Модели и алгоритмы управления процессами обслуживания пациентов медицинского учреждения

• Автор: Храмкова, Мария Александровна
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Астрахань
• Количество страниц: 150 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

Глава 1. Информационные системы в медицине

1.1. Преимущества внедрения медицинских информационных систем и меры по их совершенствованию

1.2. Уровни медицинских информационных систем

1.3. Классификация медицинских информационных систем

1.4. Основные требования к медицинской информационной системе

1.4.1. Требования к функциональности

1.4.2. Требования к интеграции

1.4.3. Требования к масштабированию

1.5. Особенности построения интеллектуальных медицинских систем
1.5.1. Медицинские знания и их отражение в интеллектуальных системах

1.5.2. Классификация интеллектуальных медицинских систем
1.5.3. Принципы построения медицинских интеллектуальных системЗЗ
1.6. Выводы по главе
Глава 2. Математические модели интеллектуальной медицинской системы для управления процессами диагностирования, прогнозирования и выбора тактики лечения заболеваний
2.1. Модель ранговой корреляции в алгоритме дифференциальной диагностики
2.2. Математическая модель многофазной системы массового обслуживания с вторичными и последующими потоками
2.3. Выводы

| Глава 3. Методика первичной обработки данных и формирования базы
» знаний для системы принятия решений при диагностике,
прогнозировании и выборе тактики лечения заболеваний
3.1. Проблемы диагностики заболеваний
3.2. Диагностика заболеваний как технологический процесс
3.3. Алгоритмические принципы диагностики как способ минимизации диагностических ошибок
3.4. Построение базы знаний и информационной системы поддержки принятия решений при диагностике, прогнозировании и выборе тактики лечения заболеваний
3.5. Выводы по главе
Глава 4. Апробация системы поддержки принятия решений при управлении процессом обслуживания пациентов и анализ полученных результатов
4.1 Общие сведения о системе
4.2 Концептуальная и даталогическая модель системы
4.3. Результаты тестирования системы поддержки принятия решений..
4.3.1. Автоматизация процесса записи на прием к врачу
4.3.2. Поддержка принятия решений при диагностировании
4.3.3.Поддержка принятия решений при назначении курса лечения
4.4. Выводы
Заключение
Список литературы диссертационного исследования
Приложение А
Свидетельство о регистрации программного продукта «Медик»
Приложение Б
Результаты репрезентативной выборки
Приложение В
Протоколы испытаний программного продукта «Медик»

Введение
Рынок российских медицинских информационных систем переживает период бурного развития. Начало реализации приоритетного национального проекта "Здоровье" вызвало всплеск интереса к внедрению информационных технологий в отечественных ЛПУ, а правительство РФ выделило на информатизацию здравоохранения около 24 млрд рублей.
В статье Симакова О. В.1 определяются 4 этапа проекта информатизации здравоохранения:
2009-2010 гг. - Нулевой этап, на котором происходит разработка системного проекта и концепции развития информатизации в здравоохранении.
2011 - 2012 гг. - Внедрение электронной медицинской карты, удаленной записи к врачу и ряда других решений.
2012-2015 гг. - Наполнение электронной медицинской карты. Полноценное владение технологией сбора информации с рабочих мест каждого лечебного учреждения, паспортами лечебных учреждений, их ведение, эксплуатация регистра медицинского персонала.
2015-2020 гг. - Полноценная работа всех медицинских учреждений в автоматизированном режиме.
Реализация данного проекта даст возможность лучше контролировать использование бюджетных средств, эффективнее расходовать ресурсы, в том числе финансовые, повысить рентабельность работы медицинских учреждений. В поликлиниках регистратура перестанет быть «узким местом», сдерживающим поток граждан, сокращаются непродуктивные затраты
11ЖЬ: ЬКр://шууу.гпесШпкя.ги/агис1е.рЬр?8{с1=42

- возможность выражения своей уверенности по отношению к
выраженности проявлений заболеваний в конкретном случае;
- возможность выбора альтернативы при диагностике;
- возможность перебора симтомов по диагностической значимости;
- возможность получения информации об уточняющих признаках;
- управление степенью жесткости отбора диагнозов в дифференциальный ряд.
С помощью таких основопологающих средств обеспечивается учет специфики конкретной ситуации, квалификации пользователя, его привычки, что в свою очередь предъявляет ряд дополнительных требований к разработчикам интеллектуальных систем [12]. При отсутсвии возможности однозначной трактовки имеющихся данных, результаты работы МИИС возможно представить с помощью дополнительной
гипотезы, а также дифференциально-диагностического ряда и
симптоматики. При этом используются понятия аргументов и
контраргументов, тверждений за или против диагноза при наличии или отсутсвии необходимых признаков, что в свою очередь схоже с дифференциальной диагностикой проводимой врачом. Например, в экспертной системе ЭСТЕР основной задачей является соотношение клинических ситуаци связанных с различными классами в соответсвии с препаратами, послужившими причиной отравления. Система предназначена для диагностики лекарственных отравлений по 19 группам препаратов. При 63 имеющихся диагностических признаках и в среднем около 3 значений на шкале каждого. Общее количество комбинаций 363. Каждому классу решения соответсвуют типичные значения диагностических признаков. Таблицы запрещенных значений - класс решений, позволяющий ускорить процесс диагностики. Для классов решеий со сходными сочетаниями дивгностических признаков были построены дополнительные базы знаний.