Автоматизированная обработка данных клинических функциональных исследований

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН КГКП «Колледж Радиотехники и связи»

РЕФЕРАТ На тему: Автоматизированная обработка данных клинических функциональных исследований Выполнили: студенты Корзников А.П.

Проверил: преподаватель Еркинбеков К.

Семипалатинск, 2014

1. Автоматизированная обработка информации

1.1 Информация и ее свойства Понятие информации, наряду с веществом и материей связано с одним из фундаментальных понятий окружающего мира, поэтому дать точное определение весьма затруднительно.

Применительно к компьютерной обработке данных под информацией понимают некоторую последовательность символических обозначений (букв, цифр, закодированных графических образов и звуков и т. п.), несущую смысловую нагрузку и представленную в понятном компьютеру виде. Каждый новый символ в такой последовательности символов увеличивает информационный объем сообщения.

Информация выступает как свойство объектов и явлений (процессов) порождать многообразие состояний, которые посредством отражения передаются от одного объекта к другому; она охватывает все сферы, все отрасли общественной жизни, прочно входит в жизнь каждого человека, воздействует на его образ мышления и поведение. Она обслуживает общение людей, социальных групп, классов, наций и государств, помогает людям овладеть научным мировоззрением, разбираться в многообразных явлениях и процессах общественной жизни, повышать уровень своей культуры и образованности, усваивать и соблюдать законы и нравственные принципы. Огромную, ничем незаменимую роль выполняет информация в управленческой деятельности. По существу, без информации не может быть и речи о любом виде управления, о целенаправленной деятельности взаимосвязанных объектов и систем.

Определение информации связано с такими понятиями, как сигнал, данные, информация, знания.

Сигнал — это изменяющийся во времени физический процесс, отражающий некоторые характеристики объекта. Распространение сигнала завершается взаимодействием с физическими телами, этот процесс называется регистрацией сигнала. При этом образуются данные.

Данные — это отображение на некотором носителе свойства объектов, которые могут быть изменены или сопоставлены с определенными эталонами.

Информация — осознанные (понятые) субъектом (человеком) данные, которые он может использовать в своей (профессиональной) деятельности. Поэтому можно утверждать, что информацией являются используемые данные.

Знания — систематически подтверждаемая опытными или логическим путем информация об объекте.

Таким образом, общую схему информационных процессов можно представить в виде, иллюстрированном на рис. 1.

Рис. 1. Общая схема информационных процессов Например, для исследования состояния сердечно-сосудистой системы используется электрокардиографический метод. Тогда сердце — это объект исследования, биоэлектрическая активность сердца — сигнал, электрокардиограмма — зарегистрированный сигнал, т. е. данные. Из записи ЭКГ врач-кардиолог получает информацию о состоянии сердечно-сосудистой системы. Систематизация записей ЭКГ и соответствие их с состоянием сердечно-сосудистой системы есть знания о работе сердца, которые могут быть переданы молодым специалистам для практического использования.

Свойства информации:

объективность и субъективность — отражают адекватность методов извлечения информации. Объективность информации состоит в том, что она всегда получается из данных о свойствах некоторых объектов. А субъективность состоит в том, что один человек (субъект) может извлечь из некоторых данных информацию, а другой — нет. Например, объективная информация о нарушениях ритмической деятельности сердца у пациента — это зарегистрированные неравные между собой промежутки времени между сердечными сокращениями. Субъективная информация — это чувство «трепыхания», «замирания» в груди, которые испытывает пациент;

точность — степень приближенности информации к реальному состоянию источника информации. Например, неточной информацией является медицинская справка, в которой отсутствуют данные о перенесенных абитуриентом заболеваниях;

достоверность — вероятностная характеристика, характеризующая соответствие сведений о действительности. Эта характеристика вторична относительно точности;

достаточность или полнота — это необходимые сведения для решения конкретной задачи. Например, появления сыпи на слизистой внутренней поверхности щеки в виде «манной крупы» (пятна Филатова-Коплика) достаточно для постановки диагноза кори у ребенка;

доступность или простота — это возможность выполнения процедур получения и преобразования информации. В информатике доступность информации — избежание временного или постоянного сокрытия информации от пользователей, получивших права доступа. Например, информация о состоянии здоровья, содержащаяся в амбулаторной истории болезни, доступна для пациента. Больной может взять амбулаторную историю болезни из регистратуры, познакомиться со сведениями, представленными там, предоставить ее для оформления записи врача-консультанта. История болезни этого же пациента при лечении его в стационаре для больного недоступна. После окончания госпитализации доступным для больного становится выписной эпикриз (или так называемая «выписка»);

актуальность — величина, характеризующая период времени с момента возникновения события до предъявления сведений о нем. Например, информация о кратности кашля за день, его характеристиках (сухой, влажный, приступообразный, мучительный и т. д.), количестве отделяемой мокроты при кашле актуальна на момент болезни человека и постановки ему диагноза. Когда пациент вылечился от болезни, прошло продолжительное время после выздоровления, то сведения о характере кашля становятся неактуальными;

ценность — степень полезности сведений для конкретного пользователя. Например, сведения о характере питания пациента ценны для диетолога при выработке рекомендаций, но не являются ценными для менеджера, продающего этому же человеку компьютер.

1.2 Информационные технологии клинической информатики Автоматизированные системы обработки инструментальных и лабораторных данных, включающие автоматизированные рабочие места врачей. Использование компьютерных технологий в клинических функциональных исследованиях позволяет значительно повысить точность и скорость обработки информации о состоянии пациента.

Применение персональных компьютеров обеспечивает надежное нахождение и распознавание информативных графоэлементов в записях биосигналов различных органов и систем организма, повышает точность измерительных процедур выделенных элементов сигнала, а также ускоряет процесс идентификации полученных данных с показателями нормы или с различными видами патологии. Для решения этих вопросов необходимо наличие соответствующего алгоритмического и программного обеспечения, моделирующего процесс проведения функциональных исследований грамотным врачом-экспертом. Таким образом, одной из основных целей применения компьютерных технологий в функциональных исследованиях является повышение надежности врачебной диагностики за счет применения математических методов, обеспечивающих высококачественное измерение и вычисление комплексных электрофизиологических характеристик и формализующих процесс принятия решений с учетом опыта ведущих специалистов в этой области. данный информация врач интеллектуальный Основная задача автоматизированных систем функциональной диагностики заключается в обеспечении врача добротной, наглядной и достаточной информацией для правильной постановки диагноза. Целый ряд автоматизированных систем функциональной диагностики направлен на формирование результатов анализа в виде словесных синдромальных заключений. Однако, несмотря на их достаточно высокую достоверность (70−95%), окончательный диагноз формируется врачом с учетом клинических проявлений.

Многие учреждения здравоохранения используют в своей работе автоматизированные рабочие места (АРМ) специалистов.

Обеспечение потребностей врача в консультативной помощи при принятии решений по вопросам диагностики, прогнозирования и выбора методов обследования и лечения, то есть создание компьютерной системы поддержки врачебных решений, достигается путем включения в информационную систему на пользовательском уровне автоматизированных рабочих мест, имеющих специальное программное обеспечение, необходимое в деятельности конкретного врача-специалиста.

АРМ врача любой специальности должно выполнять ряд функций:

ведение истории болезни или медицинской карты;

поиск по прецедентам (в целях диагностики, выбора лечения);

выбор оптимального плана обследования больного с учетом критерия альтернативы, включающего риск предполагаемого исследования;

обработка и анализ данных функциональных исследований (ЭКГ, ЭЭГ и других, включая рентгенограммы) при непосредственном вводе биоэлектрических сигналов или оцифрованных изображений в ПК;

анализ результатов лабораторных исследований;

поддержка диагностических решений врача;

прогноз течения заболевания, включая развитие осложнений;

выбор лечебной тактики (с прогностической оценкой терапевтических воздействий).

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:

подготовить базы данных (часто объемные и содержащие сложные взаимосвязи);

организовать гибкий и удобный доступ к базам данных через мощные средства формирования запросов;

получить результаты запросов в форме, максимально удобной для последующего анализа;

использовать мощные генераторы отчетов.

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.

Необходимость применения в медицине математических методов моделирования с использованием компьютерной техники диктуется тем, что с их помощью можно адекватно и в короткий срок обобщить сложную сущность явлений и процессов, описать и понять факты, выявить взаимосвязи, найти рациональное решение с гораздо большей полнотой и надежностью, чем это делается на базе словесных характеристик. Метод математического моделирования в медицине помогает систематизировать и объединять знания о физиологических системах, идентифицировать важные параметры и определять общую чувствительность системы к вариации каждого параметра, количественно оценивать трудноизмеряемые и вообще неизмеряемые показатели, быстро и эффективно поверять гипотезы без обращения к эксперименту, планировать эксперименты и исследования, предсказывать поведение реальной системы.

Телекоммуникационная инфраструктура в медицине строится на основе принципов, утверждающих создание единой региональной системы информационно-телекоммуникационного взаимодействия функциональных информационных систем и абонентов.

Некоторые медицинские учреждения имеют сегодня выход через некоммерческую сеть Free Net в глобальную сеть Интернет. Все центральные офисы страховых медицинских организаций пользуются службой электронной почты и ресурсами Интернет с доступом по выделенным и коммутируемым телефонным линиям. Большинством ЛПУ открыты медицинские WWW-сервера. Создаются центры телемедицины, на базе которых отрабатываются технологии дистанционного консультирования больных в режиме on-line и в режиме отложенных консультаций.

Можно выделить следующие основные направления применения телемедицинских технологий:

телемедицинская консультация, или теленаставничество (связь организуется по схеме «точка — точка», что обеспечивает обсуждение больного лечащим врачом с консультантом, а также методическую помощь специалиста или преподавателя врачу или студенту).

Телемониторинг (телеметрия) функциональных показателей (связь организуется по схеме «много точек — точка», когда данные многих пациентов передаются в консультативный центр).

Телемедицинская лекция или семинар (связь организуется по схеме «точка — много точек», при которой лектор (преподаватель) может обращаться ко всем участникам одновременно, а они, в свою очередь, могут обращаться к лектору, при отсутствии возможности общаться друг с другом).

Телемедицинское совещание, консилиум или симпозиум (связь организуется по схеме «многоточки» (сети), в результате чего все участники могут общаться друг с другом).

Эти направления обеспечивают, соответственно, реализацию: а) консультаций в ходе лечебно-диагностического процесса или эвакуационных мероприятий или обучения; б) контроля жизненно важных функций организма; в) образовательных (в том числе популярных) лекций и семинаров, дистанционного тестирования или экзаменов; г) обмена мнениями (отчета) при дистанционном проведении коллегий (совещаний, советов), медицинских консилиумов, научных заседаний.

В зависимости от участников и используемых средств различаются следующие варианты телемедицинских консультаций:

Врачебная телемедицинская консультация (специалист консультирует врача с больным или врача без больного).

Телемедицинское функциональное или лабораторное обследование (передача объективных данных о больном с медицинской аппаратуры).

Советы спасателям (врач-специалист консультирует сотрудников мобильных спасательных отрядов).

Советы населению (предоставление жителям возможности советоваться с врачом). Развитие телемедицинских технологий основано на передовых информационных и телекоммуникационных технологиях.

Телемедицина, несомненно, может оказать значительное воздействие на систему лечебно-профилактической помощи населению, на управление системой здравоохранения и повышение эффективности ее функционирования в чрезвычайных ситуациях, на развитие науки, на внедрение новых медицинских технологий, на подготовку и усовершенствование кадров.

Итак, стратегические задачи использования информационных технологий в медицине включают:

повышение качества оказания медицинской помощи на основе повышения уровня информационной поддержки специалистов с помощью информационных технологий;

сокращение расходов на управление отраслью за счет снижения трудоемкости сбора, передачи и обработки информации на всех уровнях управления, оптимизации (интеграции) общих информационных ресурсов заинтересованными сторонами;

повышение уровня квалификации медицинских работников на основе внедрения новых информационных технологий поддержки учебного процесса, включая последипломное образование; повышение уровня информационно-справочного обслуживания населения по вопросам охраны здоровья.

Литература

Омельченко В. П., Демидова А. А. Математика: компьютерные технологии в медицине. Издание 2-е, исправленное, Ростов н/Д: Феникс, 2010. 576 с.