Введение к работе
Актуальность темы диссертации . В последние годы в связи с известными успехами клинической неврологии значительно возросли требования к своевременности и точности диагностики острых заболеваний головного мозга. В настоящее время для диагностики используется большое число клинических и параклинических методов исследования, благодаря которым врач получает значительный объем информации. Анализ полученных данных из-за сложности оценки диагностической значимости признаков и их корреляций бывает затруднен, что обуславливает большой процент диагностических ошибок. Так, при диагностике острейшего периода инсульта ошибки невропатологов поликлиник составляют 48, 5% (Виленский Б. С. , Амосов М. Н. , 1980г.). Серозный менингит не диагностируется у 40% больных, направленных в стационар (Лобзин В. С., 1983г. ), несвоевременная диагностика туберкулезного менингита в последние годы участилась с 25% до 63% (Иванюта с соавт. , 1987г. ). Весьма важным является и то, что при острых неврологических заболеваниях нередко нарушаются функции не только нервной системы, но и других органов и систем. Естественно, что компенсация нарушенных функций и исход заболевания зависят от объема оказанной экстренной помощи, обусловленного своевременной диагностикой.
Часто на первом этапе, даже в специализированных неврологических стационарах, особенно в вечернее и ночное время, когда ограничено применение сложных методов обследования, распознавание заболеваний затруднено. Эта проблема становится более актуальной в условиях районного либо сельского звена при отсутствии специализированных стационаров, без достаточного уровня квалификации и специализации врачей, оказывающих первую помощь больным с острой патологией ЦНС. В то же время современные требования предполагают достаточный уровень эффективности медицинской помощи на всех этапах ее оказания.
В связи с этим становится очевидной перспективность применения вычислительных методов для диагностики острых неврологических заболеваний. Эти методы, являясь более современными средствами обработки медицинских данных, позволяют получить достоверную и объективную количественную оценку медицинской информации, обеспечивают системность, конкретность в обследовании больного и повышают качество диагностического процесса.
В медицине, и в частности в неврологии, нашли широкое применение вычислительные системы, основанные на использовании логических, вероятностных алгоритмов теории распознавания образов и их сочетаний ( Иовлев Б. В. , 1969, Ерохина Л. Г. , 1972, Гурленя А. М., 1976, Мисюк Н. С., 1978, Трошин В. М. , 1979, Дривотинов Б. В. , 1987 и др. ), однако в последние годы исследования в области искусственного интеллекта привели к возникновению принципиально нового класса компьютерных программ, основанных на использовании знаний. Это так называемые
экспертные системы (ЭС), моделирующие рассуждения человека-эксперта в определенной предметной области и использующие для этого базу знаний, содержащую факты и правила о данной области и некоторую процедуру логического вывода.
Таким образом, проблема создания системы экспертной поддержки принятия решений при диагностике острых заболеваний головного мозга была поставлена перед нами по двум причинам. Первая из них необходимость оптимизации диагностического процесса вследствие большого процента ошибок, особенно на первом этапе диагностики, и вторая причина - это появление и быстрое развитие практически полезных и перспективных интеллектуальных систем, позволяющих решать неформализованные задачи, такие как задачи медицинской диагностики.
Связь работы с крупными научными программами, темами
Разработка специализированного медицинского вычислительного комплекса (СМК) "ДОНЕВЗ" велась в рамках задания 04. 05. 10 "Разработка базового математического и программного обеспечения ПП ЭВМ для решения задач медицинской диагностики и выбора лечебной тактики" республиканской научно - технической программы 18. 01р. "Осуществить комплекс научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технических работ по созданию базовых моделей высокоэффективных персональных профессиональных ЭВМ и расширения сферы эффективного применения ПП ЭВМ в народном хозяйстве республики Беларусь на 1986 -1990годы".
Цель настоящей работы заключалась в разработке автоматизированной системы экспертной поддержки принятия решений для оптимизации и повышения качества диагностики острых заболеваний головного мозга, реализованной в виде специализированного медицинского вычислительного комплекса.
Задачи исследования:
-
Провести формализацию признаков, описывающих соматический и неврологический статус пациента; разработать кодироаочный список и формализованную карту обследования больного с патологией ЦНС.
-
Создать логические модели базы знаний для проведения топической и нозологической диагностики острых заболеваний головного мозга (трафареты).
-
Разработать "дерево " принятия решений, включающее описание шагов решений, соответствующих им действий и блок логического вывода.
-
Проверить адекватность разработанных логических моделей (трафаретов) топической и нозологической диагностики острых заболеваний головного мозга на архивных историях болезни.
-
Установить диагностическую эффективность и целесообразность использования разработанного комплекса для диагностики острых заболеваний головного мозга.
Научная новизна полученных результатов.
С использованием методов искусственного интеллекта проведена формализация неврологических знаний по топической и нозологической диагностике острых заболеваний головного мозга. Разработан алгоритм принятия решений в экспертной системе по распознаванию рассматриваемой группы заболеваний и локализации патологического процесса. Осуществлена формализация входных признаков, описывающих соматический и неврологический статус пациента. Впервые разработана вычислительная система диагностики острых заболеваний головного мозга на основе технологии построения медицинских систем экспертной поддержки принятия решений.
Практическая значимость полученных результатов.
СМК "ДОНЕВЗ" позволяет оптимизировать диагностику наиболее часто встречающихся острых заболеваний головного мозга и может быть использован в качестве высококвалифицированного консультанта в лечебных учреждениях. Наиболее целесообразно применение комплекса а ЦРБ, поликлиниках. Кроме того, СМК "ДОНЕВЗ" может быть рекомендован для обучения слушателей в институтах усовершентвозания врачей и студентов в медицинских вузах, либо для самостоятельного повышения квалификации практическими врачами.
Экономическая значимость полученных результатов
Разработанный вычислительный комплекс позволит существенно
улучшить диагностику острых заболеваний головного мозга, что
способствует снижению сроков временной нетрудоспособности,
уменьшению смертности, количества осложнений и следовательно снижению экономических потерь общества, связанных с заболеваемостью и инвалидностью.
Основные положения, выносимые на защиту.
1. Разработанная база знаний в виде шагов решений,
соответствующих им действий, трафаретов и блок логического вывода,
адекватно отражают клиническую диагностику врача - невропатолога при
постановке топического и нозологического диагнозов при распознавании
острых заболеваний головного мозга.
2. Медицинская экспертная информация базы знаний включает
формализованные признаки описания пациента, логические модели (трафа
реты) топического и нозологического диагнозов, списки распознаваемых
состояний, схему принятия решения и является достаточной для работы
вычислительной диагностической системы.
3. Разработанная интеллектуальная система позволяет оптимизиро
вать диагностику, способствует улучшению качества обследования боль
ного, повышает роль врача в диагностическом процессе и может быть
использована в качестве высококвалифицированного консультанта в ле
чебных учреждениях.
Личный вклад соискателя.
Создание базы знаний для СМК "ДОНЕВЗ": проведение формализации признаков, описывающих соматический и неврологический статус пациента, создание кодировочного списка и формализованной карты обследования больного с патологией ЦНС, разработка блок-схемы принятия решений, включающее описание шагов решений и соответствующих им действий, создание логических моделей (трафаретов) по топической и нозологической диагностике, проверка адекватности разработанных трафаретов на архивных историях болезни, установление диагностической эффективности работы СМК на основе историй болезни контрольной выборки.
Апробация работы. Материалы диссертации доложены на научно -практической конференции невропатологов Карачаево- Черкессии (Черкесск, 1989), первом съезде невропатологов и психиатров Литвы (Каунас, 1990), на совместном заседании кафедр нервных болезней медицинских институтов республики Беларусь и БелГИДУВа (Минск, 1993). на городском обществе невропатологов (Минск, 1995), на расширенном заседании Республиканской секции невропатологов (Минск, 1995). Публикации..По теме диссертации опубликованы 4 печатные работы. Внедрение. .Созданная диагностическая система внедрена в Минской областной клинической больнице, Копыльском РТМО.
Объем кструктура работы. Диссертация изложена на 200 страницах машинописи, состоит из введения, общей характеристики работы, пяти глав, анализа и обобщения результатов исследований, выводов, указателя литературы, включающего 165 работ отечественных и иностранных авторов и приложения. Работа иллюстрирована 6 таблицами, 9 рисунками имеет 2 приложения, состоящие из 52 страниц.
![Эпидемиология сосудистых заболеваний головного мозга в Якутске [Электронный ресурс]](/i/i/4424/179132.png "Эпидемиология сосудистых заболеваний головного мозга в Якутске [Электронный ресурс] Васильева Нина Афанасьевна")
