CC BY
52
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2020 - V. 27, № 4 - P. 98-101
УДК: 616-072.1: 616.34-005.1 DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16741
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ О ЖЕЛУДОЧНО-КИШЕЧНОМ КРОВОТЕЧЕНИИ НЕЯСНОГО ГЕНЕЗА ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ
А.В. БУДЫКИНА*, Е.В. ТИХОМИРОВА*, К.В. КИСЕЛЕВ*, Т.В. ЗАРУБИНА*, С.Е. РАУЗИНА*,
Е.Д. ФЕДОРОВ*, О.И. ЮДИН**
*ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Минздрава России, ул. Островитянова, д. 1, г. Москва, 117997, Россия, e-mail: rsmu@rsmu.ru **АО «Клиника К+31», ул. Лобачевского, д. 42, стр. 4, г. Москва, 119415, Россия, e-mail: clinic@k31.ru
Аннотация. Актуальность. Проблема представления знаний о желудочно-кишечном кровотечении неясного генеза актуальна в связи с тем, что зачастую врачу трудно в короткие сроки определить необходимый и достаточный спектр диагностических методов для постановки диагноза конкретному пациенту. Желудочно-кишечное кровотечение неясной этиологии представляет трудности в диагностике его источника, что влияет на процесс постановки диагноза, своевременность в оказании медицинской помощи и на качество предоставляемых услуг. В данной статье приведены результаты систематизации знаний в рассматриваемой предметной области. Цель исследования - разработка валидированной базы медицинских знаний в области желудочно-кишечного кровотечения неясного генеза. Материалы и методы исследования. Формализация текстовой информации из клинических рекомендаций по диагностике и лечению пациентов с тонкокишечным, желудочно-кишечным кровотечением, верификация выделенных знаний, согласование экспертных мнений с использованием Microsoft Excel и организация хранения в виде графа знаний с последующей валидацией в графовой системе управления базами данных Neo4j. Результаты и их обсуждение. Извлечено 605 уникальных понятий, разделенных на 8 групп. Понятия имеют между собой 1762 связи, классифицированные на 12 типов. Заключение. Валидированные знания данной предметной области могут стать основой экспертной системы поддержки принятий врачебных решений по диагностике и лечению желудочно-кишечного кровотечения неясного генеза.
Ключевые слова: система поддержки принятия врачебных решений, системы поддержки принятия врачебных решений, структурирование знаний, онтология, база знаний, клинические рекомендации, желудочно-кишечные кровотечения, желудочно-кишечное кровотечение.
FORMALIZATION OF KNOWLEDGE ABOUT GASTROINTESTINAL BLEEDING OF UNKNOWN ORIGIN FOR USE
IN INTELLIGENT CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEMS
A.V. BUDYKINA*, E.V. TIKHOMIROVA*, K.V. KISELEV*, T.V. ZARUBINA*, S.E. RAUZINA*, E.D. FEDOROV*, O.I. YUDIN**
*Pirogov Russian National Research Medical University, Ostrovityanova Street, 1, 117997, Moscow, Russia,
e-mail: rsmu@rsmu.ru **Clinic K+31, Lobachevsky Street, 42, 4, Moscow, 119415, Russia, e-mail: clinic@k31.ru
Abstract. Introduction. The problem of presenting knowledge about gastrointestinal bleeding of unknown origin is relevant due to the fact that it is often difficult for a doctor to make a quick determination of the necessary and sufficient range of diagnostic methods for making a diagnosis for a specific patient. Gastrointestinal bleeding of unknown etiology has difficulties in diagnosing its source, which affects the diagnosis process, timeliness in the provision of medical care and the quality of provided services. This article presents the results of the knowledge systematization in the subject area. The research purpose is a development of a validated medical knowledge database in the field of gastrointestinal bleeding of unknown origin. Materials and methods. Textual information formalization from clinical guidelines for the diagnosis and treatment of patients with small intestine, gastrointestinal bleeding, verification of extracted knowledge, coordination of expert opinions using Microsoft Excel and organization of storage in the form of a knowledge graph with subsequent validation in the Neo4j graph database management system. Results and its discussion. 605 unique concepts were extracted and divided into 8 groups. These concepts have 1762 links among themselves, which are classified into 12 types. Conclusion. Validated knowledge of this subject area could become the basis of an expert system for supporting medical decision-making in the diagnosis and treatment of gastrointestinal bleeding of unknown origin.
Keywords: medical decision support system, medical decision support systems, knowledge structuring, ontology, knowledge base, clinical recommendations, gastrointestinal bleeding, gastrointestinal bleeding.
Введение. Желудочно-кишечное кровотечение (ЖКК) является одним из видов осложнений заболеваний желудочно-кишечного тракта (ЖКТ). На сегодняшний день в практике врача-эндоскописта имеются трудности в определении этиологии кровотечения из ЖКТ. Зачастую, после проведения эзофагога-стродуоденоскопии и колоноскопии, источник кровотечения остается не найденным, а клиническая картина ЖКК сохраняется, то есть генез кровотече-
ния остается неясным. Подобные ситуации составляют 5% всех случаев ЖКК [12] и, как правило, источник локализуется в тощей или подвздошной кишке. В основном, такие кровотечения носят рецидивирующий характер [10,11]. Успех лечения ЖКК зависит от затраченного времени на оценку тяжести кровотечения и постановку диагноза. Поэтому важно свести к минимуму время поиска источника кровотечения и сократить ошибки диагностики. Анатомическое рас-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2020 - V. 27, № 4 - P. 98-101
положение органа, отсутствие специфической симптоматики, а также доступность методов диагностики и лечения ЖКК в медицинской организации обусловливают трудности выбора тактики ведения пациентов с заболеваниями тонкой кишки [2].
Наличие широкого спектра диагностических исследований зачастую затрудняет исходный выбор правильных методов. Важно для каждого пациента аргументировать необходимый и достаточный перечень инструментальных исследований для быстрой верификации кровотечения и его адекватного лечения. В этом практикующему врачу могут помочь системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). В рамках исследования рассмотрена база знаний, извлеченных из клинических рекомендаций [5,8,13], валидированная экспертным методом [3], необходимая для создания автоматизированной экспертной СППВР.
Ученые ряда стран мира разрабатывают различные СППВР в изучаемой клинической области [9,14]. Особый интерес вызывает исследование, проведенное группой авторов из США, Бразилии, Канады и Греции, в рамках которого демонстрируется попытка разработки СППВР для улучшения ведения пациентов с острыми ЖКК [7]. Алгоритм решения основан на статистических методах обработки данных и, как указывают авторы, требует дополнительной проверки для внедрения в клиническую практику.
Поиск разработанной и внедренной экспертной системы для диагностики и лечения пациентов с желудочно-кишечным кровотечением неясного генеза в 4 биомедицинских базах данных (MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, eLibrary) за последние 5 лет не дал положительных результатов.
Цель исследования - разработка валидирован-ной базы медицинских знаний в области желудочно-кишечного кровотечения неясного генеза.
Задачи исследования:
1. Разработать логическую структуру базы медицинских знаний в области ЖКК неясного генеза.
2. Формализовать текстовую информацию клинических рекомендаций и заполнить базу знаний.
3. Валидировать знания предметной области экспертным методом.
Материалы и методы исследования. В качестве источников знаний использованы клинические рекомендации по диагностике и лечению пациентов с тонкокишечным, желудочно-кишечным кровотечением [5,8,13] и знания экспертов кафедры госпитальной хирургии № 2 с научно-исследовательской лабораторией хирургической гастроэнтерологии и эндоскопии Российского национального исследовательского медицинского университета имени Н.И. Пирогова.
Инженеры по знаниям представили текст в виде набора ключевых слов, что является методологической основой для проведения текстологических процедур извлечения знаний для передачи его смысла.
Первичное наполнение ключевых понятий о ди-
агностике и лечении пациентов с ЖКК неясного происхождения производилось в среде Microsoft Office Excel. Экспертам было предложено оценить правильность отнесения понятия к той или иной группе (анатомическая локализация, диагноз и др.), а также связь понятий друг с другом. Затем связанные знания переносились в пространство графовой системы управления базами данных с открытым исходным кодом - Neo4j [15].
Таблица 1
Фрагмент номенклатуры понятий
Иденти- Наименование понятия
фикатор Синоним понятия Группа
понятия
16. Илеоцекаль-ный клапан Анатомическая локализация
17. Баугиниева заслонка Анатомическая локализация
18. Илеоцекальный угол Анатомическая локализация
235. Гемоглобин Лабораторное исследование
236 Hb Лабораторное исследование
347. Меккелево сканирование Лабораторное исследование
346. Сцинтиграфия с использованием меченных технецием эритроцитов Лабораторное исследование
395. Общий анализ крови Лабораторное исследование
396. ОАК Лабораторное исследование
414. Аргоноплаз-менная коагуляция Немедикаментозное лечение
415. АПК Немедикаментозное лечение
417. Переливание крови Немедикаментозное лечение
418. Гемотрансфузия Немедикаментозное лечение
Результаты и их обсуждение. Для решения задач при построении СППВР была разработана схема базы знаний, выбраны источники информации и извлечены из них понятия. Под понятием подразумевается совокупность признаков, которые все вместе достаточны, а каждый необходим для того, чтобы отделить эту совокупность от других [6]. Для сохранения смысла понятий извлечены не только лингвистические синонимы, например, «большой дуоденальный сосочек двенадцатиперстной кишки», «фатеров сосочек» и «сфинктер Одди», но и общепринятые варианты написания понятий, например, «аргоноплаз-менная коагуляция» и «АПК» [4]. Весь динамический тезаурус предметной области представлен в виде онтологии. С учетом сценариев использования онтологии в составе СППВР разработана база знаний диагностики и лечения желудочно-кишечного кровотечения неясного генеза [1] в пространстве Neo4j. Среди
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2020 - V. 27, № 4 - P. 98-101
достоинств такой графовой системы управления базами данных можно выделить гибкость модели данных, простой поиск, язык запросов Cypher, команды которого представлены в удобочитаемом формате и просты в освоении. Важно отметить, что Neo4j работает с такими языками программирования, как Java, Spring, Scala и т.д., а это, в свою очередь, упрощает процесс реализации СППВР.
Таблица 2
Виды связей понятий
Наименование связи Количество
№ связей в базе знаний Пример
1. Выявление 396 Нерегулярность поверхности слизистой оболочки кишки ^ Видеокапсульная эндоскопия
2. Лечение 51 Целиакия ^ Безглютеновая диета
3. Локализация 40 Ангиоэктазия ^ Тощая кишка
4. Осложнение 108 Язва желудка ^ Рвота "кофейной гущей"
5. Показание 183 Потеря сознания ^ Гемотрансфузия
6. Признак 166 Дефицит фактора Виллебранда типа 2 ^ Болезнь фон Виллебранда
7. Противопока- 15 Агональное состояние ^
зание Пуш-энтероскопия
8. Род-вид 178 Рвота кровью ^ Рвота темной кровью
9. Синоним 527 Баугиниева заслонка « Илеоцекальный клапан « Илеоцекальный угол
10 Сопутствие 11 Синдром голубых эластичных (резиновых) пузырчатых невусов ^ Тонкокишечное кровотечение
11 Фактор риска 9 Аспирин ^ Язва
12 Часть-целое 78 Эндоскопический индекс тяжести болезни Крона ^ Гематокрит
Всего 1762
В табл. 2 представлены виды связей понятий с примерами и количеством, включенные в разработанную базу знаний. Всего база знаний содержит 12 типов связей и 1762 отношения (понятие - связь -понятие).
На рис. представлен фрагмент базы знаний диагностики и лечения пациентов с желудочно-кишечным кровотечением неясного генеза в виде графа. Элементы представляют собой понятия, связи изображены линиями.
Архитектура базы знаний включает в себя восемь групп (анатомическая локализация, диагноз, диагностический признак, диагностическое исследование, клинический признак лабораторное исследование, медикаментозное лечение и немедикаментозное лечение). Группа представляет собой совокупность понятий, имеющих общее назначение, например, клинический или диагностический признак. Отношения между понятиями определяют типы связей (выявление, лечение, локализация, осложнение, показание, признак, противопоказание, род-вид, синоним, сопутствие, фактор риска, часть-целое), которые могут быть одно- и двусторонними.
Совместно с экспертами эндоскопистами и хирургами путем очных обсуждений удалось согласовать 605 уникальных понятий (263 из которых - синонимы), выделенных исходно из клинических рекомендаций (табл. 1).
В табл. 1 представлен фрагмент номенклатуры понятий. Каждому понятию, в том числе синониму, присвоен уникальный идентификатор. Анализ табл. 1
экспертами позволил расширить номенклатуру в части синонимов с 192 до 263. Каждое понятие отнесено к одной из 8 групп и имеет от одной до нескольких связей (табл. 2). Каждая связь согласована с экспертами на предмет верного соотнесения.
Для снижения размерности графа часть информации вынесена в атрибуты, например, анемия, в зависимости от уровня гемоглобина, бывает легкой степени, средней и
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2020 - V. 27, № 4 - P. 98-101
тяжелой. Степени анемии указаны в атрибутах понятия «Анемия».
Выводы:
1. Разработана структура базы медицинских знаний в области желудочно-кишечных кровотечений неясного генеза, основанная на онтологической модели.
2. Из клинических рекомендаций выделены формализованные понятия.
3. Сформирована и валидирована база знаний диагностики и лечения пациентов с желудочно-кишечными кровотечениями неясной этиологии, включающая в себя 605 уникальных понятий из 8 групп и 1762 связей.
4. В перспективе полученные данные могут быть использованы при построении алгоритма решений для диагностики и лечения желудочно-кишечных кровотечений неясной этиологии, который ляжет в основу системы поддержки принятий врачебных решений.
Литература / References
1. Будыкина А.В., Киселёв К.В., Раузина С.Е., Зарубина Т.В., Федоров Е.Д., Юдин О.И., Тихомирова Е.В. Онтология диагностики и лечения желудочно-кишечных кровотечений с неустановленным источником. Материалы VII Международной конференции «Знания-Онтологии-Теории» (ЗОНТ-19), 7-11 октября 2019 г., Новосибирск, 2019. С. 88-93 / Budykina AV, Kiselev KV, Rauzina SE, Zarubina TV, Fe-dorov ED, Yudin OI, Tikhomirova EV. Ontologiya diagnostiki i lecheniya zheludochno-kishechnykh krovotecheniy s neustanovlennym istoch-ni-kom. Materialy VII Mezhdunarodnoy konferentsii «Znaniya-Ontologii-Teorii» (ZONT-19), 7-11 oktyabrya 2019 g. [Ontology of diagnosis and treatment of gastrointestinal bleeding with an unknown source. Proceedings of the VII International conference " Knowledge-Ontologies-Theories "(UMBRELLA-19), October 7-11, 2019]. Novosi-birsk; 2019. Russian.
2. Домарев Л.В. Капсульная эндоскопия в диагностике заболеваний тонкой кишки. Москва: ФГУ Институт Хирургии им. А.В. Вишневского, 2007 / Domarev LV. Kapsul'naya endoskopiya v diagnostike zabolevaniy tonkoy kishki [Capsule endoscopy in the diagnosis of small bowel diseases]. Moscow: FGU Insti-tut Khirurgii im. A.V. Vishnevskogo; 2007. Russian.
3. Зарубина Т.В., Кобринский Б.А. Медицинская информатика. Учебник. Москва: «ГЭОТАР-Медиа», 2016. 512 с. / Zarubina TV, Kobrin-skiy BA. Meditsinskaya informatika. Uchebnik [Medical informatics. Textbook]. Moscow: «GEOTAR-Media»; 2016. Russian.
4. Киселев К.В., Потехина А.В., Осяева М.К., Ноева Е.А., Выборов О.Н., Зорин А.В., Швырев С.Л., Мартынюк Т.В., Зарубина Т.В., Чазова И.Е. Разработка номенклатуры понятий для системы поддержки принятия врачебных решений в области диагностики стенокардии I-IV функциональных классов. Евразийский кардиологический журнал, 2018. №3. С. 14-19 / Kiselev KV, Potekhina AV, Osyaeva MK, Noeva EA, Vybo-rov ON, Zorin AV, Shvyrev SL, Martynyuk TV, Zarubi-na TV, Chazova IE. Razrabotka nomenklatury ponyatiy dlya sistemy podderzhki prinyatiya vrachebnykh resheniy v oblasti diagnostiki stenokardii I-IV funktsio-nal'nykh klassov. Evraziyskiy kardiologicheskiy zhurnal [Development of the nomenclature of concepts for the system of support of
medical decision-making in the field of diagnostics of angina of I-IV functional classes. Eurasian journal of cardiology]. 2018;3:14-9. Russian.
5. Руководство по скорой медицинской помощи при желудочно-кишечном кровотечении. Москва: Минздрав РФ, 2014 / Rukovodstvo po skoroy meditsinskoy pomoshchi pri zheludochno-kishechnom krovotechenii [Guidelines for emergency medical care for gastrointestinal bleeding]. Moscow: Minzdrav RF; 2014. Russian.
6. Стожок Е.В. Термин, понятие и значение // ОНВ. 2011. №1. C. 74-81 / Stozhok EV. Termin, ponyatie i znachenie [The term, the concept and importance of]. ONV. 2011;1:74-81. Russian.
7. Chu A., Ahn H., Halwan B., Kalmin B., Artifon E.L.A., Barkun A., Kumar A. A decision support system to facilitate management of patients with acute gastrointestinal bleeding // Artificial Intelligence in Medicine. 2008. Vol. 42, N3. P. 247-259. DOI: 10.1016/j.artmed.2007.10.003 / Chu A, Ahn H, Halwan B, Kalmin B, Artifon ELA, Barkun A, Kumar A. A decision support system to facilitate management of patients with acute gastrointestinal bleeding. Artificial Intelligence in Medicine. 2008;42(3):247-59. DOI: 10.1016/j.artmed.2007.10.003
8. Gerson L.B., Fidler J.L., Cave D.R., Leighton J.A. ACG Clinical Guideline: Diagnosis and Management of Small Bowel Bleeding // The American Journal of Gastroenterology. 2015. Vol. 110, N9. P. 12651287. DOI: 10.1038/ajg.2015.246 / Gerson LB, Fidler JL, Cave DR, Leigh-ton JA. ACG Clinical Guideline: Diagnosis and Management of Small Bowel Bleeding. The American Journal of Gastroenterology. 2015;110(9):1265-87. DOI: 10.1038/ajg.2015.246
9. Le Berre C., Sandborn W.J., Aridhi S., Devignes M.-D., Four-nier L., Smail-Tabbone M., Danese S., Peyrin-Biroulet L. Application of Artificial Intelligence to Gastroenterology and Hepatology, Gastroenter-ology, 2019. DOI: https://doi.org/10.1053/j.gastro.2019.08.058 / Le Berre C, Sandborn WJ, Aridhi S, Devignes M-D, Fournier L, Smail-Tab-bone M, Danese S, Peyrin-Biroulet L. Application of Artificial Intelligence to Gastroenterology and Hepatology, Gastroenterology; 2019. DOI: https://doi.org/10.1053/j.gastro.2019.08.058
10. Lewis B.S. Enteroscopy. Gastrointestinal Endoscopy Clin. Of NA, 2000. P. 101-113 / Lewis BS. Enteroscopy. Gastrointestinal Endoscopy Clin. Of NA; 2000.
11. Nawaz A. Chronic gastrointestinal bleeding of obscure origin: diagnosis and management // Hospital Physician. 2001. P. 48-53 / Nawaz A. Chronic gastrointestinal bleeding of obscure origin: diagnosis and management. Hospital Physician. 2001:48-53.
12. Pastor J., Adámek S. RozhlChir // Obscure gastrointestinal bleeding. 2013. Vol. 92, N. 8. P. 424-428 / Pastor J, Adámek S. RozhlChir. Obscure gastrointestinal bleeding. 2013;92(8):424-8.
13. Rondonotti E., Spada C., Adler S., May A., Despott E., Kou-laouzidis A., Pennazio M. Small-bowel capsule endoscopy and device-assisted enteroscopy for diagnosis and treatment of small-bowel disorders: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Technical Review // Endoscopy. 2018. Vol. 50, N04. P. 423-446. DOI: 10.1055/a-0576-0566 / Rondonotti E, Spada C, Adler S, May A, Despott E, Koulaouzidis A, Pen-nazio M. Small-bowel capsule endoscopy and device-assisted enteroscopy for diagnosis and treatment of small-bowel disorders: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Technical Review. Endoscopy. 2018;50(04):423-46. DOI: 10.1055/a-0576-0566.
14. Thomson M.A., Leton N., Belsha D. Acute Upper Gastrointestinal Bleeding in Childhood // Journal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition. 2015. Vol. 60, N. 5. P. 632-636. DOI: 10.1097/mpg.0000000000000680 / Thomson MA, Leton N, Belsha D. Acute Upper Gastrointestinal Bleeding in Childhood. Journal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition. 2015;60(5):632-6. DOI: 10.1097/mpg.0000000000000680
15. Neo4j. Graph database management system [Electronic resource], [accessed may 03, 2020]. Available at: https://neo4j.com/ / Neo4j. Graph database management system [Electronic resource], [accessed may 03, 2020]. Available at: https://neo4j.com/.
Библиографическая ссылка:
Будыкина А.В., Тихомирова Е.В., Киселев К.В., Зарубина Т.В., Раузина С.Е., Федоров Е.Д., Юдин О.И. Формализация знаний о желудочно-кишечном кровотечении неясного генеза для использования в интеллектуальных системах поддержки принятия врачебных решений // Вестник новых медицинских технологий. 2020. №4. С. 98-101. БОТ: 10.24411/1609-2163-2020-16741.
Bibliographic reference:
Budykina AV, Tikhomirova EV, Kiselev KV, Zarubina TV, Rauzina SE, Fedorov ED, Yudin OI. Formalizatsiya znaniy o zheludochno-kishechnom krovotechenii neyasnogo geneza dlya ispol'zovaniya v intellektual'nykh sistemakh podderzhki prinyatiya vrachebnykh resheniy [Formalization of knowledge about gastrointestinal bleeding of unknown origin for use in intelligent clinical decision support systems]. Journal of New Medical Technologies. 2020;4:98-101. DOI: 10.24411/1609-2163-2020-16741. Russian.
