кандидат медицинских наук, докторант
Cand. of Sci. (Med.), Doctoral Student
ЦЕЛЬ. Оценить возможности применения нейронных сетей в медико-психологическом сопровождении военнослужащих.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Обследованы 1822 курсанта Военного учебно-научного центра Военно-Морского Флота «Военно-морская академия имени Адмирала Флота Советского Союза Н. Г. Кузнецова» в возрасте от 18 до 27 лет. Обследованные разделены на 2 группы: «Норма» (n = 1507) и «Дезадаптация» (n = 315). Обследование проведено с применением многофакторного личностного опросника «Адаптивность» и методики диагностики интеллектуального развития КР-3-85. Статистическую обработку выполняли с применением пакета программ Stat Soft Statistica 10.0. Осуществляли проверку на нормальность показателей с помощью критерия Колмогорова–Смирнова. Сравнительный анализ показателей с нормальным распределением оценивали с помощью t-критерия Стьюдента. Проанализирована ранговая корреляция Спирмена с целью проверки данных на мультиколлинеарность. Математическое моделирование проведено с использованием нейронных сетей. Эффективность модели оценивали по уровню чувствительности и специфичности.
РЕЗУЛЬТАТЫ. Курсанты с дезадаптацией характеризуются более низкими показателями личностного адаптационного потенциала, моральной нормативности, результатами тестов: память на фигуры, установление закономерности. Нейронная сеть является мощным инструментом систематизации, позволяет достоверно классифицировать курсантов с социально-психологической дезадаптацией. При этом нейронная сеть характеризуется высокой специфичностью.
ОБСУЖДЕНИЕ. Полученные результаты подтверждают выводы других ученых, что нейронные сети способны с высокой точностью классифицировать различные состояния. Определенным недостатком нейронной сети является отсутствие полной информации у исследователя о выявленных связях и закономерностях.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Применение нейронных сетей повысит эффективность мероприятий медико-психологического сопровождения курсантов.
OBJECTIVE. Evaluate the possibility of using neural networks in the medical and psychological support of military personnel.
MATERIALS AND METHODS. There was screening of 1822 cadets of the Navy Military Training and Research Centre “the Naval Academy named after Admiral of the Fleet of the Soviet Union N.G. Kuznetsov”, aged 18-27. Subjects were divided into 2 groups: “Norm” (n = 1507) and “Maladaptation” (n = 315). The screening was carried out using multidimensional personality questionnaire “Adaptability” and methods of intellectual development diagnosis КР-3-85. Statistical processing was performed using Stat Soft Statistica 10.0 software package. Check for rate normality was carried out via the Kolmogorov-Smirnov test. Comparative analysis of indicators with normal distribution was evaluated using Student’s t-test. Проанализирована Spearman’s rank correlation was analyzed in order to check the data for multicollinearity. Mathematical modeling was conducted with the use of neural networks. The model efficacy was assessed by the level of sensitivity and specificity.
RESULTS. Cadets with maladaptation are characterized by lower rates of the personal adaptation potential, moral normativity and test results: memory for figures, pattern determination. Neural network is a powerful instrument for systematization, making it possible to reliably classify cadets with socio-psychological maladaptation. Yet, neural network is characterized by high specificity.
DISCUSSION. The obtained results support the conclusions of other scientists that neural networks are able to classify various states with high accuracy. A significant shortcoming in neural network is incomplete information on identified connections and patterns from researchers’ side.
CONCLUSION. The use of neural networks will enhance the efficiency of measures to provide medical and psychological support for cadets.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.