Автоматизированные системы поддержки принятия врачебных решений

В современных условиях оказание услуг пациентам медицинских учреждений осуществляется при непрерывном развитии информационных технологий, оснащении медицинских учреждений новыми приборами и устройствами. Развитие медицинской техники и технологий обслуживания пациентов находит свое отражение во всех сферах деятельности медицинских учреждений в виде создания и внедрения специализированных медицинских программ, проектов комплексной автоматизации медицинских учреждений, внедрения телемедицинских технологий.

Интенсификация работы медицинского персонала и внедрение современных медицинских технических устройств приводит к увеличению объема информации, который должен обрабатывать медицинский работник. Это свидетельствует в пользу необходимости применения специальных программных систем для решения самых разных задач в медицинских учреждениях, начиная от простых хозяйственных задач и кончая сложными задачами принятия решений, связанных с управлением медицинским учреждением, идентификацией состояния пациентов и лечением.

Выделяют два основных вида Систем поддержки принятия решений:

- EIS (Execution Information System) – информационные системы руководства предприятия. Эти системы ориентированы на неподготовленных пользователей, имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей и фиксированные формы представления информации;

- DSS (Desicion Support System) – полнофункциональные системы анализа и исследования данных, рассчитанные на подготовленных специалистов, имеющих знания, как в части предметной области исследования, так и в части компьютерной грамотности.

В сфере здравоохранения Системы поддержки принятия решений используются для решения следующих задач:

- управление различными составляющими элементами ЛПУ (лаборатории, коечный фонд, аптечный фонд и т.д.)

- помощь в диагностике заболеваний и выбор методов лечения на основе накопленной статистики и экспертных знаний

- автоматизированная генерация отчетных материалов

- снижения рисков, связанных с медикаментозным лечением

Системы Поддержки Принятия Решений являются удобным интеллектуальным средством, направленным на решение основных проблем современного здравоохранения. Развитие подобных систем приведет к повышению эффективности работы врачей на всех этапах диагностирования и лечения.

Основными чертами СППР, позволяющей отнести ее к классической экспертной системе, являются следующие:

- поддержка принятия решения возможна только в одной конкретной области;

- программная система использует механизм рассуждений, которые могут быть представлены в виде пар посылок и заключений типа "если - то";

- система может объяснять ход решения задачи понятным пользователю способом;

- выходные результаты являются качественными, а не количественными;

- база знаний системы является открытой и наращиваемой;

- система способна обучаться, т.е. пополнение и (или) изменение базы знаний сопровождается увеличением эффективности ее работы;

- система может иметь средства общения с пользователем на естественном языке.

Вероятно, последняя отличительная особенность ЭС сформировалась в период доминирования в программном обеспечении текстовых интерфейсов, когда взаимодействие с пользователем на естественном языке являлось главным (или единственным) способом достижения "дружественного" (user-friendly) интерфейса. С развитием объектно-ориентированных графических интерфейсов значение общения пользователя с системой на естественном языке становится значительно меньшим. Машинное распознавание речи (в особенности устной) как важная составляющая общения с ЭВМ на естественном языке является традиционной задачей ИИ, тем не менее играющей в современных графических средах вспомогательную роль по управлению графическим интерфейсом пользователя.

В настоящее время существует ряд прикладных задач, которые решаются с помощью интеллектуальных систем более успешно, чем любыми другими средствами. Требования, предъявляемые к ЭС медицинского назначения и перспективы их использования описывались в работе Shortliff E.H.. Трудности, возникающие при создании медицинских ЭС, связаны со значительными интуитивными знаниями у экспертов, слабой структурированностью предметной области, сходством симптомов при различных заболеваниях, а также существованием разных медицинских школ. В общем случае критериями применимости ЭС в какой-либо предметной области оказываются следующие:

1. Данные и знания надежны и не меняются со временем;

2. Пространство (или область) возможных решений относительно невелико;

3. В процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения;

4. Должен быть, по крайней мере, один эксперт, способный явно сформулировать свои знания и объяснить методы применения этих знаний для решения задач.

Следует отметить, что правильное применение ЭС в диагностике и лечении заболеваний всегда является вершиной некоторой информационной пирамиды, все нижележащие этажи которой должны быть обеспечены в первую очередь в материально-экономическом, а затем и в организационном плане. В условиях ограниченного выбора диагностических процедур и вмешательств эффективность ЭС стремится к нулю. Поясним этот тезис следующим образом.

Экспертная система заключает в себе концентрированные знания лучших специалистов в своей области. Использование этих знаний затребовано в первую очередь в тех обстоятельствах принятия решений, которые являются сложными и неочевидными. Для таких случаев предполагается обеспеченность пользователя всеми необходимыми способами получения исходных данных для обработки системой. Если соответствующий способ получения входных данных пользователю недоступен, то в принятии решения вынужденно отсекается значительная часть базы знаний, способной учесть эти данные. Так. например, невозможность получения в ЛПУ данных о кислотно-щелочном равновесии для пациента с лихорадкой неясного генеза оставит за пределами заключений системы обширный опыт специалистов на эту тему, что не позволит существенным образом повлиять на качество принимаемого диагностического решения.

Компьютерное моделирование в образовании

Практические занятия являются одной из важнейших составляющих медико-биологического образования. Эксперименты in vivo и in vitro широко используются, чтобы помочь студентам в приобретении практических экспериментальных навыков, однако не менее важной задачей является закрепление и осмысление фактического материала, полученного на лекциях, семинарах, и из учебников. Хотя применение лабораторных животных для этой цели стало традицией, у этого подхода есть свои недостатки. Попробуем перечислить некоторые из них:

- постановка эксперимента достаточна сложна и подчас требует значительных затрат времени.

- из предыдущего пункта следует, что для данного промежутка времени может быть проверено только ограниченное число препаратов

- эксперимент может быть ресурсоемким, и экономические соображения могут оказаться превалирующими в организации исследования

- эксперимент на животных всегда сопряжен с морально-этическими ограничениями, тема которых также обсуждается в настоящем реферате.

Компьютерное моделирование, применяемое в медицинском образовании, может быть разбито на следующие категории:

- компьютерные текстовые симуляторы создают словесное описание ситуации, в которой пользователь выбирает один из нескольких предопределенных ответов. Основываясь на полученном ответе, компьютер генерирует следующую ситуацию. Будучи основанными только на текстовой информации, такие симуляторы относительно просты для программирования и нетребовательны к компьютерным ресурсам. Однако в настоящее время эти критерии становятся менее актуальными и сегодня текстовые симуляторы используются относительно редко.

- компьютерные графические симуляторы воссоздают на дисплее графическое изображение ситуации, часто чтобы объяснить фармакокинетические и фармакодинамические процессы связанные с приемом препарата. Обычно используется только “мышь” в качестве интерфейсного устройства. Хотя такие симуляции способствуют пониманию и усвоению материала обычно они не развивают у студентов практических навыков. Главная цель их использования состоит в объяснении неких абстрактных концепций в доступной и недорогой форме. Такие симуляторы особенно подходят для моделирования физиологических и фармакологических процессов.

Sniffy – TheVirtualRat

В качестве одного из примеров моделирования лабораторного животного можно привести известную программу Sniffy - The Virtual Rat, которая позволяет симулировать поведение настоящей крысы, но без всех недостатков использования реального животного. Программа позволяет студентам воспроизводить классические эксперименты по изучению физиологии обучения (выработка условных рефлексов и т.д.). Возможна реализация собственного плана эксперимента, использование различных стимулирующих факторов и т.д. Можно отметить продуманный пользовательский интерфейс и великолепно выполненную компьютерную графику, которая очень похоже симулирует движения реальной крысы.

Моделирование лабораторной крысы в действии - Sniffy The Virtual Rat