебного процесса в больницах разных типов. Цель этих работ – на довольно общих компьютерных моделях исследовать эффективность разных механизмов, обеспечивающих взаимодействие агентов, разных эвристических правил составления расписаний и т.п. В работах второго типа итоговой целью является применение мультиагентной системы для оперативного планирования лечебного процесса в реальных больницах. Очевидно, мультиагентная система не может работать в автоматическом режиме, поэтому она мыслится как интерактивная среда, позволяющая работать в реальном времени. При этом агенты берут на себя только «формальную» работу, не требующую медицинской квалификации. Постановка диагноза, определение состояния больного, выбор медицинского вмешательства остается за врачами. В работах третьего типа мультиагентная структура используется для построения имитационной модели конкретной больницы. В такой модели с максимально возможной точностью воспроизводятся организационная структура больницы (или ее части), имеющиеся ресурсы (палаты, койки, оборудование, персонал), механизм взаимодействия подразделений в ходе лечебного процесса и реальные статистические характеристики потока больных. Благодаря наличию имитационной модели появляется возможность совершенствовать саму организацию лечебного процесса.