ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ В РАЗРАБОТКЕ ВИРТУАЛЬНОГО ПАЦИЕНТА ДЛЯ МЕДИЦИНСКИХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИМУЛЯТОРОВ

APPLICATION OF THE INTELLIGENT SYSTEM IN THE DEVELOPMENT OF A VIRTUAL PATIENT FOR MEDICAL COMPUTER SIMULATORS

Nikolai Votinov

student, Department of Intelligent Information Technologies, Institute of Fundamental Education, Ural Federal University,

Russia, Yekaterinburg

АННОТАЦИЯ

В компьютерных медицинских симуляторах применяются модели виртуальных пациентов. В зависимости от целей симулятора существует несколько типов процессов, моделируемых в виртуальном пациенте. В статье рассмотрена классификация моделируемых процессов, а также предложены подходы реализации, основанные на разработке интеллектуальной системы.

ABSTRACT

Computerized medical simulators use virtual patient models. Depending on the goals of the simulator several types of processes simulated in the virtual patient. The article discusses the classification of modeled processes and offers implementation approaches based on the development of an intelligent system.

Ключевые слова: виртуальный пациент, моделирование, тренажер-симулятор, рассуждения на основе прецедентов, машинное обучение, обучение с подкреплением, регрессия.

Keywords: virtual patient, simulation, simulator, CBR, ML, RL, regression.

Наблюдается тенденция применения виртуальных симуляторов для обучения и тренировки навыков в различных сферах деятельности человека. В том числе виртуальные симуляторы пришли и в сферу медицинского образования. Основной идеей в симуляторах такого рода является взаимодействие обучающегося с виртуальным пациентом. Виртуальный пациент – образовательная технология клинических областей знаний, а именно компьютерные мультимедийные интерактивные симуляции сценариев диагностики и лечения больных [2]. Виртуальные пациенты могут иметь различный уровень детализации в зависимости от целей симулятора и медицинского направления, для которого они предназначены. В целом моделируемые ситуации взаимодействия с пациентом можно разделить на несколько групп. Клинические сценарии назовём кейсами. Типы кейсов:

1. Диагностирование;
2. Алгоритмы врачебного вмешательства;
3. Продолжительное лечение.

Диагностирование представляет собой моделирование ситуации, при которой пользователю симулятора нужно взять на себя роль врача и провести с виртуальным пациентом физикальное обследование, включающее в себя сбор жалоб и осмотр. Алгоритмы врачебного вмешательства могут включать в себя различные последовательности действий при определенных ситуация, например, таких, как алгоритм оказания первой медицинской помощи, операции и процедуры. Под продолжительным лечением будем понимать амбулаторное лечение, основанное на рекомендациях врача и прописанных лекарственных препаратах.

Логическая формализация данных кейсов сводится к проектированию интеллектуальной системы. Интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы.

Рассмотрим некоторые подходу к моделированию основных типов кейсов виртуальных пациентов. Для диагностирования можно использовать рассуждения на основе прецедентов (Case-based reasoning) – это способ получения новых решений, основанный на знаниях. Данный способ при формировании вывода использует сведения из уже зафиксированных в прошлом случаях (прецедентов) [1]. Для алгоритмов врачебного вмешательства подходит обучение с подкреплением – способ обучения модели, называемой агентом, взаимодействующей с окружающей средой, и по реакции среды на свои действия формирующей некоторое поведение с целью максимизации награды от взаимодействия со средой или минимизации потерь [3]. Для продолжительного лечения возможно создание регрессионной модели машинного обучения - модель зависимости одной переменной от другой или нескольких других переменных с линейной функцией зависимости. Данная модель будет предсказывать эффект от лечения.

Для применения данных подходов в разработке симулятора может быть сложно найти широко применяемые разработанные решения, т.к. в основном в публикациях по симуляторам, содержащих виртуального пациента, авторы не описывают подробно техническую реализацию. Для проектов, создающихся в среде разработки Unity, в качестве инструмента реализации обучения с подкреплением можно использовать Unity ML-Agents Toolkit.

Unity ML-Agents Toolkit представляет собой активно развивающийся проект с открытым исходным кодом, который позволяет играм и симуляторам служить средой для обучения интеллектуальных агентов. Данный инструмент содержит реализацию нескольких алгоритмов для глубокого обучения с подкреплением. Данное решение может быть беспроблемно интегрировано в игровой проект Unity. Обученная модель применяется в качестве компонента к игровом объектам внутри сцены в Unity [4].

Итак, разработка компьютерного симулятора, содержащего виртуального пациента, является творческой задачей проектирования интеллектуальной системы, для которой были предложены некоторые возможные подходы, основанные на машинном обучении.

Список литературы:

1. Алёхин Р.В., Блашонков Т.О., Мухачёва И.Е., Поляков С.А. Реализация модульное CBR-системы для изучения студентами принципов машинного обучения на основе прецедентов // Информатизация инженерного образования. Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции.  –Москва, 2018. С. 27-30.
2. Карась, С.И. Виртуальные пациенты как формат симуляционного обучения в непрерывном медицинском образовании (обзор литературы) / Карась С.И. // Бюллетень сибирской медицины. –2020. – № 19(1). – С. 140–149.
3. Манусов В.З., Хасамзода Н., Матренин П.В. Применение методов искусственного интеллекта в задачах управления режимами электрических сетей Smart Grid: монография / Новосибирск: Издательство НГТУ, 2019. - 240 с.
4. Juliani, A., Berges, V., Teng, E., Cohen, A., Harper, J., Elion, C., Goy, C., Gao, Y., Henry, H., Mattar, M., Lange, D. (2020). Unity: A General Platform for Intelligent Agents. arXiv preprint arXiv:1809.02627.