автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Система поддержки принятия решений врача-эндокринолога при диагностике заболеваний щитовидной железы

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ б

ГЛАВА 1. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОСТАНОВКИ ДИАГНОЗА

ЗАБОЛЕВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ

1.1. Основные проблемы врачей-эндокринологов при диагностике заболеваний щитовидной железы

1.2. Решение проблем диагностики заболеваний щитовидной железы при помощи автоматизированных систем

1.3. Системы, основанные на знаниях

1.3.1. Описание систем, основанных на знаниях

1.3.2. Методы представления знаний

1.3.3. Этапы построения систем, основанных на знаниях

1.4. Постановка проблемы, обоснование цели и задач исследования

Выводы

ГЛАВА 2. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИ

РЕШЕНИЙ ВРАЧА-ЭНДОКРИНОЛОГА

2.1. Концептуальная модель диагностики пациентов с заболеваниями щитовидной железы.

2.2. Представление системы поддержки принятия решений врача-эндокринолога при помощи теории фреймов

2.3. Базовые типы фреймов

2.4. Иерархическая структура

2.5. Процесс сопоставления 59 Выводы

ГЛАВА 3 ЗАПОЛНЕНИЕ БАЗЫ ЗНАНИЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВРАЧА-ЭНДОКРИНОЛОГА

3.1. Обучение системы и управление машинным выводом»

3.2. Синдром-стратегия

3.3. Диагноз-стратегия 82 Выводы

ГЛАВА 4. ПРОГРАММНОЕ, АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ СИСТЕМЫ

4.1. Трехуровневое автоматизированное рабочее место специалистов эндокринологического кабинета поликлиники

4.2. Алгоритмическое обеспечение системы поддержки принятия решений врач-эндокринолога

4.3. Инструментальные средства системы

4.4. Таблицы базы данных

4.5. Формы системы

4.6. Отбор экспертов

4.7. Критерии оценки формализованного вида информации

4.8. Оценка эффективности работы системы 106 Выводы

Актуальность проблемы. Среди всего разнообразия задач, возникающих перед практическими врачами, остро стоит вопрос о качественной и своевременной диагностике заболеваний щитовидной железы (1ДЖ) , т. к. они среди болезней эндокринных органов по частоте уступают только сахарному диабету. Частота эндемического зоба в регионах Центральной России составляет 20-40%, заметно увеличение количества злокачественных опухолей и больных аутоиммунным тиреоидитом.

За последние два десятилетия произошли изменения в структуре заболеваний ЩЖ, кроме того, кардинально усовершенствованы лабораторные методы, применяемые для их выявления. В связи с этим изменились и подходы к выбору оптимальной стратегии диагностики. Вместе с тем усложнение диагностических методов породило целый ряд проблем, связанных с интерпретацией результатов лабораторных показателей. Таким образом, возникает острая необходимость в создании усовершенствованных алгоритмов выявления заболеваний ЩЖ с целью оптимизации лечебно-диагностического процесса в указанной области.

В последнее время в связи с реальной возможностью массового оснащения учреждений здравоохранения персональными компьютерами стали появляться программно-аналитические комплексы, частично автоматизирующие трудоемкий и интеллектуально сложный процесс принятия решений врачом при постановке диагноза и ведении больного. Современный уровень развития информационных технологий делает возможным создание специализированных систем поддержки принятия решений врача (СППРВ), с помощью которых врач на основе имеющегося в системе программно-алгоритмического обеспечения сумеет в режиме реального времени решить диагностические вопросы, по глубине и широте доступные лишь консилиуму маститых специалистов.

Перспективность проектов подобного рода не вызывает сомнений, однако их практическая реализация очень сложна. Эффективная работа в этом направлении возможна только на основе единой методологии, взаимоувязывающей все аспекты процесса создания СППРВ, начиная от принципов организации деятельности привлекаемых специалистов и кончая разработкой экранных форм, обеспечивающих общение врача-пользователя с готовой системой. Центральное место в такой методологии должны занимать принципы и конкретные способы приведения имеющихся медицинских знаний к формальному виду, т. к. именно отсутствие системы формализации знаний, способной с минимальными искажениями отразить врачебное мышление, является ограничивающим фактором, не позволяющим в полной мере использовать возможности современных информационных технологий для повышения качества оказания медицинской помощи.

Для преодоления указанных недостатков и выхода на качественно новый уровень в разработке подобных систем в первую очередь необходимо создание концептуальной модели процесса диагностики заболеваний ШЖ, которая могла бы служить основой для дальнейшей разработки СППРВ и автоматизированных рабочих мест (АРМ) медицинских специалистов-эндокринологов различного уровня.

Цель диссертационной работы состоит в разработке концептуальной модели процесса диагностики заболеваний ЩЖ и создании на ее основе системы поддержки принятия решений врача-эндокринолога (СППРВЭ) и автоматизированного рабочего места специалистов-эндокринологов .

Для достижения поставленной цели необходимо решить еледующие задачи:

1. Провести анализ состояния и особенностей применения систем поддержки принятия решений в области эндокринологии.

2. Разработать концептуальную модель процесса диагностики заболеваний ЩЖ.

3. Предложить способы представления медицинских данных, необходимых для построения системы, в формализованном виде.

4. Создать базу знаний, содержащую решающие правила для диагностики заболеваний ЩЖ.

5. Разработать диагностические алгоритмы поддержки принятия решений врача-эндокринолога.

6. Разработать стратегии управления «машинным выводом» для получения диагностических решений.

7. Создать информационно-алгоритмическое обеспечение, включающее структуру баз данных, обеспечивающую хранение всей медицинской информации.

Методы исследования. В работе использована методология системного подхода, технология разработки систем искусственного интеллекта, концептуального (логического) моделирования, теория фреймов, теория семантических сетей, методы экспертных оценок.

Научные положения, выносимые на защиту.

1. Для обеспечения поддержки принятия решений врача-эндокринолога как на этапе выявления синдромов, так и при более детальной дифференциальной диагностике заболеваний щитовидной железы целесообразно использовать новые диагностические алгоритмы, содержащие оптимальные варианты проведения обследований и позволяющие избежать ненужных для пациентов, а иногда и небезразличных исследований и операционных вмешательств.

2. Предложенная структура системы поддержки принятия решений врача-эндокринолога, включающая две подсистемы - информационную и подсистему, основанную на знаниях, может служить основой для формирования систем подобного типа в других областях медицины.

Новые научные результаты.

1. Разработана концептуальная модель процесса диагностики заболеваний ЩЖ, позволяющая представить медицинский диагностический процесс, объединяющий в едином контуре пациента, консилиум врачей-экспертов и врача, принимающего решение.

2. Предложены способы представления медицинских данных в формализованном виде, необходимые для построения системы поддержки принятия решений врача-эндокринолога.

3. Разработаны однотипные решающие правила для дифференциальной диагностики заболеваний ЩЖ, использующие знания врачей-экспертов, что позволяет проводить синтез диагностических заключений.

4. Создана технология, позволяющая врачу-эксперту путем заполнения проблемно-ориентированных баз данных получать алгоритмы постановки диагноза заболеваний ЩЖ в виде дерева решений.

Практическую ценность работы составляют:

1. Новые алгоритмы дифференциальной диагностики заболеваний ЩЖ на основе решающих правил.

2. Система поддержки принятия решений, обеспечивающая повышение эффективности процесса диагностики заболеваний ЩЖ в сочетании с информационной поддержкой деятельности медицинских специалистов в области эндокринологии. Использование данной системы позволяет: повысить качество медицинской помощи в эндокринологических центрах путем предоставления врачу-эндокринологу возможности использования информации, отражающей современные достижения в диагностике заболеваний ЩЖ; облегчить деятельность врача-эндокринолога за счет автоматизации способов внесения диагностической информации о пациенте; накапливать большие объемы формализованных клинических данных, которые в дальнейшем могут служить основой для проведения научных исследований.

Реализация. Результаты диссертационной работы были использованы при создании программного продукта «Система поддержки принятия решений врача-эндокринолога» и внедрены в Центре Эндокринологии Санкт-Петербургского Государственного медицинского университета им. академика И.П. Павлова для диагностики заболеваний щитовидной железы. Эксплуатация системы началась с 1998 года.

Апробация. Результаты работы докладывались и обсуждались на научно-технической конференции

Диагностика, информатика, метрология, экология, безопасность-98» (ДИМЭБ-98), СПб; на 5-ой международной конференции «Современные технологии обучения», СПб, 1999; на 3-ей Всероссийской научно-технической конференции «Фундаментальные исследования в технических университетах», СПб, 1999; на международной научно-практической конференции «Измерительные информационные технологии и приборы в охране здоровья» (МЕТРОМЕД-99), СПб; на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПб ТЭТУ (ЛЭТИ) , СПб, 19972000.

СППРВЭ демонстрировалась на международном научно-практическом семинаре «Экономичное решение современных лабораторных технологий», СПб, 2 000, а также на выставке «Достижения ЛЭТИ», СПб, 2000.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 печатных работ, из них 1 статья и 4 тезиса докладов на научно-технических конференциях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 81 наименование, и 3 приложений. Основная часть работы изложена на 120 страницах машинного текста. Работа содержит 21 рисунок, б таблиц.

Выводы:

1.Большое внимание при создании СППРВЭ необходимо уделять рациональной последовательности диагностических процедур, которые позволяют в короткий срок и с минимальными затратами поставить правильный диагноз, избегая ненужных и дорогостоящих исследований.

2.Применение ПЭВМ для автоматизации деятельности поликлинических учреждений должно основываться на унифицированном представлении информации о пациенте. Необходимо создание специализированных стандарных УКК.

3. АРМ эндокринологческого кабинета поликлиники, обладающего СППРВЭ, с позиций системного подхода рационально представить тремя уровнями. АРМ 1-ого уровня: «Средний медицинский персонал». АРМ 2-ого уровня: «Врач-эндокринолог». АРМ 3-его уровня: «Врач-эксперт» .

4.Программный продукт СППРВЭ обладает следующими преимуществами: простотой и наглядностью приложения, за счет использовании технологии визуального программирования; компонентным подходом, который позволяет быстро создавать не только интерфейс программы, но и достаточно сложные механизмы доступа к данным; максимально комфортным интерфейсом среды; низкими требования к ресурсам ПЭВМ; относительно небольшым размером программы; возможностью обработки и инициирования практически любых событий Windows.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получены и выносятся на защиту следующие основные результаты работы:

1. Разработана концептуальная модель процесса диагностики заболеваний ЩЖ, позволяющая представить медицинский диагностический процесс, объединяющий в едином контуре пациента, консилиум врачей-экспертов и врача, принимающего решение, посредством системы ППРВЭ.

2.Предложены способы формализованного представления медицинской информации, необходимые для эффективного функционирования системы.

3.Разработана база знаний, содержащая решающие правила для диагностики заболеваний ЩЖ, позволяющие формировать логические последовательности диагностических заключений.

4. Созданы диагностические алгоритмы, обеспечивающие поддержку решений врача при выявлении основных синдромов и заболеваний в области эндокринологии.

5. Разработаны стратегии управления «машинным выводом», позволяющие разделить процесс диагностики на два основных этапа: определения ведущего синдрома и дифференциальной диагностики заболеваний ЩЖ.

6.Разработана система поддержки принятия решений, обеспечивающая повышение эффективности процесса диагностики заболеваний ЩЖ в сочетании с информационной поддержкой деятельности медицинских специалистов в области эндокринологии.

1. Алгоритмы диагностики и лечения болезней эндокринной системы. Под ред. И.И. Дедова. М., 1995, - стр. 80

2. Александров В.В., Шнейдеров B.C. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ. JI. : Медицина, 1984. -160 с.

3. Балаховский И.С. Компьютерные программы в КДЛ. // Клиническая лабораторная диагностика. 1997. - №1. -с. 17

4. Балаховский И.С. Компьютерные программы в КДЛ. // Клиническая лабораторная диагностика. 1997. - №1. -с. 17

5. Бейли Н. Математика в медицине и биологии. М.: Мир, - 1970

6. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 198 0

7. Биотехнические системы: Теория и проектирование. Учеб. пособие / Ахутин В.М., Немирко A.n., Першин H.H., Пожаров A.B., Попечителев Е.П., Романов C.B. Л., Изд-во Ленингр. ун-та, 1981, стр.59

8. Брусакова И.А., Недосекин Д.Д., Прокопчина C.B. Проектирование баз знаний и экспертные системы: Учеб. пособие / СПбГЭТУ. СПб., - 1993. - 60 с.

9. Бубнов А.Н., Гринева E.H., Кузьмичев A.C., Трунин E.H. Узловой зоб. Диагностика и методы лечения. -СПб, 1997, стр. 15-60

10. Быховский M.JI., Вишневский A.A. Кибернетические системы в медицине. М.: Наука, - 1971

11. Валдина Е.А. Заболевания щитовидной железы. М.: «Красная звезда», 1993, - стр. 11-21

12. Воробьев Е.И., Китов А.И. Медицинская кибернетика М.: Радио и связь, 1983

13. Гаврилова Т.А. Состояние и перспективы разработки баз знаний интеллектуальных систем. /Новости искусственного интеллекта.- М., № 1, - 1996

14. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М. Радио и связь, 1992.

15. Герасимов Г.А. Лабораторные методы в диагностике заболеваний щитовидной железы Клиническая лабораторная диагностика, №6, 1998.

16. Герасимов Г.А. Лабораторные методы в диагностике заболеваний щитовидной железы.// Клиническая лабораторная диагностика. 1996. - № 6. - стр. 2519. Гречко В.О., Капитонова Ю.В., Погребинский С.Б.

17. Инструментальные средства интеллектуализации баз данных. //Кибернетика и системный анализ. 1993. -№25. - с. 120-128

18. Гублер Е.В. Вычмслительные методы и распознавания патологических процессов. Л.: Медицина, - 1978.

19. Гусев В.В. Средства синтаксической приспособляемости в языках программирования.

20. Кибернетика и системный анализ. -1994. № 2. -с. 166-175

21. Дарахвелидзе П.Г., Марков Е.П. Delphi 4 СПб.: БХВ - СПб, 1999.

22. Дмитриев Д.В., Новодворский А.Е. Логика и клиническая диагностика. Компьютерный практикум. -М.: Наука, 1994.

23. Емелин И.В. Компьютерные технологии в медицине. // Клиническая лабораторная диагностика. 1996. - № 1.- с. 43-47

24. Зефирова Г.С. Заболевания щитовидной железы. М.: «Арт-Бизнес-Центр», 1999, - стр. 20-23

25. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник /Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990

26. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник /Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990

27. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник /Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990

28. Капитонова Ю.В., Скурихин В.И. О некоторых тенденциях развития и проблемах искусственного интеллекта // Кибернетика и системный анализ. 1999.- № 1. с. 43-50

29. Клинический диагноз лабораторные основы /Под редакцией В.В. Меньшикова - М.: Издательство «Лабинформ», - 1997. - 320 с.

30. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику. М: «Наука», 1975.

31. Кузин Л.Т. Основы кибернетики. М. : Энергия, -1973

32. Логика и клиническая диагностика: Теоретические основы (часть 1) + Компьютерный практикум (часть 2) -М.: Наука, 1994.

33. Лорье Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. М.:, 1991. - 568 с.

34. Минский М. Фреймы для представления знаний: Пер. с англ. М.: Энергия, 1979. - 2-97

35. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1991.

36. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. М.: Наука. Физматлит, 1997. - 112 с.

37. Перспективы развития вычислительной техники: В 11 кн.: Справ, пособие /Под ред. Ю. М. Смирнова. Кн. 2. Интеллектуализация ЭВМ /Е.С. Кузин, А.И. Ройтман,

38. И.Б. Фоминых, Г.К. Хахалин. М.: Высш. шк., 1989.

39. Плиш В.Е., Трутень А.Е. Система ФОРА формирование альтернативных вариантов решений на базе модели многокритериального линейного программирования. //Кибернетика и системный анализ. - 1997. - № 2.

40. Попечителев Е.П., Садыкова Е.В., Старцева О.Н. Система информационной поддержки врача-эндокринолога. Тезисы докладов 3-ей Всероссийской научно-технической конференции: «Фундаментальные исследования в технических университетах».-СПб, 1999, стр.166-167

41. Попечителев Е.П., Романов C.B. Интерактивные методы обработки биомедицинской информации JT.: ЛЭТИ, 1983.

42. Попечителев Е.П. Методы медико-биологических исследований. Системные аспекты: Учебн. пособие. -Житомир: ЖИТИ, 1997. 18 6 с.

43. Попечителев Е.П., Старцева О.Н. Способы формализации информационных преобразований в лабораторном анализе биологических проб //Изв. ЛЭТИ. 1990. - Вып. 428. - с. 26-32

44. Попечителев Е.П., Старцева О.Н. Информационные критерии диагностических решений в медицинских лабораторных исследованиях // Медицинские информационные системы. ТРТИ. - Таганрог. - 1991. -с. 58-59

45. Постовит В.А. Диагноз и диагностика в клинической медицине. Учебн. пособие. Л., изд. ЛПМИ, 1991, -стр. 18

46. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение нефомализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987, - стр. 77

47. Сабанов В.И., Комина Е.Р. Автоматизированные системы в здравоохранении / Волгоградская мед. академия. Волгоград, - 1994.

48. Садыкова Е.В., Старцева О.Н. Автоматизированные системы информационной поддержки врача-клинициста. Тезисы научно-технической конференции «Диагностика, информатика, метрология, экология, безопасность-98»(ДИМЭБ-98).-СПб, 1998, стр.173-174

49. Словарь по кибернетике /Под ред. В.М, Глушкова. -Киев, 1979.

50. Современный синтез критериев в задачах принятия решений /А.Н. Катулев, В.Н. Михно, Л.С. Виленчик и др. М.: Радио и связь, - 1992. - 120 с.

51. Справочник по клинической эндокринологии / Е.А. Холодова, Т.В. Мохорт, JI.C. Гиткина и др.; Науч. ред. Е.А. Холодова. Мн.: Беларусь, 1998. - стр. 12-15, 60-132

52. Старцева О.Н. Структуры информацинных преобразований в БТС для иммунологических исследований // Изв. ЛЭТИ. 1988. - Вып. 405. - с. 76-81

53. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие /Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320с.

54. Тейксейра С., Пачеко К. Delphi 4. Руководство разработчика СПб.: Вильяме, 1999.

55. Технология системного моделирования/ Е.Ф. Авромчук, A.A. Вавилов, C.B. Емельянов и др.; Под общ. ред. C.B. Емельянова и др. М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988, - стр. 9, 331

56. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, - 1978.

57. Шеховцов О.И. Представление знаний: Учеб. пособие/ ТЭТУ. СПб., 1997.

58. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 388 с.

59. Эндокринно-обменная диагностика. Под ред. Ивана Пенчева. София,: Медицина и физкультура, 1961, -стр. 173-253

60. Эмануэль В.Л., Генкин A.A. Компьютеризация лабораторных исследований путь развития лабораторной медицины // Клиническая лабораторная диагностика. - 1997. - № 5. - с. 54

61. Attie J.B. Modified neck dissection in treatment of thyroid cancer: a safe procedure //Europ. J. Cancer Clin. Oncol. 1988/ - Vol. 24, № 2. - P. 315-324

62. S. Beer. "The viable systems model: Its provenance, development, methodology and pathology." J. Oper. Res. Soc. vol. 35, pp. 7-25. 1984.

63. R. L. Bashshur. "On the definition and evaluation of telemedicine." Telemed. J. vol. 1. no. 1. pp. 1930, 1995.

64. P.B. Checkland. Systems Thinking, Svstems Practice. New York: Wiley. 1981.

65. D.G. Cramp and E.R. Carson. "Health care planning and priority setting—A modeling approach," in Setting Priorities in Health Care, M. Malek. Ed. Crnchester, U.K.: Wiley. 1994, pp. 95-102.

66. E.R. Carson. "Decision support systems in diabetes: A systems perspective." Compul. Meth. Prog. Biomed., vol. 56, pp. 77-91. 1998.

67. T. Deutsch. A.V. Roudsari, H. J. Leicester, T. Theodorou, and E. R. Carson. "UTOPIA: A consultation system for visit-by-visit diabetes management." Meil. Inform, vol. 21. pp. 345-358. 1996.

68. P.H. Sonksen and C.D. Williams. "Information technology in diabetes care. 'Diabeta': 23 years of the development and use of a computer-based record for diabetes care." Int. J. Biomed. Compiit. vol. 42, pp. 67-77. 1996.

69. E.J. Gomez. F, Del Pozo, and M.E. Hernando. "Telemedicine for diabetes care: The DIABTel approach toward diabetes care." Mod. Inform, vol. 21. pp. 2S3-295, 1996.

70. EditorialBiomedical Information Technology: Medicine and Health Care in the Digital Future IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION TECHNOLOGY IN BI0MED1CINE. VOL. 1, NO. 1. March 1997