автореферат диссертации по документальной информации, 05.25.05, диссертация на тему:Информационная технология диагностики и прогнозирования в медицинских учреждениях акушерского профиля

>Г6 од

"] * • ? "Ч *! Л о

" / ¡¡¡иП

Академия наук Украины Институт кибернетики имени В. М. Глушкова

На правах рукописи

КОЛОМИЙЧЕНКО Татьяна Васильевна

УДК 681.3.06:621.391:519.7

ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ДИАГНОСТИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В МЕДИЦИНСКИХ УЧРЕЖДЕНИЯХ АКУШЕРСКОГО ПРОФИЛЯ

05.25.05 — информационные системы и процессы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Киев 199а

Работа выполнена в Украинском институте педиатрии, акушерства и гинекологии имени профессора П. М. Буйко МЗ Украины и Институте кибернетики имени В. М. Глушкова АН Украины.

Научные руководители: доктор экономических наук, профессор КОСТИНА Н. И.,

кандидат технических наук МАКЕЕВ С. М.

Официальные оппоненты: доктор медицинских наук, профессор ПОПОВ А. А.,

кандидат технических наук МАРЧЕНКО В. П.

Ведущая организация: Донецкий государственный медицинский институт им. М. Горького.

Защита состоится «-»-----19 г п ----------

часов на заседании специализированного совета К 016.45.05 при Институте кибернетики имени В. М. Глушкова АН Украины по адресу:

252207 Киев 207, проспект Академика Глушкова, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-техническом архиве института.

Автореферат разослан

____

Ученым секретарь специализированного совета

РЕВЕНКО В. Л.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность теш. Непрерывный' рост объема и возможностей медицинской помощи, интенсификация современного лечебно-диагностического процесса, повышение требований к качеств/ медицинского обеспечения сопровождается возрастанием объемов информации , сея-ванной с обследованием и лечением пациентов, а так»;- увеличением затрат на создание и функционирование необходимых систем сбора, хранения,- обработки и передачи медицижкоЛ и сопутствующей информации. Справиться сегодня с бурным роетон ебьемов медицинской информация и снизить указанные затраты только лзесь ркстенсивными метода).!!) не представляется возмогшим. Принципиально эта проблема, может бьггь решена лишь путем интенсивного использования современных средств информатизации в-здравоохранении.

Разработка и внедрепге скэтзк обеспечений грач^бных регечип, к которым относится и системы медицинской диагностики ¡1 прогнозирования, являются важным направлением информатизации здравоохранения* Широкое внедрение таких систем возможно и эффективна п основном на базе развитых медицинских информационных • систем.

Будущее здоровье нации определяется здоровьем детей, а здоровье ребенка, 9 свою очередь, во многом формируется задолго до его рождения, определяется здоровьем матери, течением беременности и рсдсе. 3 связи е этим одной из актуальиейшпе задач здравоохранения на современном этапе является умекыкнке частоты осложнений беременности и родов на оснсве точней и своевременной диагностики, достоверного прогноза к, следовательно, адекватной профилактики и лечения. Особенности акуперско-гинекологйческой помощи позволяет прогнозировать на ближайшие годы быстрою разработку приложений ЭШ а этой области.

Настоящая диссертационная работа посвящена газработке и исследованию информационной технологии диагностики и прогнозирования на основе персональных ЭВМ в медицинских учреждениях акуперского профиля ( на базе Киевского НИИ педиатрии, ахупорства и гинекологии имени П.Ы. Буйко МЗ Украины, г. Киев).

Результаты диссертационной работы получены при выполнении поисковой ЮС3 "Создать на базе ЭВМ банк данных, -арактеригухздк функциональное состояние матери, плода и новорожденного и £азра-ботать алгоритмы прогнозирования исходов беренеипссти и родов у женщин с пороками сердца" (.ном>.-р госрегистрацки 01. ¡35. С013-'л?4);

К,

фрагмента 03.03.05 "Комплексной экологической программы исследо-' вэний последствий аварии на Чернобыльской АЭС на 1985-1990 гг. "; НИР "Разработать систему программированного ведения беременности и родов с целью профилактики осложнений матери и плода при некоторых- видах экстрагенитальной патологии" (номер госрегистрации 01.89.0027581), НИР "Создание автоматизированного регистра беременных и новорожденных из контролируемых: регионов Украины и формирование на его основе групп риска для дальнейшего наблюдения и 'лечения" (номер госрегистрации 01.91.00.44394).

. Экспериментальные исследования проводились в Киевском НИИ педиатрии, акушерства и гинекологии на базе отделения экстрагенитальной патологии беременных (аав. отд. - д-р мод. наук, профессор Е Е. Дашкевич), сотрудники' которого выполнили сбор и экспертную оценку первичной медицинской информации. Автор, пользуясь возможностью, . выражает свою глубокую благодарность и признательность сотрудникам отделения и лично профессору В. Е. Дашкевич га помощь в организации проведения исследований.

Цель диссертации: разработать и исследовать информационную технологию диагностики и прогнозирования в медицинских учреждениях акушерского профиля на базе персональных ЭВМ, создать на ее основе автоматизированную систему прогнозирования некоторых акушерских осложнений.

Основные задачи исследования. Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие основные задачи;

- анализ современного состояния проблемы применения информационной технологии для диагностики и прогнозирования в медицине;

- определение функциональной и структурной организации автоматизированной системы для поддержки разработки алгоритмов прогнозирования акушерских осложнений;

- разработка и исследование алгоритмов прогнозирования некоторых акушерских осложнений;

- изучение требований к автоматизированным системам диагностики и прогнозирования в медицине и в акушерстве в частности;

- разработка функциональной и структурной организации автоматизированной системы диагностики и прогнозирования некоторых акушерских осложнений.

Предмет исследования диссертационной .работы - методы и. 'средства решения задач диагностики и прогнозирования в медицине; информационное, алгоритмическое и программное обеспечение автома-

тизированных систем диагностики и прогнозирования акушерских осложнения. В работе уделялось внимание решении вопросов, касающихся автоматизации процесса разработки алгоритмов диагностики и прогнозирования; выбора структуры автоматизированной системы диагностики и прогнозирования, разработки ферм входных к выходных документов системы.

"Методы исследоганкя определялись хзрзкг - решаемых задач. ' Применялись методы магемзгичрекой статистики, теории вероятностей, теории информации, многомерного п.кзлгг'а, чэтоды дафэрма-ционного и математического моделирования применитедлно к вопроса»; информационной поддержки принятия врачебных решений.

Научная новизна работы закачается в создании но.ой инфернъ-ционной технологии медицинской диагностики к прогнозирование в акушерстве на базе ПЭВМ. Предложена автоматизированная система для поддержи разработки . алгоритм: прогногкрсв&пия акуя^рекчу осложнений. Разработаны яовш алгоритмы проАюзкроьлпИЯ некиторьк акушерских осложнений.

Практическая ценность работы определяется тем, что описанная . информационная технология диагностики и прогнозирования может самостоятельно применяться врачами-исследователями при создании реальных. алгоритмов диагностики и прогнозирования. Разработанные алгоритмы прогнозирования акушерских осложнений могут использоваться врачами-практиками как при ручном подсчете прогноза с использованием дифференциально-прогностических таблиц, так и в рамках разработанного автоматизированного места врача-акушера, Результаты проведенных исследований позволяют более эффективно организовать сбор и обработку первичной медицинской информации, используецой при решении задач прогнозирования.

Материалы диссертации использованы в упомянутых выше научно-исследовательских работах.

Основные положения и результаты, выносимые на защиту;

- разраСотаннзя методика создания и использования алгоритмов прогнозирования и диагностики в медицине на основе вероятностных методов;

- структура и программная реализация автоматизировался системы для поддержки разработки алгоритмов прогнозирования;

- разработанные алгоритмы прогнозирования некоторых акушерских осложнений;

- разработанное автоматизированное рабочее место акузера-ги-

неколога.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы обсуждались на Межреспубликанском, научно-практическом семинаре "Проблемы создания автоматизированной системы обработки данных административного района" (г.Рига, 16-18 марта 1988 г.); Всесоюзной конференции "Территориальные неоднородные информационно-вычислительные системы" (Новосибирск, 2-4 ноября 1988 г.); конференции "Диалог "человек-ЗЕМ" (Свердловск, Институт математики и механики УрО АН СССР, 4-9 сентября 1989 г.); IV Всесоюзной научной конференции "Системы баз данных и знаний" (г.Калинин, 21-23 ноября 1989 г.); VII всесоюзной школе-семинаре молодых ученых "Проблемы кибернетики" (г.Киев, 28 мая - 1 июня 1990 п); Украинской научно-практической конференции "Актуальные проблемы ликвидации медицинских последствий аварки на Чернобыльской АЭС" (г.Киев, 21 - 23 апреля 1992 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано девять печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 138 страницах, включая 18 рисунков и 5 таблиц. Работа также содержит список литературы из 158 наименований и 9 приложений.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Бо введении излагается общая характеристика работы, формулируется ее цель, перечисляются задачи, решаемые в дпсертации. Даны краткий обзор состояния решаемого вопроса и основные подходы к его решению.

В первой главе анализируются теоретические аспекты медицинской диагностики и прогнозирования с точки зрения системной информатики, определяется место и роль диагностига: и прогнозирования в лечебно-диагностическом процессе, дается краткая характеристика основных методов диагностики и прогнозирования в медицине.

С точки зрения к1"5ернетикн клиническая практика представляет собой процесс управления сдоаагсй системой, в котором пациент, на-ходявдйся под воздействием внешней и внутренней среды, является оСъгдтом управления, а врач, осуществляющий лечебно-диагностический процесс, - субъектом /правления ил;: лицом, принимающим ре-

шения. Цель такого управления можно,сформулировать как поддержание организма человека в некотором "нормальном" состоянии при различного рода возмущающих воздействиях антропогенных факторов внешней и внутренней среды.

Для управления объектом необходимо иметь возмгжность оценивать его текущее состояние - осуществлять диагностику, а так*-« предвидеть его поведение в будущем, т. е. прогнозировать. Таглпл образом, основными этапами функционирования рчссмати'ваь'мсй системы управления будут диагностика, прогкоаи^вание и само управляющее лечебное воздействие.

Поставить диагноз означает определите при помощи некоторого решавшего правила, к какой области принздлехит нпсотсрал точка А ив пространства признаков. Относительно точки А известен доктор состояния Хс координатами (параметрами) Х=(х1 , ... , хп которые получены из опроса больного, его осмотра, результатов клинических и инструментальных исследований.

Прогнозирование всегда связано с изменением заданных свойств (параметров) объекта во времени. Параметры и, соответсЕенко, состояние сложной системы (организма человека) зависят от вре&и-ни, т. е. в пространственное представление состояния организма необходимо ввести фактор времени и только после этого таксе представление сможет отразить процессы, реально прстекакюга в организме человека.

Задача прогнозирования заключается в нахождении с пои~:аю некоторого решающего правила достаточно хорошей оценки вектора Хп+1 , если исследуемый организм находится в состоянии, определяемом вектором Ха (информация о нем составляет исходные данные для работы алгоритма прогнозирования). Излучение конкретных значений вектора X может означать факт настуллвнид или иенасгуиления каких-то событий.

Задача прогнозирований конечных состояний гвключаетел в определении исхода заболевания (осложнения), т.е. конечных фаз предсказываемого реального процесса при выбранном времени упреждения. Тогда задача медицинского прогнозирования сводится к вис--ру наиболее вероятного из н;;>: для данного пациента в определенный предстояв?^ момент времени, в такой форме прогнос (ческие задачи очень близки к диагностическим, также еаключатаутмся в выборе одного из возможных вариантов, отралэпзпх сущность процесса. Сходство тем более усиливается, что характер и псслед-:,ват««нооп.

изменений, приводящих к конечному состоянию, не интересуют исследователя. Из этого следует, что для решения прогностических задач в такой постановке в той или иной степени применимы все методы медицинской диагностики. Вопрос состоит лишь в выборе соответствующих исходных данных.

В настоящее время для медицинской диагностики и клинического прогнозирования применяется множество разнообразных математических методов: Эти методы можно разбить на следующие основные группы:

1) методы, основанные на экспертных оценках;

2) методы математической логики;

3) вероятностные методы;

4) методы разделения в пространстве признаков;

5) методы искусственного интеллекта.

В главе описываются особенности применения методов каждой группы в медицине, их достоинства и недостатки. Анализ математических методов, применяемых в автоматизированных системах медицинской диагностик}!, указывает на необходимость внимательного отношения к выбору метода, наиболее подходящего к решению каждой конкретной медицинской задачи. При этом повысить эффективность диагностики можно, используя сочетания тех или иных методов. Вообще говоря, следует отдавать предпочтение наиболее простому и эффективное/ подходу, не габывая также о приемлимости системы для пользователя.

Бо второй главе рассматривается информационная технология диагностики и прогнозирования в медицине.

Современная информационная технология диагностики и прогнозирования в медицине подразумевает создание и использование автоматизированных систем диагностики и прогнозирования.

Создание автоматизированных систем клинической информатики, к которым может быть отнесена и автоматизированная система диагностики или прогнозирования, включает в себя 7 этапов:

1) профессиональная деятельность;

2) формализация профессиональных знаний;

3) моделирование;

■1) алгоритмизация,

5) .программирование;

6} создание системы;

7) использование системы.

На каждом из этих этапов в разной степени участвуют специалисты-медики и специалисты-кибернетики ( математики, программисты, инженеры-электронщики и т.п.). Этапы 2-4 можно отнести к первому, а 5 - 7 ко второму уровню, на которые можно разделить все этапы создания системы. Профессиональная дэятельноси, ирта может Сыть отнесена к этапам создания системы условно клк источник и конечная цель работы. Первый уровень для рассматриваемых нами систем связан с научным;! исследованиями в соответствуют^*! области медицины и разработкой самого алго; шма днагностша! или прогнозирования. На этом уровне особая реле принадлежит врачам-исследователям, инженерам по знаниям и инженерам-математикам. Второй уровень связан с нвЕОсредсгьеииС'й прс грамдасЯ и ческой реализацией знаний и алгоритмов, полученных при выполнении этапов 1-го уровня, в виде реальной системы диагностики или прогнозирования, Система создается в соответствии с требованиями к возможностям ее применения в клинической практике. В процесс*1 эксплуатации системы может возникнуть необходимость ее доработки. На этапах 2-го уровня ведущую роль играют врачи-практик, инженеры-программисты и инженеры-системщики.

В главе рассматриваются вопросы формализации первичной медицинской информации на основе формализованных вопросников и стандартизованных историй болезни. Описываются преимущества и способы нового подхода к организации медицинской информзш на осноье методологии баз данных. В качестве модели баги данньк предлагается реляционная модель и приводится обоснование такого аь-бора.

Затем описывается методика создания и схема практического применения алгоритмов диагностики и прогнозирования на базе вероятностных методов. Рассматриваются вопросы оценю; »нормативности параметров, используемых в алгоритмах.

В главе тзкже приводятся основные принципы сэдання чегемл-тизированных систем диагностики и прогнозирования как ссстлкн:п части медицинской информационной системы в соответствии с требованиями коасй информационней технологии. Одним ;гз специфических принципов, характерных имение для систем диагностики и прогнозирования, является способность системы к обучению и самообучению, то есть в процессе работы системы должен непр^рыьн. накапжиьатюя и аккумулироваться опыт конкретного к^дицинсксгс учреждения.

В соответствии с концепцией распределенной in.ii. t-'

мации, когда для каждого о;т>екта аР7'латизацни создается досаль-

нал информационная система, соответствующая его профилю, наиболее удобной представляется организация МИС в виде отдельных автоматизированных рабочих мест (АРМ). Таким образом системы медицинской диагностики и прогнозирования создаются в виде автоматизированных рабочих мест конкретных специалистов.

Основными компонентами автоматизированной системы диагностики и прогнозирования являются информационная база, математическое (алгоритмическое,программное) обеспечение, технические средства.

В третьей главе содержатся результаты научного исследования по разработке алгоритмов прогнозирования осложнений течения бере- ' ценности, родов и исхода родов для плода в рамках создания автоматизированной информационно-управляющей системы оптимального ведения беременности и родов у женщин с экстрагенятальной патологией.

Для обеспечения активного участия врача-исследователя на этапе создания алгоритмов прогнозирования автором разработана автоматизированная система, позволяющая врачу создавать такие алгоритмы на основе метода Байеса практически самостоятельно. Так как эта система предназначена для обработки и анализа больших объемов медицинской информации, в основу ее работы положена методология баз данных.

Ядро системы составляют 3 базы данных: основная база для хранения результатов обследования беременных АННIV, база со справочной информацией для работы алгоритма ЗРНАУКА и вспомогательная база для временного хранения результатов прогноза РКОБВО.

Процессы накопления и движения информации в системе изображены на рис.1. Программист, действуя в среде СУБД независимо от-автоматизированной системы, создает все 3 базы данных л частично заполняет базу 5РКА\'КА справочной информацией о признаках: наименование признака, тип, размерность, границы интервалов. Пользователь-медик получает доступ к данным опосредованно через автоматизированную систему. С помощью подсистемы Еедения базы данных заполняется первичней медицинской информацией, просматривается и корректируется Саза данных АКН1У. . Подсистема отладочного прогнозирования позволяет, формируя на основе БД АйПУ обучающие выборки и используя справочную информацию базы БРЯАУКА, рассчитать частоты-встречаемости значений признаков и информативность признаке», а результаты расчетов сохранить в Сазе 5РНА\'КА. Прогнозирование осуществляется ¡¡а выборках и? базы АК'гИУ с использованием

Рис. 1. Информационные процессы в автоматизированной системе

поддержки разработки алгоритмов прогнозирования: ■—— создание БД

занесение/извлечение информации из БД --»— удаление информации из БД

прогностической информации из базы БРШКА. Результаты прогноза . заносятся в Сазу РИШ), откуда пользователь при необходимости может вывести их на экран или печать. Эта база освобождается от информации перед выполнением очередной итерации отладо-шого прогнозирования.

В главе подробно описывается работа всех программных модулей системы.

Разработанная автоматиаированнная система была апробирована •при. создании алгоритмов прогнозирования риска возникновения и степени тяжести,йефропатии и исхода родов для плода у женщин с гипертонической болезнью и алгоритма прогнозирования патологии родовой деятельности у женщин, оперированных на сердце по поводу врожденного или ревматического порока.

При разработке первых двух алгоритмов на основе исходных обучающих выборок, накопленных в базе данных АИЛУ, получены дифференциально-прогностические таблицы и ;-оценка информативности прогностических показателей.. Вычислительный эксперимент по отладочному прогнозированию на исходных обучающих выборках показал недостаточно высокую точность прогноза, в свяеи с чем исхо^-ые обучающие выборки подвергались корректировке и объединению и проводилось повторное отладочное' прогнозирование, что позволило •несколько-повысить точность. В таблице приводятся результаты оценки точности прогнозирования. Следовательно, ддя применения в клинической практике может быть рекомендован разработанный алгоритм прогнозирования .исхода родов для плода у женщин гипертонической болезнью, позволяющий прогнозировать два возможных исхода, так как он дал достаточно высокую степень точности при отладочном прогнозировании (931 и 86£). А алгоритм прогнозирования риска возникновения и степени тяжести нефропатии может использоваться в автоматизированной системе диагностики и прогнозирования при условии, .что в этой системе будет обеспечена возможность дообучения алгоритма в процессе практического-применения на конкретном обучающем материале.

Разработка алгоритма прогнозирования патологии родовой деятельности у 'жендиин, оперированных по поводу врожденного или ревматического порока сердца, имела некоторые особенности, вызвавшие необходимость доработки программного обеспечения и модификации структуры справочников. В главе описаны особенности хранения первичней информации, организации справочников, формирования обучаю-

Оценка результатов прогноза риска возникновения и степени тяжести нефропатии и исхода родов для плода (исходные и откорректированные выборки)

Исходные данные Откорректированные выборки

Обучавшая выборка обьем выборки точн. прогн.,% обьем выборки точн. прогн., X

ПРОГНОЗ НЕФРОПАТИИ

1. Женщины, у которых беременность не была осложнена нефропатией 47 91 46 61

г. Женщины, У которых развилась легкая нефропатга 47 40 44 62

3. Женщины, у которых развилась тяжелая нефропатия в позднем сроке 32 50 36 54

4. Женщины, у которых развилась тяжелая нефропатия в раннем сроке 25 80 27 85

ПРОГНОЗ ИСХОДА РОДОВ ДЛЯ ПЛОДА

1. Женщины, родиЕиие детей в нормальном состоянии 101 94 100 ' 96

2. Женщины, родившие детей в нар;,тленном состоянии 13 76 13 76

3. Жениины, у которых дети псгибли 37 83 29 87

щих выборок, расчета частот встречаемости и информативности ана-• .визируемых показателей. Анализ таблиц частот и инфориативностей позволяет сделать вывод о том, что первоначальное предположение о значительном влиянии показателей, характеризующих состояние кар-диореспираторного комплекса у женщин, оперированных по поводу врожденного или ревматического порока сердца, на возникновение патологии родовой деятельности результатами математического анализа не подтвердилось. Следовательно, указанный алгоритм не может ■ быть разработан при учете лишь рассмотренных показателей. Наиболее' информативные из этих показателей могут Сыть использованы для разработки алгоритма лишь в комплексе с признаками, имеющими бо-. лее существенное влияние на возникновение данного вида патологии.

В четвертой главе изложены результаты разработки и описано функционирование автоматизированного рабочего места акушера-гинеколога,

К пользовательскому интерфейсу медицинских автоматизированных систем диагностики и прогнозирования предъявляются особые требования, обусловленные спецификой задач, решаемых в медицине:

- диалог пользователя с подсистемой должен вестись в терминах естественного языка с использованием специальных медицинских терминов; организация диалога в виде "меню" или "вопрос-ответ";

- при вводе данных должна быть предусмотрена возможность пропуска отдельных блоков С экранов) информации и возврата к уже пройденным в виде "листания страниц";

- должен быть реализован контроль достоверности вводимых данных путем проверки на попадание в допустимую область значений с выдачей сообщения в случае выхода за пределы этой области;

- для обеспечения оперативного доступа к требуемой записи БД необходима реализация подсистемы работы с архивом записей, позволяющая осуществлять корректировку, удаление, поиск информации, просмотр.списков пациентов;

- заключения должны выдаваться не в- директивной, а в рекомендательной форме;

- выходная информация должна Сыть представлена в привычных и наглядных формах (заключения, рекомендации, графики) на экране дисплея с обязательной возможностью получения бумажной копии.

АРМ акушера-гинеколога предназначено для: • " - ведения архива беременных;

- прогнозирования отдельных осложнений беременности, родов и

послеродового периода.

АРМ позво. лет оперативно изменять хранящуюся в.его вазе данных информацию о конкретной женщине, просматривать список женщин, данные о которых хранятся в архиве, удалять из архива ненужную информацию, осуществлять прогноз осложнений беременности й родов как на основе полной информации по прогностическим признакам, так и по части доступной информации.

АРМ представляет собой организованную совокупность технических средств приема, хранения и выдачи информации; программно-алгоритмический аппарат для обработки данных; особым образом организованную информационную базу. Структура и взаимосвязь.программного и информационного обеспечения АРМ представлены на рис. 2.

Программные модули АРМ написаны на входном . язьлсе СУБД DbaselII и протранслированы транслятором Clipper версии Summer'87. АРМ функционирует на базе персональных компьютеров типа IBM PC ХТ/АТ.

Ядро системы - ее информационная база - включает в себя две проблемно-ориентированные базы данных табличного типа формата DBF: ARHIV - для накопления первичной медицинской информации о пациентах и SPRAVKA - справочная информация для проведения прог- . нозирования; и три индексных файла FAM, NOM и DAT формата NTX для обеспечения поиска в базе ARHIV по фамилии, номеру истории болезни и дате обследования соответственно.

В АРМ реализован алгоритм пересчета величин вероятностей с учетом данных наблюдения г (в программной реализации' принято г=30) беременных, имеющих верифицированный прогноз Di, состоящий в следующем.

Ecjm.P(kjs/Dj), ] = 1, 2, . .. n, i = 1,2, ... d, - вероятность встречаемости s-го значения признака к при заболевании или осложнении D;' (п - число признаков, d - число прогнозируемых состояний), а N - объем обучающей выборки до пересчета, то для значения признака определяется число z женщин из данных г, у которых наблюдалось это значение, и переопределяется величина вероятности встречаемости значения Г по формуле

PC kjf / Di ) = [ P(kjf /Dj)*N + z 3 / ( N + г),

где 2 может принимать значения от 0 до г.

После пересчета нее:-: величин вероятностей переопределяется

Ерач

Карты обследования

Результаты прогнозирования

Г

Подсистема ввода и корректировки

Подсистема

ведения

архива

Шдсистема прогнозирования

Подсистема статистики

Подсистема обучения

Индексный -] База База

ГАМ АЙН1У БРКАУКА

НОМ

Ш

Информационная база

J

Рис. 2. Структура АРИ акушера-гинеколога

величина объема обучающей выборки по; формуле N - N + г.

В заключении обобщаются результаты работы и делаются выводи на их основе.

1. Автоматизированные системы диагностики и прогнозирования являются важнейшим звеном медицинских информационных систем. В работе обоснована важность и необходимость создания ноеоЛ информационной технологии разработки и использования таких систем.

2. Вероятностные методы диагностики и прогнозирования были и остаются наиболее применимыми в медицине.. Врачу-исследователю необходим инструментарий, позволяющий самостоятельно разрабатывать и исследовать информационную основу таких алгоритмов. В работе приводится фунгадиональнаг и структурная схема автоматизировало?! системы для поддержки разработки алгоритмов прогнозирования акушерских осложнений на основе метода Байеса.

3. Программно-технический комплекс для поддержки разработки алгоритмов прогнозирования апробирован при создании и исследовании на основе описанной технологии алгоритмов прогнозирования риска- развития нефропатии и исхода родов для плода у беременных с гипертонической болезнью и алгоритма прогнозирования патологии родовой деятельности у женщин, оперированных на сердце по поводу недостаточности кровообращения.

4. Наиболее удобной формой реализации автоматизированных систем диагностики и прогнозирования для практического применения в повседневной деятельности врача-клинициста является автоматизированное рабочее место на основе персональной ЭВМ.

5. На основе опыта работы с медиками - пользователями автоматизированных систем диагностики и прогнозирования выработаны требования к пользовательскому интерфейсу тагах систем, обусловленные спецификой решаемых задач. Эти требования учтены при разработке АРМ акушера-гинеколога.

6. Разработаны структура, основные принципы функционирование и программное обеспечение АРЫ акушера-гинеколога, которое предназначено для ведения архива беременных и прогнозу вания стдйдь-ных осложнений беременности, родов и послеродового периода.

В АРМ реализована возможность дообучения алгоритмов прогнозирования, позволяющая повькать точность прогноза г» счет верно-

дически выполняющегося пересчета информационной базы алгоритмов.

Приложение 1 содержит таблицу показателей, выделенных для прогнозирования риска развития и степени тяжести нефропатии и исхода родов для плода у женщин с гипертонической болезнью, и входной документ для разработки этих алгоритмов.

Приложение 2 содержит листинги основных программных модулей автоматизированной системы для поддержки разработки алгоритмов прогнозирования акушерских осложнений.

. Приложение 3 содержит блок-схемы алгоритмов работы автоматизированной системы для поддержки разработки алгоритмов прогнозирования акушерских осложнений. .

. Приложение 4 содержит дифференциально-прогностические таблицы, полученные при разработке алгоритмов прогнозирования риска развития и степени тяжести нефропатии и исхода родов для плода у женщин с гипертонической болезнью..

Приложение 5 содержит таблицы информативности прогностических признаков алгоритмов прогнозирования развития в степени тяжести нефропатии и исхода родов для плода

Приложение 6 содержит входной документ для разработки алгоритмов прогнозирования осложнений беременности и родов у женщин после операций на сердце.

Приложение 7 содержит таблицы частот встречаемости признаков, полученные в процессе разработки алгоритма прогнозирования патологии родовой деятельности у женщин, оперированных по поводу врожденного или ревматического порока.

Приложение 8 содержит таблицы информативности прогностических признаков алгоритма прогнозирования патологии родовой деятельности.

Приложение 9 содержит документы, подтверждающие использование и внедрение результатов диссертационной работы.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Макеев С. М., Коломийченко" Т. Е Разработка районной АИС ведения беременности и родов // Проблемы создания автоматизированной системы обработки данных административного района; Геа. докл. . Цгжресп. науч.-практ. семинара (г.Рига, 16-18 марта •1988 Г.). - Рига, 1988. - 4.2. - С. 68.

2. База данных специализированного клинического регистра /

С. М. Макеев, В. Е. Дашкевич, А. А. Яковлев, К. Г. Тараненко, Т. В. Ко-ломийченко. — Киев, 1988. — 8 с. — Деп. в ВИНИТИ 02.09.88, №6822-В-88.

3. Макеев С. М., Тараненко К. Г. Коломнйченко Т. В. Некоторые вопросы создания специального клинического регистра беременных и новорожденных, подвергшихся радиационному воздействию // Проблемы радиационной медицины. — 1988. — Вып. 1. — С. 114—119.

4. Макеев С. М., Тараненко К. Г., Коломнйченко Т. В. АРМ ак^шс ра-гинеколога в решении вопросов диспансеризации беременных женщин на районном уровне // Территориальные неоднородные информационно-вычислительные системы: Тез. докл. Всссоюз. конф., Новосибирск, 2—4 нояб. 1988 г. — Новосибирск, 1988. — Ч. 3. — С. 78—79.

5. Коломийченко Т. В. Тараненко К. Г., Макеев С. М. Диалоговая

система прогнозирования осложнений беременности и родов на базе ПЭВМ ЕС-1840 // Диалог «человек — ЭВМ». Тез. докл конф. — Свердловск : Ин-т математики и механики УрО АН СССР, 1989. — Ч. 3. — С. 123—124.

С. Макеев С. М., Беликова II. II., Коломийченко Т. В. Алгоритмы диагностики и прогнозирования недостаточности кровообращения у беременных с митральным стенозом на основе оценки функционального состояния кардиореспираторной системы. — Киев, 1989. — 36 с. — Деп. в ВИНИМИ 17.10.89, № д. 18637.

7. Тараненко К. Г., Макеев С. М., Коломийченко Т. В. Использование средств информационной технологии в акушерстве // Системы баз данных и знаний: Тез. докл. IV Всесоюз. конф., Калинин, 21—23 нояб. 1989 г. — Калинин : НПО «Центропрограммсистем», 1989. — Секция 3.—С. 66 —67.

8. Макеев С. М., Тараненко К. Г., Коломийченко Т. В. Обучение алгоритмов диагностики и прогнозирования в медицинской инфотмационной системе // Методы и программные средства оптимизации моделирования и создания вычислительных систем. Киев : Пн-т кибернетики им. В. М. Глушкова АН Украины, 1990. — С. 75—78.

9. Специализированный научно-клинический регистр беременных и новорожденных / В. К. Дашкевич, С. М. Макеев, Т. В. Коломийченко, К. Г Тараненко // Актуальные проблемы ликвидации медицинских после hi вин аварии па Чернобыльской АЭС: Tei докт Украинской на\ч,-ирак! конф., Киев, 21 — 23 аир. 1992 г. — Киев : УНЦРМ МЗ и АН Украины, 1992. — С. 65.

Подп. в геч 30.03.93. Формат 60x84/16. Бум. тип. №2. Офс. печ. Усл. иеч. л. 0,93. Усл. кр.-отт. 1,05. Уч.-нзд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 518.

Редакннонно-тдательскип отдел с полиграфическим участком И» 'тит\'та кибернетики имени В. М. Глушкова АН Украины 252207 Киев 207, проспект Академика Глушкова, 40