Системный анализ и современные информационные технологии в медицинских системах поддержки принятия решений.
Симанков В.С., Халафян А.А.

Аннотация

Изложена методология системного анализа в исследовании и построении информационных систем. Освещены прикладные аспекты создания медицинских информационных систем, систем поддержки принятия решений. На основе интеграции двух современных информационных систем – статистического пакета прикладных программ и базы данных – предложен метод для построения систем поддержки принятия решений. Описана разработанная система для идентификации состояния больных, в которой автоматизированы процедуры импорта, экспорта данных и решения задачи классификации больных по степени тяжести состояния. На примере ряда заболеваний показаны возможности современных технологий вероятностно-статистического моделирования в выявлении скрытых медицинских знаний, использованных при разработке системы поддержки принятия решений. Приведен пример реализации такой системы. Монография предназначена для специалистов в области разработки информационных систем, систем поддержки принятия решений; системных аналитиков; научных работников; врачей; аспирантов и студентов технических, естественно-научных и медицинских специальностей.

ПРЕДИСЛОВИЕ

В настоящее время информатизация охватывает все более широкие сферы человеческой деятельности. При этом, темпы роста цифровой информации значительно опережают темпы роста информации на бумажных носителях. Медицинская информация имеет свою специфику, и увеличение ее объемов сопровождается определенными проблемами, которые обосновывают необходимость создания медицинских информационных систем (МИС). МИС отличаются от экономических или технических информационных систем, что создает дополнительные сложности при их разработке и внедрении. К сожалению, отечественная медицина и здравоохранение отстают от необходимого на сегодняшний день уровня информатизации муниципальных поликлиник и больниц. Несмотря на указанные сложности, информатизация – объективный процесс, поэтому МИС все же медленно, но эволюционируют. Очень часто для принятия медицинских решений характерны недостаточность знаний, ограниченность временных ресурсов, отсутствие возможности привлечения большого числа компетентных экспертов, неполнота информации о состоянии больного. Указанные факторы являются причинами врачебных ошибок, которые могут привести к дальнейшей потере здоровья. Поэтому наряду с разработкой МИС, важной является задача создания медицинских систем поддержки принятия решений (СППР). В отличие от разработки информационных систем, автоматизирующих определенные виды деятельности лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ), СППР являются наукоемкими, так как предполагают использование определенных научных направлений и методов анализа данных. При построении медицинских СППР надо исходить из того, что человеческий организм – сложная биологическая функциональная система, которая входит как часть в более сложные системы. Поэтому разработка СППР должна осуществляться на основе принципов системного анализа. Одним из этапов системного анализа является математическое моделирование, включающее построение и анализ детерминированных и вероятностно-статистических моделей. Особую актуальность для вероятностно-статистического моделирования приобретают методы многомерного статистического анализа, при помощи которых можно строить не только оптимальные планы сбора, систематизации и обработки данных, но и выявить характер и структуру взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака. Статистические пакеты прикладных программ (ППП) позволяют успешно использовать достаточно трудоемкие в реализации многомерные и более сложные углубленные методы анализа данных. Поэтому, современные технологии статистического анализа делают вероятностно-статистические методы эффективным инструментарием поиска и выявления скрытых медицинских знаний, которые могут быть использованы при создании СППР. Существующие системы управления базами данных (СУБД) позволяют хранить, обрабатывать и предоставлять пользователю информацию в удобном для него виде. В СУБД может храниться все информация о больном, например в виде электронной истории болезни (ЭИБ). Перспективное направление создания СППР – интеграция двух достаточно сложных систем – статистических ППП и СУБД на основе принципов системного анализа. Интеграция обеспечит автоматизацию передачи данных по команде пользователя из СУБД (например, из ЭИБ) в ППП для проведения необходимых расчетов, и обратно из ППП в СУБД, но уже с дополнительной информацией, полученной в процессе проведенного статистического анализа. Объединение ППП и баз данных в единую систему приведет к синергетическому эффекту – существенному возрастанию эффективности их совместной деятельности.

Студентам ФКТиПМ КубГУ

Логин:
Пароль:

You are missing some Flash content that should appear here! Perhaps your browser cannot display it, or maybe it did not initialize correctly.

Контакты:
Тел.: +7 (961) 514-74-38,
+7 (612)288-086,
E-mail: statlab@kubsu.ru.