Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время возможность решения большинства важных проблем здравоохранения зависит, от уровня развития медицинской информатики. Проникновение информационных технологий в медицину в первую очередь обусловлено скоростью роста объема медицинских знаний (в 1,5-2 раза быстрее по сравнению с другими разделами науки) и необходимостью обработки большого количества данных; формализации и интеграции медицинских данных и знаний; формирования новых стратегий здравоохранения. При этом ключевой задачей медицинской информатики является создание методов разработки средств автоматизации. Наиболее остро стоит проблема информатизации исследований в области медицинской профилактики (Е.Й. Чазов, 1983; В.А. Кошечкин и др.,1983; В.Н. Ростовцев,1936; В.П. Казначеев', 1986; Ю.П. Лисицын, 1992).
Цель медицинской профилактики - обеспечение и сохранение здоровья индивидов и их семей, что достигается при наличии достаточно полной системы технологий, включающей индивидуальные и семейно-индивидуальные рекомендации и назначения на основе индивидуального прогноза заболеваний. Прогноз является основой для профилактики в таком же смысле, в каком диагноз является основой для лечения. В настоящее время более развито вторичное прогнозирование, т.е. прогноз течения заболевания и .его исхода. Первичный прогноз, т.е. прогнозирование первичного заболевания на основе генотилических и экотипических предпосылок для данного индивида, является нерешенной проблемой в медицине, особенно в аспекте распространенных заболеваний. Распространенные заболевания (сердечно-сосудистые, бронхе-легочные, онкологические и др.) имеют полигенный тип наследования и составляют более 90% всех заболевании. Поэтому в первуп очередь необходимо создать методы, позволяющие выявлять структуру предрасположенности к различным заболеваниям и выявлять здоровых лиц с реальным риском по конкретным распространенным заболеваниям, т.е. необходимо разработать методы первичного прогноза. В качестве теоретической основы исследований по разработке методов первичного прогноза, прежде всего должна использоваться медицинская генетика, т.к. её методы позволяют строить модели патогенетической структуры предрасположенности к распространенным заболеваниям (В.Н.Ростовцев, 1986; Л.И. Беляева, 1990; Ю.Р. Ковалев,1992; И.В. Василевский, 1992). Использование генетических методов в таких исследованиях невозможно бее применения вычислительной техники (многомерный анализ данных большой размерности, сложные алгоритмы анализа). Указанная специфика предметной области и необходимость учета того,
что пользователь - врач не имеет достаточной подготовки как в области генетико-статистического анализа, так и информатики, обуславливают необходимость разработки автоматизированной технологии генетического анализа данных научных исследований в области медицинской профилактики.
Цель работы: разработка моделей и методов создания автоматизированной информационной технологии генетического анализа данных научных исследований в области медицинской профилактики.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
провести системный анализ предметной области, сформировать и обосновать требования к автоматизированной технологии генетического анализа данных медицинских НИР;
разработать теоретическую основу для создания технологии;
разработать методы и средства построения технологии;
оценить эффективность созданной технологии;
Методы исследования. При решении вышеуказанных задач исполь-вовались методы теории вероятностей и математической статистики, методы построения и оценки прикладных программных систем.
Научная новизна подученных результатов. Впервые разработаны методы решения задач построения моделей прогноза полигенно наследуемых заболеваний, которые могут быть использованы при создании автоматизированных систем обработки медицинских данных. Впервые разработана концептуальная модель программной системы генетического анализа, которая может использоваться при создании автоматизированных технологий в области медицинской профилактики. Разработанные новые системотехнические модели "пользовательской задачи" и "взаимодействия компонент системы" могут применяться при создании автоматизированных информационных технологий. Впервые создана автоматизированная технология, ориентированная на генетико-экологический подход при разработке новых методов в различных областях медицины. Ее отличительной особенностью является то, что она позволяет выявлять структуру предрасположенности распространенных заболеваний. Аналоги отсутствуют.
. Практическая значимость полученных результатов. Разработанные модели и методы были использованы при создании средств автоматизации медицинских научных исследований. Создание новой технологии обеспечило возможность завершения целого ряда медицинских НИР по разработке методов первичного прогноза и профилактики, а также позволяет развернуть широкий фронт научных работ в различных областях медицины по созданию практических методов решения медицине-
)шх аадач на основе генетико-экологического подхода. Предложенный способ оценки прикладных программных средств был использован при определении эффективности созданной технологии.
Личный вклад соискателя. Автором выполнено системотехническое -исследование предметной области, разработаны принципы и методы построения программного обеспечения созданной технологии, алгоритмы управления процессом решения пользовательских задач, языковое обеспечение технологии, выполнена оценка эффективности созданной технологии на основе предложенного им способа. Совместно с В.Н. Ростовцевым разработана концептуальная модель прикладной системы генетического анализа. Совместно с В.Н. Ростовцевым и И.Б. Марчен-ковой разработаны методы решения задач выявления свойств признаков и построения структурных моделей прогноза. Автор принимал участие в разработке и реализации алгоритмического, программного и информационного обеспечения технологии, а также в ее эксплуатации.
Внедрение работы. Разработанная технология использовалась при проведении научных исследований в Белорусском институте усовершенствования врачей, Белорусском институте физической культуры, Всесоюзном кардиологическом научном центре АМН СССР, Петербургском педиатрическом- медицинском институте, Азербайджанском медицинском институте, Украинском институте пульмонологии, институте биоорганической химии СО АН России.
На зашиту выносятся:
совокупность моделей для создания автоматизированной технологии генетического анализа, в том числе модели данных, концептуальная модель средств автоматизации, системотехнические модели пользовательской задачи и взаимодействия компонент системы, графовая 'модель технологии;
методы построения автоматизированной технологии генетического анализа данных, в том числе, методы выявления свойств, признаков, методы выявления классов предрасположенности к заболеванию;
автоматизированная технология генетического анализа данных медицинских научных исследований, обладающая высоким уровнем эффективности.
Апробация работы. Основные результаты по теме диссертации докладывались и обсуждались на Всесоюзных конференциях; "Методы и программное обеспечение обработки информации и прикладного статистического анализа", Минск, 1985; "Актуальные вопросы адаптацій человека к климато-географическим условиям и первичная профилактика", Новосибирск, 1986; "Планирование и автоматизация эксперимента
.-4-
в научных исследованиях", Ленинград, 1936; "Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции", Тарту, 1989; "Использование ЭВМ в научной и учебной работе гуманитарного вуза", Минск, 1990; "Информатика в здравоохранении", Москва, 1990; "Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции", Москва, 1ЭЗЗ; на Всесоюзной шкоде-совещании "Проблемы проектирования экспертных систем", Москва, 1988; на Республиканских конференциях: "Физические факторы и технические средства в медицине", Минск, 1986; "Информатика в здравоохранении", Минск, 1992; на научных семинар&ч в ЮЛ АН Бзла-руси, ИК АН Беларуси, ИМ СО АН России.
Публикации. Основные.'научные результаты диссертационной работы отражены в публикациях И-14].
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, общей характеристики работы, пяти глав, заключения, выводов, списка использованных источников, 7 приложений; изложена на 123 страницах печатного текста, содержит 11 рисунков, 10 таблиц, 221 наименование литературы, 47 страниц приложений.
