Содержание к диссертации
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1. ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В МЕДИЦИНСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ 12
1.1 Постановка проблемы 12
1.2 Обзор работ 16
1.3 Системы поддержки принятия решений в медицине 20
1.4 Требования к системам поддержки принятия решений и задачи исследования 25
Выводы к главе 1 26
ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ 27
2.1 Ролевой базис информационно-управляющих систем 27
2.2 Статусный базис информационно-управляющих систем 30
2.3 Функциональный базис информационно-управляющих систем 35
2.4 Реляционный базис информационно-управляющих систем 42
2.4.1 Нечеткая логика 43
2.4.2 Частотная логика 45
2.4.3 Трилогика и тетралогика 48
2.4.4 Многозначные аппроксимационные логики 51
2.5 Формализация неопределенностей в СУБД 52
2.6 Построение оптимальных аппроксимаций 53
2.7 Алгоритм субоптимальной логической аппроксимации 62
Выводы к главе 2 73
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 74
3.1 Система обработки информации для медицинской диагностики 74
3.2MEDILOG- система обработки медицинской информации 78
3.3 Оптимизация алгоритмов аппроксимации 80
3.4 Представление данных и моделей в системах поддержки принятия решений в медицинской диагностике 87
3.5 Построение интерфейса между частотной, трилогикои, тетралогикои и многозначными логиками 97
3.6 Разработка модуля объяснений для системы обработки медицинской информации 101
Выводы к главе 3 102
ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕТОДИК И АЛГОРИТМОВ ОПТИМАЛЬНОЙ И СУБОПТИМАЛЬНОЙ АППРОКСИМАЦИЙ 104
4.1 Применение информационных технологий в практической медицине 104
4.2 Оценка эффективности алгоритма субоптимальной 111
аппроксимации 111
Выводы к главе 4 117
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 119
Список использованных источников 121
ПРИЛОЖЕНИЯ (1-9) 130
Приложение 1. Интерфейс приложения Medilog для инженеров 131
и экспертов предметной области 131
Приложение 2. Интерфейс приложения Medilog для конечных пользователей системы 132
Приложение 3. Интерфейс системы АИС "Интрамед" 134
Приложение 4. Перечень функций радиологической системы 137
Приложение 5 .Перечень функций лабораторной системы 139
Приложение 6. Перечень функций системы "Морфология" 141
Приложение 7.Семантическая модель терминосистемы 142
Приложение 8.Бланк интенсивного наблюдения акушерско-гинекологического реанимационно-консультативного центра республиканской клинической больницы им.Г.Г.Куватова 148
Приложение 9.
Акт внедрения 149
Введение к работе
Актуальность темы
Анализ процессов принятия решений демонстрирует устойчивую тенденцию к увеличению объема строго формализованной информации. Если первоначальные этапы науки характеризовались сочетанием малых объемов фактических данных с многочисленными предположениями, то современный этап, как показывают исследования опубликованных работ, связан с применением все более четко формализованных методик осуществления процесса принятия решений, введением алгоритмов поиска наилучших решений в различных ситуациях и разнообразии альтернатив действий. При этом исходная информация, с которой приходится работать специалистам, содержит различного рода ошибки, неопределенности и противоречия, затрудняющие построение формальных моделей. В подобных случаях построение решения в аналитической форме путем "ручного", визуального анализа либо с помощью автоматизированных систем, основанных на классической логике, не вполне эффективно и необходимо использовать новые инструменты, позволяющие корректно осуществлять операции с недоопределенными или противоречиво переопределенными данными, выполнять в процессе анализа интеграцию формализованных и неформализованных знаний.
При отсутствии ограничений временных ресурсов, возможности привлечения большого числа компетентных экспертов принципиально возможно решение многих задач высокой сложности и размерности исходных данных. Необходимость в применении систем поддержки принятия решений возникает в случае ограниченности ресурсов, недостатка времени, дефицита экспертов, неопределенности информации об окружающем мире и исследуемом объекте. Именно такая ситуация является типичной для большинства задач принятия решений в медицинской диагностике и лечении. Объемы данных, с которыми приходится иметь дело в медицине, характеризуют следующие цифры. В настоящее время в медицине известно свыше 105 симптомов, более 105 лекарст венных препаратов, свыше 10 болезней. 2 млн. статей ежегодно публикуется в 40 тыс. биомедицинских журналах. Количество информации увеличивается все быстрее, и есть такие болезни, о которых написано столько, что специалист не в состоянии изучить, оценить и использовать всю имеющуюся информацию при постановке диагноза в каждом конкретном случае, и, по мере накопления знаний, положение усугубляется.
В сфере медицинской реанимационной деятельности сжаты сроки постановки диагноза и оказания помощи до десятков минут, а с другой стороны ограничены возможности получения необходимой информации, возрастает стоимость получения информации и каждый шаг повышения точности диагностики существенно увеличивает стоимость, поэтому необходим обоснованный выбор между различными исследованиями и эффективное использование полученной информации. Многие медицинские исследования являются травмоопасными и стоит задача определения целесообразности получения подобной дополнительной информации.
Перспективным направлением разработки систем поддержки принятия решений в медицине считается развитие автоматизации обслуживания лечебного процесса, поэтапная реализация подсистем логического вывода и объяснения получаемых результатов, применение объективных логик с информационной семантикой, построение информационной модели в соответствии со схемой косвенного обращения, замена субъективного подхода объективированными процедурами принятия решений с оценками точности, емкости, затрат времени, последствий по ценностным критериям.
Решению указанной проблемы посвящено большое количество работ как отечественных, так и зарубежных ученых. Несмотря на значительный объем исследований по данной тематике, остается нерешенным вопрос обеспечения допустимого уровня выбранных информационных критериев - точности, емкости, ценности, оперативности решений. Как правило, эта задача рассматривается без учета видов неопределенностей информационных процессов. Необходи мо отметить отсутствие обоснованных механизмов логического вывода, обеспечивающих работу с данными, содержащими неопределенности и обеспечивающими поиск решения в соответствии с информационными и ценностными критериями.
В связи с вышесказанным в диссертации ставится задача создания системы, которая рационально использует априорные и фактические данные с недо-определенностями и противоречиями для поддержки принятия решений лечащим врачом.
Целью диссертационной работы является повышение качества принятия решений в медицинском диагностическом процессе на основе неклассических логик с информационной семантикой с обеспечением требуемых уровней информационных критериев: качество информации, ценность, объем информации, время поиска и принятия решений.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе сформулированы и решаются следующие задачи:
1. Разработка методов и алгоритмов решения дискретно-логических задач в медицинском диагностическом процессе на основе критериев наибольшей точности и полезности.
2. Разработка математического и программного обеспечения принятия решений в медицинском лечебно-диагностическом процессе.
3. Создание и реализация модели сбора и анализа информации применительно к задаче экстренной реанимационно-консультативной медицинской помощи.
4. Создание системы поддержки принятия решений на основе объективных неклассических логик для лечебного учреждения с реализацией интерфейса с общебольничной информационной системой.
Методы исследования
Формализация проблемных ситуаций и методов базируется на аппарате частотной логики, трилогике, тетралогике, многозначной аппроксимационнои логике, на основе которых осуществляется логическая аппроксимация целевых признаков медицинской диагностики и построение правил принятия решений, а также аппарат системного анализа для формирования моделей. Для реализации соответствующих алгоритмов и программ была использована методология разработки программных комплексов, информационного обеспечения, концепция построения реляционных баз данных, объектно-ориентированный подход и методология событийного программирования.
На защиту выносятся
- методы и алгоритмы решения дискретно-логических задач принятия решений в медицинском диагностическом процессе на основе критериев наибольшей точности и полезности;
- математическое и программное обеспечение поддержки принятия решений применительно к задачам определения необходимости проведения исследования, оценки состояния пациента и выбора управляющих лечебных воздействий;
- информационная система сбора и анализа данных по реанимационно-консультативному центру;
- система поддержки принятия решений "Medilog" с реализацией интерфейса с медицинской информационной системой "Интрамед".
Научная новизна результатов заключается в следующем:
- разработаны алгоритмы оптимальной и субоптимальной аппроксимации целевых диагностических признаков и правил классификации, основанные на применении неклассических логик: частотной, трилогике, тетралогике, многозначной аппроксимационнои логике;
- разработано математическое и программное обеспечение, основанное на представлении данных в диагностических задачах в виде логических функции в дизъюнктивной форме, полученные по критериям оптимальной точности и полезности;
- разработана модель сбора и анализа диагностическая информации, рекурсивно учитывающая расширения априорных и фактических данных.
Предложена этапность построения технологии автоматизированной медицинской диагностики, представленной формализмами информационно-управляющей системы, модулями оценок точности и затрат на формирование оптимального решения.
Впервые аппарат частотной логики реализован и эффективно использован в задачах медицинской диагностики.
Практическая значимость
Предложенная система позволяет создавать базу данных о диагностируемых признаках, выводить правила (позитивные и негативные импликативные функции), определяющие логику принятия решений. С помощью данной системы появилась возможность осуществлять объективированный анализ больших объемов априорной информации с различными вариантами распределения платежных матриц, выражающих экономические и социальные последствия принимаемых решений. Точность результатов в практической задаче поиска диагностического решения может быть доведена до 97%. Полученные модели представления данных могут использоваться для обучения специалистов.
Апробация работы
Основные положения работы были доложены и обсуждались на международной научной конференции с участием зарубежных специалистов "Моделирование, вычисления, проектирование в условиях неопределенности -2000"(Уфа, 2000г.), на научно-практическом семинаре "Новые информационные технологии" (Москва, 2000г.), на международной научной конференции "Современные проблемы информатизации-2000" (Воронеж, 2000), на всероссийской молодежной научно-технической конференции "Информационные и кибернетические системы управления и их элементы" (Уфа, 1997г.), на республиканской научно-практической конференции "Новые медицинские технологии в хирургической и терапевтической практике в Республике Башкортостан" (Уфа, 2000г.), на международной научной конференции "Теоретическая ин-форматика-2000" (Уфа, 2000г.).
Публикации
Основные результаты диссертации изложены в 13 опубликованных работах, в том числе 4 статьи и 9 тезисов докладов.
Объем и структура работы
Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения, изложенных на 120 с, библиографического списка из 100 наименований и девяти приложений.
В первой главе выполнен анализ современного состояния проблемы, постановка задачи принятия решений в медицинских информационных системах. Приводится анализ моделей представления знаний, анализ подходов к логическому выводу. Приводится сравнительный анализ традиционных алгоритмов. Анализируется эффективность этих подходов и формулируются требуемые свойства проектируемой системы поддержки принятия решений.
Во второй главе описывается ролевой базис системологии, содержащий сигнатные, функциональные, реляционные роли объектов системы. Охарактеризован состав сигнатных объектов, состояния проблемной среды, принимающих значения из формализованных информационных пространств. Описано представление функциональных объектов в виде операторов проблемологиче-ского базиса. Дано описание реляционного базиса в виде алгоритмов оптимальной и субоптимальной аппроксимации дискретных целей диагностики, оперирующих взаимосвязями между статусными объектами в декларативно-дескриптивной семантике, а также критерии информационного процесса. Показана необходимость применения для реализации алгоритмов объективных логик с информационной семантикой.
В третьей главе описывается процесс создания объективированной медицинской технологии. Определяются границы допустимых ошибок врачей. Вводятся оценки точности лечебно-диагностического процесса. Рассматривается применение информационных критериев в медицине, представление точности и достоверности в объективированном виде. Описывается экспертная система диагностики заболеваний с поддержкой принятия решений, ее внутренние и внешние языки.
В четвертой главе описывается общебольничная информационная система "Интрамед" и ее взаимодействие с системой поддержки принятия решений "Medilog". Осуществляется сравнение эффективности алгоритмов при различных уточняющих коэффициентах. Показано, как в процессе поиска решений остаются подконтрольными такие информационные параметры как точность, время, стоимость, объем и, таким образом, выполняются заданные экспертами информационные критерии.
