ДОСЛіДЖЕННЯ ДОЦіЛЬНОСТі ВИКОРИСТАННЯ СИСТЕМ ПіДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РіШЕНЬ В МЕДИЦИНі. АНАЛіЗ НЕДОЛіКіВ ТА ПіДХіД ДО їХ УСУНЕННЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 004.89

DOI: 10.15587/2313-8416.2015.44356

ДОСЛ1ДЖЕННЯ ДОЦ1ЛЬНОСТ1 ВИКОРИСТАННЯ СИСТЕМ П1ДТРИМКИ ПРИЙН-ЯТТЯ Р1ШЕНЬ В МЕДИЦИН1. АНАЛ1З НЕДОЛ1К1В ТА П1ДХ1Д ДО IX УСУНЕННЯ

© Ю. В. Антонова-Рафь В. I. Московський

У дант cmammi розглянуто доцшьнкть використання систем пгдтримки прийняття ршень у сучаснш медициш, проведено лтературний огляд проблеми та наведена статистика збиттв. Також окреслено основнi тдходи, iнструменти та принципи розробки ттелектуальних систем, проаналгзоваш iснуючi СППР, видтет ix недолжи i приведет рШення для усунення типових помилок при розробц систем пiдт-римки прийняття рШень

Ключовi слова: М1С, СППР, медицина, ттелектуальш системи, експертш системи, математичне та статистичне моделювання

This article examines the feasibility of using decision support systems in modern medicine, literature review of presented problems and loss statistics is conducted. The main approaches, tools and principles of development of intelligent systems are also outlined; existing DSS are analyzed, their disadvantages are highlighted and solutions to elimination of common mistakes during development of decision support systems are given Keywords: MIS, DSS, medicine, intelligent systems, expert systems, mathematical and statistical modeling

1. Вступ

У даний час прийняття ршень, засноване на тео-ретичних i практичних знаннях, е основою будь-якого виду людсько! даяльносп - ввд виршення невеликих приватних завдань до проблем державного рiвня.

Сучасний рiвень розвитку шформацшних тех-нологш дозволяе ставити i виршувати завдання створення та впровадження рiзних систем тдтримки прийняття ршень (СППР), в тому числ^ i для щен-тифжацп об'ектiв або 1х станiв. Необхiднiсть використання СППР в управлiннi очевидна, оск1льки швид-кий розвиток i ускладнення економiчних, соцiальних, технiчних зв'язк1в, наявнiсть складних взаемозв'язк1в мiж окремими процесами i явищами призводять до рiзкого зростання труднощiв прийняття рiшень. Нас-лвдки помилок стають бiльш значущими. Використання СППР дозволить зняти гостроту проблеми, мiнiмiзувавши к1льк1сть допускаються помилок. Особливо! актуальносп прийняття вiрних рiшень мае в ме-дициш та охоронi здоров'я, так як помилковi до в так-тищ чи стратеги лжування хворого можуть призвести до подальшо! втрати здоров'я людини. З розвитком ме-дичних iнформацiйних технологiй стали актуальними питання створення СППР, призваних у склада медичних iнформацiйних систем (М1С) надати лiкарю даеву опе-ративну допомогу при лiкуваннi хворого.

2. Постановка проблеми

Сучасне людство накопичило колосальний об-сяг медичних знань, який, на жаль, не використову-еться в повному обсязi в клшчнш практицi лiкаря. За даними дослвджень бостонсько! клiнiки Brigham and Women's Hospital, сьогодш у свiтi налiчуеться понад 10 тисяч захворювань, понад 3 тисячi лiкарських препаратiв, 300 рiзних радiологiчних процедур i бь льше тисячi лабораторних дослiджень [1]. Обробка цих даних виходить за рамки можливостей людсько-го мозку, тримати в головi такий обсяг шформацп абсолютно неможливо. Крiм того, рiшення часто ма-ють прийматися в умовах цейтноту, а також беручи

до уваги високу вартiсть кожно! помилки (оск1льки мова йде про л^вання пацiентiв), проблема забезпе-чення лiкарiв сучасними засобами пiдтримки прийняття ршень стае все бшьш актуальною. Тому в бага-тьох европейських кра1нах основнi акценти в даний час робляться на шформацшну шдтримку лiкаря, на створення нового шформацшного середовища його дiяльностi, бо саме це дозволяе тдвищити як1сть ль кування i його доступнiсть.

3. Лггературний огляд

На початку XXI столитя головною функцiею, визначаючою доцшьшсть впровадження М1С в лша-рнях, була пiдтримка прийняття лiкарських ршень в реальному чаа. Поштовхом послужив опублжований в США звiт 1нституту медицини [2], що мiстив шфо-рмацш про к1льк1сть пацiентiв, яш померли в госш-талях унаслщок лiкарських помилок, i викликаний цим економiчний збиток (табл. 1). Не менше лшарсь-ких помилок рееструеться в Gвропi та iнших кранах (табл. 2). У доповiдi 1нституту медицини США за-значено, що системi охорони здоров'я США не вда-еться забезпечити високояк1сну медичну допомогу всiм громадянам [1].

Наслщком стала розробка комерцiйних систем, що допомагають медичним робiтникам зменши-ти к1льк1сть помилок при призначенш пацiентам об-стежень та курав лiкування.

У США так1 системи отримали назву Computerized Physician Order Entry System (CPOE), а у Вели-кобритани - Electronic Prescribing System (EPS).

Таблиця 1

Статистика збитку в США_

Вид збитку Щорiчна величина

Постраждалi пащенти 3 % ввд всiх госпиатзованих

Померлi пацiенти Близько 7000 пацiентiв

Фiнансовi витрати на усунення наслщшв помилок Близько 7 млрд. доларiв

У EPS вбудовуються функцп тдтримки при-йняття лшарських ршень, а в системах СРОЕ вико-ристовуеться штеграцгя з автономними системами тдтримки ршень (Clinical Decision Support System).

Таблиця 2

Вiдсоток лiкарських помилок_

Англiя 11,70 %

Австралгя 10,60 %

Данiя 9 %

За кордоном поширена практика, коли прак-тикуючi лiкарi щотижня збираються з колегами i обговорюють складш випадки лiкування пацieнтiв. При цьому в процесi прийняття ршення викорис-товуються два основних джерела шформацп: по -перше, це затверджеш клiнiчнi рекомендацii, з якими звiряються клiнiчнi випадки пацieнтiв, а, по -друге, юторп захворювань пащенлв з аналопчни-ми симптомами, яш були вилiкуванi ранiше. Саме для таких задач повинш використовуватися систе-ми пiдтримки прийняття ршень.

4. Основнi пiдходи, iнструменти та принци-пи розробки штелектуальноТ системи пщтримки прийняття рiшень

Людський оргашзм - це бiологiчна система з численними та ще не вивченими взаемозв'язками мiж елементами та середовищем проживання.

Клiнiко-лабораторнi показники хворого пере-бувають у складному взаемозв'язку один з одним. У бшьшосп випадкiв про стан хворого можна судити не по значенням окремих показникiв, а по комбiнацiям велико! сукупностi найбiльш iнформативних iз них.

Виявити такi показники i тсля поеднання iх значень «розтзнати образ» захворювання або щен-тифiкувати тяжюсть стану хворого можна тiльки з використанням методiв системного аналiзу, зокрема статистичного аналiзу даних.

Наразi повтстю покладатися у прийняттi рь шень на iснуючi СППР не можна, адже бiльшiсть з них мае певш недолiки, а саме:

1) «1нертшсть» i неможливiсть вносити змши в систему. Даний недолiк е найбшьш значущим i пе-решкоджае повсюдного використання СППР в меди-циш, оскiльки стае неможливим наповнювати систему новими знаннями про методики л^вання та дiаг-ностики захворювань, лшарських препаратах та iн.

2) У необхвдному обсязi не шдтримуеться семантика медичних даних. Системи, засноваш на жор-стких правилах, не здатш забезпечити пiдтримку всього комплексу взаемопов'язаних медичних знань, необхвдних для прийняття рiшення i формування плану лiкування пацiента. На практищ системи де-монструють ряд ютотних «обмежень».

3) Iзольованiсть вiд шших медичних систем, використовуваних в китчтй практицi. Системи тд-тримки прийняття ршень розробляються для медичних фахiвцiв в окремо взятш предметно)! областi. При цьому велика частина з них застосовуеться iзольова-но вщ iнших медичних систем i не використовуе данi пацiентiв.

4) Посередня ергономша i зручнiсть системи для користувача. 1нтерфейс бiльшостi систем тдтримки прийняття ршень е незручним для користувача, або вимагае значного часу на введення шформацп про пащента.

5) Вiдсутнiсть промислового впровадження систем. На сьогоднiшнiй день як в Укрш'ш так i за кордоном немае вiдомих систем тдтримки прийняття ршень, яш б широко використовувалися в ктшч-нiй практицi, що викликано, в першу чергу, високою вартiстю розробки та супроводу (в тому числ актуа-лiзацii) даних систем.

6) Вщсутшсть можливостi налаштування системи для використання в iншiй предметноi областi. Системи пiдтримки прийняття ршень розробляються для медичних фахiвцiв в окремо взятш предметноi областi i !х неможливо адаптувати до використання в шшш областi без перепрограмування.

При побудовi медичних СППР необхвдно вра-ховувати наступнi специфiчнi особливостг

- людський органiзм надзвичайно складна функцюнальна система, про яку ми все ж знаемо мало. Через нестачу шформацп, медичш знання мають досить складну структуру, що ускладнюе !х формалiзацiю;

- хвороби схильнi до природно! мiнливостi i, як правило, медичш задачi е слабоструктурованими або неструктурованими проблемами;

- не розробленi гнучкi i легко використовуванi комп'ютернi методи машинного представления медичних знань, а також вщсутня формалiзацiя процедури прийняття ршень;

- системи дiагностичного кодування стають в даний час бшьш унiверсальними, але детальна номенклатура ознак i симптомiв, формати для реестрацп даних, а також оргашзацгя записiв визначаються ш-дивiдуально;

- ввдсутня стандартизацiя в термiнологii, фор-матi, шкалах вимiрювання медичних даних;

- мiж хворими; страждаючими; одним захво-рюванням багато спiльного, але кожен випадок е глибоко iндивiдуальний;

- прийняття рiшень в медициш безпосередньо пов'язане зi здоров'ям людини, тому рiшення, отриманi в СППР повинш бути максимально достовiрними.

У медичних системах прийняття ршень, мають переважати ймовiрнiсно-статистичнi методи, що дозволяють за допомогою довiрчих штерва-лiв, рiвнiв значимостi статистичних гшотез та апо-стерiорних ймовiрностей оцшювати достовiрнiсть отриманих рiшень.

При розробщ та впровадженнi медичних шфо-рмацшних систем мае бути застосований системний шдхвд, який допоможе уникнути протирiч мiж склад-нiстю i придатшстю системи [3].

При виконаннi основних етатв системного аналiзу вдасться уникнути надлишково1 функцюна-льностi М1С, що в результата призводить до непомiр-но! складностi розумiння системи для недосввдченого в iнформацiйних технологiях персоналу.

Ефектившсть впровадження iнформацiйних технологiй: стримуеться низкою проблем [4]:

- необхщшстю ручного введення первинно1 шформацп в комп'ютер через клав1атуру. Ршення дано1 проблеми дозволить Bei накопичеш людством знання перевести в електронну форму, придатну для обробки та структуризацiï за допомогою комп'ютера;

- наявшсть мовного бар'еру. Ця проблема ви-рiшуeться рiзними способами, наприклад, створен-ням дружнiх штерфейав, розробкою багато алфавгт-них штерфейав, автоматизованим перекладом;

- невисоким рiвнем розвитку мережевих тех-нологiй;

- низьким рiвнем розвитку, iнтелектуальних технологш; зокрема тих, що здатнi тдтримувати ш-телектуальну дiяльнiсть людини.

1нформатизащя сфер суспiльноï дiяльностi дозволить виршити проблему вщчуження, накопичен-ня, агрегування i збереження знань [5]. Внаслщок людство отримае колективнi знання, доступш будь-кому. «Колективнi знання» - це феномен сучасно1 цившзацп.

На прикладi системи для шентифшацп ступеня тяжкостi стану хворих побудова медичних СППР представлено як багатокроковий процес.

Перший етап - аналiз проблеми - включае осмислення медично1 проблеми, пов'язано1 з деяким захворюванням, ïï структуризацiю, вивчення взаемо-зв'язку з iншими хворобами, оцiнку повноти та дос-товiрностi iнформацiï з дано1 проблеми, створення бази даних шформацшних ресурсiв.

Другий етап - виявлення прихованих медичних знань за допомогою технологш аналiзу даних. На даному етапi передбачаеться пошук i виявлення пев-них закономiрностей в хаосi випадкових даних, та видшення в них сталих зв'язшв. Даний етап найбiльш важливий для медицини, так як в процеа л^вально1' дiяльностi накопичуються величезнi масиви даних, в яких мiститься "прихована" iнформацiя.

Третiй етап - формулювання цiлей i завдань -припускае визначення глобально1' мети - л^вання хворого вщ конкретного захворювання або сукупносп захворювань, вироблення цiлей i завдань, передбачува-них медичних заходав для досягнення глобально1' мети.

Четвертий етап - визначення критерив - фор-муе умови, у вщповщносп до яких можна зробити подш хворих на групи однорiдностi по тяжкосп стану.

П'ятий етап - формування безлiчi альтернат -тив - груп однорiдностi хворих за ступенем тяжкосп захворювання, дiагнозу, видам захворювання i т. д.

Шостий етап - аналiз альтернатив - визначае належшсть хворого до тiеï чи шшо1' групи однорщно-стi. Даний етап е найбшьш важливим, так як вш е завершальним у процедурi пщтримки прийняття ль карських рiшень i полягае в оптишзацд варiантiв рiшень (альтернатив) з вибором найкращого з безлiчi згенерованих варiантiв.

5. Результати дослiдження

Пропонуються два напрямки в створеннi М1С, найбшьш доцшьш з точки зору системного тдходу:

- перший напрямок передбачае розробку так званих «доморощених» М1С, як1 створюються IT-

персоналом лшувального закладу спiльно з медич-ним персоналом та еволюцюнують тривалий час.

- другий напрямок передбачае поетапне впровадження комерцшно1' М1С в ЛПУ. У мiру ïï адапта-цiï та освоения медперсоналом, а також потреби в нарощуванш функцюнальносп системи, проводиться подальша ïï модифшащя i ускладнення за рахунок наступних етапiв впровадження.

Цi системи повинш забезпечувати лiкарям за-хист вш:

- помилкових призначень взаемодшчих мiж собою медикаментiв;

- занадто великих доз лЫв;

- медикаментiв, що викликають у пацiента по-бiчнi дiï;

- препаратiв, протипоказаних пащенту;

- небезпечних обстежень, що не входять в список рекомендованих для конкретного захворю-вання i т. д.

Крiм того, в ï\ завдання входить нагадування лшарям про необхiднiсть призначення пацiенту тих чи шших медикаментiв i обстежень на основi аналiзу iнформацiï' вшповщно до певних правил.

В даний час найб№ш перспективними методами побудови СППР е експертш методи, математи-чне моделювання, статистичнi та евристичш методи. Можна умовно видшити три етапи створення експер-тних систем[6]:

- перший етап передбачае збiр та первинну обробку шформацп про хворих для медперсоналу, який безпосередньо займаеться л^ванням - для ль каря, консультаитiв, медсестер. Накопичення та об-робка методiв для прогнозування перебiгу захворю-вань та можливих ускладнень

- другий етап включае автоматизащю збору та обробки шформацп для ïï аналiзу адмшютращею установи, органами охорони здоров'я та фондами медичного страхування.

- третiй етап безпосередньо пов'язаний зi створенням бази знань i розробкою експертноï системи, яка допоможе лшарю у виборi оптимальноï' стратегiï' i тактики л^вання хворого, проаиалiзува-вши повноту проведених дiагностичних та лiкуваль-них заходiв при конкретному дiагнозi.

6. Висновки

На рiшения даних задач i мае бути спрямоване створення iителектуальноï системи п1дгримки прийняття ршень цiллю якоï е надання персонiфiкованоï меди-чноï допомоги пацiеигам. Це мае бути система, котра будуеться на основi онтологiй клiнiчних рекомендацш i комп'ютерних засобiв представлення знань. Застосу-вання онтологiчного подходу для створення системи е найдоцшьтшим, оскшьки оигологiï дозволяють най-бiльш повно описати медичнi знання, що знаходяться у клiнiчних рекомендацiях, поповнювати щ знання i ви-користовувати ï\ в процесi прийняття рiшень.

У робоп приведенi аргументи за використання СППР в медичних установах, окреслеш недолiки бi-льшостi iснуючих систем та запропоновано пiдхiд для усунення цих недолшв.

Л^ература

1. Eike-Henner, W. K. E-Healthanditschallenges [Text] / W. K. Eike-Henner // Healthcare IT Management. -2010. - Vol. 2, Issue 5. - P. 32-33.

2. Шульман, I. MeAMHHÎ шформацшш cncTeMn: «ак-сюмаюзабшт» [Елeктрoнний pecypc] / I. Шульман. -Рeжим доступу: http://www.pcweek.ru/themes/detaiI. php?ID=73462

3. Халафяна, А. А. Сучacшcтaтиcтичшмeтoдимeди-чнихдocлiджeнь [TeKCT] / А. А. Халафяна. - М.: ЛК1 (URSS), 2008. - 316 с.

4. Дж, В. В. Мeтoдoлoгiяфoрмувaннярiшeнь в шфо-рмацшних cиcтeмaх та шcтрумeнтaльшceрeдoвищaïх-пiдтримки [TeKCT] / В. В. Дiк. - М.: Фiнaнcи i статистика, 2001. - 297 с.

5. Teзикoнфeрeнцiï 3-го Мiжнaрoднoгo форуму «MedSoft-2006» ^кст] / М., 2006.

6. ^манков, B. C. Сиcтeмнийпiдхiд до розробки-мeдичних cиcтeм пiдтримкиприйняттярiшeнь [Teкcт] / B. C. ^манков, А. А. Халафян // Новини вищихнавчаль-

HHX3araagiB. niBHiHHOKaBKa3CKHH perioH. TexHÎHHÎ HayKH. -2010. - № 1. - C. 29-36.

References

1. Eike-Henner, W. K. (2010). E-Health and its challenges. Healthcare IT Management, 2 (5), 32-33.

2. Shulman. I. Medical Information Systems "axiom of usability". Available at: http://www.pcweek.ru/themes/detaiI. php?ID=73462

3. Khalafyan, A. (2008). Modern statistical methods for medical research. Moscow: LKI (URSS), 316.

4. Dick, V. (2001). The Methodology of forming solutions in information systems and tools to support them. Moscow: Finances and Statistics, 297.

5. Abstracts of the 3rd conference of International Forum «MedSoft- 2006" (2006). Mosow.

6. Symankov, B. C., Khalafyan, A. A. (2010). Systemic approach for development of medical support system solutions. Proceedings of the higher educational institutions. Severokav-kazskyy region. Technical science, 1, 29-30.

Рекомендовано до публiкацii д-р техн. наук, професор Лисенко О. I.

Дата надходженнярукопису 20.05.2015

Антонова-Раф1 Юл1я Валеривна, кандидат техшчних наук, доцент, кафедра бюбезпеки i здовов'я лю-дини, Нацюнальний техшчний ушверситет Украши «Кшвський полггехшчний шститут», пр. Перемоги, 37, м. Кшв, Украша, 03056 E-mail: unes04@mail.ru

Московський Владислав 1горович, кафедра бюбезпеки i здовов'я людини, Нацюнальний техшчний ушверситет Украши «Кшвський полггехшчний шститут», пр. Перемоги, 37, м. Кшв, Украша, 03056 E-mail: im-91@mail.ru

УДК519.173, 519.173, 656.022 DOI: 10.15587/2313-8416.2015.44381

ТОПОЛОГ1ЧНА ЕВРИСТИКА В РОЗВ'ЯЗАНН1 ПРОБЛЕМИ МАРШРУТИЗАЦП

ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБ1В (VRP)

© I. М. Найдьонов

Роботу присвячено створенню математичноi моделi топологи дорожньоХ мережi для розв'язання задач маршрутизацп транспортних засобiв. Пропонуеться евристика «ядер i хвостiв» як споаб зниження розмiр-ностi i композицп топологiчно обтрунтованих наборiв точок в едину групу. У статтi розкрито 4 етапи побу-дови моделi. Визначено перспективи подальшого вдосконалення алгоритму з переходом до паралельного на-повнення маршрутiв

Ключовi слова:маршрутизацiя, VRP, кластерна маршрутизацiя, CluVRP, задача комiвояжера, евристи-ки, топологiя, теорiя графiв, «ядра i хвости»

The creation of a mathematical model of the topology of the road network to solve vehicle routing problem (VRP) is presented in the paper. We propose heuristic of "cores and tails" as a way to reduce the dimensions and to compose topological-based sets ofpoints into a single group. It is described four stages of creating a model. The prospects offurther improvement of the algorithm with the transition to parallel filling routes are outlined

Keywords: routing, VRP, cluster routing, CluVRP, traveling salesman problem, heuristics, topology, graph theory, "cores and tails"

1. Вступ

На сьогодшшнш Aern, в умовах глобального дeфiциту природних рecурciв i ситуативного шдви-щeння щн на пальш, як школи актуальна прoблeмa cкoрoчeння витрат на транспортну лопстику. Для досягшння ще! мeти пропонуеться щлий кoмплeкc зaхoдiв оргашзаци робочого пропсу, мошторингу, планування та мотивацп шрсоналу, aлe ключовим з

ще! низки е автоматична побудова оптимальних маршрупв транспортних зacoбiв.

У рeaльних практичних задачах вхвдш умови набагато складшш^ шж в класичнш прoблeмi кoмiвoяжeрa [1] - да в шршу чeргу рoзпoдiлeння зaдaчi на наявш трaнcпoртнi засоби (VRP [2]), врахування максимального об'ему та ваги транспортного засобу (CVRP [3]), дoзвoлeних часових вiкoн