Введение к работе
Актуальность исследования. Глобальность происходящих сегодня информационных перемен обусловливает необходимость внедрения новых методических подходов в высшем образовании. Этот процесс усугубляется стремительной бытовой компьютеризацией, развитием электронных сетей передачи информации, мультимедийных средств обучения. Изменение форм и содержания медицинского образования невозможно без создания методологии исследования самого ценного концепта человеческого бытия — знаний [Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф., 2000].
В настоящее время происходит внедрение технологий, основанных на знаниях, в преподавание всех медицинских дисциплин. В условиях научно обоснованной разработки программ обучение будет адекватно структуре знаний экспертов, изложение материала будег происходить оптимальным и индивидуально ориентированным образом. Исследование неоднородности знаний позволит дифференцированно подходить к обучению в разных областях медицины.
При разработке методического обеспечения преподавания медицинской дисциплины очевидна необходимость использования структуры знаний. Без этого понятия создание компьютерных обучающих и консультирующих программ становится процессом, основанным исключительно на интуиции, на личных представлениях разработчиков о предметной области [Гельфанд И.М. и др., 1988; Змитрович А.И., 1997]. Знания, являясь основой создания средств
РОС НАЦИОНАЛЬНА*! БИБЛИОТЕКА I
1 -- *
обучения, должны быть предварительно обработаны в соответствии с методами когнитологии [ЛитвакБ.Г., 1982; Величковский Б.М., 1996].
Выявление структуры экспертных знаний перспективно для преподавания и поддержки деятельности врача во многих областях медицины. Большая часть их слабо формализованы, с нечеткими границами между элементами знаний и отсутствием априорной информации о связях между ними. Эти области характеризуются неполнотой и противоречивостью знаний о решаемой задаче, большим количеством возможных решений, символьным характером операций.
Настоящее исследование выполнено на примере одной из
слабо формализованных клинических дисциплин - психиатрии, где
особенно важно предварительное изучение структуры знаний, которое
является основой дальнейшей формализации, оценки
межиндивидуальных различий, создания каркаса для последующего наполнения конкретными учебными материалами и разработки оптимальных путей обучения.
Целью исследования является разработка методологических основ и создание инструментов представления и анализа структуры медицинских экспертных знаний в слабо формализованных областях медицины.
Задачи исследования: 1. Разработка способов исследования экспертных знаний, обеспечивающих их представление в виде совокупности элементов знаний, визуализацию и последующее создание структуры знаний.
Разработка комплекса компьютерных программ, поддерживающего методы исследования структуры медицинских экспертных знаний.
Исследование индивидуальных различий структуры знаний экспертов, их сравнение и согласование.
Изучение структуры знаний экспертов в слабо формализованных областях медицины на примере психиатрии.
Разработка компьютерных приложений для обучения психиатрии и поддержки принятия клинических решений на основе выявленной структуры знаний экспертов, оценка их эффективности.
Объектом исследования являются знания экспертов по психиатрии, объединяющие, опыт преподавания дисциплины, диагностики и лечения психически больных.
Для решения поставленных задач были использованы наиболее эффективные в этой области методы исследования: активные и пассивные, прямые и непрямые методы инженерии знаний, экспертные оценки, методы согласования знаний, множественное шкалирование, методы теории графов, стандартные статистические методы.
Впервые разработаны основные положения методологии исследования структуры экспертных знаний в слабо формализованных областях медицины.
Данная методология обеспечивает формализацию, представление и визуализацию структуры знаний путем последовательного использования аналитического и синтетического этапов работы с их элементами. Вначале остов знаний представляется» в виде отдельных информационных элементов. Затем элементы визуализируются в виде иерархического дерева, а между ними экспертами устанавливаются связи. Итогом работы является представление знаний в виде неориентированного графа, являющегося их моделью.
Применение методов теории графов позволило определить параметры знаний, провести их кластеризацию и поиск иерархических структур. На примере психиатрии впервые проведено научное исследование структуры знаний, показана системообразующая роль ряда психиатрических синдромов в организации экспертных знаний/ Структура экспертных знаний по психиатрии в основном описывается сетевой моделью.
Исследование структуры знаний методами теории графов реализовано в программном комплексе инженерии знаний, разработанном в ходе исследования. Полученные результаты анализа' знаний были применены при разработке обучающих приложений и программ поддержки решений в психиатрии. Впервые изменение структуры знаний студентов в процессе обучения рассмотрено с позиций моделей их представления.
Разработанная методология исследования структуры экспертных знаний может использоваться для создания программных приложений. На основе полученных в исследовании результатов впервые разработаны программные средства для обучения и поддержки врачебных решений в слабо формализованных областях медицины. Эти средства включают:
1. Программный комплекс инженерии знаний "Lynx", который может быть использован для исследования структуры знаний в любых медицинских предметных областях.
2. Программную оболочку для построения экспертных систем
"Promo", которая может быть использована для создания систем,
основанных на знаниях в любых медицинских предметных областях.
3. Обучающую и тестирующую программу по психиатрии
"Атлас душевных расстройств".
Комплекс инженерии знаний "Lynx", программная оболочка для построения экспертных систем "Promo", "Атлас душевных расстройств" внедрены на кафедрах медицинской и биологической кибернетики и психиатрии Сибирского государственного медицинского университета, используются для преподавания курсов клинической кибернетики и психиатрии. Данные программы прошли государственную регистрацию в Российском агентстве по патентам и товарным знакам, свидетельства № 2002611432, 2002611433,2002611820.
4. Электронный учебник по общей психопатологии, иллюстрированный видеозаписями интервью с больными, снабженный приложениями в виде справочного материала и тестового контроля.
5. Программу поддержки, решений по диагностике
психических расстройств.
6. Программу поддержки решений по фармакотерапии
шизофренических расстройств.
Три последние программы используются врачами-интернами в Томской областной психиатрической больнице и в НИИ психического здоровья ТНЦ СО РАМН, внедрены на кафедре медицинской и биологической кибернетики Сибирского государственного медицинского университета.
1. Экспертные знания в слабо формализованных областях
медицины могут быть представлены неориентированным; графом,
состоящим из элементов, соединенных ассоциативными связями.
2. Эффективными инструментами изучения структуры
медицинских знаний являются определение параметров данного графа,
поиск иерархически организованных предметных областей и
кластеров знаний.
3. Индивидуальные различия структуры знаний в слабо
формализованной медицинской области (на примере психиатрии)
ограничены. В большинстве разделов психиатрии знания имеют
сетевую структуру. Применение иерархической модели позволяет
визуализировать знания, но ограниченно в их представлении.
4. Обучающие компьютерные приложения и программы поддержки врачебных решений, созданные на основе выявленной структуры экспертных знаний.
Апробация работы. Основные результаты работы и ее отдельные фрагменты докладывались на:
межрегиональной научно-практической конференции
«Современные технологии в медицине».- Томск, 1998;
VI международной научно-практической конференции «Современная техника и технологии».- Томск, 2000;
XIII съезде психиатров России.- Москва, 2000;
международной конференции «Научное и методическое обеспечение системы дистанционного образования».- Томск, 2000;
конференции кафедры медицинской и биологической кибернетики СибГМУ совместно с кафедрами физики, химии, фундаментальных основ клинической медицины.- Томск, 2003;
научном семинаре кафедры медицинской кибернетики и информатики совместно с ПНИЛ разработки медицинских информационных систем РГМУ.- Москва, 2003;
научно-практической конференции «Медико-биологические науки для теоретической и клинической медицины».- Москва, 2003;
проблемной комиссии СибГМУ по моделированию процессов и явлений в области естественных и медико-биологических наук - Томск, 2003, 2004.
Получены акты о внедрении 6 компьютерных программ из Сибирского государственного медицинского университета, Томской областной психиатрической больницы, НИИ психического здоровья ТНЦ СО РАМН.
Результаты исследования послужили основой выполнения и включены в отчеты по гранту RF-89 Research Support Scheme, Soros Foundation (2000 г) и по гранту RF-1017 Tempus Foundation (2002 г).
Реализация работы. Основные научные положения и выводы реализованы в:
трех компьютерных программах, имеющих государственную регистрацию Российского агентства по патентам и товарным знакам (2002 г.),
трех компьютерных программах, используемых в медицинских учреждениях г.Томска,
изданной монографии, рекомендованной УМО Минздрава РФ в качестве учебного пособия для студентов медико-биологических факультетов (2003 г.),
четырех методических рекомендациях издания ГОУ ВПО СибГМУ (1996-1999 гг.),
учебном пособии, изданном в г.Караганда (1998 г.). Материалы диссертации используются при чтении лекций и проведении практических занятий по клинической кибернетике для студентов медико-биологического факультета и отделения фундаментальной медицины Сибирского государственного медицинского университета.
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 32 научные работы, в том числе одно учебное пособие с грифом УМО Минздрава РФ и 14 статей в центральной печати.
Структура и объем работы. Диссертация изложена на 247 листах машинописного текста, иллюстрирована 27 таблицами и 53 рисунками. Состоит из введения, обзора литературы, описания методов и материала, четырех глав собственных исследований, заключения, списка использованных литературных источников. Указатель литературы содержит 356 источников, в том числе 184 иностранных.
