Введение к работе
Актуальность. В настоящее время информатизация охватывает всё более широкие сферы человеческой деятельности. При этом темпы роста цифровой информации значительно опережают темпы роста информации на бумажных носителях. Медицинская информация имеет свою специфику, и увеличение ее объемов сопровождается определенными проблемами, которые обосновывают необходимость создания медицинских информационных систем (МИС). Они отличаются от экономических или технических информационных систем, что создает дополнительные сложности при их разработке и внедрении. Отличие проявляется в специфике объектов информатизации, например, системы диагностического кодирования становятся в настоящее время более универсальными, но детальная номенклатура признаков и симптомов, форматы для регистрации данных, а также организация записей определяются индивидуально; отсутствует стандартизация в терминологии, формате, шкалах измерения медицинских данных и т. д.
К сожалению, отечественная медицина и здравоохранение не в полной степени соответствуют требуемому уровню информатизации. Несмотря на указанные сложности, информатизация – объективный процесс, поэтому МИС все же медленно, но эволюционируют.
Очень часто для принятия медицинских решений характерны недостаточность знаний, ограниченность временных ресурсов, отсутствие возможности привлечения компетентных экспертов, неполнота информации о состоянии больного. Указанные факторы являются причинами врачебных ошибок, которые могут привести к дальнейшей потере здоровья пациента. Поэтому наряду с разработкой МИС важной является задача создания медицинских систем поддержки принятия решений (СППР), которые являются информационными системами, функционирующими автономно либо в составе МИС.
В отличие от разработки информационных систем, автоматизирующих определенные виды человеческой деятельности по хранению и обработке данных, СППР являются наукоемкими, так как предполагают использование определенных научных направлений и методов анализа данных. Некоторые существующие СППР обладают рядом недостатков, например, отсутствует оценка достоверности полученного решения, не в полной степени используются возможности статистического моделирования в анализе данных и выявлении новых медицинских знаний, принятие решений сопровождается потерей информации из-за перевода клинико-лабораторных показателей, измеренных в шкале интервалов или отношений, в более бедную балльную.
При внедрении информационных систем и СППР актуальной является проблема их функциональности и пригодности, которая выражается в том, что чем функциональнее система, тем она более сложна, а значит и менее пригодна для практического применения. Для снижения остроты проблемы необходимо подойти к разработке, внедрению информационных систем и СППР с позиций системного анализа, одним из этапов которого является математическое моделирование, включающее построение и анализ детерминированных и вероятностно-статистических моделей.
Особую актуальность для вероятностно-статистического моделирования приобретают методы многомерного статистического анализа, при помощи которых можно строить не только оптимальные планы сбора, систематизации и обработки данных, но и выявлять характер и структуру взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака. Статистические пакеты прикладных программ (ППП) позволяют успешно использовать достаточно трудоемкие в реализации многомерные статистические методы и более сложные углубленные методы анализа данных для формализации слабоструктурированных проблем. Поэтому современные технологии статистического анализа делают вероятностно-статистические методы эффективным инструментарием поиска и выявления скрытых знаний, которые могут и должны быть использованы при создании СППР в слабоформализуемых областях человеческой деятельности, в том числе и в медицине.
Существующие системы управления базами данных (СУБД) позволяют хранить, обрабатывать и предоставлять пользователю информацию в удобном для него виде. Применительно к медицине в СУБД может храниться вся информация о больном в виде электронной истории болезни (ЭИБ).
Поэтому диссертационная работа, направленная на построение методологии создания СППР на основе современных технологий статистического моделирования, хранения и представления данных, является актуальной.
Цель. Разработка методологии анализа и синтеза медицинских СППР с возможностью получения и использования скрытых знаний.
Задачи исследования.
1. Исследовать теоретические и прикладные аспекты системного анализа в построении информационных систем и СППР, состояние и уровень развития отечественных МИС и СППР.
2. Посредством анализа и синтеза процессов принятия управленческих решений формализовать принятие решений и построение СППР применительно к медицине.
3. Разработать методологические принципы использования современных технологий вероятностно-статистического моделирования в выявлении новых знаний. Предложить технологию решения задачи классификации объектов по группам однородности и применить для формализации слабоструктурированных медицинских проблем идентификации тяжести состояния больных.
4. На примере медицины показать состоятельность методологии анализа и синтеза систем принятия решений при создании эффективных СППР в различных сферах практической, исследовательской и образовательной деятельности человека, построив СППР для идентификации тяжести состояния больных.
5. Оценить эффективность разработанной СППР, применив ее для идентификации тяжести состояния больных, страдающих хронической сердечной недостаточностью.
Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы системного анализа, теории принятия решений, теории вероятностей и математической статистики, многомерного и углубленного анализа данных в среде ППП STATISTICA, обработки и хранения данных в СУБД MS ACCESS, создания запросов STATISTICA QUERY, программирования в STATISTICA VISUAL BASIC (SVB).
Объект исследования: медицинские информационные системы и системы поддержки принятия решений.
Предмет исследования: методология построения медицинских систем поддержки принятия решений.
Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:
1. Проведен анализ информационных систем и особенностей процессов принятия решений в медицине на основе системного подхода.
2. Разработаны теоретические положения анализа и синтеза СППР медицинского назначения с использованием современных и классических направлений анализа данных с целью извлечения скрытых знаний.
3. Разработаны методологические положения применения современных технологий вероятностно-статистического моделирования, представления и хранения данных для выявления скрытых знаний и построения эффективных медицинских СППР.
4. На основе широкого спектра методов многомерного и углубленного анализа данных предложена технология формализации слабоструктурированных проблем классификации больных на группы однородности. Для ряда заболеваний получены новые медицинские знания, которые были использованы при создании СППР.
5. На основе рассмотренных в работе теоретических и методологических положений разработан алгоритм и построена эффективная СППР для идентификации степени тяжести состояния больных.
Достоверность и обоснованность научных положений подтверждается:
– использованием системного подхода, вероятностно-статистических методов и современных информационных технологий к решению задач диссертации;
– сведениями из медицинской литературы;
– признанием результатов исследований научным сообществом;
– сравнительным анализом результатов, проведенных в диссертации исследований с известными медицинскими знаниями и практическим медицинским опытом;
– апробацией и результатами внедрения разработанной СППР – программы СИТСБ в лечебные учреждения и учебные заведения г. Краснодара.
Практическая значимость и внедрение. На основе принципов системного анализа предложена методология построения эффективных СППР, которая может быть использована для создания СППР в различных областях практической деятельности человека.
В среде ППП STATISTICA на основе различных методов классификационного анализа разработаны программные модули, диагностирующие степень тяжести состояния больных. Модули зарегистрированы в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, в Отраслевом фонде алгоритмов и программ.
На основе разработанного алгоритма, выявленных новых медицинских знаний, разработанных программных модулей построена медицинская СППР компьютерная программа СИТСБ для определения степени тяжести состояния больных, страдающих такими заболеваниями, как хроническая сердечная недостаточность, лептоспироз, нефроптоз.
Программа СИТСБ может быть адаптирована для определения тяжести состояния больных, страдающих различными заболеваниями, выявления группы однородности больных, например по виду заболевания, диагнозу. Имеет простой и максимально дружественный интерфейс для пользователя, не требуется специальных знаний в области математики, статистического анализа или информационных технологий.
Программа СИТСБ зарегистрирована в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, внедрена в диагностический процесс кардиологического отделения Краснодарской клинической городской больницы № 2, в диагностический процесс Специализированной клинической инфекционной больницы департамента здравоохранения Краснодарского края, в учебный процесс Кубанского государственного медицинского университета.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Результаты анализа и синтеза процессов, происходящих при принятии медицинских решений:
– общая функциональная схема СППР;
– последовательность этапов создания СППР.
2. Методология построения СППР, состоящая в применении технологий статистического анализа для выявления новых скрытых знаний; интеграции современных технологий статистического моделирования, хранения и представления данных.
3. Алгоритм СППР применительно к задаче идентификации степени тяжести состояния больных.
4. Технология решения задачи классификации больных. Результаты применения методов вероятностно-статистического моделирования для формализации слабоструктурированных медицинских проблем идентификации тяжести состояния больных. Выявленные новые медицинские знания, которые были использованы при построении СППР.
5. Компьютерная программа СИТСБ как пример СППР, построенной на основе предложенной в работе методологии. Оценка эффективности ее применения.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и представлялись на различных всероссийских и международных конференциях: III Всероссийском конгрессе «Профессия и здоровье» (Москва, 2004 г.), Международном конгрессе «Социальная психология XXI столетия (Ярославль, 2004 г.), Всероссийских научных конференциях «Современное состояние и приоритеты развития фундаментальных наук в регионах» (Краснодар, 2004–2005 гг.), Международной научно-практической конференци «Образование, наука и экономика в вузах. Интеграция в международное образовательное пространство» (г. Плоцк (Польша), 2006 г.), ХIII школе-коллоквиуме по стохастическим методам и VII Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Йошкар-Ола, 2007 г.), XXVII Российской школе по проблемам науки и технологий, посвященной 150-летию
К. Э. Циолковского, 100-летию С.П. Королева и 60-летию Государственного ракетного центра «КБ им. В.П. Макеева» (Миасс, 2007 г.), III Международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (СПб, 2007 г.), XII Международной конференции «Экологическая и экономическая безопасность. Проблемы и пути решения» (пос. Шепси, 2007 г.), на кафедре прикладной математики факультета компьютерных технологий и прикладной математики Кубанского государственного университета (сентябрь, 2009 г.), на кафедре компьютерных технологий и информационной безопасности Кубанского государственного технологического университета (апрель 2010 г.).
Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 41 печатном издании, включая: 2 монографии, 3 учебника, 12 статей. Ряд статей (10) входят в перечень ведущих научных журналов, рекомендуемых ВАК для опубликования основных научных результатов докторских диссертаций. Имеется 11 свидетельств о регистрации программ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, а также в отраслевом фонде алгоритмов и программ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, библиографического списка, содержащего 271 наименование. Она изложена на 377 страницах машинописного текста, включая 223 рисунка, 4 таблицы.
