Моделирование и оптимизация в медицинских областях сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

magbo system

Сочинение на тему Моделирование и оптимизация в медицинских областях

Использование компьютерного моделирования добавляет импульс здоровью людей. В частности, эти методы особенно полезны при проверке проблем со здоровьем людей, которые включают активное поведение и общие процессы. Кроме того, имитационное моделирование решает проблемы здравоохранения тщательно и эффективно. Он предлагает обязательный способ анализа, который просто подтверждается, сообщается и понимается. В биомедицинских отраслях и дисциплинах имитационное моделирование предоставляет ценные решения, давая понятное представление о многогранных системах. В этом обзоре мы рассмотрим основные области оптимизации с помощью моделирования и коснемся некоторых из последних направлений, которые исследователи взяли на себя в использовании вычислительных достижений, таких как параллельные вычисления. Цель этого раздела – информировать о существовании огромного разнообразия подходов к моделированию в разных масштабах и типах тенденций и обсуждать новые проблемы.

Ключевые слова: симуляция, моделирование, здоровье, оптимизация.

Введение

Обычная путаница возникает, когда кто-то пытается прояснить вычислительное моделирование и мотивы, по которым мы его используем, чтобы помочь в понимании и использовании преобразований в здоровье людей. Такая неопределенность, возможно, связана с повсеместной распространенностью техники численного моделирования в отношении здоровья людей – весьма выигрышным начинанием, которое значительно помогло в определении того, какие переменные связаны с основными результатами, связанными со здоровьем. Вычислительное моделирование имеет разнообразные, но взаимосвязанные центры внимания-i. е. , чтобы понять процессы, системы и деятельность людей здоровья событий. Как правило, это выполняется с использованием моделирования центрального процессора некоторого типа, техники для понимания того, как раскрывается деятельность данной системы. Сила техники вычислительного моделирования заключается в ее видении динамики, контуров реакций и взаимозависимых нелинейных процедур, которые чрезвычайно сложно оценить с помощью методов численного моделирования, обычно используемых в здравоохранении людей.

Кроме того, он предоставляет полезную форму для просмотра за пределами доступных данных, в направлении будущих данных и, в конечном счете, того, что до сих пор не идентифицировано.

1. Моделирование: принципы и цели в здравоохранении

Вычислительное моделирование предлагает замену и отличительное восприятие в отношении численного моделирования. Таким образом, эти два метода хорошо подготовлены, чтобы быть одинаково поучительными. По причине моделирования существуют два различных потенциальных существенных средства для объяснения структуры: модель черного ящика (называемая также моделью, управляемой данными) и модель белого ящика (известная как модель первого принципа). Модель черного ящика не обращает внимания на реальную архитектуру системы при рассмотрении связей между входными и выходными факторами. Например, эти ассоциации могут быть воспроизведены с помощью моделей искусственных нейронных сетей, которые могут быть подготовлены для имитации деятельности исходной организации без более ранней информации о структуре. При наличии достаточного количества данных, чтобы охватить совокупности целевой системы, модель искусственной нейронной сети могла бы использоваться для обозначения производительности системы для прогноза интерполяции.

Тем не менее, это не экстраполяция, и сблизиться с черным ящиком – дело непростое. Имитационное моделирование предлагает безопасный подход для проверки и исследования различных гипотетических ситуаций. Последствия различных этапов укомплектования персоналом в системе можно увидеть без угрозы для производства и сделать правильный выбор до проведения преобразований. Имитационные модели могут быть анимированы в 2D / 3D, что позволяет более просто подтверждать и понимать идеи и предложения. В отличие от аналитики на основе решателя, имитационное моделирование позволяет проверять действия системы во времени на любом этапе детализации. Прототип моделирования может захватывать несколько дополнительных деталей, чем аналитический прототип, обеспечивая повышенную точность и более точный прогноз. Было показано, что техническое моделирование развивает медицинскую реализацию сложных методов жизнеобеспечения сердца. Имитация метода здравоохранения – сложная попытка. Процедуры лечения и примеры поступления пациентов значительно различаются по своим статистическим характеристикам и включают повышенный уровень изменчивости.

Процедура калибровки параметров модели может просто отображаться как процедура оптимизации на основе моделирования. Из-за сложного выполнения поставленной задачи, эволюционные алгоритмы (EAs) часто используются для оперативного изучения больших факторных пространств. Тем не менее, EA даже приобретает значительную длительность из-за того, что это требует огромного количества симуляционных тестов, и каждый тест получает значительный период в симуляции. Принцип этого прототипа моделирования состоит в том, чтобы дать представление обо всех показателях производительности, присущих амбулаторному отделению, и о том, как на них влияют методические модификации. Kuljis et al. Опишите шесть наиболее важных методов моделирования: трехмерное моделирование и моделирование виртуальной реальности, дискретное событие, агентное моделирование, непрерывное событие, динамику Монте-Карло и системы, а также то, как они использовались в производстве и как их можно было использовать в конечном итоге. в здравоохранении. Кроме того, использование трехмерных компьютерных прототипов, которые позволяют восстановить камеры сердца, дает возможность воспроизвести организацию анатомии желудочков в виртуальном представлении. В качестве иллюстрации, объединение вычислительных прототипов сердца с медицинскими данными дает огромную надежду на увеличение числа случаев сердечно-сосудистых заболеваний. Кроме того, моделирование дискретных событий использовалось для повышения производительности и сокращения периодов ожидания, все методы, которые могут быть использованы для моделирования здравоохранения. Работы предполагают, что симуляция должна быть преимущественно эффективной в достижении хирургического мастерства, когда хорошо организованная команда инструментов под исключительной точкой зрения видеонаблюдения имеет важное значение, как эндоскопия или лапароскопия. Нахождение количества фасета и данных, которые должны содержаться в прототипе, является важным действием в установлении логики после моделирования. Halamek et al. [15] предложили концепцию пробуждения, которая использовала высокоточные симуляционные тренировки в качестве основной составляющей для улучшения командного взаимодействия и технической квалификации. Миллер и соавт. указывают на то, что объединение большего усложнения с имитационной моделью не автоматически придает значение окончательному экзамену. Далее они заявляют, что слишком большие сложности на самом деле контрпродуктивны, поскольку для этого требуется гораздо больше времени и усилий, чтобы гарантировать, что модель работает как подлинный организм.

2. Численная оптимизация

Учитывая, что основной целью является получение информации на основе данных, нам необходим понятный подход. План состоит в том, чтобы создать статистическую модель с различными свободными факторами, имеющими эквивалентные атрибуты в качестве разрабатываемой схемы. Когда прототип эффективно соответствует системному ассортименту, модель может дублировать записанную реакцию системы для идентичного ввода. Тем не менее, чтобы прототип повторил данные, факторы открытой модели должны быть выбраны соответствующим образом. Обычный способ получить наибольшие значения факторов – это попробовать все схемы значений факторов, оценить смоделированный ответ с реальным ответом для всех этих схем и использовать приближение ошибки, чтобы выбрать схему факторов, которая предлагает наименьшую ошибку. Естественно, невозможно соблюсти все схемы значений факторов, так как это даст значительно больше возможностей. Но было реализовано несколько алгоритмов для эффективного поиска наилучшего расположения факторов с заданной точностью. Такие алгоритмы определены как алгоритмы оптимизации. В общем случае алгоритмы оптимизации используют в ответе градиенты, чтобы решить, в какой тенденции модифицировать факторы и насколько малыми должны быть преобразования факторов. Если изменение в ответе находится под заранее заданным значением для небольшого изменения факторов, алгоритм завершает дополнительный поиск. Если есть только один или два фактора, алгоритм должен точно найти наилучшее расположение факторов с требуемой точностью. Если мы найдем больше факторов для оптимизации, задачи окажутся более сложными, и мы обнаружим, что решатель не может найти правильное и наиболее выгодное расположение факторов. Различие между алгоритмами оптимизации заключается в том, как они изменяют факторы в ходе исследования для получения наилучших факторов, как они пытаются использовать различные схемы и как регулировать их, чтобы завершить дополнительное исследование. Чтобы уменьшить угрозу нахождения неправильного оптимального расположения факторов, необходимо сначала вычесть соответствующие факторы. Иногда алгоритмы предполагают способность сокращать выбор значений факторов, что обычно приводит к более быстрому алгоритму. Оптимизация множества факторов часто позволяет экономить время, и мы должны всегда прилагать усилия, чтобы сделать оптимизацию максимально быстрой.

Заключение

Уровень аспекта модели особенно важен для прототипов медицинских симуляторов, поскольку доступные данные многократно меньше желаемых, и для моделирования подлинности регулярно требуются предположения. Инженеры-технологи всегда стремятся повысить эффективность, придумывая новые идеи, чтобы предложить конкурентные преимущества в промышленном производстве. Эти инновации получили широкое распространение в области здравоохранения и являются залогом сокращения отходов, увеличения пропускной способности и удовлетворенности пациентов. Руководящие принципы для предстоящих исследований разнообразны и многогранны; Мы выдвигаем на первый план две основные проблемы, связанные с движением вперед Включение «больших данных» в моделирование неизбежно, но сопряжено с многочисленными контролируемыми и значительными препятствиями.

Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы

    Поделиться сочинением
    Ещё сочинения
    Нет времени делать работу? Закажите!

    Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.