Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. CLASS Обзор литератур CLASS ы 10
1.1. Современные представления о терминологии в эндоскопии верхних отделов желудочно-кишечного тракта 10
1.2. Автоматизированные диагностические системы в медицине 22
Глава 2. Моделирование и алгоритмизация диагностических функций 35
2.1. Кодифицированная матрица симптомов 35
2.2. Модели эндоскопической диагностики при исследовании желудка у здоровых и больных 53
Глава 3. Модели патологических состояний желудка на основе параболической зависимости симптомов 58
2.1. Клиническая характеристика больных 58
2.2. Формализация признаков для дифференциальной диагностики углубленных поражений желудка. Выбор диагностических порогов 60
2.3. Алгоритмы принятия диагностических решения 73
Глава 4. Моделирование и алгоритмизация сервисных функций 76
3.1. Структура модуля сервисных функций 76
3.2. Блок системы управления базой данных (СУБД) 85
Глава 5. Заключение. Клиническая оценка эффективности моделей и алгоритмов в информационной системе врача-эндоскописта при исследовании желудка 93
4.1. Оценка эффективности сервисных функций 93
4.2. Оценка эффективности диагностических функций 114
Выводы 119
Список литературы 120
- Автоматизированные диагностические системы в медицине
- Модели эндоскопической диагностики при исследовании желудка у здоровых и больных
- Алгоритмы принятия диагностических решения
- Блок системы управления базой данных (СУБД)
Введение к работе
Эффективность любой эндоскопической методики, в том числе и эзофа-
гогастродуоденоскопии, зависит от нескольких основополагающих факторов. Очевидно, что использование современной высокотехнологичной аппаратуры и инструментария, а также высокая квалификация врача-эндоскописта, обусловливающая правильную интерпретацию обнаруженных изменений и позволяющая адекватно использовать дополнительные средства диагностики, повышают качество исследования. Однако далеко не последнюю роль играет способ отображения информации о реальном состоянии исследуемого органа. Применение самых совершенных технических средств в эндоскопии может быть достаточно эффективным лишь при наличии возможности объективной регистрации результатов эндоскопической диагностики и лечения и их оценки [83]. Это особенно актуально в условиях организации отечественной эндоскопической службы - в России эндоскопия представляет собой отдельную специальность, а врач-эндоскопист является своеобразным «трансмиттером» информации от пациента к врачу-клиницисту. Основной дефект сформировавшейся цепочки «па-циент»-«эндоскопист»-«клиницист» заключается в возможности искажения диагностической информации о больном, поступающей к лечащему врачу за счет субъективизма протокола исследования.
Резюмируя выше сказанное, очевидна проблема адекватной регистрации информации об эндоскопических находках, корректной передачи интерпретированной информации лечащему врачу, не владеющему навыками проведения эндоскопического исследования.
Над созданием единого языка для эндоскопистов и гастроэнтерологов трудились многие ученые [79, 80, 75, 182]. Основными требованиями к стандартным терминам являются специфичность, точность и определенная семантическая нагрузка, а также простота и возможность использования в различных странах и регионах [75, 81, 173, 190]. Проблема стандартизации эндоскопической терминологии и разработки единого протокола эндоскопических исследо-
ваний достигла своего апогея в начале 90-х годов [150]. Первая попытка обобщить мировой опыт эндоскопических исследований и разработать перечень стандартных терминов была предпринята 1 марта 1995 г. в Лос-Анджелесе комитетом по терминологии Европейского общества гастроинтестинальной эндоскопии (ESGE). Основными задачами являлись создание списка стандартных терминов для описания эндоскопических исследований, рассмотрение «проблемных» локализаций и «проблемных» терминов. Результатом деятельности комитета явилась стандартная эндоскопическая терминология OMED, претерпевшая до настоящего времени несколько редакций [81, 150].
Используемые за рубежом методы регистрации и хранения диагностической информации в виде эндофотографий и видеороликов не решают проблему интерпретации данных для врача-клинициста, к тому же на современном этапе развития отечественной медицины они неприемлемы в виду запредельной стоимости.
С другой стороны, традиционно используемый рукописный (машинописный) способ выполнения протокола эндоскопического исследования, хотя и демонстрирует индивидуальный подход к каждому пациенту, также обладает рядом существенных недостатков: отсутствие полноты и корректности регистрируемой информации; отсутствие единой стандартизованной терминологии; большой отпечаток субъективной оценки врача-диагноста при описании эндоскопической картины исследуемого органа [101, 103, 105, 135, 173].
Следующим шагом на пути к решению описанной выше проблемы стало создание формализованных протоколов, в которых регистрация информации осуществляется путем выбора обнаруженных признаков из списка. Такие отчетные формы позволяют получить описание эндоскопической картины с использованием стандартизованной терминологии, однако не решают вопроса корректности и объективности регистрации информации, а также сильно ограничены в объеме, и не в состоянии отразить все многообразие эндоскопических симптомов.
При изучении рукописных и формализованных протоколов ФЭГДС их качество оставляло желать лучшего - до 30% заключений имели те или иные дефекты, искажающие полезную информацию [103, 136].
Попытки создания различных компьютерных программ для врачей-клиницистов и эндоскопистов предпринимались как за рубежом, так и в странах СНГ [52, 187, 180]. Западные прототипы таких программ касались в основном проблем онкологии. Ряд программ создан для оформления отчетных документов по результатам научно-исследовательской и клинической работы [181, 162]. К сожалению, использование различной терминологии в эндоскопических программах сделало затруднительным сравнение полученных данных и лишило возможности обмениваться информацией между различными медицинскими центрами [162]. С другой стороны использование в базах данных стандартного языка записи эндоскопических находок привела к перегрузке и усложнению системы [154 , 181, 187]. К тому же, принцип формирования текста протокола некоторых программ не позволяет выявить каких-либо преимуществ по сравнению с традиционным рукописным способом.
В нашей стране также создавались подобные технические средства для эндоскопии и других областей медицины. Подобные программы для эндоскопии обладают возможностью технологического архивирования и оперативного поиска в базе данных текстов протоколов исследования [54, 149]. Однако в части таких программ текст формируется путем набора с клавиатуры компьютера, а значит, принципиально не отличается от традиционного рукописного протокола [52, 103, 136]. Принцип работы других программ заключается в редактировании «извлеченных» из базы данных шаблонных текстов (стандартных вариантов описания различных патологических состояний), что не оставляет возможности для регистрации оттенков эндоскопической картины патологических состояний; таким образом обезличивая пациента.
Это обусловило необходимость разработки принципиально новых технических способов регистрации информации о результатах эндоскопического ис-
следования с использованием специальных компьютерных программ, отвечающих следующим требованиям:
информационная полнота протокола эндоскопического исследования, обеспечиваемая жесткой дисциплиной во время регистрации результатов эндоскопической диагностики;
контроль корректности регистрируемой врачом диагностической информации;
снижение влияния субъективной позиции врача-эндоскописта на трактовку обнаруженных изменений;
обеспечение врачей-клиницистов адекватной, полной, стандартизованной информацией о результатах применения эндоскопических диагностических и лечебных методик.
Такие технические средства должны выполнять функцию АРМ'а (автоматизированного рабочего места) врача, оптимизируя его работу по выполнению протокола эндоскопического исследования [44, 104, 83, 103].
Более того, врач-диагност (особенно начинающий) должен иметь под рукой адекватно классифицированную справочную информацию, заключенную в базу знаний, которая в затруднительной ситуации могла бы сыграть роль «эксперта» при постановке диагноза. К сожалению, на настоящем этапе развития, популяризация компьютерных экспертных систем в эндоскопии далека от совершенства [59].
Базы данных, используемые в сервисных эндоскопических программах, зачастую являются бессмысленным вместилищем для произведенных ранее эндоскопических исследований, хотя как минимум извлечение из базы уже внесенных паспортных данных пациента значительно экономит время формирования протокола. Корректно организованная база данных значительно упрощает оценку динамики процесса у конкретного больного в результате лечения, а также позволяет снизить число диагностических ошибок при повторном осмотре пациента.
Применение эндоскопических методик в различных областях медицины, весомые различия между исследуемыми органами и, как следствие, в терминологических подходах к интерпретации их эндоскопической картины, обусловило необходимость раздельной разработки подобных компьютерных программ для каждой медицинской области. Более того, даже в рамках такой методики как эзофагогастродуоденоскопия, эндоскопическая картина каждого из исследуемых органов имеет большое количество особенностей [52, 105, 136]. В связи с этим целесообразна разработка программных модулей по эндоскопии каждого из исследуемых органов (пищевод, желудок, двенадцатиперстная кишка).
Цель и задачи настоящего исследования. Разработка моделей и алгоритмов диагностических и сервисных функций с целью оптимизации работы врача при эндоскопическом исследовании желудка.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
провести аналитический обзор литературы в предметной области;
разработать вероятностные модели эндоскопической диагностики желудка у здоровых и больных;
сформировать алгоритм распознавания патологических состояний желудка;
создать алгоритм для автоматического модуля сервисных функций и разработать модель базы данных для формирования и хранения диагностической информации;
изучить соответствие моделей реальным патологическим состояниям у пациентов с заболеваниями желудка.
Методы исследования базируются на теории системного анализа и на использовании основных положений теории распознавания образов, теории вероятностей и математической статистики, а также методов моделирования и оптимизации.
Научная новизна результатов исследования. В ходе проведенного диссертационного исследования получены и выносятся на защиту следующие результаты, отличающиеся новизной:
детерминированные модели патологических состояний желудка, предназначенные для дифференциальной диагностики, отличающиеся наличием кодифицированной матрицы симптомов;
вероятностный алгоритм диагностики заболеваний желудка, основанный на синдромном анализе, отличающемся параболической зависимостью симптомов в виде полинома третьей степени;
структура сервисного модуля, предназначенная для оптимизации деятельности врача, отличающаяся алгоритмами «ветвящегося дерева», обеспечивающая эффективную работу врача эндоскопических исследований и «активизацией нужного»;
модуль базы данных, предназначенный для формирования и хранения диагностической информации, позволяющий адекватно оценивать динамику патологического процесса у конкретного больного, отличающийся способом хранения информации в виде полного списка кодов симптомов.
Практическая значимость и результаты внедрения. Технически реализован информационный модуль компьютерной программы автоматизированной системы диагностики органических поражений желудочно-кишечного тракта, который функционирует на базе эндоскопического отделения МГКБ № 1 г. Белгорода. Модуль сервиса обеспечивает автоматизированное оформление развернутого заключения и диагноза больного, а также позволяет вести картотеку больных и формирование отчетов. Диагностический модуль позволяет формировать заключение о патологическом состоянии желудочно-кишечного тракта. В настоящее время в базе данных хранится информация более чем о 10000 пациентах, диагностический модуль апробирован на 306 пациентах.
Достигнута объективность диагностики органических поражений желудочно-кишечного тракта за счет использования математического аппарата теории распознавания образов.
Апробация работы. Основные положения диссертации изложены и обсуждены на международной научно-технической конференции «Компьютерное моделирование 2005» (28 июня - 2 июля 2005 г.; г. С. Петербург). На научно-практической конференции с международным участием «Электронное здравоохранение» и Научно-практическом симпозиуме «Информационные технологии для клинической практики» (23-25 июня 2005 г., г. Харьков, Украина). На научно-практической конференции «Современные проблемы технического, естественнонаучного и гуманитарного знания» (2 декабря 2005 г.; г. Старый Ос-кол).
По теме диссертации опубликовано 6 статей, получены 3 акта о внедрении.
Структура и объем работы. Диссертация изложена на 142 страницах машинописного текста. Состоит из введения, 5-ти глав, основных результатов работы и списка использованной литературы: 151 отечественных и 59 иностранных источников. Диссертация иллюстрирована 29 таблицами и 55 рисунками, включающими диаграммы, графики.
Автоматизированные диагностические системы в медицине
Анализ современного состояния вопроса в области применения средств вычислительной техники в здравоохранении позволяет сделать вывод о том, что в настоящее время на практике продемонстрирована целесообразность использования компьютера в профессиональной деятельности врача любой специальности [97, 117, 77, 98, 1, 90, 201, 210]. Персональный компьютер, программное и аппаратное обеспечение которого предназначены для использования медицинским работником при реализации его должностных обязанностей в ходе медицинского технологического процесса называют автоматизированным рабочим местом (АРМ).
Компьютерная поддержка врачебной деятельности, которая может быть применена на всех этапах лечебно-диагностического процесса, вносит в медицинский технологический процесс новые черты [196]. Врач во многом освобождается от рутинной деятельности и у него появляется возможность больше времени уделить решению тех задач, где необходим творческий подход, проявление интуиции и эрудиции. Появляется возможность решать более сложные лечебно-диагностические задачи за счет более глубокого анализа клинической информации, требующей использования сложных алгоритмов, путем вовлечения в этот процесс больших объемов информации, включающей и справочные данные [111]. Компьютерные программы позволяют осуществлять контроль над информацией, поступающей из различных источников, что повышает ее точность и достоверность и, в конечном итоге, ведет к повышению эффективности принимаемых решений [31,69,70,49,35,77,64].
История использования компьютеров в клинической практике насчитывает несколько десятков лет. За это время достигнут значительный прогресс в разработке аппаратного и программного обеспечения ЭВМ. Возможности современных персональных компьютеров и рабочих станций уже не являются лимитирующим фактором, который ранее ограничивал класс решаемых медицинских задач в связи с отсутствием межмашинной связи или устройств сопряжения с медицинской аппаратурой, недостаточной памятью или низким быстродействием. Эффективность использования ЭВМ для поддержки врачебной деятельности, в настоящее время, полностью связана с глубиной проработки алгоритмов, предназначенных для решения соответствующих задач. Как правило, разработка таких алгоритмов и их практическая реализация требует, наряду с медиками, и участия других специалистов (математиков, инженеров-когнитологов, программистов и др.), владеющих методами анализа и обработки информации, необходимыми для решения медицинских задач [36, 21, 35, 25, 109].
Как показывают работы Э.К. Акимовой (1989), В.В. Александрова с соавт. (1990), В.М. Ахутина с соавт. (1990), А.Г. Устинова с соавт. (1995) и др. специфика деятельности структурных подразделений лечебно-профилактических учреждений определяет специфику аппаратного и программного обеспечения АРМов врачей соответствующих специальностей [3,4, 13, 130].
В АРМах врачей лечебных отделений основу программного обеспечения составляют диагностические, прогностические алгоритмы и алгоритмы планирования лечения. Значительная их часть базируется на методологии экспертных систем [143, 63, 119, 209, 192]. Сохраняют свое значение и алгоритмы, основанные на теории распознавания образов [67, 46, 43, 6]. Обычно эти подходы не конкурируют между собой и там, где это возможно, используются параллельно, дополняя друг друга при решении конкретных задач.
Опыт практического использования ЭВМ в клинической практике обращает внимание на исключительную важность организации эффективного взаимодействия врача-пользователя и ЭВМ (организация дружественного интерфейса). Процесс взаимодействия должен осуществляться на привычном врачебном языке и таким образом, чтобы на каждом этапе подчеркивалась ведущая роль врача в принятии окончательных решений [67, 60, 66]. Учитывая сложность и динамичность человеческого организма следует отметить, что при решении классификационных задач, отражающихся на современную теорию распознавания образов, часто возникают ситуации, когда отсутствует достаточно полное, необходимое для задач классификации, описание классов, а получение многомерных законов распределения признаков объектов и их классов приводит к значительным затратам времени и средств [29, 133, 19, 53, 62, 112]. Описание классифицируемых объектов в таких задачах обычно представляется в виде табличных данных, логических условий и некоторых параметров законов распределений анализируемых признаков [88, 100, 95, 131, 197]. Все эти три вида представления данных используются в задачах медицинской диагностики, которые требуют организации процесса принятия решений в многоальтернативных ситуациях. С.А. Айвазян с соавт. (1974), В.В. Александров с соавт. (1982), К. Танака (1986), А.Ю. Терехина (1986) и др. отмечают, что при решении медицинских диагностических задач возникают вопросы, связанные с выбором методов и средств классификации, обеспечивающих заданное качество разделения при временных, аппаратурных, программных и экономических ограничениях [2, 5, 120, 121].
Работами отечественных и зарубежных ученых было неоднократно показано, что при решении многоальтернативных задач с «плохой» формализацией приемлемые результаты могут быть получены при использовании интерактивных систем, опирающихся на теоретические положения искусственного интеллекта [87, 88, 84, 53, 78, 159, 189].
В этих системах отсутствие четких и полных формальных моделей компенсируется знаниями предметной области экспертами, накопленными в процессе становления и развития наук о человеке, в частности, медицины, психологии, социологии [72, 66, 26, 167, 198, 202, 209, 187].
Известные экспертные медицинские системы МОДИС, КОНСУЛЬТАНТ-2, ЛЕДИ-2, «Обезболивание», «Хирург», «ДИАЛОГ-Д», «АСПОН-Д», MYSIN, CASNET, INTERNIST, PIP, IRIS, EXPERT, PUFF, HODGKINS, HEADMED, UM 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 функционирования [96, 143, 91]. Опыт применения таких систем показывает, что некоторые из них функционирую 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 [3, 4, 13,48,130,156, 175].
Р.Д. Уотерман с соавт. (1987), А.Г. Устинов с соавт. (1995), Y.B. Anderson (1971), J.A. Gordon (1985) и многие др., оценивая современные экспертные системы, построенные на правилах продукций, делают заключение, что они наиболее эффективны при постановке диагнозов в пределах ограниченных и полностью определенных предметных областей и, когда у пользователя есть уже идея решения задачи [128, 130, 153, 172]. Они менее эффективны, если решения выглядят сложными (например, когда одни и те же симптомы могут относиться к большому числу заболеваний), или если пользователь действует, уделяя сравнительно мало внимания продумыванию возможных решений [5, 113, 189, 200]. Следует отметить, что в деятельности реальных лечебно-профилактических учреждений (особенно при эндоскопическом исследовании, когда время на прием ограничено, а набор задач самый разнообразный), эти ограничения играют существенную роль.
Например, система 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). При разработке CASNET принят подход «снизу-вверх», при котором общая стратегия сводится к поиску одного или нескольких каузальных маршрутов между патофизиологическими состояниями [96, 143, 189]. При этом сеанс постановки диагноза начинается с вопроса, задаваемого системой клиницисту о симптомах пациента. После ввода соответствующего сообщения состояниям присваиваются значения «подтверждено», «опровергнуто», или «неизвестно». Эти значения совместно со значениями показателей доверия при каузальных дугах и весовых показателей, связанных с ограничениями наблюдений, используются при вычислении показателей доверия для каждого патофизиологического состояния. Считается, что состояние «подтверждено», если значение его показателя доверия превышает некоторый порог, и «опровергнуто», если значение его показателя оказывается ниже порога. Порядок задаваемых вопросов будет зависеть от значения параметра, определяющего стоимость собираемых показаний [36, 19, 15, 156].
Модели эндоскопической диагностики при исследовании желудка у здоровых и больных
Здоровье в соответствии с толкованием ВОЗ - это правильная, нормальная деятельность организма, состояние его полного физического и психического благополучия. Соответственно болезнью является любое отклонение от этого состояния.
Таким образом, чтобы сформулировать понятие модели болезни при эндоскопическом исследовании, необходимо дать точное недвусмысленное определение модели здоровья.
При разработке модели нормальной картины эндоскопического исследо-вания желудка выделено несколько подзадач:
- Разработка модели нормального просвета желудка.
- Разработка модели типичного содержимого органа.
- Создание модели неизмененной слизистой оболочки желудка.
В качестве источника информации использовалась кодифицированная Просвет желудка является нормальным, если выполняются следующие условия: переменные с наименованием «Дилатация просвета», «Стеноз», «Вдавление извне», «Признаки перенесенных операций» имеют значение логического «Нет», другими словами говоря «5.1» and «5.2» and «5.3» and «5.7» = «False» (Рис. 5).
Разработка модели нормального содержимого желудка.
Содержимое желудка является нормальным, если выполняются следующие условия (Рис.6):
- Переменные с наименованием «Инородное тело», «Кровь в просвете», «Желчь в просвете», «Стент» имеют значение логического «Нет», т.е. «6.2» and «6.3» and «6.5» and «6.6» = «False»
- Переменная «Слизь в просвете» имеет значение «Небольшое количество» (пункт 6.1.1), а переменная «Пища в просвете» (пункт 6.4) принимает значение либо «Небольшое количество» (пункт 6.4.1) либо значение логического «Нет». Исключением из последнего правила является дефект
Else F = «Соответствует модели нормы» End.
Таким образом, наличие слизи и пищи в просвете является нормальным, если выполняется следующее условие: «6.1.1» and («F»= «Соответствует модели нормы») = «True» (Рис. 6).
Моделирование неизмененной слизистой оболочки желудка.
Неизмененная слизистая оболочка желудка отвечает следующим требованиям:
- Переменная с наименованием «Цвет слизистой» = «Обычный», другими словами говоря «7.1.1» = «True».
- Переменные «Отек слизистой», «Наложения на стенках», «Подслизистые кровоизлияния» имеют значение логического «Нет», т.е. «7.2» and «7.4» and «7.5» = «False».
- Переменные «Сосудистый рисунок» = «Не определяется», «Толщина складок» = «Нормальная», «Направление складок» = «Типичное», «Рас-правляемость складок» = «Обычная», «Интенсивность перистальтики» = «Обычная», «Направление перистальтики» = «Антеградное» т.е. «7.6.1» and «7.7.1.1.1» and «7.7.2.1» and «7.7.3.1» and «7.8.1.1» and «7.8.2.1»= «True».
- Переменная с наименованием «Кровоточивость слизистой» имеет значение логического «Нет», т.е. «7.9» = «False».
Объединив все условия, модель нормальной слизистой оболочки схематически можно представить следующим образом Рис. 7.
Следующим этапом разработки модели нормальной картины эндоскопического исследования желудка является синтез моделей нормального просвета, содержимого желудка и модели неизмененной слизистой оболочки, также неотъемлемой частью модели нормального желудка является отсутствие патологических образований.
Алгоритмы принятия диагностических решения
Сервисные функции определяют удобство работы с системой, обеспечивают рациональный ввод, редактирование и доступ к данным, а также помогают наглядно расположить информацию на экране монитора. В отличие от диагностических, сервисные функции не скрыты от пользователя, являясь интерфейсом системы, т.е. ее лицом.
Сервисные функции реализованы несколькими блоками:
1. Диалоговый блок.
1.1.Модуль сбора информации о больном.
1.1.1. Паспортная часть.
1.1.2. Сбор визуальной информации о состоянии исследуемого органа.
2. Блок формирования и редактирования заключения.
2.1.Модуль формирования заключения, коррекции орфографии и пунктуации.
2.2.Модуль редактирования заключения.
3. Блок системы управления базами данных (СУБД).
3.1 .Модуль базы данных.
3.2.Модуль формирования отчетов и учета расходных материалов. Блок-схема сервисных функций показана на Рис. 11.
Диалоговый блок
Данный блок, являясь, пожалуй, самым объемным, обеспечивает комфортный обмен информацией между пользователем и программой. Наибольшее внимание нами уделялось модели ввода информации о состоянии исследуемых органов, как структуре, по сути, определяющей время, затрачиваемое на формирование заключения эндоскопического исследования.
Модуль классификатора
Модуль диагностики
Модуль сбо-ра информа-иии
Рис. 11. Структура информационного модуля для реализации сервисных функций.
Основной задачей на данном этапе работы являлось найти «золотую середину» между качеством заключения и временем, необходимым для его формирования. Разрабатывая указанную часть работы, рассматривалось большое количество вариантов представления информации, расположения элементов на визуальных формах, а также способов упорядочивания эндоскопических симптомов с целью устранения нагромождения терминов на одной визуальной форме с одной стороны и обеспечения быстрого доступа к каждому симптому с другой. Для реализации выше указанных задач были применены следующие основные принципы:
- Принцип «активизации нужного».
- Принцип «ветвящегося дерева».
- Группировка симптомов по семантическому принципу.
Суть принципа «активизации нужного» состоит в том, что в начале диалога в пределах одной визуальной формы активными являются избранная часть элементов, представляющих собой заголовки рубрик. В процессе работы достаточно вызвать необходимый заголовок, чтобы активизировались дополнительные поля для подробного описания рубрики. Во всех других случаях, когда детализировать определенную рубрику нет необходимости, дополнительные поля остаются неактивными и не отвлекают на себя внимание пользователя. Такой способ представления информации, с нашей точки зрения, является наиболее рациональным. Рис. 12. Принцип «ветвящегося дерева» реализован путем создания иерархии эндоскопических симптомов. Рис. 13. Таким образом, визуальные формы, стоящие на более низкой ступени иерархической лестницы, скрыты от пользователя до тех пор, пока не будет раскрыта «родительская» форма.
Группировка симптомов, объединенных общим смыслом, на одной визуальной форме позволяет, с одной стороны, комфортно описывать различные патологические образования и осложнения, а с другой - дает возможность обращаться к этим формам из различных диалоговых окон программы. Эта возможность обусловлена отсутствием у большинства патологических образований и осложнений органспецифичности. Таким образом, можно описывать кровотечение из язвы желудка и язвы двенадцатиперстной кишки в одной и той же форме (Рис. 14).
Например, форма, описывающая патологические образования верхних отделов желудочно-кишечного тракта имеет несколько вкладок:
углубленные поражения;
плоские поражения;
выступающие поражения;
другие поражения
Блок системы управления базой данных (СУБД)
Разработка и внедрение компьютерных баз данных, применяемых в эндоскопии пищеварительного тракта, отнюдь не относится к новым направлениям в медицине. Существует достаточно большое число различных автоматизированных рабочих мест гастроэнтеролога и врача-эндоскопических методов исследования. Однако, несмотря на это ни один программный продукт не получил широкого распространения в условиях отечественного здравоохранения. Обусловлено это, в первую очередь, узкой их направленностью, включающей, прежде всего, реализацию сервисных функций [104, 162, 181]. Структура разработанной базы данных соответствует реляционной модели систематизации информации. Основная идея реляционной модели состоит в том, что данные должны храниться в таблицах [160]. Мы придерживались классической реляционной модели данных требующей, чтобы данные хранились в так называемых плоских таблицах, в которых, каждая ячейка может быть однозначно идентифицирована указанием строки и столбца таблицы (Рис. 21). Кроме того, в одном столбце все ячейки должны содержать данные одного простого типа.
Структурная часть описывает, какие объекты рассматриваются реляционной моделью. Постулируется, что единственной структурой данных, используемой в реляционной модели, являются нормализованные n-арные отношения. Понятие отношения является очень важным не только с математической точки зрения. Все элементы отношения есть однотипные кортежи. Однотипность кортежей позволяет считать их аналогами строк в простой таблице, т.е. в такой таблице, в которой все строки состоят из одинакового числа ячеек и в соответствующих ячейках содержатся одинаковые типы данных (Рис. 21).
В процессе разработки базы данных мы столкнулись с типичной проблемой «неизвестных данных». Подробное обсуждение проблем использования null-значений выходит за пределы данной работы. Можно только сказать о том, что этот вопрос в окончательно не решен (Рис. 22). По мнению одних исследователей, null-значения являются неотъемлемой частью реляционной модели, другие выступает категорически против null-значений [42]. Наше мнение состоит в том, что желательно не использовать «неизвестных данных», тем не менее, в нашей работе полностью избежать этого не удалось.
Как видно из представленного Рис. 22 неизвестные данные в столбце «Страховой полис» представлены NUL-значением. Важную роль NUL-значения играют при операциях с ячейкой, таких как сравнение, сортировка и т.д.
Целостная часть описывает ограничения специального вида, целостность сущностей и целостность внешних ключей. В каждом отношении (таблице) базы данных один из потенциальных ключей был объявлен первичным. Это обеспечивает систематизацию и однозначный доступ к данным в пределах отношения (таблицы), т.к. первичный ключ обладает свойством уникальности. Как видно из Рис. 21 и Рис. 22, первичными ключами рассмотренных отношений являются значения столбца «Код исследования» и «Код пациента» соответственно. Все отношения базы данных связываются друг с другом при помощи внешних ключей. Внешний ключ отношения - это набор атрибутов отношения, содержащий ссылки на потенциальный ключ другого (или того же самого) отношения. Родительским отношением является отношение, содержащее потенциальный ключ, на который ссылается некоторый внешний ключ. Отношение, содержащее внешний ключ, называется дочерним. Внешний ключ не обязан обладать свойством уникальности. Поэтому, одному кортежу родительского отношения может соответствовать несколько кортежей дочернего отношения. Такой тип связи между отношениями называется «один-ко-многим». Если же одному кортежу родительского отношения соответствует один кортеж дочернего отношения, то такой тип связи называется «один-к-одному». В примере на Рис. 23 внешними ключами являются «Код отделения», «Код врача», «Код диагноза». Тип связи — «один-к-одному». Родительское отношение - «Исследование», дочерние - «Отделение», «Диагноз» и «Врач». Манипуляционная часть, утверждает, что доступ к реляционным данным осуществляется при помощи реляционной алгебры или эквивалентного ему реляционного исчисления. В реализации конкретной реляционной СУБД мы не использовали в чистом виде ни реляционную алгебру, ни реляционное исчисление. Фактическим стандартом доступа к реляционным данным стал язык
