Разработка полифункциональной системы поддержки принятия решений для врача-терапевта по управлению лечебно-диагностическим процессом в амбулаторных условиях

• Автор: Корепов, Сергей Павлович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 146 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Методы и алгоритмы, используемые в медицинских лечебнодиагностических системах.

1.2. Обзор систем поддержки принятия решений по управлению лечебнодиагностическим процессом

1.3. Постановка задач исследования.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ПОЛИФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПОЛИКЛИНИЧЕСКОГО ВРАЧАТЕРАПЕВТА

2.1. Алгоритм ведения пациента в условиях поликлиники.

2.2. Информационнологическая модель управления лечебнодиагностическим процессом в амбулаторных условиях
2.3. Структура системы интеллектуальной поддержки управления лечебно диагностическим процессом для поликлинического врачатерапевта
2.4. Выводы по второй главе.
ГЛАВА 3. ИНФОРМАЦИОННОЕ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ .
3.1. Алгоритм синтеза решающих модулей системы поддержки принятия решений
3.2. Алгоритм управления решающими модулями.
3.3. Синтез нечетких решающих правил с определением меры доверия к принимаемым решениям.
3.4. Выводы по третьей главе
ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.
4.1. Выбор списка задач для поликлинической системы поддержки принятия решений врачатерапевта
4.2. Диагностика синдрома острой головной боли
4.3. Дифференциальная диагностика гематурии
4.4. Выбор диагностических гипотез при дифференциальной диагностике спленомегалии.
4.5. Диагностика синдрома гинекомастии.
4.6. Дифференциальная диагностика отеков.
4.7. Диагностика синдрома лихорадки
4.8. Описание пакета прикладных программ.
4.9. Выводы по четвертой главе.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК.
ВВЕДЕНИЕ


Персональный компьютер, программное и аппаратное обеспечение которого предназначены для использования медицинским работником, при реализации ею должностных обязанностей, в ходе медицинского технологического процесса называют автоматизированным рабочим местом АРМ или системой поддержки принятия решений СГ1ПР 1, . Специфика деятельности врача, зависящая от его специальности, и круг решаемых задач, определяемых его местом в общей структуре лечебнодиагностического процесса, определяют структуру технического, программноматематического, информационного и организационного обеспечения соответствующего АРМа СППР. Компьютерная поддержка врачебной деятельности, которая может быть применена на всех этапах лечебнодиагностического процесса, вносит в медицинский технологический процесс новые черты. Появляется возможность решать более сложные лечебнодиагностические задачи за счет более глубокого анализа клинической информации, требующей использования сложных алгоритмов, путем вовлечения в этот процесс больших объемов информации, включающей и справочные данные. Компьютерные программы позволяют осуществлять контроль информации, поступающей из различных источников, что повышает ее точность и достоверность и, в конечном итоге, ведет к повышению эффективности принимаемых решений. Эффективность использования ЭВМ для поддержки врачебной деятельности, в настоящее время, полностью связана с глубиной проработки алгоритмов, предназначенных для решения соответствующих задач. Как правило, разработка таких алгоритмов и их практическая реализация требует, наряду с медиками, и участия других специалистов математиков, инжеиеровкэгнитологов, программистов и др. Основу программного обеспечения АРМов СППР ориентированных на поддержку принятия решений врачами специалистами составляют диагностические и прогностические алгоритмы и алгоритмы планирования процессов лечения. Значительная часть этого программного обеспечения базируется на методологии экспертных систем с привлечением элементов теории распознавания образов. Решение большого количества задач диагностики состояния здоровья человека может осуществляться известными методами теории распознавания образов в ее геометрической интерпретации, когда объекты, характеризующиеся различными наборами признаков Хх,, х2,. Разделение классов осуществляется с помощью полученных на этапе обучения разделяющих гиперповерхностей 6, , , , , 4, 5. В настоящее время в практических приложениях, в том числе и в медицинских, используется достаточно большое количество различных методов распознавания образов, причем известно, что большинство из них хорошо работают, если структура классификационных данных удовлетворяет ограничениям, присушим соответствующим математическим моделям 8, 9, , , , . Здесь под структурой данных классов понимается конфигурация точекобъектов в пространстве признаков, подчеркивая тем самым, что через нее отображаются основные взаимоотношения между исследуемыми объектами . Чтобы решить вопрос о выборе того или иного известного метода распознавания образов для решения конкретной диагностической задачи класса задач требуются хотя бы предварительные сведения о структуре классов решаемой задачи 8, , , , 6. В работе предлагается методика выбора решающих правил для различных структур классов и типов признаков. Проблема выбора типа решающих правил для решения конкретной задачи распознавания и, в частности, для решения задач медицинской диагностики не является тривиальной и зависит от совокупности разных факторов от типа и характера измерительных шкал, геометрической структуры многомерных данных, объема обучающего материала, возможности иметь точные указания учителя для обучающей выборки и т. В медицинской практике большой процент диагностических задач формируется гак, что для получения требуемого результата используются эмпирические эвристические правила. Такая ситуация характерна, в основном, для описательных наук к которым относятся медицинские науки, в которых для получения результата используются обычно не вычисления, а последовательность рассуждений. Результат при этом представляется в виде некоторого суждения, устанавливающего принадлежность объекта к соответствующему классу.