Содержание к диссертации
Введение
1. Пути повышения реабилитационных мероприятийпри коррекции реноваскулярной артериальной гипертензии 11
1.1. Современное направление в коррекции артериальной гипертензии 11
1.2. Особенности коррекции реноваскулярной артериальной гипертензии 22
1.3. Формальные методы выбора тактики реабилитационных мероприятий 40
1.4. Цель и задачи исследования 49
2. Разработка методов диагностики заболевания реноваскулярной артериальной гипертензии на основе интеллектуального анализа медицинской информации 51
2.1. Определение степени тяжести РВАГ пациентов методами факторного и дискриминантного анализов 51
2.2. Формирование моделей диагностики заболеваний РВАГ на основе методов «деревьев решений» 59
2.3. Разработка модели диагностики пациентов с заболеванием РВАГ на основе нейронных сетей 63
Выводы второй главы 70
3. Алгоритмизация процесса лечения больных с реноваскулярной артериальной гипертензией 72
3.1. Построение и проведение анализа математических моделей про цессов терапии при лечении реноваскулярной артериальной гипертензии 72
3.2. Имитационно-адаптивный метод рационального выбора метода коррекции заболевания 82
Выводы третьей главы 103
4. Реализация автоматизированной системы моделирования и выбора тактики лечения 104
4.1. Структура автоматизированной системы диагностики и рационального выбора тактики коррекции реноваскулярной артериальной гипертензии 104
4.2. Анализ результатов исследования, апробации и внедрения в клиническую практику 114 Выводы четвертой главы 117
Заключение 118
Список литературы 120
Приложение 132
- Современное направление в коррекции артериальной гипертензии
- Определение степени тяжести РВАГ пациентов методами факторного и дискриминантного анализов
- Построение и проведение анализа математических моделей про цессов терапии при лечении реноваскулярной артериальной гипертензии
- Структура автоматизированной системы диагностики и рационального выбора тактики коррекции реноваскулярной артериальной гипертензии
Введение к работе
Благодаря развитию средств вычислительной техники и связи в настоящее время широкое распространение получили информационные технологии. Возможность работать с современными информационными базами и банками данных приобретает все более важное значение для специалистов в области медицины. Благодаря большой емкости памяти, быстроте действия и скорости передачи данных стали доступны обширные массивы научной и деловой информации, анализ которой был ранее невозможен, причем это оказывает ощутимую пользу не только в научных исследованиях, но и в решении практических задач, например вопросов диагностики и выбора тактики лечения, диспансерного наблюдения.
Мировой опыт показывает необходимость внедрения высоких медицинских технологий, от чего во многом зависит эффективность медицинского обслуживания населения, в конечном результате — его качество и продолжительность жизни, а также и экономические аспекты деятельности медицинских учреждений.
И у нас в стране, и за рубежом первые попытки автоматизации работы лечебных учреждений начались с разработок автоматизированных рабочих мест (АРМ) врачей, деятельность которых была- связана с трудоемкими математическими расчетами. Еще одно направление по внедрению вычислительной техники в медицинскую практику было связано с автоматизацией управленческих и административных функций.
В последние годы во всем мире отмечается быстрое и неуклонное повышение частоты заболевания артериальной гипертензией (АГ). По данным обследования репрезентативной выборки (2004 г.) стандартизованная по возрасту распространенность АГ (140/90 мм рт.ст.) в России составляет среди мужчин 39,2 %, а среди женщин - 41,1 %. В 70 % этих случаев АГ вызвана заболеваниями и поражениями почек. Термин "почечная артериальная гипертония" включает довольно большой перечень заболеваний. Несмотря на разнообразие заболеваний, патогенетический механизм, лежащий в основе "почечной" АГ, как правило, един. Ре-новаскулярную артериальную гипертензию (РВАГ) выявляют у 1-3 % всех лиц, страдающих АГ, в 20 % всех случаев резистентной АГ, в 30 % случаев злокачественной и быстропрогрессирующей АГ. У представителей черной расы РВАГ встречается реже, а у японцев причиной РВАГ нередко бывает хронический неспецифический аортоартериит (болезнь Такаясу) с вовлечением почечных артерий.
В целом полученные данные свидетельствуют о высокой распространенности реноваскулярной артериальной гипертензии в российской популяции, плохой осведомленности больных о наличии у них заболевания (особенно среди мужчин), недостаточном назначении лекарственной терапии больным и катастрофически низкой ее эффективности. Бурное развитие исследований по проблеме реноваскулярной артериальной гипертензии, масштабные эпидемиологические и клинические работы обусловили коренной пересмотр многих положений этиопатогенеза, профилактики и лечения реноваскулярной- артериальной гипертензии.
Таким образом, актуальность диссертационного исследования обусловлена необходимостью разработки методов и алгоритмов процесса диагностики реноваскулярной артериальной гипертензии и выбора тактики коррекции заболевания» в клинических условиях.
Работа выполнена в соответствии с основными научными направлениями ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Биокибернетика и компьютеризация в, медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления» при выполнении научно-исследовательской работы ГБ 2007.27 «Интеллектуализация принятия управленческих решений в медицинских системах при диагностике и лечении».
Цель работы. Разработка комплекса методов, процедур, моделей диагностики и выбора схем лечения реноваскулярной артериальной гипертензии на основе анализа эпидемиологических характеристик, факторов, характеризующих течение заболевания, а также интеллектуализации принятия решений с применением алгоритма рационального выбора тактики индивидуальной терапии.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
на основе методов математической статистики разработать решающие правила для классификации пациентов с заболеванием реноваскулярной артериальной гипертензией в зависимости от степени тяжести заболевания;
построить формальную модель дифференциальной диагностики заболевания реноваскулярной артериальной гипертензии на основе технологии интеллектуального анализа анамнестических данных и данных лабораторного исследования;
сформировать имитационную модель лечения больных реноваскулярной артериальной гипертензией и прогнозирования исхода для выбора тактики лечения с применением адаптивных методов принятия решений;
разработать и внедрить автоматизированную компьютерную систему предназначенную для обеспечения рациональной диагностики реноваскулярной артериальной гипертензии с целью повышения эффективности диагностики в клинических условиях.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории управления, добычи данных, экспертного оценивания и принятия решений, методы теории искусственного интеллекта, систем автоматизированного моделирования, интеллектуального анализа данных, основные положения теории вероятностей и математической статистики.
Научная новизна полученных результатов. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: совокупность решающих правил, позволяющую относить пациента с заболеванием реноваскулярная- артериальная гипертензия к одному из выделенных классов, сформированную на основе знания экспертов;
математические модели оценки степени тяжести заболевания, ориентированные на диагностику реноваскулярной артериальной гипертензии, отличающиеся использованием комплекса методов дискриминантного анализа, деревьев решений и нейронных сетей;
алгоритм выбора, тактики лечения больных реноваскулярной артериальной гипертензией, позволяющий рационализировать дозу медикаментозного воздействия при лечении больных реноваскулярной артериальной гипертензией и учитывающий индивидуальные особенности пациентов;
автоматизированная система рациональной диагностики реноваскулярной- артериальной гипертензии, повышающая эффективность диагностики пациентов в клинических-условиях.
Практическая значимость И! результаты внедрения. Разработаны методы поддержки принятия решений для. диагностики реноваскулярной артериальной гипертензии, а также на основе математического моделирования- медикаментозной терапии предложена методика для клинического использования, что, позволяет рационально проводить процесс лечения путем индивидуального подбора вида и дозы лекарственного воздействия при лечении больных.
Результаты работ внедрены в научно-исследовательскую работу, учебный процесс межвузовской кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный, технический университет» и в деятельность ГКБЄМП №10 «Электроника».
Эффективность заключается в возможности повышения эффективности лечения больных, уменьшения фармакологического воздействия, снижения побочных эффектов препаратов, уменьшения осложнений в ходе процесса лечения. Апробация работы. Материалы исследований, представленные в диссертации, докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2005, 2007); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2005), научно-методическом семинаре кафедры системного анализа и управления в медицинских системах ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (2005, 2006, 2007).
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 19 на-учных.работах, в том числе 3 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объем работы. Диссертация,изложена на 118 страницах машинописного текста и состоит из введения, четырех глав, заключения, содержит список литературы из 114 наименований, иллюстрирована 20 рисунками и 20 таблицами.
Современное направление в коррекции артериальной гипертензии
Для выявления возможности классификации, пациентов методами прикладной статистики проведем предварительный анализ: статистических данных. Для этого воспользуемся методом главных компонент факторного анализа.
Факторный анализ подразумевает собой подход, основанный! на представлении о комплексном характере изучаемого явления, выражающемся;, в частности во взаимосвязях т взаимообусловленности отдельных признаков. Акцент в факторном анализе делается на исследовании внутренних причин, формирующих специфику изучаемого явления, на выявлении обобщенных факторов, которые стоят за,соответствующими конкретными показателями. Факторный анализ не требует априорного разделения-признаков на зависимые и независимые, так как все признаки в нем рассматриваются как равноправные.
Цель факторного анализа - сконцентрировать, исходную информацию; выражая» большое число рассматриваемых признаков через меньшее число более емких внутренних характеристик явления [29].
При этом- предполагается; что наиболее емкие характеристики окажутся одновременно и наиболее существенными, определяющими, называемыми обобщенными факторами1 (или просто.факторами).
Рассмотрим1 только основные методические аспекты этого направления. многомерного статистического анализа.
Пусть имеется п объектов, каждый из которых характеризуется набором из / признаков. Обозначим через xij значениеу-го признака для /-го объекта, тогда исходная информация может быть представлена в виде таблицы - матриц данных. Эта таблица имеет п строк (по числу объектов) и т столбцов (по числу признаков). Таким образом, каждая строка таблицы соответствует одному из объектов, а каждый столбец - одному из признаков.
Если все т признаков XI,...Хт- количественные, то матрицу данных можно обрабатывать с помощью методов факторного анализа, когда выполнен ряд условий. Первый этап обработки связан с вычислением матрицы парных коэффициентов корреляции, которая служит отправной точкой всех методов факторного анализа [60].
Основные результаты факторного анализа выражаются в наборах фактор г t ных нагрузок и факторных весов. , Факторные нагрузки - это значения коэффициентов корреляции каждого из исходных признаков с каждым из выявленных факторов. Чем теснее связь данного признака с рассматриваемым фактором, тем выше значение факторной і нагрузки. Положительный знак факторной нагрузки указывает на прямую (а » отрицательный знак - на обратную) связь данного признака с фактором. Табли ца факторных нагрузок содержит t строк (по числу признаков) и к столбцов (по числу факторов). Факторными весами, называют количественные значения выделенных факторов для каждого из п. имеющихся объектов. Объекту с большим значени ем факторного веса присуща большая степень проявления свойств, определяе мых данным фактором. Для большинства методов факторного анализа факторы , определяют как стандартизованные показатели с нулевым средним и единич ной дисперсией. Поэтому положительные факторные веса соответствуют тем !! объектам, которые обладают степенью проявления свойств больше средней, а 1 отрицательные факторные веса соответствуют тем объектам, для которых сте пень проявления свойств меньше средней. Таблица факторных весов содержит п строк (по числу объектов) и к столбцов (по числу факторов) [29].
Таким образом, данные о факторных нагрузках позволяют сформулировать выводы о наборе исходных признаков, отражающих тот или иной фактор, и об относительном весе отдельного признака в структуре каждого фактора. В свою очередь, данные о факторных весах определяют ранжирование1 объектов по каждому фактору. Значения факторных весов можно рассматривать как значения индекса, характеризующего уровень развития объектов в рассматриваемом аспекте.
Существует ряд основных методов факторного анализа, которые получили наибольшее распространение: центроидный метод, метод главных компонент, метод экстремальной группировки параметров. В основе каждого метода факторного анализа лежит математическая модель, описывающая соотношения между исходными признаками и обобщенными факторами [13].
В качестве метода факторного анализа был выбран метод главных компонент. В основе модели для выражения исходных признаков через факторы в методе главных компонент лежит предположение о том, что число факторов равно числу исходных признаков (к=т), а характерные факторы вообще отсутствуют: где факторі7, является общим для всех Xj при i \,m и предполагается независимым стандартизованными показателями, распределенными по нормальному закону.
Очевидно, уравнения (2.1) определяют здесь систему преобразования одних параметров в другие. Поскольку число факторов равно числу исходных па раметров, задача искомого преобразования решается однозначно, т.е. факторные нагрузки определяются в этом методе однозначно.
Определение степени тяжести РВАГ пациентов методами факторного и дискриминантного анализов
Как уже говорилось, АГ является одним из основных симптомов заболеваний почек. Степень выраженности вазоренальной АГ и ее стабильность могут быть различными и зависят от многих причин: нозологической формы заболевания и длительности его течения, активности и распространенности патологического процесса в почках, а также от состояния их функции. В период появления и особенно при прогрессировании хронической почечной недостаточности (ХПН) независимо от вызывающего ее заболевания, как правило, развивается АГ, которая нередко ускоряет темпы прогрессирования ХПН, приводит к тяжелым осложнениям и может быть причиной летального исхода [3,4].
Сложность лечения вазоренальной заключается в том, что почки являются одновременно и причиной, и органом-мишенью. Это подтверждается в работах М. Brenner, A. Guition, в которых рассматривается первично-почечный патогенез АГ. В свою очередь АГ оказывает повреждающее действие на артерии и паренхиму почек. Общепризнано, что гипотензивная терапия защищает почки от поражения и замедляет скорость прогрессирования ХПН [16]. Стандартные схемы лечения АГ при почечной патологии применяют все реже. Уточняются дифференциальные показания к применению новых, разнонаправленных по механизму действия эффективных гипотензивных препаратов.
К настоящему времени установлено наличие всех компонентов ренин-ангиотензиновой системы (РАС), включая ангиотензинпревращающий фермент (АПФ), во многих органах и тканях, в том числе и в сердце [17].
Условно-почечные эффекты ингибиторов АПФ можно разделить на две группы - кратковременные и долговременные. Кратковременные эффек ты связаны в основном с ослаблением влияния ангиотензин II на системную и внутрипочечную гемодинамику. Долгосрочные эффекты ингибиторов АПФ связаны с ослаблением стимулирующего влияния АН на рост, пролиферацию и миграцию разнообразных клеток в сосудах, клубочках, канальцах и интерстициальных тканях почек [17, 48].
Многие эффекты ингибиторов АПФ и таких антогонистов кальция, как верапомил и дилтиазем, в отношении влияния на функцию почек сходны. Поэтому для предупреждения поражений почек ингибиторы АПФ могут использоваться в комбинации с верапомил ом или дилтиаземом.
При поражениях почек особенно важно соблюдать дифференцированных подход к длительному назначению ингибиторов АПФ. Прежде чем назначать ингибиторы АПФ, необходимо тщательно обследовать больного для уточнения характера и тяжести поражения почек. Длительная терапия ингибиторами АПФ противопоказана, больным с поликистозом почек, двусторонними стенозом почечных артерий и стенозом единственной функционирующей почки. До назначения ингибиторов АПФ особенно важно определить содержание креатинина и калия в сыворотке крови больных, а также протеинурию и скорость клубочковой фильтрации (СКФ). При выраженной гиперкалемии (более 5,5 ммоль/л ) ингибиторы АПФ не назначают [48].
Терапию ингибиторами АПФ проводят под контролем сывороточных уровней креатинина, которые не должны повышаться более чем на 10-15 % по сравнению с исходными значениями [48]. При более значительном повышении содержания креатинина в крови дозу препарата снижают или его отменяют. В последние годы для расчета CRA по клиренсу креатинина широко применяют формулу D. Cockroft и М. Gault, которая дает более точные результаты , чем измерение 24-часового клиренса эндогенного креатинина: і х плазменныйкреатинин (мг/дл)
Терапию ингибиторами АПФ у больных с нарушенной функцией почек рекомендуется начинать с назначения препаратов в низких дозах. В особенности это касается ингибиторов АПФ с перимущественно почечным путем элиминации, т.е. каптоприла, энаприла, беназеприла и т.д. более безопасны при почечной недостаточности ингибиторы АПФ с двойным путем выведения из организма, а именно: рамиприл, трандолаприли др. и особенно фозиноприл.
Подконтролем АД и сывороточных уровней креатинина и калия дозу ингибитора АПФ повышают каждые 1-2 недели до среднетерапевтической. Анти-гипертензивный и антипротеинурический эффект ингибиторов АПФ, как правило, зависит от дозы препарата [4, 5, 19, 48].
У больных с поражением почек АД рекомендуется снижать до более низкого уровня, чем у пациентов с гипертонической болезнью. В многоцентровых рандомизированных исследованиях было показано, что при заболеваниях почек уровень АД должен быть ниже, чем более выражена протеинурия. Так, у большинства с протеинурией менее 0,25 г/сут системное АД необходимо поддерживать на уровне не более 130/85 мм рт. ст. У большинства с протеинурией от 0,25 до 1 г/сут АД должно быть не более 130/60 мм рт. ст., а у больных с более выраженной протеинурией - не более 125/75 мм рт.ст [48].
Дозу препарата следует подбирать таким образом, чтобы поддерживать АД на оптимальном для данного больного уровне. Ингибитор АПФ, как правило, приходится комбинировать с другими антигипертензивными препаратами.
Перспективно сочетание препаратов: блокаторы кальциевых каналов (верапамил, дилтиазем) + ингибиторы АПФ; селективные блокаторы р-адренорецепторов + ингибиторы АПФ; блокаторы рецепторов к АП + ингибиторы АПФ.
При выборе тактики неоперативного лечения одним из важнейших этапов является прогнозирование физиологических параметров на основе моделей процессов лечения. Наибольшее распространение получили экспериментальные методы идентификации динамических характеристик объектов управления, требующие минимальных сведений о внутренних механизмах физиологических систем и позволяющих с приемлемой для практики точностью определять динамические характеристики объектов управления [70].
Построение и проведение анализа математических моделей про цессов терапии при лечении реноваскулярной артериальной гипертензии
Для интеллектуальной поддержки принимаемых врачом решений при рациональном выборе тактики лечения, с применением ингибиторов АПФ на основе оценки АД наиболее целесообразным является комплексный подход, основанный на имитационном эксперименте с использованием прогностических моделей и адаптивное управление с использованием двухуровневых адаптивных алгоритмов. В том и другом случае для выбора рационального лечения-принятие решения производится с применением ПЭВМ, а также в реальном и ускоренном масштабе времени в автоматическом и диалоговом режиме. При этом лечащий врач (ЛВ) является лицом, принимающим решение (ЛПР), который оценивает предложенные исследователем, операций схемы лечения, полученные в автоматическом режиме, задает условия лечения и оценивает результаты лечения как на каждом шаге лечения, так и на весь период лечения больного, что позволяет принимать рациональное решение в условиях ряда неопределенности и неполной априорной информации.
Для рационального выбора лечения с применением ингибиторов АПФ и прогностических моделей имеется возможность варьирования дозой препарата и длительности лечебного воздействия.
Представление задачи лечения с использованием математического описания в виде оптимизационной модели на основе их математического описания позволяет формализовать процесс принятия решений, однако, при формализации возникают разного рода неопределенности, которые затрудняют непосред ственное использование известных методов математического прогнозирования для определения рациональной тактики лечения.
Для оценки эффекта лечения принимается величина АД после окончания переходного процесса от воздействия. Лечащий врач в результате лекарственной стремится к достижению желаемого исхода лечения. Так как принятие решения на каждом шаге лечения принимается в условиях неполной априорной информации, то на основе методов формализации информации, поступающей от лечащего врача, используются двухуровневые алгоритмы как на уровне выбора текущих целей управления процессом лечения, так и на уровне выбора величины физиотерапевтических воздействий.
На каждом шаге лечения поступает информация и оценка эффективности лечения от лечащего врача на предыдущем шаге лечения, которая формализуется и используется при выборе цели лечения и величины физиотерапевтического воздействия на последующем шаге лечения по адаптивным алгоритмам.
Если лечащий врач ставит задачу достижения эффекта лечения за наикротчайший срок, то это означает выполнение условия [33]: f\=(yl-yOK)2 - ь (3.5) а если надо выполнить условие противоположное (3.9), то необходимо, чтобы выполнялось условие: /2=( _1- )2- min5l (3.6) где к- номер шага управления, на котором принимается решение [70]. В процессе лечения лечащий врач (ЛВ) должен находить компромисс между противоречивыми критериями (3.5) и (3.6) путем свертывания их в глобальный критерий: f[k] = Plflk+P2f2\ (3.7) где р\ и р2 - величины вероятности использования критериев соответственно (3.5)и(3.6).
При принятии решений при коррекции реноваскулярной гипертензии для получения недостающей априорной информации формализуется суждение лечащего врача «волнует медленное увеличение Г,» (либо отсутствие такового, либо в противоположном направлении) в виде А = +1, а суждение «лечение идет в желаемом темпе» в виде А = -1.
Настройка вероятностей привлечения критериев (3.5), (3.6) производится по двухуровневым адаптивным алгоритмам [32, 113].
Расчет дозы лекарственного вещства производится с текущими значениями вероятности привлечения критериев (3.5) и (3.6).
Если на каком-нибудь шаге терапии врач отдает предпочтение виду А = +1, величина дозы определяется по формуле: к к-\ , „к /. к ..А: \ щ =и, +а О, -уіж), (3.8) величина шага оск в этом случае определяется по формуле следующим образом: (3.9) ak = ak Qxp\-sign[(y -у ІУҐ -У,ж)\ к
Начальная доза препарата задается лечащим врачом. На первом уровне производится настройка величины вероятностей и определение величины управляющих воздействий, а на втором осуществляется настройка величины коэффициента по итеративным формулам. Второй уровень алгоритма обеспечивает их сходимость.
На рис. 3.1 представлена схема алгоритма адаптивного выбора тактики физиотерапевтического лечения.
При выборе тактики лечения и прогнозировании его исхода применяют методы имитационного эксперимента для организации алгоритмизации диалогового режима «ЛВ-ЭВМ» в ускоренном (на основе математических моделей) и реальном (при лечении больного) масштабе времени на основе адаптивных алгоритмов и математических моделей, использующих наравне с объективной те кущей информацией априорную информацию, поступающую от ЛВ, и экспертную информацию [23].
Структура автоматизированной системы диагностики и рационального выбора тактики коррекции реноваскулярной артериальной гипертензии
Для эффективной диагностики и управления состоянием организма требуется создание специального автоматизированного комплекса. Это сложная динамическая система, которая состоит из совокупности технических и программных средств получения и переработки информации, а также специалистов для работы с ними [25, 26]. Данная система предназначена для решения поставленных задач на основе разработанных алгоритмов задач прогнозирования исхода течения заболеваний. Основное назначение такой системы - получение информации, которая необходима для принятия управленческих решений, о принадлежности исследуемого объекта к тому или иному классу и на основании этого решения прогнозировать его дальнейшее состояние. Исходя из этого, подобные системы должны конструироваться с учетом обеспечения наиболее эффективного использования всего спектра доступных средств и решений.
При разработке структуры и состава информационного обеспечения (ИО) системы автоматизированного выбора реабилитационных мероприятий рассматриваются два аспекта ИО в неразрывной связи: способность накапливать, хранить, корректировать, обобщать данные о пациентах и способность использовать накопленную информацию для принятия эффективных решений при лечении [62]. Следовательно, в состав ИО автоматизированного выбора должны входить две укрупненные информационные подсистемы, взаимодействие которых обеспечивает решение вышеуказанных задач.
Первая подсистема ИО реализует следующие основные функции: сбор и хранение, поиск и обработка информации. В качестве технических и программных средств подсистемы рассматривается специализированная база данных (БД). Одним из источников информации является пациент, который взаимодействует с БД не непосредственно, а через ЛВ, формирующего в рамках информационной подсистемы историю болезни, включающую протокол обследования, анамнез и предварительный диагноз.
Вторая информационная подсистема ориентирована на процедуру моделирования и выбора тактики лечения.
На основе методики построения логических моделей и выбора рациональной тактики лечения РВАГ с помощью адаптивного алгоритма сформирована структура автоматизированной системы, позволяющая в автоматизированном режиме осуществлять диагностику заболеваний, использовать логические и математические модели процессов лечения для реализации имитационного эксперимента в автоматическом режиме и в режиме диалога «JIB-ЭВМ» в ускоренном и реальном масштабе времени для выбора тактики лечения с учетом роли лечащего врача (ЛВ) как лица, принимающего решение (ЛПР). Структурная схема построенной системы и информационные потоки между ее отдельными компонентами представлена на рис. 4.1.
Система состоит из модулей, организованных и связанных между собой управляющей подсистемой. Применение принципа модульности построения системы позволяет обеспечить возможность поэтапного функционирования системы, ее совершенствования и усложнения в ходе эксплуатации. Каждый модуль - функциональный узел, для которого имеется возможность многократного применения и который содержит упорядоченные значения параметров с единым унифицированным интерфейсом.
Исходя из построенной структуры, автоматизированная система состоит из следующих модулей: подсистема медицинского обследования, подсистема автоматизированного выбора терапии, подсистема выбора оптимальной схемы лечения, подсистема моделирования, база данных. Между данными модулями происходит обмен информацией за счет информационных потоков, которые представляют собой массивы данных, полученных в результате проведения обследования и взаимодействия врача с пациентом.
Похожие диссертации на Разработка моделей и алгоритмов автоматизированного выбора реабилитационных мероприятий при коррекции реноваскулярной артериальной гипертензии
