Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Компьютерная медицинская диагностика 15
1.1. Медицинские информационные системы 15
1.2. Особенности принятия решений в системе здравоохранения 21
1.3. Диагностика состояния человека 24
1.4. Роль телемедицины при диагностике 24
1.5. Выводы 30
Глава 2. Модели и алгоритмы диагностики заболеваний 31
2.1. Диагностика заболеваний 31
2.2. Детерминированный алгоритм постановки диагноза заболевания 32
2.3. Вероятностный алгоритм постановки диагноза заболевания 39
2.4. Алгоритм регулирования медикаментозного воздействия на пациента 65
2.5. Выводы 75
Глава 3. Алгоритмы оценки и коррекции общего состояния человека 76
3.1. Классификация состояний человека 76
3.2. Алгоритм интегральной диагностики состояния человека 77
3.3. Алгоритм коррекции общего состояния человека 90
ЗАВыводы 92
Глава 4. Система медицинской диагностики и ее эксплуатация 93
4.1. Система медицинской диагностики 93
4.2. Особенности эксплуатации системы медицинской диагностики 93
4.3. Алгоритм оценки качества работы медицинского персонала с системой медицинской диагностики 99
4.4. Алгоритм коррекции знаний медицинского персонала по использов анию системы медицинской диагностики 101
4.5. Выводы 102
Заключение 103
Литература 105
Приложения 119
- Медицинские информационные системы
- Детерминированный алгоритм постановки диагноза заболевания
- Классификация состояний человека
- Особенности эксплуатации системы медицинской диагностики
Введение к работе
Актуальность темы. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) в настоящее время насчитывается несколько десятков тысяч заболеваний, возникающих от нескольких сотен тысяч причин. Каждое из заболеваний характеризуется набором признаков, которые изменяются с течением времени. На начальных стадиях многие болезни проявляются одинаково (например, повышение температуры, мышечная слабость, изменение частоты сердечных сокращений и т.д.). Это означает, что врач для правильной диагностики заболевания должен обладать обширными знаниями, уметь обрабатывать большие объемы информации, своевременно принимать решения и всю ответственность брать на себя. Для человека это практически невозможно (нет ни одного врача, который бы не ошибался). Поэтому разрабатываются модели и алгоритмы в области медицинской диагностики, которые могли бы на основе информации о заболеваниях помочь врачу принять правильное решение при постановке диагноза заболевания. Однако до сих пор не созданы такие системы, которые позволяли бы это делать удовлетворительно. Сложность решения этой проблемы состоит в огромном количестве информации, которую нужно переработать за ограниченное время, определить какая информация важная, а какая не очень важная. Каждый человек представляет собой уникальный организм. Все болеют по-разному, однако, можно выявить среднестатистические показатели, характеризующие то или иное заболевание. Таким образом, разработка моделей и алгоритмов в области медицинской диагностики, которые поддерживали бы принятие решений врачом, актуальна и своевременна. Наряду с лечением, важно также своевременно предупреждать заболевания, осуществлять диагностику на ранних стадиях заболевания. Это важно как для развитых стран, так и для стран не входящих в первую десятку, с точки зрения экономического развития, в частности, для Сирийской арабской республики (САР).
5 Объект и предмет исследования. Объектом исследования является пациент, а предметом исследования - его состояние.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка моделей и алгоритмов автоматизации экспертных процедур в области медицинской диагностики, позволяющих осуществлять поддержку принятия решений врачом.
Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:
1.Построить процедуру диагностирования области основного заболевания пациента.
2. Разработать алгоритм, позволяющий диагностировать наиболее вероятные заболевания пациента.
3.Разработать модель, позволяющую определять дозы и частоту приема лекарства больными, находящимися в условиях интенсивной терапии.
4.Исследовать и разработать алгоритм, позволяющий диагностировать общее состояние пациента при его поступлении в клинику и в процессе лечения.
5.Разработать алгоритм, позволяющий давать рекомендации по корректировке количества здоровья пациента и оценивать материальные затраты необходимые для такой корректировки.
6. Разработать алгоритм, для оценивания качества работы медицинского персонала и материальных затрат необходимых для повышения качества работы.
Методы исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решаются на основе численных методов, теории вероятностей и теории построения математических моделей.
Научная новизна проведенного исследования состоит в том, что
Разработана совокупность новых моделей и алгоритмов автоматизации экспертных процедур в области медицинской диагностики, позволяющих осуществлять поддержку принятия решений врачом при диагностике.
Разработан алгоритм, имитирующий работу врача - терапевта, позволяющий диагностировать область основного заболевания пациента, и отличающийся тем, что пациент (самостоятельно или с помощью близких) может (через Интернет или через компьютер находящийся в поликлинике) в процессе диалога с компьютером определить область своего основного заболевания и получить рекомендацию обратиться к конкретному специалисту.
Разработан алгоритм, позволяющий диагностировать наиболее вероятные заболевания пациента и отличающийся тем, что, введен интегральный энтропийный показатель, который позволяет оценить энтропию до и после ранжирования заболеваний у пациента. Интегральный показатель может использоваться как мера правильности диагностики заболевания пациента.
Разработана модель, позволяющая диагностировать дозы и частоты приема лекарства для больных, находящихся в условиях интенсивной терапии. Модель отличается от предшествующих моделей тем, что позволяет 1) оценить минимальное количество лекарства, оказывающее лечебное воздействие на пациента, которое нужно ввести пациенту в течение заданного промежутка времени; 2) оценить максимальную единовременную допустимую дозу лекарства, которую можно ввести пациенту, и время действия лекарства после введения такой дозы; 3) объяснить механизмы регуляции лечебного воздействия лекарственных препаратов путем варьирования доз лекарства вводимого в организм и интервалов между ними.
Разработан алгоритм, позволяющий диагностировать общее состояние пациента. Введен новый интегральный показатель общего состояния пациента (количество здоровья пациента), отличающийся тем, что с его помощью можно оценивать состояние пациента от момента его поступления в клинику до
7 выписки и оценивать состояние пациента при неполной (недостаточной) информации. С помощью этого показателя можно оценивать изменение количества здоровья пациента, как в процессе лечения, так и реабилитации.
Разработан алгоритм, позволяющий давать рекомендации по корректировке количества здоровья пациента и оценивать материальные затраты необходимые для такой корректировки. Отличие состоит в том, что алгоритм позволяет это делать при недостатке информации.
Разработан алгоритм, позволяющий оценивать качество работы медицинского персонала и необходимые материальные затраты для улучшения качества его работы. Отличие состоит в том, что алгоритм позволяет это делать при недостатке информации.
Теоретическая значимость работы состоит в том, что разработана совокупность моделей и алгоритмов автоматизации экспертных процедур в области медицинской диагностики, позволяющая вырабатывать рекомендации о принятии решений в области постановки диагностики заболеваний. Введен интегральный энтропийный показатель, который позволяет оценить энтропию до и после ранжирования заболеваний у пациента. Интегральный показатель может использоваться как мера правильности диагностики заболевания пациента. Разработана модель, позволяющая диагностировать дозы и частоты приема лекарства для больных, находящихся в условиях интенсивной терапии. Модель имитирует механизмы регуляции (путем варьирования доз и частоты приема лекарства, вводимых в организм) лечебного воздействия лекарственных препаратов на органы пациента. Введен интегральный показатель, оценивающий количество здоровья. С помощью этого показателя можно оценить изменение количества здоровья пациента в процессе лечения и реабилитации. Разработан алгоритм, позволяющий давать рекомендации по корректировке количества здоровья пациента и оценивать материальные затраты необходимые для такой корректировки. Разработан алгоритм, позволяющий оценивать качество работы медицинского персонала при
8 недостатке информации и оценивать необходимые материальные затраты для улучшения качества работы.
Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные модели и алгоритмы реализованы в виде программ, которые можно практически использовать в медицинских учреждениях Сирийской арабской республики (САР).
Рекомендации по использованию.
Предложенные модели, алгоритмы и программы могут быть использованы в лечебных учреждениях САР.
Достоверность результатов доказывается тестированием и сравнением полученных результатов с экспериментальными данными.
Научные положения, выносимые на защиту:
Совокупность моделей и алгоритмов автоматизации экспертных процедур в области медицинской диагностики.
Алгоритм, позволяющий диагностировать область заболевания пациента и вырабатывать рекомендации, в случае необходимости, обратиться к конкретному специалисту.
Алгоритм, позволяющий диагностировать наиболее вероятные заболевания пациента.
Модель для определения доз и интервалов приема лекарств больными, находящимися в условиях интенсивной терапии.
Алгоритм, оценивания количества здоровья пациента, находящегося в клинике (интегральная оценка общего состояния) при недостатке информации.
Алгоритм вырабатывающий рекомендации по корректировке количества здоровья пациента и оценивающий материальные затраты необходимые для такой корректировки при недостатке информации.
9 7. Алгоритм, позволяющий оценивать качество работы медицинского персонала при недостатке информации и оценивать необходимые материальные затраты для повышения качества работы.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях СПБГЭТУ в 2006г.; на международной конференции «Региональная информатика - 2006»; на IX Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM 2006), Санкт-Петербург 2006г.; на юбилейной конференции МАПО (С.-Петербург, 2006г); на IX Международной конференции «Современное образование: содержание, технологии, качество», (С.-Петербург, 2006г.).
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликованы 7 научных работ, из них - 4 статьи (1 статья, опубликованная в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК), 3 работы -в материалах научно -технических конференций.
В первой главе «Компьютерная медицинская диагностика» рассматриваются проблемы диагностики в области здравоохранения, особенности принятия решений в системе здравоохранения, роль телемедицины при диагностике.
Вторая глава посвящена моделям и алгоритмам диагностики заболеваний. В частности, рассматриваются два подхода. Первый, - детерминированный подход, имитируется деятельность врача - терапевта и позволяет поставить диагноз заболевания, отвечая на фиксированные вопросы, которые обычно задает врач. Первоначально больному предлагается осуществить выбор из крупных модулей:
1. Общее состояние;
Ухо, горло, нос, рот, зубы;
Кожа, волосы, ногти;
Глаза;
Живот;
Боли;
Вес.
После того, как выбран какой - либо из модулей, осуществляется выбор более конкретного симптома и ответ на серию вопросов. Вопросы сформулированы таким образом, что на них нужно отвечать либо ДА, либо НЕТ. После ответов на вопросы приходим к заключению: либо диагноз поставлен и пациенту рекомендуется обратиться к конкретному врачу, либо диагноз не удалось установить и рекомендуется обратиться к врачу - терапевту.
Второй подход - вероятностный, позволяет поставить диагноз заболевания с учетом вероятностей заболевания и их коррекции. Первоначально собирается информация о заболеваниях (наименования, частота заболеваний), симптомах (наименования, частота проявления). Эта информация представляет собой обучающую выборку. После формирования обучающей выборки осуществляется обследование пациента, в результате которого специальным образом задаются вопросы и в результате ответов на вопросы осуществляется удаление заболеваний (и вопросов) из списка возможных заболеваний пациента. В результате получаем новый список заболеваний, в начале которого расположены наиболее вероятные заболевания, а в конце -наименее вероятные. Этот список поступает на рассмотрение врачу, который и принимает окончательное решение о заболевании пациента.
После постановки диагноза заболевания важно оказать своевременное и правильное лечение. Одной из важнейших причин высокой смертности на этом этапе лечения оказывается неправильная дозировка лекарств. Согласно американским данным [53, 54], в больницах США 80% медицинских сестер в 10-20% случаев делают неправильную дозировку лекарств, что приводит в 3-5% случаев к летальному исходу. Поэтому для понимания процессов
11 происходящих при приеме лекарств построена математическая модель. Согласно [100] можно выделить в системе кровообращения человека 5 крупных частей снабжаемых кровью параллельно:
Голова и шея,
Руки и грудь,
Печень и пищеварительный тракт,
Почки,
Нижняя половина тела.
Транспорт лекарственного вещества в каком-либо органе описывается дифференциальным уравнением, в правой части которого содержатся следующие члены уравнения: диффузионный, конвективный и член, описывающий поглощение органом лекарства.
Распределение кровотока и транспорт медикаментов можно описать системой дифференциальных уравнений с соответствующими граничными и начальными условиями. Решение уравнений осуществлялось численными методами. В результате расчетов, проведенных на компьютере, показано, что для поддержания концентрации лекарственного препарата на определенном уровне в конкретном органе требуется периодический ввод в кровеносную систему человека определенной дозы лекарственного препарата. Возможны крайние случаи. Во-первых, если требуется, чтобы концентрация лекарственного препарата была минимальной, то нужно вводить малыми дозами, но очень часто (в клиниках это достигается с помощью капельницы). Во-вторых, если требуется, чтобы ввод лекарства был как можно реже. В этом случае доза должна быть максимально допустимой, чтобы время на вывод лекарства из органов было максимальное. В этом случае лекарство вводится редко (1-4 раза в сутки с одинаковыми интервалами между вводом лекарства).
В третьей главе рассматривается важная проблема диагностики состояния человека находящегося в промежуточном состоянии, т.е. между здоровыми и
12 больными, т.е. с одной стоны человек вроде здоровый (ходит на работу, все делает), а с другой стороны плохо себя чувствует (слабость, бессонница, беспокойство и т.д.). Это состояние врачи иногда называют «третье состояние» (первое - здоров, второе - болен). Для диагностики состояния пациента используется понятие «свертка», которое представляет собой сумму с весовыми коэффициентами, на которые наложены условия нормировки, дискретности и приоритетов. Состояние человека характеризуется набором факторов, каждый из которых определяется совокупностью критериев.
Каждый из критериев имеет метрику, т.е. численное значение между 0 и 1. Имеется две возможности. Первая - когда можно определить численное значение критерия каким-либо способом с достаточной точностью. Вторая -когда о критерии можно только сказать, что либо он есть, либо его нет, либо про него точно ничего сказать нельзя. Тогда в качестве численного значения можно взять либо 1 (критерий есть), либо 0 (критерия нет), либо 0,5 (трудно что-либо сказать о критерии).
Работа алгоритма заключается в следующем. Определяются численные значения критериев. В результате применения операции свертки к критериям получаются численные значения факторов. Применяя свертку к численным значениям факторов, получаем численное значение общего состояния пациента, которое содержится в промежутке между 0 и 1. Это численное значение можно использовать либо путем сравнения с предыдущими значениями одного и того же пациента (например, вчерашним, позавчерашним, полученным неделю назад и т.д.), либо путем сравнения с другими пациентами при аналогичных заболеваниях.
Разработан алгоритм, являющийся обобщением предыдущего, который позволяет вырабатывать рекомендации по коррекции состояния пациента. После определения численного значения состояния пациента, например, равного S, естественно желание врача улучшить состояние пациента путем
** *
применения тех или иных процедур, например, до значения S > S . Для этого в окрестности S нужно выбрать некоторую - окрестность. Затем,
ІЗ увеличивая численные значения критериев на маленькую величину б, найти, перебирая все возможные варианты, те значения критериев, при которых численное значение фактора попадает в - окрестность S . В итоге получим набор значений критериев, при которых достигается желаемое значение состояния пациента. После этого нужно посмотреть для каждого критерия на разности между исходным значением критерия и желаемым и оценить, каких материальных затрат потребуют такие изменения. Суммируя материальные затраты по каждому из критериев получим в итоге величину общих затрат, которые необходимы для достижения желаемого состояния. Таким образом, для каждого из наборов критериев получим сумму затрат, которые нужно произвести, чтобы достичь желаемого состояния. Наборы критериев можно ранжировать по возрастанию материальных затрат. После этого можно предложить врачу выбрать из (3 - 5) наиболее дешевых вариантов тот, который возможно реализовать в данных условиях с учетом того, что ответственность за принятие окончательного решения лежит на враче.
В четвертой главе рассматривается система медицинской диагностики ее эксплуатация, в частности, проблема оценивания качества медицинского персонала, поскольку диагностику заболеваний и диагностику общего состояния пациента осуществляют врачи с помощью системы медицинской диагностики. Если врачи обладают достаточным образованием и опытом, то система может оказать им существенную помощь при диагностике. Если же их квалификация недостаточна либо в области медицины, либо в области умения работать с системой, то результат будет отрицательный, т.е. диагнозы будут определяться неправильно, лечение будет даваться не то, которое нужно и т.д. Поэтому предлагается двухуровневая модель оценки качества медицинского персонала. На первом уровне расположены факторы, которые характеризуют качество медицинского персонала. Факторы определяются критериями, расположенными на втором уровне. Каждый из факторов определяется своим набором критериев. Каждый из критериев имеет численное значение из
14 промежутка [0,1]. Производя свертку численных значений критериев с учетом условий нормировки, дискретности и приоритета, получим численные значения факторов. Аналогично производя свертку численных значений факторов, получим оценку качества медицинского персонала.
Для улучшения работы медицинского персонала предлагается алгоритм, позволяющий выработать рекомендации по улучшению работы и оценить материальные затраты, которые могут потребоваться для достижения поставленных целей. Первоначально нужно оценить качество, которое имеется в настоящее время (К\). Затем нужно принять решение об увеличении его на некоторое фиксированное число процентов, с тем, чтобы оно достигло некоторого нового значения (А*2)- После этого в окрестности К2 нужно определить некоторую Б- окрестность, в которую будут попадать требуемые расчетные значения качества. Расчеты нужно проводить следующим образом. Исходные значения критериев увеличивают на некоторую фиксированную маленькую величину S, и осуществляют вычисления качества. Если вычисленное значение качества попадает в заранее заданную Б - окрестность К2, то оно сохраняется, а если нет, то выбрасывается. В итоге получаем набор критериев при которых вычисленные значения качества попадают в заранее заданную Б- окрестность К2. Для этих наборов осуществляется оценка материальных затрат. Наборы ранжируются по увеличению материальных затрат. И (3 - 5) наиболее дешевых вариантов предоставляются врачу для вынесения окончательного решения с учетом имеющихся возможностей у лечебного учреждения.
Таким образом, построена система алгоритмов и программ, позволяющая вырабатывать рекомендации, как при диагностике заболеваний, так и при диагностике общего состояния пациента, а также оценивать и корректировать качество работы медицинского персонала с системой.
Медицинские информационные системы
Согласно «Федеральному закону об информации, информатизации и защите информации» (№ 24-ФЗ, принят Государственной Думой 25.01.1995 г., подписан Президентом РФ 20.02.1995 г.) «Информационная система -организационно упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, в том числе с использованием средств вычислительной техники и связи, реализующих информационные процессы».
При разработке ИС в области здравоохранения важно детально проанализировать структуру организации и особенности взаимодействия между внутренними и внешними участниками информационного процесса; спланировать программные и аппаратные средства и ресурсы, которые необходимы для работы разрабатываемой системы; учесть информационные потоки в организации, которые существовали до разработки ИС. и др.
Разработка ИС в настоящее время не мыслима без использования мощных средств вычислительной техники, программного обеспечения, алгоритмов и т.д. Поэтому в последние годы разработаны разнообразные уровни компьютеризации в области здравоохранения, которые позволяют:
1. Информацию о пациенте записывать в компьютер и в дальнейшем ее использовать при лечении пациента. Такая информация обычно хранится на бумажных носителях (сведения о пациенте при обращении в поликлинику или поступлении в больницу, диагноз заболевания, назначения лекарств, лечебных процедур, операций и др.). Хранение такой информации на компьютере позволяет быстро найти нужные сведения о пациенте, определять статистические характеристики для отчетов (основные заболевания в данной местности в различные времена года и др.) и на их основе прогнозировать объемы необходимых лекарственных средств, количество медицинского персонала и материальных средств.
2. Записывать для хранения в компьютер информацию о пациенте, получаемую с помощью приборов. Например, ЭКГ, ЭЭГ и др. Эта информация может быть записана в компьютер либо непосредственно с прибора, либо с бумажного носителя с помощью сканирования. Хранение такой информации на компьютере важно для правильной постановки диагноза, т.к. бумажные носители могут быть утеряны. Методы обработки информации развиваются очень быстро, и если какое-либо заболевание не могло быть обнаружено несколько лет назад, то в настоящее время на основе полученной ранее информации оно может быть выявлено. Это важно как для лечения конкретного пациента, так и для проведения научных исследований.
3. Осуществлять ввод, обработку и хранение информации с рабочих мест медицинского персонала поликлиники (или больницы). Эта информация играет важную роль в процессе принятия решений при постановке диагноза, выборе лекарственных средств и др.
4. Хранить и обрабатывать информацию о пациенте, которая содержит сведения о нем, как из одного медицинского учреждения, так из нескольких.
5. Хранить и обрабатывать информацию о пациенте практически в неограниченном объеме. В этом случае нужна единая система, которая содержит информацию о здоровье пациента за всю его жизнь, в частности кроме информации о заболеваниях, содержится также информация о пристрастиях (курение, спорт, диеты и т.д.).
В настоящее время существует несколько сотен медицинских информационных систем [1, 12, 14, 16, 19, 20, 22, 24, 26, 27, 31, 33, 34, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 55, 56, 57, 58, 60, 61, 62, 68, 69, 70, 72, 75, 76, 77, 79, 80, 83, 86, 92, 94, 95, 96, 97, 99, 108, 109, 111, 112, 113, 114, 116, 117, 118, 123, 129, 130, 131, 132, 134, 136], которые можно классифицировать следующим образом: по уровням управления и организации, по назначению, по специфике предметной области [53]. По уровням управления и организации [67]: 1. индивидуальный; 2. учрежденческий; 3. территориальный; 4. региональный; 5. государственный.
По назначению [67]: 1. системы, обеспечивающие главным образом накопление информации о пациентах; 2. системы, позволяющие осуществлять консультирование и диагностику; 3. системы, обеспечивающие медицинское обслуживание пациентов. По специфике предметной области [67]: 1. Офисные медицинские системы; 2. Системы для проведения лабораторных исследований; 3. Экспертные системы, позволяющие осуществлять интерпретацию данных исследований, диагностику, прогнозирование, мониторинг и т.д. 4. Интегрированные системы.
Детерминированный алгоритм постановки диагноза заболевания
Диагностика заболеваний является важнейшей частью врачебной деятельности. Прежде чем оказывать какую-либо медицинскую помощь нужно точно поставить диагноз заболевания. Если диагноз поставлен правильно, то можно выбрать тот или иной способ лечения, который приведет к исцелению. Если же диагноз поставлен не верно, то лечение может привести к ухудшению состояния больного. При постановке диагноза врач использует различную информацию о пациенте, которая может быть неполной, противоречивой, изменяющейся во времени. Статистика показывает, что процент неправильных диагнозов довольно велик (до 10-20%, в зависимости от заболевания, страны проживания пациента) и поэтому осуществляются попытки разработки систем, которые помогали бы врачу правильно ставить диагноз заболевания. Во многих информационных системах (ИС) в том или ином виде присутствует элемент диагностики заболеваний. Он содержит информацию о пациенте, на основе которой врач может сделать более точное заключение о заболевании пациента, т.е. поставить правильный диагноз. В некоторых информационных системах возможна выработка рекомендаций по диагнозу заболевания (Глава 1.). Однако эти ИС обладают недостатками, в частности, 1. нужно знать условные вероятности, которые практически трудно определить, если вообще возможно это сделать на практике; 2. нужно знать распределения заболеваний, признаков заболеваний и др. 3. отсутствуют настройки на местные особенности.
Поэтому предлагается двухуровневая система диагностики заболеваний, включающая детерминированный подход, имитирующий работу врача-терапевта (более грубый, жестко заданный) и вероятностный подход (более тонкий, настраиваемый на конкретные условия работы врача в данной местности).
При диагностике заболевания важно правильно и быстро поставить диагноз заболевания и эффективно использовать те средства лечения, которые имеются в распоряжении врача. При постановке диагноза используются данные лабораторных анализов и опрос пациента. К первым можно отнести в первую очередь частоту сердечных сокращений (ЧСС), артериальное и венозное давление крови, химический анализ мочи, крови и т.д. Ко вторым можно отнести жалобы пациента, его ощущения, боли в том или ином месте и т.д. Первые, измеряемые с помощью приборов, можно отнести к объективным показателям, а вторые, получаемые путем опроса пациента, - к субъективным. Трудность диагностики заболевания обусловлена тем, что в настоящее время выделяется несколько тысяч заболеваний от нескольких десятков тысяч причин. Причем на начальных этапах заболевания характеризуются одними и теми же показателями, например, повышением температуры, изменением кровяного давления, появлением мышечной слабости и т.д. Поэтому можно считать, что болезнь представляет собой динамическую систему, которая развивается во времени. И задача врача - как можно раньше поставить правильный диагноз и найти средства для эффективного лечения больного.
Рассмотрим алгоритмы диагностики заболеваний. Первый алгоритм, имитирующий деятельность врача, представляет собой совокупность симптомов и диагнозов наиболее распространенных заболеваний в данной местности (приложения 1, 2). Симптомы представлены в виде вопросов, на которые можно получить от пациента ответы либо ДА, либо НЕТ. Диагнозы представлены в виде рекомендаций - какое из заболеваний может быть у пациента, и к какому врачу нужно обратиться. Эта часть предназначена для постановки диагноза заболевания в первом приближении. Особенность этой части состоит в том, что симптомы и диагнозы могут легко корректироваться, удаляться и добавляться врачом с учетом местных особенностей. За основу взята структура, которая включает основные, наиболее часто встречающиеся симптомы. Эти симптомы легко могут быть изменены, заменены, удалены или добавлены новые. Пациенту задаются вопросы, как на приеме у врача -терапевта, на которые пациент отвечает либо ДА, либо НЕТ. После ответов на вопросы больному дается рекомендация, которая содержит либо диагноз заболевания и что делать дальше, либо, если диагноз заболевания не удалось поставить, к какому врачу нужно обратиться (Рис. 2.1.). Особенностью данной системы является то, что она легко может быть использована при работе через Интернет.
Первую часть можно представить в виде алгоритма, построенного в виде многоуровневого дихотомического дерева. На нулевом уровне в компьютер вводится информация о пациенте (ФИО, место жительства, место нахождения и другая необходимая информация). На первом уровне располагаются наиболее часто встречающиеся жалобы пациентов, которые разбиты на крупные модули [21,25]: 1. Боли, 2. Вес, 3. Глаза, 4. Живот, 5. Кожа, волосы, ногти, 6. Ухо, горло, нос, рот, зубы, 7. Общее состояние.
Классификация состояний человека
Качество медицинских услуг определяется заболеванием пациента (диагноз заболевания, стадия заболевания, наследственность и др.), медицинским персоналом (образование, стаж работы, квалификация и др.), средствами используемыми для лечения (лекарственные препараты, медицинское оборудование и др.) и другими показателями.
Выбор этих трех основных показателей в первую очередь обусловлен следующими причинами. Если человек заболел какой-либо неизлечимой в настоящее время болезнью или заболевание обнаружено на поздней стадии развития (например, рак на стадии, когда уже образуются метастазы), то ни высококвалифицированный медицинский персонал, ни самое современное оборудование, ни лекарства уже не помогут. Если медицинский персонал не достаточно квалифицированный, то возникнут проблемы с диагностикой заболевания и самые современные средства лечения (аппаратура, медикаменты и пр.) не помогут. Если же медицинский персонал высококвалифицированный и диагноз заболевания поставили правильно, и знают, как лечить, но средства для лечения отсутствуют (нет лекарств, нет приборов и пр.), то результат тоже будет отрицательный.
Диагностика состояния человека, находящегося в клинике важна, когда человек заболел. Однако часто бывает, что человек вроде и здоров по формальным показателям, но чувствует себя не очень хорошо (вялость, слабость, недомогание и прочее). Это состояние врачи иногда называют «третьим состоянием» (первое - здоров, второе - болен). Если человек болен, то ясно, что делать. Нужно правильно поставить диагноз заболевания и с помощью лекарственных препаратов лечить по методикам, которые хорошо известны. Если же человек находится в третьем состоянии, то сказать что-либо о его заболевании (поставить диагноз скрытого или будущего заболевания) бывает очень сложно или часто практически невозможно. Для решения этой проблемы можно использовать возможности телемедицины не в том ее аспекте, когда пациент удален от крупных медицинских центров, а в том аспекте, когда за пациентом ведется постоянный мониторинг не зависимо от того, где он находится, в крупном населенном пункте или удаленной сельской местности. В будущем, по-видимому, непрерывный мониторинг будет вестись за всем населением планеты, не зависимо от того, где человек не находился бы. Практически это может быть реализовано следующим образом. Основные показатели жизнедеятельности человека будут сниматься с каждого жителя Земли, по крайней мере, один раз в сутки.
Одной из важнейших задач современности является повышение качества медицинских услуг. Для этого нужно оценивать качество этих услуг, определять пути и способы повышения качества и оценивать материальные затраты, необходимые для этого. Для повышения качества санаторно-курортных и медицинских услуг нужно лечить пациентов с помощью современного оборудования и лекарственных средств, обучать медицинский персонал новым современным методам лечения, проводить научные исследования в области медицины и управлять медицинским учреждением в целом. Эти четыре области деятельности между собой тесно взаимосвязаны и без какой-либо из них лечебное учреждение не может долго функционировать на высоком уровне.
Центральным моментом при лечении является оценка состояния пациента и коррекция его состояния с минимумом затрачиваемых средств. Поэтому при исследовании проблемы оценки состояния пациента важно оценить его состояние (рис.3.15.) и дать рекомендации по его коррекции. Экспериментальные методы оценки состояния пациента сталкиваются со значительными трудностями, обусловленными материальными затратами (отсутствие необходимого оборудования и медикаментов, высокая стоимостью реактивов и пр.). Поэтому наряду с экспериментальными методами желательно использовать математические средства и строить модели оценки состояния пациентов, которые не требовали бы больших материальных затрат. Важнейшими из основных методов оценки состояния пациентов являются экспертные методы. Эти методы обычно дорогостоящие и требуют относительно много времени и средств. Поэтому желательно было бы иметь метод, который позволял бы быстро и эффективно осуществить предварительную оценку состояния пациентов. После чего можно было бы провести уточнение состояния пациентов более дорогостоящими методами с точки зрения затрат времени и ресурсов. Предлагаемый экспертный метод оценивания состояния пациентов позволяет врачу сделать это с минимумом затрат средств и времени.
Особенности эксплуатации системы медицинской диагностики
Система медицинской диагностики заболеваний (А) включает модуль диагностики заболеваний (В\) и модуль диагностики общего состоянии человека (В2). Диагностика заболеваний (Ві) определяется детерминированным (Сі) и вероятностным (С2) алгоритмами диагностики заболеваний. Диагностика общего состояния человека (В2) включает оценку (Сз) и коррекцию (СО состояния человека. Оценивание (Д) и коррекция фг) качества работы медицинского персонала с системой медицинской диагностики обеспечивает ее работоспособность (рис. 4.1.).
Центральное место в системе медицинской диагностики занимает медицинский работник. Он должен обладать знаниями, как в области медицины, так и в области информатики (рис. 4.2.). Знания, как в области медицины, так и информатики определяются подготовкой по циклам дисциплин (рис. 4.3.), каждый из которых содержит до десяти различных дисциплин. Например, за основу можно взять программы подготовки по специальности «Лечебное дело» (Табл. 4.1.) и «Физико-математическое образование» (Табл. 4.2.), (рис. 4.4.).
Качество (Fu) подготовки инженера определяется качеством подготовки по циклам дисциплин: Общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины (К1І: і), Общие математические и естественнонаучные дисциплины (,,, г), Общепрофессиональные дисциплины (К„уз), Дисциплины специализаций, курсы по выбору студента, факультативные дисциплины и др. (,,,4)
Разработан алгоритм, который позволяет оценить качество знаний медицинского сотрудника в области медицины и информатики. Учитываются показатели первого, второго и третьего уровней. К показателям первого уровня относятся дисциплины, которые должен изучать специалист. К показателям второго уровня относятся циклы дисциплин, в которые объединены группы дисциплин. К показателям третьего уровня относятся знания в области медицины и информатики. Качество знаний медицинского работника определяется знаниями в области медицины и информатики. Численные нормированные значения называются обычно метриками и оцениваются либо экспертами, либо посредством анкетирования. Например, если по какой-либо дисциплине получена оценка «5», то ей можно поставить в соответствие метрику «1». Аналогично, оценкам «4» и «3» можно поставить метрики «0,5» и «0» соответственно.
В основу алгоритма положен экспертный метод, разработанный ранее для оценки качества программных продуктов [13, 30, 106]. Суть этого подхода состоит в следующем. Преподавателю предлагается выбрать из показателей первого уровня те показатели, которые необходимо учитывать при анализе качества обучения данного учащегося. По усмотрению преподавателя выбранные показатели нужно расположить в порядке убывания их важности, ввести отношения порядка (немного важнее, важнее, значительно важнее) между каждыми двумя соседними показателями. Численные значения показателей второго уровня получаются из показателей первого уровня методом свертки. Применяя свертку (Глава 3.) к показателям второго уровня, получаем численные значения показателей третьего уровня. Численные значения третьего уровня корректируются путем умножения их на коэффициенты посещаемости учащимся соответствующих занятий. Например, если учащйся присутствовал на всех занятиях, то коэффициент равен 1, а если присутствовал на половине занятий, то коэффициент равен 0,5 и т.д. Производя свертку откорректированных показателей, получаем некоторое число S, характеризующее качество подготовки учащегося. Если нужно оценить качество подготовки группы учащихся, то берется среднее арифметическое чисел, характеризующих качества подготовки отдельных учащихся. С помощью этого алгоритма может быть осуществлена в первом приближении экспертная оценка качества обучения учащегося или группы учащихся.
Взаимосвязь факторов и критериев определяется следующим образом. Качество подготовки медицинского работника использующего систему определяется качеством подготовки в области медицины и информатики. Качество подготовки в области медицины и информатики определяется качеством подготовки по циклам учебных дисциплин. Качество подготовки по каждому циклу определяется качеством подготовки по дисциплинам входящим в цикл.
Расчеты, проведенные на компьютере, показали, что 1. качество подготовки (по дисциплинам, циклам дисциплин и т.д.) характеризуется числом, находящимся между 0 и 1; 2. количество различных вариантов удовлетворяющих условиям нормировки, приоритета и дискретности изменяется от нескольких десятков до нескольких сотен в зависимости от начальных условий; 3. среднеквадратичное отклонение имеет порядок 0,01-0,1.
![Разработка моделей и алгоритмов диагностики и лечения ювенильных маточных кровотечений [Электронный ресурс]](/i/i/4246/168175.png "Разработка моделей и алгоритмов диагностики и лечения ювенильных маточных кровотечений [Электронный ресурс] Авдеева Ольга Николаевна")
