Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений

Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений выполняют задачи анализа, моделирования и прогноза. Принятие решения — это акт целенаправленного воздействия на объект управления, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели.

При оказании медицинской помощи пациентам выделяют следующие четыре вида поддержки принятия решений:

предупреждение специалистов о возникновении угрожающей ситуации;

критический анализ ранее принятых решений;

предложения по лечебным мерам в ответ на вопросы медиков;

ретроспективные обзоры с целью обеспечения контроля за качеством лечения.

Таким образом, можно выделить две разновидности систем поддержки принятия решений: системы выработки врачебных рекомендаций и системы подготовки данных для решения.

Системы выработки врачебных рекомендаций позволяют:

сформировать множество альтернативных вариантов решения (далее — альтернатив);

сформировать множество критериев оценки альтернатив;

получить оценки альтернатив по критериям;

выбрать лучшую альтернативу, которая и выдается системой в качестве рекомендации.

Реализация этого варианта СППР требует решения некоторых нетривиальных проблем. Например:

учет важности критериев при диагностике определенного заболевания;

выбор способа «лучшей альтернативы» при лечении больного. Например, выбор консервативного либо хирургического лечения при определении стратегии лечения больных с ишемической болезнью сердца.

Системы подготовки данных для решения помогают решить следующие задачи:

• 1. подготовить базы данных (часто объемные и содержащие сложные взаимосвязи);
• 2. организовать гибкий и удобный доступ к базам данных через мощные средства формирования запросов;
• 3. получить результаты запросов в форме, максимально удобной для последующего анализа;
• 4. использовать мощные генераторы отчетов.
• 5. Экспертные системы

Экспертные системы.

Интеллектуализация программных средств поддержки врачебных решений предполагает использование так называемых экспертных, консультативных, систем (ЭС), построенных на основе использования знаний высококвалифицированных врачей-экспертов.

Назначение экспертных систем заключается в выдаче системой искусственного интеллекта экспертных заключений, относящихся к проблемам какой-либо медицинской области.

Экспертное заключение часто оказывается ответом на обращение лица, принимающего решение, за консультацией в конкретной ситуации.

Основными чертами экспертных систем 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;

база знаний системы является открытой и наращиваемой;

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

Математическое моделирование — специальный инструмент, который позволяет оценить недоступные прямым измерениям свойства регуляторных систем и процессов.

Математическая модель представляет собой систему математических соотношений — формул, функций, уравнений, систем уравнений и т. д., описывающих те или иные стороны изучаемого объекта, явления, процесса. Модель — это не только отражение наших знаний об исследуемом объекте, но и источник новых сведений, полученных с помощью модели.

Модель, отображая или замещать его так, что изучение дает новую информацию об этом объекте.