Статьи из рубрики: «Системы поддержки принятия решений»
-
2020 № S1 Визуальное представление знаний о клинических проявлениях лизосомальных болезней накопления
В статье рассматривается представление информации по лизосомальным болезням накопления для поддержки процесса диагностических решений в детском возрасте. Данная группа наследственных патологий относится к редким (орфанным) трудно распознаваемым заболеваниям и без своевременной соответствующей терапии оказывает негативное влияние на качество и продолжительность жизни. В работе проанализированы источники информации по 16 нозологическим единицам из этой группы. С использованием методов инженерии знаний информация о выявленных клинических проявлениях отражена в форме визуальных портретов (интеллект-карт) для идентификации заболеваний и повышения квалификации врачей-педиатров.
-
2020 № 4 Алгоритм формирования подозрения на новую коронавирусную инфекцию на основе анализа симптомов для использования в системах поддержки принятия врачебных решений
Течение пандемии COVID‑19 накладывает значительную нагрузку на системы здравоохранения, в том числе
на первичное звено, когда необходимо правильно заподозрить и определить дальнейшую тактику. Неспецифичность симптомов и разносторонность проявлений COVID‑19 накладывают трудности для выявления подозрения на данное заболевание. Для улучшения определения COVID‑19 потенциально могут быть полезны симптом-чекеры и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) с рекомендациями врачу для определения тактики ведения. Анализ научной литературы
показывает многогранность проявлений и частоту встречаемости COVID‑19. Взяв за основу этот анализ, мы структурировали проявления по частоте встречаемости, классифицировали их как «большие» и «малые». Были определены правила их взаимодействий для расчёта уровня подозрения на COVID‑19. Каждому уровню подозрения были разработаны рекомендации по тактике ведения пациента. Для определения симптомов COVID‑19 в неструктурированных текстах электронных медицинских карт были обучены модели NLP. Точность моделей по метрике F-мера составила от 84,6% до 96,0%. Таким образом, был разработан алгоритм выявления подозрения на COVID‑19, который потенциально может быть использован в симптом-чекерах и СППВР для помощи врачам по определению COVID‑19 и поддержки принятия тактических действий. -
2020 № 4 Информационная система добврачебной оценки риска возникновения неинфекционных заболеваний
В статье представлено описание концептуального подхода к автоматизации алгоритма доврачебной оценки
факторов риска возникновения неинфекционных заболеваний с целью раннего выявления заболеваний и их последующего мониторинга. Представленная информационная система позволит проводить расчет факторов риска неинфекционных заболеваний, обеспечить динамическое наблюдение, создать единый реестр доврачебных обследований. Информационная система разработана на базе разработанного ранее алгоритма доврачебной оценки риска возникновения неинфекционных заболеваний [6], и позволяет предварительно выявлять факторы риска неинфекционных заболеваний среди широких масс населения без проведения дорогостоящих анализов и без привлечения высококвалифицированных медицинских работников. -
2020 № 3 Совершенствование качества диспансеризации населения в амбулаторно-поликлиническом учреждении на основе применения информационных технологий
В в е д е н и е . Особенностью диспансеризации взрослого населения (ДВН) является постановка перед первичным
звеном здравоохранения широкого спектра новых задач. ДВН ведет к росту контингентов, подлежащих диспансерному наблюдению (ДН), увеличению нагрузки на специалистов амбулаторно-поликлинических учреждений. В этой связи необходим поиск и внедрение в практику амбулаторно-поликлинических учреждений новых инструментов, повышающих качество профилактической работы, обеспечивающих принятие врачами обоснованных и своевременных решений. В качестве такого инструмента в работе предлагаются информационные технологии. Материал и методы исследования. В работе применены методы описательной статистики и программирования. Исходным материалом для разработки программных модулей послужили материалы анкетирования и клинико-инструментального обследования пациентов, статистические отчеты о ДВН, ДН нуждающихся больных в районной поликлинике на протяжении 2013–2018 годов. Техническое задание и разработка алгоритма для программирования выполнены авторами. Комплексный мониторинг факторов риска (ФР) НИЗ среди прошедших ДВН проведен с помощью программного модуля «Скрининг модифицируемых факторов риска основных хронических неинфекционных болезней человека», интегрированного с МИС учреждения. На этой основе создана база данных «Мониторинг факторов риска хронических заболеваний среди населения территории обслуживания районной поликлиникой». Совершенствование качества и увеличение охватанаселения диспансерным наблюдением осуществлено с помощью разработанного для этих целей программного модуля, интегрированного с МИС учреждения. Результаты и обсуждение. Организовано постоянное проведение комплексного мониторинга факторов риска НИЗ, описана их структура и динамика на протяжении 6-летного периода. Предложенный для использования в работе коэффициент эффективности свидетельствует о положительных переменах в работе медицинской сети по нивелированию влияния ФР на здоровье. Установлено, что наиболее подвержены коррекции такие ФР как «Низкая физическая активность», «Нарушения питания», «Гипергликемия». ДВН ведет к увеличению числа пациентов, нуждающихся в ДН, росту нагрузки на первичную медико-санитарную сеть. Использование в практике учреждения программного модуля по совершенствованию качества и охвату нуждающихся в ДН способствует позитивным переменам в этом разделе работы, облегчает труд медицинских работников. Расширение спектра применяемых информационных технологий в работе амбулаторно-поликлинического учреждения способствует повышению качества принятых решений в профилактике нарушений здоровья населения врачами, работающими в условиях возросшей нагрузки. Выводы. Статистика ДВН свидетельствует о повышении нагрузки на специалистов амбулаторно-поликлинических учреждений в связи с ростом выявляемости больных, необходимостью выполнения работ по устранению факторов риска НИЗ, увеличению числа лиц, подлежащих диспансерному наблюдению. Работа специалистов амбулаторно-поликлинических учреждений по устранению влияния модифицируемых ФР НИЗ должна проводиться на основе их комплексного мониторинга. В этих условиях возникает необходимость в расширении спектра применяемых информационных технологий в профилактической работе учреждений по оказанию первичной медико-санитарной помощи, направленной на улучшение качества работы в этом разделе, создания новых условий труда для медицинских работников. Представленные результаты применения предложенных АТ‑инструментов в интеграции с эксплуатируемой МИС позволяют улучшить качество профилактической работы в амбулаторно-поликлиническом учреждении, демонстрируют появление новых инструментов у врачей, способствующих обоснованному и своевременному принятию врачебных решений. -
2020 № 3 Принятие диагностических решений с помощью нейронных сетей принарушениях функционирования желудочно-кишечного тракта, вызванных влиянием паразитов
Рассмотрены возможности применения в медицинских исследованиях метода обработки и анализа с исполь-
зованием искусственной нейронной сети для повышения точности диагностирования заболеваний желудочно-кишечного тракта из-за влияния различных паразитов. Выделены симптомы и болезни, связанные с влиянием основных паразитов в желудочно-кишечном тракте. На основании данной информации приведена реализация эксперимента на сетевом эмуляторе NeuroPro. Приведены результаты прогнозирования заболеваний по выделенным симптомам с помощью нейронной сети. Для конкретного заболевания определены значимые входные параметры сети. -
2020 № 2 Информатизация здравоохранения: от стандартов к экспертным системам
Согласно обновленным требованиям Минздрава России основным документом, регламентирующим лечебно- диагностический процесс, являются клинические рекомендации. Инструкции клинических рекомендаций, базирующиеся на результатах рандомизированных исследований, определяют действия врача при постановке диагноза и выборе рационального лечения. Однако рудиментарный формат размещения информации на бумажном носителе существенно ограничивает их эксплуатацию. Возможности IT-технологий позволяют интегрировать клинические рекомендации в структуру экспертных систем. На примере экспертной системы «Лечение хронической сердечной недостаточности» представлены возможности и перспективы информатизации лечебно-диагностического процесса.
-
2020 № 2 Системы поддержки принятия врачебных решений; анализ мультимодальных данных, разница «человеческого» и «машинного» подходов, социальная проблематика сбора и оборота биомедицинских данных
Внедрение систем поддержки принятия врачебных решений на основе технологий искусственного интеллекта – это важный этап цифровой трансформации здравоохранения. Несмотря на преимущества от внедрения нейросетевых алгоритмов в аналитические системы, есть вопросы, которые необходимо решить для успешного создании цифрового здравоохранения. Помимо обеспечения экспертного уровня знаний при создании систем и гарантий защиты персональной информации, необходима работа как с профессиональным медицинским сообществом, так и с публикой для преодоления психологических и социальных барьеров при переходе к цифровой экономике.
-
2019 № 1 Автоматизированная система бактериоскопической диагностики туберкулеза
В статье рассмотрены схема работы и требования к программно-аппаратному комплексу для автоматизированной бактериоскопической диагностики туберкулеза. Перечислен основной функционал аппаратной части такой автоматизированной системы и требуемые возможности, обеспечивающиеся ее программной частью. Приведены этапы автоматизированного анализа цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена. Представлены собственные алгоритмы и математические модели, которые могут быть включены в такой программно-аппаратный комплекс.
-
2019 № 1 Прогнозирование развития воспалительных осложнений у больных мочекаменной болезнью в послеоперационном периоде
Разработан диагностически-прогностический способ оценки риска развития воспалительных осложнений по-
слеоперационного периода у больных с мочекаменной болезнью, основанный на результатах проспективного обследования 1240 пациентов. При проведении многофакторного анализа были выявлены следующие маркеры, влияющие на развитие осложнений в послеоперационном периоде: уровень СОЭ, ЛИИ, показатель альбумина, выраженность протеинурии и лейкоцитурии, наличие признаков системной воспалительной реакции, нарушения уродинамики и гидронефроза. Данным признакам были присвоены баллы, которые в ходе проведения диагностических исследований суммировали. На основе оригинального способа создана программа для ЭВМ, обладающая высокой диагностической ценностью. -
2019 № 1 Возможности технологий «Big Data» в медицине
Статья посвящена исследованию особенностей использования технологий анализа больших объемов неструк-
турированных и многообразных данных («Big Data») в медицине. Рассмотрена история развития, целесообразность применения и накопленный опыт по использованию технологий «Big Data» в Европе и России, определены их возможности и преимущества, а также отдельное внимание уделено перспективным направлениям развития. Детально проанализирована сфера их применения на примере ранней диагностики и лечения онкологических заболеваний, где они нашли применение при составлении и изучении «омиксных» баз данных, которые включают в себя генетическую информацию каждого отдельно взятого пациента и открывают возможности персонализированного подбора лечения. Также отмечен потенциал аналитических технологий в системе здравоохранения и эпиднадзора. -
2019 № 1 Система поддержки принятия врачебных решений для формирования протокола ультразвуковых исследований
Предложена система поддержки принятия врачебных решений, позволяющая формировать протокол ультра-
звукового исследования. Описательная часть протокола формируется врачом путем выбора из базы данных готовых фраз и предложений, которым соответствует множество признаков органа. На основе множества признаков с использованием решающего правила система рекомендует заключение. В системе врач имеет возможность корректировать протокол исследования. В качестве примера рассмотрено формирование протокола ультразвукового исследования для органа – печени. Разработанная система успешно применяется более двух лет в различных лечебных учреждениях России. -
2018 № 4 Средства интеллектуальной поддержки принятия решений в диагностике и лечении наркозависимых
В диагностике и лечении наркозависимых существенным является раннее определение спектра принятых пациентом наркотических веществ. Известны специфичные симптомы употребления того или иного наркотического вещества, по которым еще до проведения лабораторных исследований можно определить, что именно принял пациент. Использование методов интеллектуального анализа данных позволяет выявлять характерные симптомы в случае употребления одного или нескольких наркотических веществ, устанавливать для наблюдаемых симптомов возможные наборы наркотических препаратов. В работе закономерности между принятыми наркотическими препаратами и наблюдаемыми симптомами математически описываются с помощью ассоциативных правил. Для обнаружения этих правил применяются известные алгоритмы Apriori, Close, а также предложенный авторами алгоритм MClose. Алгоритм MClose позволяет установить наиболее существенные строгие ассоциативные правила (правила с достоверностью 1).
В статье представлено предложение по экспертной предобработке дынных, позволяющее существенно снизить количество сгенерированных ассоциативных правил и повысить качество их интерпретации. Разработанные методы и средства направлены на диагностику и поддержку принятия решений при лечении наркозависимых -
2018 № 4 Возможности использования сервисов Google для принятия управленческих решений при организации неотложной медицинской помощи
Недостижение индикативных показателей, отражающих развитие неотложной медицинской помощи, свидетельствует о необходимости анализа причин и принятия управленческих решений, направленных на ее совершенствование. Рост популярности электронных приложений в области медицины, готовность к активному применению программ и приложений среди пациентов, высокий уровень распространенности медицинских сообществ в социальных сетях – с одной стороны, и отсутствие развитой системы поддержки принятия управленческих решений в сфере здравоохранения – с другой, ставит вопрос об использовании возможностей существующих интернет-сервисов в деятельности медицинских организаций для принятия управленческих решений. Целью исследования явилось выявление возможностей применения сервисов Google для принятия управленческих решений, направленных на совершенствование организации неотложной медицинской помощи. Социологический метод включил онлайн-исследование мнения законных представителей детей по вопросам неотложной медицинской помощи с использованием сервисов Google. Проведенный анализ позволил выявить ряд проблем в организации неотложной медицинской помощи детскому населению, обуславливающие ограничение доступности первичной медико-санитарной помощи в неотложной форме детям, решение которых требуют принятия оперативных управленческих решений. Результаты применения сервисов Google при решении данных проблем могут быть использованы руководителями медицинских организаций и органов управления здравоохранением.
-
2017 № 2 Система оценки уровня приверженности пациента.
В статье представлена интеллектуальная система оценки уровня приверженности пациента лечению. На сегодняшний день наиболее популярными техниками оценки уровня приверженности являются интервью с использованием различных опросных листов. Мы предлагаем новый автоматизированный подход – систему на основе нечеткой логики, которая сопоставляет объективные данные пациента с ранее определенным планом лечения. В настоящем исследовании ввод данных осуществлялся непосредственно медицинским персоналом. Дальнейшим этапом работы является использование сенсорных устройств для оценки уровня приверженности пациента. Настоящая статья будет полезна сотрудникам медицинских организациий, осуществляющих наблюдение за стационарными пациентами.
-
2017 № 2 Автоматизация дифференциальной диагностики черепно-мозговой травмы.
Авторами предложена модель создания экспертной системы поддержки принятия врачебного решения в ургентной неврологии и нейрохирургии. Модель предполагает клинико-экспертный подход в формировании признакового пространства.
-
2017 № 2 pdf Поддержка принятия врачебных решениий в медицинских информационных системах медицинской организации.
В статье представлен обзор различных возможностей поддержки принятия врачебных решениий в медицинских информационных системах медицинских организациий. Дается описание функциональных требований и перспектив в части повышения эффективности медицинских информационных систем в информатизации клинической работы врачей.
-
2017 № 1 Экспертные системы в прогнозировании операционного риска при наиболее распространенных хирургических вмешательствах (обзор).
Обзор литературы посвящен возможностям применения экспертных медицинских систем в абдоминальной хирургии. Рассмотрены и подробно описаны существующие модели систем поддержки принятия врачебных решений у пациентов с такими распространенными нозологиями, как острый панкреатит, острый холецистит, осложненная язвенная болезнь. Авторами проведен сравнительный анализ современных экспертных систем и описаны базовые принципы их построения.
-
2013 № 6 Проектирование медицинских интеллектуальных систем поддержки принятия решений на основе нечетких информационных технологий.
В работе рассматриваются методы получения нечетких моделей для прогнозирования и медицинской диагностики в условиях неполного и нечеткого представления информации о решаемых задачах. Приводится практический пример получения правил нечеткого прогнозирования возникновения острого холецистита для системы поддержки принятия решений врача-гастроэнтеролога.
-
2013 № 6 Интеллектуальные системы поддержки принятия решений врачей-специалистов, обучаемые в интерактивном режиме.
Описываются методы получения решающих правил диагностических информационных систем, обучение классификации в которых осуществляется в режиме диалога человека с ЭВМ.
-
2013 № 6 Нечеткие математические модели системы поддержки принятия решений для решения задачи прогнозирования острого панкреатита.
Рассматривается математическая модель прогнозирования возникновения острого панкреатита на основе информации, получаемой традиционными медицинскими методами (опрос, осмотр, лабораторные и инструментальные исследования), по электрическому сопротивлению биологически активных точек, связанных с исследуемым заболеванием, и по содержанию микроэлементов в волосах человека.
-
2013 № 6 Система поддержки принятия врачебных решений.
В статье представлена система поддержки принятия врачебных решений (СППВР), разработанная авторами для использования в области сердечно-сосудистых заболеваний. Показано, что современная СППВР, разработанная для типичных клинических ситуаций и работающая в составе информационной системы (ИС) клиники, может быть автоматически «персонифицирована» в соответствии с индивидуальными особенностями пациента.