В настоящее время Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) указывает, что депрессия уже вышла на первое место в мире среди всех причин неявки на работу, и на второе — среди болезней, которые приводят к потере трудоспособности. От 45 до 60 % всех самоубийств на планете совершаются больными нервно-психическими расстройствами, в частности депрессией. Согласно прогнозам ВОЗ, к 2020 г. депрессия станет убийцей номер один [1, 2, 3].
Отмечено также влияние депрессий на статистику разводов. При наличии депрессивного расстройства хотя бы у одного из супругов, разводы происходят в 10 раз чаще, чем в обычных семьях [4, 5].
Таким образом, раннее выявление аффективных расстройств и их профилактика — общая задача специалистов психоневрологической служба и общесоматической сети [6].
При использовании математических и информационных методов можно значительно повысить качество оказания медицинской помощи при депрессивных расстройствах [7]. Применение информационных технологий в данной работе становится одним из определяющих факторов развития психиатрии и всей общесоматической медицины [8, 9]. Однако до настоящего времени отсутствуют математические модели алгоритмы мониторинга, прогнозирования развития и профилактики аффективных расстройств [10]. В связи с этим возникает необходимость в разработке подходов к интеллектуализации анализа распространенности и прогнозирования депрессивных расстройств, что подтверждает актуальность данной работы.
Разработка классификационно-прогностических моделей прогнозирования распространенности депрессивных расстройств и состояния здоровья больных для рационализации оказания медицинской помощи данному контингенту населения.
На первом этапе разрабатывается структура информационной компьютерной базы. Экспертами определяется перечень показателей — данные анамнеза, результаты клинических и лабораторных исследований, а также результаты медикосоциального исследования.
Формирование компьютерной базы данных целесообразно осуществлять с использованием специализированных программ или стандартных электронных таблиц и СУБД [11].