Содержание к диссертации
Введение
1. Аналитический обзор и постановка задачи на исследование ...
1.2. Анализ состояния проблемы Деятельность службы функциональной диагностики как объект информатизации 16
1.3. Общие требования к организации процесса разработки информационно-аналитических систем, ориентированных на применение в кабинетах функциональной диагностики ... 21
Требования к источникам медицинских знаний и разработчикам информационного и алгоритмического обеспечения 22
Среда ТАИС как универсальное средство для разработки ИАС, ориентированных на применение в кабинетах функциональной диагностики 25
2.1 Общие принципы организации работы в среде ТАИС .25 32
2.2 Интерфейс ТАИС, поддерживающий назначение функциональных диагностических исследований
2.3 Интерфейс информационно-аналитической системы функциональной диагностики, поддерживающий ввод результатов исследований
2.4 Интерфейс информационно-аналитической системы функциональной диагностики, ориентированный на разработчика информационно-алгоритмического обеспечения 40
2.4. Выводы по главе .43
3. Поддержка принятия решений врачей использующих данные функциональных диагностических исследований ... 45
3.1. Формализованное описание функционального диагностического исследования 45
3.2. Структура базы вопросов и проблемно-ориентированный язык для ее ведения и принятия решений 48
3.3. Автоматическое формирование локальных заключений по данным функционального диагностического исследования .-М Рокомспдации по разработке формализованных бланков-вопросников 65
3.5. Обмен информацией с произвольными компьютерно-ошюнтирОБаннымя мстодиками обследования 66
3.6. Оценка качества работы лиц, прШ»ШЯКНЦ!:л решение, использующих АРМы функциональных исследований. 69
3.7. Коррекция диагностических решающих правил по данным функциональных исследований 80
3.8. Результаты исследований влияния данных функциональных исследований на прогноз возникновения сосудистых болезней мозга 88
3.9. Выводы по главе 106
Заключение 107
Список литературы
- Общие требования к организации процесса разработки информационно-аналитических систем, ориентированных на применение в кабинетах функциональной диагностики
- Интерфейс ТАИС, поддерживающий назначение функциональных диагностических исследований
- Интерфейс информационно-аналитической системы функциональной диагностики, ориентированный на разработчика информационно-алгоритмического обеспечения
- Обмен информацией с произвольными компьютерно-ошюнтирОБаннымя мстодиками обследования
Введение к работе
Клинические функциональные исследования (КФИ) играют важнейшую роль в практической медицине. Их результаты являются основой для диагностики многих заболеваний, для подбора рационального лечения. Применение функциональных исследований является неотъемлемой частью работ профилактического характера. Данные, получаемые при функциональных исследованиях, являются материалом для дальнейшего развития медицинской науки и практики здравоохранения. Учитывая массовость КФИ, их непосредственное влияние на эффективность диагностики и лечения, во всем мире отчетливо прослеживается тенденция к автоматизации сбора и обработки данных, непосредственно получаемых при проведении исследований.
Количество автоматизированных систем для функциональной
диагностики нарастает быстрыми темпами, а их качественные
характеристики постоянно улучшаются. В их создании участвуют
представители различных областей науки и техники - специалисты в
области проектирования систем автоматизации исследований, создания
технического и программно-алгоритмического обеспечения.
В настоящее время весьма активно разрабатываются как самостоятельно работающие автоматизированные рабочие места (АРМ) медицинских служб функциональных исследований, так и АРМ служб функциональных исследований, работающих в составе интегрированных информационно-технологических медицинских систем. Второе направление представляется наиболее перспективным, однако работы в этом направлении сдерживаются отсутствием единой методологии проектирования и большой разнородностью исходной информации, связанной с весьма обширным кругом функциональных исследований.
Исходя из вышеизложенного была сформулирована основная цель работы.
Целью диссертации является повышение качества работы лечебно-
профилактических учреждений путем разработки автоматизированной
информационно-аналитической системы, обеспечивающей
информационную и интеллектуальную поддержку врачей функциональной диагностики лечебно-профилактических учреждений.
Для достижения поставленной цели потребовалось решение следующих задач:
-
Определить свойства, структуру и диапазон функций «АРМ функциональных исследований», а так же построить обобщенную схему создания и совершенствования искомого АРМ.
-
Разработать информационно-логическую модель для построения АРМ функциональных исследований и технологию работы персонала, проектирующего и использующего эти АРМы с соответствующей системой дружеских интерфейсов.
-
Предложить способы представления медицинских данных и знаний, необходимых для построения АРМ функциональных исследований и позволяющих проводить их автоматический анализ.
-
Разработать методы оценки качества работы лиц, принимающих решение, использующих АРМ функциональных исследований.
-
Разработать алгоритмы коррекции диагностических решающих правил по данным функциональных исследований.
Методы исследования. В работе использовалась методология искусственного интеллекта и ситуационного управления, элементы теории моделирования, распознавания образов и нечеткой логики.
Научная новизна.
-
Предложена технология разработки информационно-алгоритмического обеспечения автоматизированных рабочих мест, ориентированных на применение в службах функциональных исследований, сочетающая компьютерное ведение медицинской документации с предложением интеллектуальной поддержки на уровне автоматического принятия основных типов заключений.
-
Разработаны способы формализованного представления медицинских данных и знаний, необходимых для обеспечения компьютерной поддержки профессиональной деятельности медицинских специалистов, формирующих и использующих данные функциональных исследований (диагностика, управление планом дальнейших исследований, принятие тактических рекомендаций).
-
Разработаны элементы проблемно-ориентированного языка, позволяющего путем анализа формальных описаний первичных данных КФИ осуществлять их содержательную интерпретацию.
-
Разработан метод синтеза локальных заключений, позволяющий получать однотипные решающие правила для всех типов функциональных исследований.
-
Предложен метод оценки качества работы лиц, принимающих решение, использующих АРМы функциональных исследований.
-
Разработан алгоритм коррекции диагностических решающих правил по данным функциональных исследований.
Практическая значимость работы.
Разработанные инструментальные средства и методика их применения позволят создавать компьютерные системы, обеспечивающие требуемый уровень информационной и интеллектуальной поддержки деятельности врача функциональной диагностики.
Использование информационно-аналитических систем, разработанных по предлагаемой технологии, в свою очередь, позволяет:
и повысить качество медицинской помощи в лечебных учреждениях общей практики путем предоставления врачу возможности использования информации, отражающей современные достижения в области медицины; в интенсифицировать деятельность врача за счет освобождения от ведения бумажной документации и оптимизации способов работы со справочными материалами; о накапливать большие объемы формализованных клинических данных, которые в дальнейшем могут служить основой научных исследований. Наглядность представления информации позволяет использовать как разработанные информационно-аналитические системы, так и саму инструментальную среду при обучении врачей функциональной диагностики и специалистов в области медицинской информатики.
Реализация
Результаты работы внедрены - в 19'- городской клинической больнице г. Москвы;
- используется при обучении студентов 5-6 курсов отделения медицинской
кибернетики МВФ РГМУ на практических занятиях по курсу
«Клиническая кибернетика»;
- используется в учебном процессе специальности 190500 кафедры
БИТ АС КГТУ.
Апробация
Результаты работы докладывались и обсуждались на 2-ой международной научно-технической конференции «Космонавтика, радиоэлектроника, геоинформатика» (г.Рязань), на всероссийской научно-технической конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (г.Рязань), на IV Российской научно-технической конференции "Материалы и управляющие технологии - 97" (г.Курск).
Публикации:
Результаты диссертации отражены в 5 печатных работах.
Структура и объем работы:
Общие требования к организации процесса разработки информационно-аналитических систем, ориентированных на применение в кабинетах функциональной диагностики
История компьютерной поддержки врачебной деятельности насчитывает несколько десятилетий. В нашей стране работа в этом направлении была начата в 60-е годы. На сегодняшний день разработаны сотни компьютерных систем, имеющих своей целью облегчение и совершенствование деятельности врачей. Анализ этих и других систем поддержки принятия решений показывает, что при решении сложной задачи автоматизированной диагностики и управления состоянием здоровья человека хороших результатов удается достичь при использовании интерактивных (экспертных) систем, обеспечивающих комплексный подход к решению поставленной проблемы, когда в контуре управления активно функционирует лицо принимающее решение обладающее соответствующим запасом знаний, умений и навыков в медицинской предметной области.
Известные экспертные медицинские системы МОДИС, КОНСУЛЬТАНТ-2, ЛЕДИ-2, «ОБЕЗБОЛИВАНИЕ», «ХИРУРГ», «ДИАЛОГ-Д», CASNET, MYCIN, PIP, IRIS, EXPERT, HEADMED, PUFF и др. позволяют проводить консультации при постановке диагноза и лечении, поддерживать ход врачебных рассуждений, дополняя и восстанавливая медицинские знания, моделировать патологические процессы в виде сети причинно-следственных состояний, формировать клинические картины заболеваний. Некоторые системы обладают способностью улучшать свое качество в процессе своего функционирования. Опыт применения таких систем показывает, что некоторые из них функционируют лучше, чем консультанты медики. Однако, следует отметить, что при всех своих достоинствах существующие системы, даже в рамках одной предметной области -медицины, ориентированы, в основном, на решение своих специфических задач в узкой области знаний.
Например, система МОДИС предназначена для анализа причин гипертонии, система КОНСУЛЬТАНТ -2 - для диагностики острых заболеваний брюшной полости, ЛЕДИ-2 - для выявления заболеваний терапевтического профиля, «ОБЕЗБОЛИВАНИЕ» - для определения метода анестезии при стоматологических вмешательствах, «ХИРУРГ» -для оценки знаний и навыков врача, ДИАЛОГ - Д - для решения консультативно-диагностических задач на примере диспансерного учета рабочих «пылевых» профессий и т.д.
Программа CASNET предназначена, в основном, для постановки диагноза при заболевании глаукомой. Здесь болезнь представляется не как статическое состояние, а как динамический процесс, который моделируется в виде сети причинно-связанных патофизиологических состояний (узлы сети представляют собой состояние системы, дуги -каузальные отношения).
Широко известная система MYCIN предназначена для поддержки принятия решений при диагностике и лечении определенных классов инфекционных заболеваний крови.
Система GUIDON является модификацией системы MYCIN и используется в основном для учебных целей. В нее введены специальные знания, необходимые для процесса обучения в дополнение к знаниям системы MYCIN. Дополнительные правила обеспечивают ведение учебного процесса, создания модели студента и ответную реакцию на действия студента.
Сильная проблемная зависимость систем типа MYCIN определяется ее проблемно-зависимой управляющей структурой. Одно из направлений в развитии этих систем было связано с применением некоторых общих подходов, использованных в системе MYCIN к другим областям знаний со свойствами, близкими к проблеме диагностики инфекционных заболеваний. Для этого из системы MYCIN была извлечена проблемно-зависимая часть и была получена "пустая" система, названная ENMYCIN, которая бала использована в ряде схожих областей, например: в системе PUFF для обеспечения активной медицинской помощи при респираторных заболеваниях; в системе VM - для управления принудительным вентилированием легких.
В системах, ориентированных на MYCIN медицинские знания хранятся в виде набора правил продукций, дополненных коэффициентом достоверности. Существенным моментом является то, что эти системы могут функционировать в условиях неполной определенности, для чего при выработке заключений все промежуточные гипотезы ранжируются по шкале от -1 (гипотеза полностью отвергается) до +1 (гипотеза абсолютно верна).
Существующие системы, как правило, специализируются либо на компьютерном ведении документации, либо на формировании диагностических решений.
Практически все компьютерные системы, предлагающие те или иные лечебно-диагностические решения, рассчитаны на режим работы типа "разовая консультация", при котором пользователь отвечает на ряд вопросов, после чего получает перечень диагностических и (или) лечебных рекомендаций [1, 4, 5, 10, 19, 21, 22, 29, 37, 38, 41, 43, 47, 48, 49, 52, 68, 74, 85, 88, 93, П0, 111, 137, 154, 163, 165, 167, 171, 185, 186, 187, 189, 198]. При описании некоторых систем [45] говорится о тоМу что введенная информация сохраняется и может быть доступна при повторной консультации того же пациента, однако никаких сведений об способах анализа "старых" записей совместно с "новыми" не приводится. Формирование решений в режиме разовой консультации предполагает одномоментный анализ одномерного массива ответов пользователя на вопросы, предлагаемые системой. При этом все существенные особенности клинической ситуации, включая параметры лечебно-диагностического процесса и расположение данных во времени, выясняются путем предложения соответствующих вопросов.
Для наиболее полного и наиболее "технологичного" использования возможностей компьютера необходимо создание особого формального информационного пространства, во всей полноте отражающего развертывание во времени реального диагностического процесса. Это значит, что структуры баз данных должны обеспечивать представление всех элементов информации в максимально формализованном виде, делающем возможным их автоматический содержательный анализ не менее подробный, чем анализ данных врачом в реальности. С другой стороны, необходимы средства, позволяющие организовать процесс всестороннего автоматического исследования создающегося формального информационного пространства, а именно, язык для описания его состояний, служащий основой для формализации знаний о принятии решений. Именно такой подход к поддержке врачебной деятельности реализован в данной работе.
Второй особенностью предлагаемой компьютерной технологии являются структуры баз знаний и алгоритмы актуализации знаний обеспечивающие возможность автоматического формирования заключений учитывая имеющиеся данные и решения принятые ранее.
При изучении публикаций об имеющихся системах оказалось, что часто практически полностью неосвещенным остается путь преобразования медицинских знаний от присущей им слабоструктурированной и трудноформализуемой формы к виду, пригодному для компьютерной обработки: о том, каким именно образом знания полученные из какого-либо источника превращаются в набор формализованных правил или представляются каким-либо другим способом и о том, какие специалисты участвуют в этом процессе.
Наиболее ясным является процесс разработки систем, основанных на различного рода математических (аналитических или статистических) способах получения решений: в этом случае не возникает необходимости в формализации имеющихся медицинских знаний — речь идет скорее о получении некоего нового знания (изначально легко формализуемого в силу своей математической природы) и воплощении его в программу. При этом содержание деятельности разработчиков в существенной мере определяется требованиями того или иного используемого метода [9, 25, 28, 35, 36, 78, 86, 87,101, 122,127].
Интерфейс ТАИС, поддерживающий назначение функциональных диагностических исследований
Цель данного параграфа — описать устройство интерфейса инструментальной среды, используемого специалистами, работающими над созданием проблемно-ориентированного информационного и алгоритмического обеспечения информационно-аналитических систем в формате ТАИС. Интерфейс разработчика имеет очень простую общую организацию: посредством выбора тех или иных заголовков из основного меню можно обратиться ко всем функциям программы и средствам формализации различных типов фактологических и процедурных знаний. Верхний уровень основного меню содержит пять заголовков («Система», «Заключения», «Информационная база», «Справочники» и «Утилиты»), каждый из которых открывает собой меню следующего уровня, включающее, в свою очередь, заголовки, открывающие доступ к отдельным фрагментам информационно-алгоритмического обеспечения.
Рассмотрим по очереди группы элементов основного меню вместе с выполняемыми функциями.
Первая группа, объединенная общим названием «Система» (см. рис. 2.10), характеризует разработку в целом.
Под заголовками «Разработчик» и «Каталог» указываются, соответственно, фамилия разработчика и наименование каталога (т.е. поименованной части пространства жесткого диска компьютера), где хранится вся относящаяся к данной разработке информация.
Под заголовком «Информационная база» (см. рис. 2.11) объединены редакторы локальных для данной разработки баз 5 L " данных. Каждый редактор, будучи ориентирован на определенный тип данных, позволяет вставлять, удалять и редактировать отдельные записи, осуществлять поиск внутри базы данных, распечатывать информацию.
Информационная база Функциональные диагностические исследования Вспомогательные сообщения Выбор заголовка «Функциональные диагностические исследования» открывает вход в редактор базы методов функциональных исследований, который позволяет разработчику дать полное описание методов, которые он предполагает использовать, а также сопроводить каждое исследование бланком, обеспечивающим поступление в систему всех получаемых результатов в формализованном виде.
Обе последних базы данных подробно рассматриваются в главе 3. Редактор вспомогательных сообщений позволяет сопроводить любой вопрос поясняющим текстом, доступным конечному пользователю при ведении диалога с системой.
Следующее подменю (см. рис. 2.12) позволяет разработчику просматривать системные справочники. Как уже говорилось, довольно большие объемы информации, впервые появившейся в отдельных разработках, впоследствии перемещаются в системные справочники - базы данных, которыми могут пользоваться все разработчики информационно-алгоритмического обеспечения. Рис. 2.12. Подменю «Справочники».
Функциональные диагностические исследования Обращение к системному обеспечению для непосредственного использования в работе поддерживается средствами формализации отдельных типов знаний. Такое обращение позволяет составить цельное впечатление о содержании системных баз данных, а также открывает для разработчика полное формализованное описание отдельных элементов данных, которое может быть полезно в качестве примера при внесении в систему локальных сведений. Обе этих возможности становятся доступными при обращении к системным базам данных через подменю «Справочники».
Под заголовком «Утилиты», последним в основном меню, объединены некоторые технологические функции, облегчающие процесс разработки информационно-алгоритмического обеспечения (см. рис. 2.13).
Записать данные на дискету Проанализировать дискету Сводка идентификаторов Оптимизация хранения Печать отчета Начать новую разработку Кратко рассмотрим смысл входящих в подменю заголовков. Включение в систему первых трех функций вызвано необходимостью хранения разрабатываемого методически-ориентированного информационно-алгоритмического обеспечения на дискетах. Дублирование данных на внешнем носителе, во-первых, служит страховкой от их случайной утраты и, во-вторых, неизбежно при наличии большого количества разработчиков, использующих один и тот же компьютер. Первые две функции, как видно из их названий, выполняют перенос данных с компьютера на дискету и обратно. Функция «Проанализировать дискету» позволяет разработчику, не выходя из инструментальной среды, понять, какая информация содержится на той или иной дискете.
Функция «Сводка идентификаторов» применяется для оперативного получения сведений о распределении идентификаторов, использующихся разработчиком при формализованном описании вопросов. Выводимая на экран сводка имеет вид таблицы, в которой различными цветами помечены свободные идентификаторы, идентификаторы, задействованные в бланках исследований, а также идентификаторы, которые были ошибочно присвоены сразу двум или более вопросам.
При разработке программного обеспечения часто приходится искать компромиссы между скоростью выполнения готовой программы и объемами требующихся ей ресурсов компьютера. При разработке редакторов баз данных и знаний мы сочли целесообразным обеспечить разработчикам более высокую скорость работы за счет временного отказа от экономии пространства, занимаемого информацией на жестком диске. Периодически выполняемая функция «Оптимизация хранения» освобождает накопившиеся фрагменты неиспользуемой памяти переводя данные в оптимальный формат хранения.
При обращении к функции «Печать отчета» автоматически формируется текст, отражающий содержание разработки, включающий в себя данные о разработчике, и сведения, хранящиеся в локальных информационных базах.
Функция «Начать новую разработку» очищает пространство жесткого диска компьютера, используемое для хранения входящего в разработку информационно-алгоритмического обеспечения.
При разработке любой подсистемы разработчик по мере необходимости обращается к информации, находящейся в различных системных справочниках и использует вспомогательные функции, объединенные под заголовком «Утилиты».
Интерфейс информационно-аналитической системы функциональной диагностики, ориентированный на разработчика информационно-алгоритмического обеспечения
В Табл. 3.4 первый и второй варианты записей ориентированы на анализ качественных признаков (ответов на вопросы с типом ответа «+ или -»). Варианты третий и четвертый применяются для анализа количественных признаков (ответов на вопросы, подразумевающие ответ в виде числа). Пятый - для исследования ответов на вопросы с типами ответов «текст». Шестой вариант можно использовать для любых типов ответа.
Информация о порядковых признаках содержится в ответах на вопросы с типами ответа «+ или -» или «число», представляющие собой множество возможных значений, поэтому анализ таких признаков не требует специальных средств. Для текстовых ответов на вопросы какой-либо смысловой (посимвольный) анализ оказывается ненадежной основой для принятия решений из-за большой вариабельности возможных ответов, имеющих одинаковый смысл. Тем не менее, иногда разработчику требуется извлекать текстовые ответы из памяти системы (с помощью записи, имеющей вид, указанный в Табл. 3.4 под номером 4. Такая необходимость возникает в ситуациях, когда элемент диагностического заключения может принимать заранее неизвестные значения, вводимые врачом в виде текста. Например, при проведении функциональных исследований с фармакологическими пробами обычно оставляют пустую строку, чтобы можно было вписать наименование препарата, так как заранее предусмотреть все медикаментов не представляется возможным. Вписанное свободным текстом название может быть затем без изменений перенесено в текст развернутого диагностического заключения.
В качестве знаков сравнения можно использовать также знаки" "и" ". Выше было указано, что как при назначении, так и при проведении, каждое функциональное исследование может быть охарактеризовано тремя типами параметров: примененным методом, условиями проведения и подготовительными процедурами. Все возможные варианты параметров в пронумерованном виде заранее вносятся в базу обследований разработчиком информационного обеспечения. Средства языка позволяют строить алгоритмы формирования заключений на основе анализа перечисленных характеристик каждого задействованного обследования.
Условие, налагаемое на параметры проведения обследования, может включать конкретные методы, условия проведения, подготовительные процедуры и субстраты, описанные с помощью зарезервированных слов «мет.», «усл.»и «подг.проц.» в сочетании с номерами соответствующих параметров, присвоенными им в описании обследования в базе данных. При записи условия возможно использование логических операторов «и», «или» и «не».
Регистрационными называются данные, традиционно записываемые на титульном листе медицинской карты больного. Из этих данных разработчику информационно-алгоритмического обеспечения доступны пол и возраст больного.
Включить информацию о поле пациента в алгоритмы формирования заключений можно, формируя условия из зарезервированных слов «женщина» и «мужчина».
Если пол пациента не указан, оба условия считаются истинными, что приводит к избыточной обработке ситуаций, например, задаваемые системой вопросы будут ориентированы как на мужчин, так и на женщин. Такой вопросник не будет являться оптимальным, но позволит избежать потерь информации.
Данные о возрасте пациента могут быть учтены с помощью зарезервированного слова «возраст». В момент обработки условий системой слово «возраст» заменяется на целое число лет. Если возраст не указан, то он принимается равным нулю. Ниже приведен пример условия, содержащего пол и возраст. (женщина) и (возраст 45). Из существующих булевских логических операторов язык включает три: «и», «или» и «не». Оператор «исключающее или», употребляемый в конструкциях естественного языка, не используется при формулировке условий принятия решений в медицине (при анализе состояния пациента имеет значение наличие или отсутствие признаков и их совместное проявление, информация же о том, что определяется только один или только другой признак оказывается лишенной клинического смысла).
Кроме перечисленных в язык введен так называемый «оператор подсчета условий», отражающий часто встречающуюся в традиционном клиническом мышлении ситуацию, когда в пользу того или иного диагностического заключения могут свидетельствовать несколько признаков, наличие каждого конкретного из которых не является строго обязательным. В этом случае основой для принятия решения, как правило, служит количество имеющихся признаков.
Такая логическая конструкция формализуется с помощью оператора подсчета условий. Данный оператор соединяет несколько условий и возвращает результат "ДА" если количество выполненных условий удовлетворяет содержащемуся в операторе условию сравнения с граничным значением счетчика, выраженного целым числом. При сравнении можно использовать знаки -", " ", " ", " " и" ".
При формировании заключений часто используются операции сравнения: какой-либо численный параметр сравнивается либо с другим параметром пациента, либо с заранее известным граничным значением. Арифметические действия используются значительно реже, однако, встречаются ситуации, когда для того, чтобы стать пригодными для смыслового анализа, данные должны быть подвергнуты преобразованию по той или иной формуле.
В связи с этим, в проблемно-ориентированном языке была предусмотрена как обработка пяти операций сравнения ( , , , =), широкое использование которых можно было видеть в предшествующих примерах, так и возможность включения в правила формирования заключений арифметических вычислений.
Интерпретатор языка распознает четыре основных арифметических действия: сложение, вычитание, умножение и деление. При записи действия обозначаются общепринятыми символами: «+», «-», « » и «/» (или «:»). Допускается использование скобок любой степени вложенности.
В арифметических выражениях могут участвовать все типы исходных Данных и промежуточных результатов, выраженные действительными числами. Все возможные варианты операндов с примерами приведены в Табл. 3.5. Таблица 3.5. Типы данных, пригодные для арифметических преобразований. № Тип данных Пример записи в формате ТАИС 1 Числовые ответы на вопросы (72598, =) 2 Возраст пациента возраст 3 Целые числа 240 4 Десятичные дроби 37.5 5. ВЕТВИТСЯ ЛИ ДАЛЬШЕ ДИАЛОГ — поле имеет два возможных значения — "ДА" и "НЕТ". Значение поля устанавливает факт влияния ответа на данный вопрос на построение дальнейшего диалога с пользователем. Если идентификатор данного вопроса фигурирует в каком-либо из условий вывода последующих вопросов, то должно быть выбрано значение "ДА". При организации диалога анализ данного поля позволяет проводить просмотр базы данных с целью реорганизации списка предъявляемых вопросов не после каждого ответа пользователя, а только тогда, когда это действительно необходимо.
Обмен информацией с произвольными компьютерно-ошюнтирОБаннымя мстодиками обследования
Блок подтверждения диагностических гипотез для каждой, выбранной предыдушим блоком, осуществляет анализ специфических признаков. Если при этом не найдено ни одного из тех, которые входят в точные правила, то гипотеза исключается. Если выявлены признаки, позволившие сработать хотя бы одному точному правилу, диагноз считается установленным. Если же найдены специфические признаки заболевания, но ни одно из точных правил не сработало, необходима верификация подтверждаемой гипотезы с помощью дифференциальной диагностики
Блок дифференциальной диагностики реализует алгоритмы последовательного попарного сравнения двух диагностических гипотез, одна из которых передана в этот блок из предыдущего (подтверждаемая гипотеза). В результате сравнения подтверждаемая гипотеза может сохраниться и тогда, по завершении дифференциально-диагностического перебора, эта гипотеза превратится в диагноз, степень надежности которого определяется степенью надежности сработавшего правила. Если при дифференциальной диагностике найдены дополнительные специфические дифференциально-диагностические признаки для альтернативной гипотезы, подтверждаемая гипотеза отвергается и продолжается диагностический поиск в направлении альтернативной гипотезы.
После того как исследованы все признаки заболевания, необходимые для завершения работы алгоритма диагностического поиска, последний считается завершенным. В результате по поводу каждой диагностической гипотезы должно быть сделано одно из следующих заключений: - установлен вероятный диагноз; - установлен наиболее вероятный диагноз; - установлен точный диагноз; - диагноз исключен.
Диагноз, устанавливаемый после окончательного диагностического поиска, называется заключительным или окончательным.
Учитывая, что получаемые в ходе функциональных исследований данные должны повышать достоверность установления диагноза, получаемые результаты целесообразно снабжать некоторыми числовыми характеристиками, показывающими, насколько повысится уверенность в принятии решения, если будут произведены те или иные функциональные исследования. В медицинской практике для этой цели для всех типов диагностических признаков, в том числе и функциональных, используются понятия информативности и диагностической ценности. Обычно диагностическая ценность (информативность) выражается в виде баллов, которые рассчитываются одним из следующих методов: методом экспертной оценки, на основе различных модификациий метода Байеса по оценке меры расхождения Кульбака, по коэффициентам дискриминантного уравнения.
В методе экспертного оценивания роль каждого признака в распознавании конкретных болезней оценивается группой специалистов (экспертов) в баллах. Диапазоны шкал оценок определяются эмпирически, исходя из особенностей медицинской задачи. Далее составляется таблица, в которой по горизонтали перечисляются дифференцируемые болезни, по вертикали диагностические признаки: элементами таблицы служат оценки значимости каждого признака для различения конкретного патологического процесса.
Для постановки диагноза по каждой из болезней суммируются баллы только тех признаков, которые выявлены у больного. Наибольшая сумма баллов свидетельствует о наиболее вероятном диагнозе. Если по нескольким диагнозам суммы максимальны и близки или по всем болезням суммы баллов невелики, диагноз считается неопределенным. Определенность достигается, если сумма баллов или разность между двумя близкими суммами превышает установленный порог.
В вероятностном варианте прогностическая ценность признака ХІ При возникновении заболевания Dj - IDj(Xi) может быть оценена по формуле: где Ха - номер градации 1 ответа у признака Xi, p(Xil/Dj)- оценка вероятности наличия 1-ой градации признака по всей рассматриваемой группе признаков, p(Хц)- оценка вероятности наличия 1-ой градации признака Х] во всей рассматриваемой группе диагнозов. Р(Xa/0.)=п/п ., где ПІІ - количество диагнозов Dj содержащих 1- ую градацию признака Хь п,- количество диагнозов Вj в обучающей выборке. Р(Х„)=Na/N0 . где Na— количество градаций 1 по признаку X; по всему перечню диагнозов, N0- общее число историй болезней в обучающей выборке. При использовании оценки меры расхождения Кульбака мера информативности для двух альтернативных заболеваний определяется по формуле /,= Zk.5/)-»))]ig ,, где /,wfc )- частота j-ой степени выраженности і- симптома при первом и втором заболеваниях соответственно. При использовании дискриминантного анализа специальными вычислительными методами получают дискриминантную функцию вида У = І .х, , (ЗЛО) 1-І где аг дискрминантные (дифференциально-диагностические коэффициенты), ао - константа, Xi - значения диагностических признаков. Во всех случаях при постановке диагноза производится суммирование баллов по имеющимся признакам, а для ЗЛО определяется величина у и полученные суммы сравниваются с диагностическими порогами Pj для каждого типа заболеваний или решается вопрос о попадании суммы в пороговый интервал [р.,, Р.2 J.
Поскольку из всего списка результатов нас интерессует только роль функциональных исследований на постановку j-гo диагноза, то вместе с соответствующими данными в ответ на запрос по j-мy заболеванию "АРМ функциональных исследований" выдает значение соответствующей информативной ценности анализа д для диагноза j, или градации к-го анализа q для диагноза j - Хщ-расчитанную по одному из приведенных выше способов.