Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 24(44)
Рубрика журнала: Информационные технологии
Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4, скачать журнал часть 5, скачать журнал часть 6, скачать журнал часть 7
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
Автор исследования |
Назначение исследования |
Задача обработки информации |
Архитектура сети |
Джек Ту и Майкл Гуэрир |
Определение времени нахождения в медицинском учреждении |
Классификация, сокращение размерности |
Модель Хэмминга |
Ки Чженху, Ю Хену и Виллис Томпкинс |
Подавление нелинейных и нестационарных шумов в электрокардиограмме |
Кластеризация, визуализация |
Сеть Кохонена |
Исследователи из университета Дьюка |
Распознавание маммограммы злокачественной ткани |
Классификация |
Модель Хопфилда |
Герберт Каппен |
Прогнозирования лечения рака яичника |
Ранжирование |
Машина Больцмана |
Троицкий институт инновационных и термоядерных исследований (ТРИНИТИ) |
формирование метода лечения базальноклеточного рака кожи |
Прогнозирование, регрессионный анализ |
Комбинированная архитектура |
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:
- Процесс анализа (наблюдение, выявление жалоб и симптомов);
- Синтез устанавливаемых фактов, диагностическая оценка симптомов на основе знаний их патогенеза, выявления взаимосвязанных симптомов, то есть синдромов;
- Дифференциальный диагноз – определение круга возможных заболеваний со сходными признаками, поиск расхождений между данным случаем и всеми возможными заболеваниями, исключения предположений, которые не выдержали проверки;
- Определение формы и характера течения заболевания;
- 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:
- 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.
- Кравченко В.О. Методы использования искусственных нейронных сетей в медицине. Международный научный журнал «Символ науки» №6-2018г.
- www.cismag.news
- Кондатенков В.А. Материалы 7 Всероссийской научно-практической конференции «Информационное обеспечение приоритетного национального проекта «Здоровье»», Москва, 1 июня 2006 г.
- Назаренко Г.И., Гулиев Я.И., Ермаков Д.Е. Медицинские информационные системы: теория и практика. Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 320 с.
- Гусев А.В., Романов Ф.А., Дуданов И.П., Воронин А.В. Информационные системы в здравоохранении. Петрозаводск: изд-во ПетрГУ, 2002.-120с.
- Гаспарян С.А., Пашкина Е.С. Страницы истории информатизации здравоохранения России – М.: Москва, 2002. – 304 с.
- Кац А Г. Алгоритмы медицинской диагностики. Интуитивные и методические аспекты» Москва, изд-во ВЭЙН, 2002 г., 357 стр.
- Р 50.1.028-2001. Методология функционального моделирования.
- Сергеев Д. А., Сергеева Е. Параметризация структурно-функциональных моделей деятельности. Наука, техника и образование. 2018 №8(49)
Оставить комментарий