Цель. В области здравоохранения имеют место различные виды неопределенности, связанные с медицинскими ошибками, которые обусловлены человеческим фактором и несовершенством техники. Как правило, четкое значение приводит к потере точности и неопределенности результатов, вследствие чего имеющихся данных недостаточно для оценки клинического процесса с желаемой степенью точности. Поэтому теория нечетких множеств играет важную роль в обеспечении точности результатов при решении задач, связанных со здравоохранением.

Методы. Для повышения точности результатов в данной статье используются функциональные нечеткие числа. Для моделирования рисков безопасности пациентов здесь применяется новый вид анализа дерева отказов с использованием нечетких множеств. Используются интервальные значения треугольных нечетких чисел уровня (λ, ρ), их функции, t-норму и дефаззификацию методом центра тяжести для оценки нечеткой вероятности отказа и безотказности системы. Эффективность этих методов демонстрируется на примере из сферы здравоохранения, а полученные результаты проанализированы с помощью других существующих методов. Для ранжирования основных событий рассматриваемых проблем использован подход, изложенный в работе Танаки и др. Для анализа изменений в нечеткой вероятности отказа также использованы нечеткие функции.

Результаты. В рамках работы изучено применение дерева отказов, t-нормы и функциональных нечетких чисел в контексте интервальных треугольных нечетких чисел. В исследовании рассмотрено два типа проблем из области здравоохранения и соответствующие им методы дефаззификации в целях анализа надежности существующими методами. Авторы пришли к заключению, что метод t-нормы не дает значительного накопления нечеткости, и выяснили, как функциональное нечеткое число влияет на надежность. Аналогичным образом методом V-индекса были найдены наименее критические события по каждой системе.