ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕДУР В ЕДИНОМ ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ СИСТЕМЫ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

Аннотация. Задача разработки подходов к проектированию инструментария информационной поддержи принятия врачебных решений с применением нейросетей является привлекающей внимание областью деятельности в создании единого информационного пространства системы здравоохранения. Для оценки её актуальности проведен обзор функциональных и архитектурных решений нейронных сетей в здравоохранении и предложена методика их построения на основе функционального моделирования деятельности врача в процессе медицинской диагностики.

Ключевые слова: Медицинская диагностика, нейросеть, архитектура сети, функциональная модель

Постановка задачи. Актуальной задачей единого информационного пространства системы здравоохранения (ЕИПСЗ) является создание средств информационной поддержки формирования врачебных решений. Известно [1-3], что в основе таких решений лежит медицинская диагностика. При этом отмечается, «что клиническая симптоматика даже в хорошо известных заболеваниях сильно варьируется. Например, в случае инфаркта миокарда в 30% у пациентов наблюдается атипичная клиническая симптоматика и, что простые алгоритмы здесь не будут работать». Перспективным направлением улучшения ситуации является использование информационно-аналитических систем в медицинских процедурах.

Цель статьи – определение задач реализации медицинского диагноза на базе нейротехнологий.

В ряде работ [4-7] отмечается перспективность применения нейротехнологий для повышения достоверности врачебных решений. Отмечается, что архитектура нейросетей должна встраиваться в систему медицинских технологий, обеспечивая удобство коммуникаций между первичным, средним и высшим звеньями системы здравоохранения РФ.

Примеры функциональных и архитектурных решений применения нейросетей в медицине приведены в таблице №1

Таблица 

При формировании подсистемы медицинских коммуникаций ЕИПСЗ следует определить содержание их инструментальных составляющих.  С этой целью, основываясь на [3, 8], было выполнено функциональное моделирование [9] деятельности врача при осуществлении диагноза.  Модель (IDEFO) включала следующие основные процессы деятельности:

1. Процесс анализа (наблюдение, выявление жалоб и симптомов);
2. Синтез устанавливаемых фактов, диагностическая оценка симптомов на основе знаний их патогенеза, выявления взаимосвязанных симптомов, то есть синдромов;
3. Дифференциальный диагноз – определение круга возможных заболеваний со сходными признаками, поиск расхождений между данным случаем и всеми возможными заболеваниями, исключения предположений, которые не выдержали проверки;
4. Определение формы и характера течения заболевания;
5. Формирование эпикриза.

Применяя методику параметризации деятельности [10], можно оценить уровень достоверности диагноза при выбранных параметрах процессов (характеристик оборудования, математического, программного и организационного обеспечения). При обосновании параметров исходят из архитектуры вычислительной и информационно-коммуникационной среды. В этом направлении рядом преимуществ обладают нейротехнологии (локальность, параллельность обработки информации, удобство хранения и т.п.). При этом, основываясь на семантических символах модели (блок, диаграмма, предмет, связь), можно строить архитектурные аналоги её с нейросетью.

Исходя из сказанного, целесообразно определить основные задачи, решение которых связано с использованием нейросетей в медицинских информационных системах:

- выполнение функционально-структурного анализа деятельности по формированию врачебного решения (например, построение IDEFO –модели;

- параметризация модели;

- выбор среды проектирования;

- разработка средств визуализации интерфейса врача с сетью на основных процессах диагноза;

- обоснование алгоритмов обработки медицинской информации по основным процессам;

- архитектурные реализации процессных алгоритмов средствами нейротехнологии;

- проектирование системной архитектуры нейросетевой диагностики;

- проектирование коммуникаций между первичным, средним и высшим звеньями системы здравоохранения РФ.

Таким образом, в статье приводится укрупнённая методика системного подхода к разработке поддерживающих врачебные решения нейросетевых архитектур.

Список литературы:

1. Гончаров Н.Г., Гулиев Я.И., Кавинская Ю.М., Каменщиков А.А. Информационные тахнологии и вычислительные системы 4/2006 83 Вопросы создания Единого информационного пространства в системе здравоохранения РАН1.
2. Кравченко В.О. Методы использования искусственных нейронных сетей в медицине. Международный научный журнал «Символ науки» №6-2018г.
3. www.cismag.news
4. Кондатенков В.А. Материалы 7 Всероссийской научно-практической конференции «Информационное обеспечение приоритетного национального проекта «Здоровье»», Москва, 1 июня 2006 г.
5. Назаренко Г.И., Гулиев Я.И., Ермаков Д.Е. Медицинские информационные системы: теория и практика. Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 320 с.
6. Гусев А.В., Романов Ф.А., Дуданов И.П., Воронин А.В. Информационные системы в здравоохранении. Петрозаводск: изд-во ПетрГУ, 2002.-120с.
7. Гаспарян С.А., Пашкина Е.С. Страницы истории информатизации здравоохранения России – М.: Москва, 2002. – 304 с.
8. Кац А Г. Алгоритмы медицинской диагностики. Интуитивные и методические аспекты» Москва, изд-во ВЭЙН, 2002 г., 357 стр.
9. Р 50.1.028-2001. Методология функционального моделирования.
10. Сергеев Д. А., Сергеева Е. Параметризация структурно-функциональных моделей деятельности. Наука, техника и образование. 2018 №8(49)