CC BY
24
-□ □-;-;-
Розглянуто проблеми, пов'язан з'г збором та обробкою медико-бiологiчних параметрiв пащен-тiв, з точки зору виршення задачi клнчного мот-торингу. Застосовано технологи HealthGrid тф-раструктури, що дозволяе розподтено обробляти дан пацiентiв рiзних лiкарiв iз рiзних медичних закладiв. Запропоновано поеднати можливостi сучасних портативних та вбудованих медичних приладiв, математичного забезпечення систем медичного дiагностування та переваги кола-боративних рекомендацшних систем у межах HealthGrid архтектури
Ключовi слова: клнчний мотторинг, дiагнос-тичний прилад, HealthGrid, архтектура е-НеаШ,
iдентифiкацiя, медико-бiологiчнi параметри
□-□
Рассмотрены проблемы, связанные со сбором и обработкой медико-биологических параметров пациентов, с точки зрения решения задачи клинического мониторинга. Применены технологии HealthGrid инфраструктуры, что позволяет рас-пределенно обрабатывать данные пациентов разных врачей из разных медицинских учреждений. Предложено объединить возможности современных портативных и встроенных медицинских приборов, математического обеспечения систем медицинского диагностирования и преимущества коллаборативных рекомендательных систем в рамках HealthGrid архитектуры
Ключевые слова: клинический мониторинг, диагностический прибор, HealthGrid, архитектура е-НеаШ, идентификация, медико-биологические параметры
-□ □-
УДК 004.9
|DOI: 10.15587/1729-4061.2015.51401]
1ДЕНТИФ1КАЦ1Я СИСТЕМИ МЕДИКО-Б1ОЛОГ1ЧНИХ ПАРАМЕТР1В КЛ1Н1ЧНОГО МОН1ТОРИНГУ ДЛЯ С1МЕЙНО1 МЕДИЦИНИ
О. А. С i т н i к о в а
Старший викладач Кафедра «ОбчислювальноТ технки та програмування» Нацюнальний техшчний уыверситет «Хармвський пол^ехшчний шститут» вул. Фрунзе, 21, м. Хармв, УкраТна, 61002 E-mail: oasitnikova@mail.ua М. В. Почебут Кандидат техычних наук, доцент Кафедра програмноТ шженерп Хармвський нацюнальний ушверситет радюелектронки пр. Ленша, 14, м. Хармв, УкраТна, 61000 E-mail: pochebut.maksim@mail.ru
1. Вступ
Сучасною законодавчою базою визначено, що пер-винна медична допомога надаеться в амбулаторних умовах або за мшцем проживання пащента лжарем загальноТ практики - «мейним лiкарем i передбачае надання консультацп, проведення дiагностики та ль кування найб^ьш поширених хвороб, здiйснення про-фiлактичних заходiв; надання невiдкладноi медичноТ допомоги або направлення пацiента для надання спе-цiалiзованоi медичноТ допомоги.
Охорона здоров'я е найважлившою сферою жит-тедiяльностi суспiльства i складною сощальною системою. Iнформатизацiя медицини та охорони здоров'я повинна сприяти збереженню здоров'я населення УкраТни i пiдвищенню рiвня та ефективностi надання медичноТ допомоги. Однiею з важливших умов ефек-тивноТ роботи лжаря первинноТ ланки медичноТ допомоги е створення системи потужного шформацшного забезпечення, за допомогою якого можна не пльки забезпечити пiдтримку прийняття дiагностичних та медичних рiшень «мейним лiкарем, а також детально проаналiзувати стан органiзацii медичноТ допомоги населенню.
Можливост сучасних технологiй та медично^а-гностичного обладнання вщкривають новi горизонти для тдвищення ефективностi та якостi первинноТ медичноТ допомоги. Таким чином, актуальною проблемою стае розробка комплексу клжчного мониторингу у системах амейноТ медицини шляхом розробки апа-ратно-програмних ршень iдентифiкацii медико-бюло-гiчних параметрiв.
2. Лiтературний огляд та постановка проблеми
Ввдповвдно до сучасних дослщжень в областi елек-тронноТ медицини, найбшьш перспективною е концеп-щя HealthGrid [1, 2], яка являе собою Grid-шфраструк-туру, орiентовану на виршення медичних завдань. HealthGrid можна використовувати в двох аспектах: для шдивщуальних потреб пащента i для етдемю-логiчного аналiзу. Перший тдхщ забезпечуе доступ до клiнiчних даних пащента для виршення поточних проблем. Другий шдхщ дозволяе використовувати медичну шформащю для пошуку залежностей мiж антропологiчними даними, факторами ризику, симптомами, захворюваннями.
©
Архитектура HealthGrid системи складаеться з де-кiлькох рiвнiв (рис. 1). Рiвень сховища являе собою ресурсний рiвень, що включае в себе рiзноманiтну ме-дичну iнформацiю. Рiвень розпод^ених баз даних являе собою сукупшсть географiчно розподiлених серве-рiв рiзних медичних установ. Рiвень додатюв об'еднуе множину додаткiв користувачiв для виршення рiзних медичних завдань. За виконання протоколiв безпе-ки, аутентифжацп, адмiнiстрування та налаштування компонентiв мережi HealthGrid вiдповiдае рiвень, на якому розташована система управлiння.
Для забезпечення повнощнно! роботи необхiдна iнтеграцiя дiагностичних приладiв, апаратного та про-грамного забезпечення медичних та шформацшних систем. Збiр медично! iнформацii потребуе також за-лучення статистично!, науково!, дослщницько! шфор-мацп, яка розподiлена у вiртуальному колаборативно-му просторi.
Як свщчить свiтовий досвiд, iнститут амейного лiкаря е найбiльш ефективним варiантом органiзацii первинно! медично! допомоги з точки зору як медич-них, так i економiчних критерпв. Насамперед кожного сiмейного лжаря необхiдно забезпечити вiдповiдним апаратним та програмним забезпеченням для клжч-ного мониторингу та надання багатопрофiльноi до-помоги. Однак вiдкритим питанням е процес збору первинних медичних даних, !хня систематизащя та автоматизацiя дiагностичних процедур задля цiлей пiдвищення ефективност та якостi роботи сiмейного лжаря.
В Украiнi iснуе успiшний досвщ впроваджен-ня iнформацiйних технологiй в роботу лжаря сь мейно! медицини [3-7]. Приладно-комп'ютерт та лабораторнi дослщження супроводжують процес дiагностичного пошуку «мейного лiкаря пiд час безпосереднього виршення клiнiчного завдання. Однак загальномедичною е проблема стандартизацп та унiфiкацii методiв дiагностики i показникiв, якi найчастше використовуються у практицi сiмейних лiкарiв з урахуванням тривалого динамiчного спо-стереження за пацiентом.
Формально задачу медично! дiагностики можна представити як задачу класифжацп, яка полягае в
тому, щоб поставити у ввдповвдшсть сукупностi вхвд-них параметрiв конкретний дiагноз захворювання [1]. Основнi тдходи, якi застосовуються для вирiшення завдання медичноi дiагностики можна згрупувати на-ступним чином:
1) логiчний тдхщ [8];
2) статистичний пiдхiд [9,10];
3) бюшчний пiдхiд [11].
На сьогодшшнш день розроблено багато пiдходiв до вирiшення задачi медичного дiагностування, але кожен з них мае сво! недолiки i обмеження, тому акту-альшсть розробки ефективних моделей 1 мето-дiв медично! дiагностики все ще iснуе.
Аналiзуючи джерела шформацп, можна зро-бити висновок, що головним джерелом даних для типового медичного закладу е пащент з його характеристиками [1]. Однак ктотною актуальною проблемою е процес збору первин-них медичних даних пащента, який традицш-но реалiзуеться шляхом огляду, обстеження та лабораторного дiагностування. Даш, пов'язаш з пацiентом, характеризуются високим ступе-нем невизначеностi, рiзнорiднiстю iнформацii, складнiстю людського органiзму i процесiв, якi у ньому протжають, неповнотою iнформацii, крiм того дослщжуваш фактори мають рiзну природу.
Для збору та вимiрювання медичних даних використовують низку рiзноманiтних приладiв та обладнання. Ринок портативних медичних приладiв, що можуть використовуватись вдома та в лжарш, - один з найб^ьш швидко зроста-ючих сегментiв щлого ринку медичного устаткування. Наприклад, портативш монiтори частоти серцебит-тя, вимiрювачi кров'яного тиску, цифровi термометри, електронш вимiрювачi рiвня глюкози у кров^ цифровi ваги, що вимiрюють юльюсть жиру у тiлi, та багато шшого [12-15 ].
Перед лжарями часто постае завдання комплексного мониторингу стану пацiента для правильного визначення дiагнозу та призначення вiрного курсу терапii [3, 8, 11]. В цьому випадку необхщно одночас-но слiдкувати за усiма показниками стану оргашз-му. Система, яка б могла виконувати таке завдання, повинна мати у центрi потужний мжроконтролер та вщповщне програмне, апаратне та шформацшне забезпечення.
Таким чином, аналiз джерел iнформацii показав актуальнiсть виршення проблеми побудови системи комплексного мониторингу сiмейного лiкаря на основi штеграцп iснуючих портативних медичних приладiв, вщкритих платформ апаратного забезпечення медичних систем та методiв теорii штучного штелекту з метою пiдвищення ефективност та якостi методiв дiагностування амейно! медицини.
Дослiдження стану вирiшення поставлено! задачi дозволяе зробити наступнi висновки. По-перше, сучас-нi дослiдження розглядають окремi аспекти медико-бiологiчного мониторингу в роботi сiмейного лiкаря [2, 4, 7, 13, 16], у той час як питання побудови комплексу не розглядаються. По-друге, прид^яють увагу екот^ч-ним та сощальним питанням становлення шституту амейно! медицини [2, 6, 17, 18], але задачi дiагносту-вання залишаються поза межами '¿хшх дослiджень.
Рис. 1. Арх^ектура HealthGrid системи
По-трете, частина дослвдниюв розглядае питання ш-форматизацп сфери охорони здоров'я на рiвнi держави або регiону, концентруючи свою увагу на проблемах збереження та обробки великих обсяпв даних [1, 2, 7], при цьому питання збору первинних даних зали-шаються поза увагою. Крiм цього, характерним можна назвати той факт, що апаратне та програмне забезпе-чення медичних систем зазвичай розглядаються окре-мо [12, 14, 19], що не дозволяе системно виршувати по-ставлену задачу. Це обумовлюе напрямок дослщжень з питань побудови комплексно! системи амейного лжаря.
3. Мета i завдання дослiдження
Метою роботи е аналiз проблем клiнiчного мошто-рингу, визначення устаткування та медико-бюлопч-них параметрiв для клiнiчного монiторингу у системах «мейно! медицини.
Для досягнення поставлено! мети були поставлен наступш завдання:
- дослiдження проблеми систематичного збору даних в умовах амейно! медицини;
- визначити джерела первинних даних та методич-ш засади збору медико-бюлопчних параметрiв;
- розробити принципи побудови системи ключного мошторингу сiмейного лiкаря.
4. Методичш засади побудови комплексно! системи клшчного монiторингу сiмейного лiкаря
Результатившсть первинно! медично! допомоги залежить вщ багатьох факторiв: вiд стану здоров'я пащента та рiвня професiйноi тдготовки лiкаря, вiд апаратних та техшчних засобiв, рiвня медично! системи тдтримки роботи сiмейного лiкаря, яю використо-вуються. Значимiсть цих факторiв рiзна, але людський фактор i монiторинг при наданнi первинних медичних послуг е основними.
Монiторинг необхiдно проводити з метою контролю:
1) стану пащента;
2) лжувальних або профшактичних дiй;
3) стану оточуючого середовища.
Мониторинг пацiента - це контроль функцш i про-цесiв з метою виявлення небезпечних '!х вiдхилень.
Мониторинг стану пацiента за ступенем складносп може включати в себе:
1) безперервний контроль параметрiв;
2) безперервний контроль iз iнформуванням при виходi контрольного параметра за встановлеш межi;
3) безперервний контроль iз iнформуванням та тд-казка ршення;
4) безперервний контроль iз шформуванням, ре-комендацiями та проведенням заходiв з нормалiзацii функцп органiзму.
У загальному методичному аспект монiторинг розглядаеться як системний процес безперервного збору даних щодо дослiджуваного об'екту за певни-ми iндикаторами, що забезпечуе уах зацiкавлених осiб показниками досягнення щлей функцiонування даного об'екту [20]. Мошторинг завжди супроводжу-
еться оцшюванням. Оцiнювання - це процес отри-мання оцiнок результатiв функцiонування системи та визначення !хньо! вiдповiдностi поставленим щлям [20]. Цi два процеси розглядаються як едине щле, осюльки вони взаемопов'язанi та е складовою едино! системи.
У процес монiторингу та оцшювання видiляються загальнi кроки, основш з яких: визначення показниюв та характеристик для монiторингу та оцшювання, визначення ключових iндикаторiв, мошторинг, оцшювання, використання результапв мошторингу та оцшювання, тдтримка системи мошторингу [20]. Визначення показниюв передбачае узгодження корот-кострокових та довгострокових щлей та результапв, що е щкавими для дослiдника. Ключовi iндикатори, за якими здшснюеться монiторинг результатiв, мають погоджуватись iз дiючими iнструкцiями та протоколами. Етап мошторингу передбачае визначення джерел даних та методiв збору даних. На першш гтерацп ви-значаються поточнi значення показниюв, яю у подаль-шому спостер^аються iз плином часу. Оцiнювання показниюв на основi зiбраних даних надае пояснення та рекомендацп щодо стану та результапв дослщжува-ного процесу. На етат використання результатiв мошторингу та оцшювання проводиться аналiз та вщбува-еться коригування плану подальших дiй. Окрiм цього, певш зусилля необхiднi для пiдтримки безперервно! роботи системи монiторингу та оцшювання.
Ключовими аспектами, що потребують визначення для побудови системи мошторингу, е джерела даних та методи збору даних. Модель мошторингу представляе даш, що вщображають значення показниюв [21]. Щ даш збираються з певних джерел. Джерела даних ви-значають методи !хнього збору. Даш можуть збиратися вручну або за допомогою автоматизованих засобiв. Зiбранi даш мають збер^атися у зручнш формi. Даш у виглядi електронних документiв, файлiв можуть збе-рiгатися у базах даних та знань.
Частота збору даних визначаеться об'ектом мониторингу, його природою та внутршшми характеристиками. Частота збору е одним iз факторiв, що впливають на варпсть утримання системи мошторингу. Зiбранi даш повинш також вiдповiдати вимогам критерпв якостi. До них належать надшшсть, валiднiсть та сво-ечасшсть отриманих значень показникiв [20].
Одшею iз складових еталонно! моделi мошторингу е модель обгрунтування показникiв [21]. У формуван-нi множини показниюв мають брати участь експерти та аналиики. Модель обгрунтування показниюв ви-значае споаб перетворення даних щодо iндикаторiв монiторингу у значення показниюв. Отримаш показ-ники повиннi надавати достатню, повну та актуальну шформащю щодо щлей мошторингу.
Основна щея даного дослщження полягае у тому, щоб об'еднати можливоси сучасних портативних та вбудованих медичних приладiв, математичного забез-печення систем медичного дiагностування та переваги колаборативних рекомендацшних систем у межах HealthGrid архгтектури з метою пiдвищення ефектив-ност та якостi систем пiдтримки прийняття ршень (ППР) сiмейного лiкаря за рахунок автоматизацп збору первинних медичних даних пащента, обробки даних клжчного мошторингу та надання рекоменда-
Ц1И з урахуванням статистично1 та науково1 медично1 шформацп.
36ip первинних даних та ïx розпод^ене збержання i обробка можуть бути реалiзованi завдяки техноло-гiям, запропонованим у роботах [21, 22].
Для збору даних з датчиюв стану пащента про-понуеться використання платформи з вщкритою арxiтектурою e-Health [23, 24], яка надае можливосН щодо побудови апаратноï частини системи кл^чно-го мошторингу. Базове рiшення (рис. 2) реалiзовано для збору даних з 9 рiзниx датчикiв. Ця iнформацiя може бути використана для мошторингу в режимi реального часу стану пащента або для отримання даних для подальшоï медичноï дiагностики. Бюме-тричш данi можуть бути зiбранi по бездротовому каналу за допомогою будь-якого з варiантiв шд-ключення: Wi-Fi, 3G, GPRS, Bluetooth, ZigBee або 802.15.4.
Зiбранi у такиИ споаб данi можуть бути транспор-товаш до бази даних для подальшоï iнтелектуальноï обробки та аналiзу. Зазвичай прийняття медичних ршень неможливо лише на основi iнформацiï щодо одного конкретного пащента. Тому щлком дощльно збирати iнформацiю щодо медичних даних пащен-тiв у едину базу даних амейного лiкаря (рис. 3). До такоï бази також необхщно залучити статистичнi та iнформацiИнi даш щодо симптомiв, хвороб та методiв лiкування.
Body position connector Digital I/O connectors
GLCD push-button
GSR connector
Таким чином, процес клжчного мошторингу для амейного лжаря можна представити у наступнш по-слщовност етапiв.
1. Визначення показникiв та iндикаторiв, за якими буде збиратися шформащя, оброблятися та надавати-ся рекомендацп.
2. Визначення системи iндикаторiв, значення яких можна отримати шляхом вимiрювання на основi пор-тативних та вбудованих медичних приладiв в умовах медичного огляду амейним лжарем або у домашнix умовах пащентом особисто.
3. Побудова апаратноï архггектури для збору даних з датчиюв та передачi медичних даних до рекоменда-цiИноï системи сiмеИного лжаря.
4. Монiторинг стану пацiента, тобто збiр та передача медичних даних, ïx первинна обробка та визначення iндикаторiв.
5. Збiр даних у розподшеному колаборативному се-редовишд для формування статистичних медичних баз даних та ведення електронноï амбулаторноï карти шляхом розроблення апаратно-програмноï системи мошто-рингу пацiентiв первиншог ланки за мiсцем проживання.
6. Пошук у вiртуальному просторi медичноï ш-формацiï, необxiдноï для аналiзу медико-бiологiчниx параметрiв, постановки дiагнозу та надання рекомен-дацiИ лiкарю загальноï практики.
7. Дiагностування та формування рекомендацш на основi антропологiчниx, медико-бюлопчних, статистичних даних клiнiчного мошторингу.
8. Надання лжарю необхщшл медич-hoï шформацп та рекомендаций щодо стану пащента та шлях1в лжування у зруч-Pulse oximeter Н0МУ вигляд1, вчасно та Î3 вщповщним
connector pißHeM HaflifiHOCTi. Blood pressure
connector -
EMG connector
Temperature connector
EMG/ECG Jumpers
General purpose pins ECG connector Analog inputs connector
Рис. 2. e-Health Sensor Platform V2.0 для Arduino та Raspberry Pi [23]
¡Ш
Локальна обробка i збер]гання даних
I ^ — «д
L^ud Система \__
Медичн1 пристро!
Система клшичного мон1торингу
Веб
Локальна база даних
Зовшшня база даних
Рис. 3. 36ip медичних даних для статистично'| обробки
5. Обговорення результатiв щодо побудови системи комплексного мошторингу амейного лжаря
В результат проведеного дослщження визначено головнi принциповi особли-вост системи комплексного монiторингу сiмейного лжаря. Враховуючи загал нау-ково-iнформацiйного характеру за даним напрямком, який було проаналiзовано, можна стверджувати, що задача побудови комплексноТ системи медико-бюлопчно-го мошторингу (пмейного лжаря поставлена вперше. Особливктю дано1 постановки е, по-перше, системний тдхщ щодо проблеми медико-бюлопчного монпо-рингу, що дозволяе виршення задач1 роз-подшити як за етапами збору даних, так 1 за р1внями прийняття ршень. По-друге, на вщмшу вщ традищйних погляд1в щодо системи шдтримки роботи «мейного ль каря, визначено р1зш типи джерел даних: первинш даш пащента, статистична ш-формащя, яка з1брана имейним лжарем, а також медична шформащя, яка поширю-еться державними та науковими устано-вами. Об'еднання таких неоднорщних та зазвичай неформалiзованих та неструк-
турованих даних приводить до необхвдност розбудови рекомендацшно! системи колаборативного типу, що е вщкритим питанням для подальших дослвджень.
Визначення методологii збору первинних даних щодо медико-бюлопчних параметрiв пащента на ос-новi вiдкритоi архиектури e-Health дозволяе вико-ристовувати юнуючи портативнi та вбудованi медичнi прилади для вимiрювання параметрiв, здiйснювати первинну обробку та передавати щ даш до шформацш-но! системи амейного лiкаря. Запропонована методо-логiя дозволяе автоматизувати збiр первинних даних безпосередньо з сенсорiв медичних приладiв неза-лежно вiд характеру сигналу. Подальшi дослiдження у даному напрямку потребують виршення пробле-ми iдентифiкацii медико-бюлопчних параметрiв для комплексно! монiторингу амейного лiкаря.
Дискусiйним питанням також залишаеться мате-матичне забезпечення системи збору даних у розподь леному колаборативному середовишд для формування статистичних медичних баз даних та ведення елек-тронно! амбулаторно! карти. Пошук у вiртуальному просторi медично! iнформацii, необхiдноi для аналiзу медико-бiологiчних параметрiв, постановки дiагнозу та надання рекомендацш лiкарю загально! практики е актуально! задачею, яка потребуе виршення.
Подальшi дослiдження авторiв будуть спрямоваш на розробку архiтектури системи тдтримки прийняття рiшень сiмейного лжаря та визначення математичних моделей вдентифжацп медико-бiологiчних параметрiв.
6. Висновки
В результат проведеного дослiдження проаналь зовано основш питання та проблеми клтчного мо-
нiторингу, визначено набiр устаткування та медико-бюлопчних параметрiв для клжчного монiторингу у системах амейно! медицини, процес клiнiчного мониторингу для сiмейного лiкаря представлено певною послвдовшстю етапiв.
Основнi результати, яю отримано в ходi дослiджен-ня, полягають у наступному:
1. Дослщжено задачу систематичного збору даних в умовах амейно! медицини на основi трьох основних типiв джерел даних: первинш данi пацiента, статис-тичнi данi сiмейного лiкаря та загально-наукова ме-дична iнформацiя.
2. Для кожного типу джерел даних визначено ме-тодичш засади щодо побудови системи збору даних, зокрема, для збору первинних даних запропоновано використовувати апаратне забезпечення на базi вщ-крито! архiтектури e-Health, для збору статистичних даних - запропоновано розподшену штелектуальну систему, яка обробляе даш з амбулаторних карт, для збору медично! шформацп - необхщно реалiзувати iнтелектуальну пошукову систему з урахуванням осо-бливостей задач сiмейного лжаря;
3. Розроблено базовi принципи побудови системи клжчного монiторингу сiмейного лжаря. Основна iдея роботи полягае у поеднанш можливостей сучас-них портативних та вбудованих медичних приладiв, математичного забезпечення систем медичного дiа-гностування та переваги колаборативних рекомен-дацшних систем у межах HealthGrid архиектури. Такий пiдхiд пiдвищуе ефективнiсть та яюсть систем ППР сiмейного лжаря за рахунок автоматизацп збору первинних медичних даних пащента, обробки даних клжчного мошторингу та надання рекомендацш з урахуванням статистично! на науково! медично! ш-формацii.
Лiтература
1. Мельник, К. В. Проблемы и основные подходы к решению задачи медицинской диагностики [Текст] / К. В. Мельник, С. И. Ершова // Системи обробки шформацп. - 2011. - № 2. - С. 244-248.
2. Kaniovskyi, Y. A semantic cloud infrastructure for data-intensive medical research [Text] / Y. Kaniovskyi, S. Benkner, C. Borckholder, S. Wood, P. Nowakowski, A. Saglimbeni, T. P. Lobo // International Journal of Big Data Intelligence (IJBDI). -2015. - Vol. 2, Issue 2. - P. 91-105. doi: 10.1504/ijbdi.2015.069091
3. Латишев, 6. 6. Формування системи амейно! медицини в Укра!ш [Текст] / 6. 6. Латишев. - К., 2005. - 176 с.
4. 1нформацшш технологи в охорош здоров'я i практичнш медицин! [Текст] / за ред. О. П. Мшцера. - К.: Вища школа, 2003. - 350 с.
5. Качмар, В. О. Медичш шформацшш системи-стан розвитку в Укра!ш [Текст] / В. О. Качмар // Украшський журнал теле-медицини та медично! телематики. - 2010. - Т. 8, № 1. - С. 12-17.
6. Мшцер, О. П. Концептуально-технолопчш тдходи в створенш единого медичного осв!тнього простору [Текст] / О. П. Мш-цер // Медична шформатика та шженер!я. - 2015. - № 1. - С. 5-8.
7. Знаменська, М. А. 1нформатизащя закладдв охорони здоров'я як основа ефективних комушкацш в систем! охорони здоров'я [Текст] / М. А. Знаменська, Г. О. Слабкий // Медична шформатика та шженер!я. - 2015. - № 2. - С. 85-88.
8. Прокопчук, Ю.А. Интеллектуальные медицинские системы: формально-логический уровень. Монография [Текст] / Ю. А. Прокопчук. - Днепропетровск: ИТМ НАНУ и НКАУ, 2007. - 259 с.
9. Орлов, А. И. Математические методы теории классификации [Текст] / А. И. Орлов // Научный журнал КубГАУ. - 2014. -№ 95. - С. 23-45.
10. Черезов, Д. С. Обзор основных методов классификации и кластеризации данных [Текст] / Д. С.Черезов, Н. А. Тюкачев // Вестник ВГУ. Серия: системный анализ и информационные технологии. - 2009. - № 2. - С. 25-29.
11. Стенлець, Й. I. Ф!зичне та математичне моделювання термодинамчних метод!в д!агностики стану здоров'я людини [Текст] / Й. I. Стенлець, С. М. Злепко, С. П. Павлов // Оптико-електронш шформацшно-енергетичш технологи. - 2013. - № 1. - С. 66-72.
12. Вебстер, Д. Медицинские приборы. Разработка и применение [Текст] / Д. Вебстер, Д. Кларк. - М.: Медицинская книга, 2004. - 652 с.
13. Springer Handbook of Medical Technology [Text] / R. Kramme, K.-P. Hoffmann, R. S. Pozos (Eds.). - Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011 - 1500 p. doi: 10.1007/978-3-540-74658-4
.................................................................................................................................................................................................................................иГ
14. Medical Devices and Human Engineering Four Volume Set [Text] / E. J. D. Bronzino, D. R. Peterson (Eds.). - CRC Press, 2014.
15. Becchetti, C. Medical instrument design and development: from requirements to market placements [Text] / C. Becchetti, A. Neri. - JohnWiley & Sons Ltd, 2013. - 891.
16. Рыков, С. А. Медико-социальный мониторинг в системе охраны зрения школьников [Текст] / С. А. Рыков, Н. М. Орлова, А. А. Костецкая // Офтальмология. Восточная Европа. - 2013. - № 2. - С. 105-111.
17. Литвиненко, М. В. Принципи нацюнально! системи охорони здоров'я в Украш [Текст] / М. В. Литвиненко // Теорiя та практика державного управлшня. - 2015. - Вип. 2 (49). - С. 198-205.
18. Фiрсова, О. Д. Система охорони здоров'я Норвегп, особливосл п оргашзацп на мунщипальному рiвнi: досвщ для Украши [Текст] / О. Д. Фiрсова // Економша та держава. - 2011. - № 1. - С. 100-104.
19. Высоцкая, Е. В. Информационная система ранней диагностики первичной открытоугольной глаукомы [Текст] / Е. В. Высоцкая, А. Н. Страшненко, С. А. Синенко, Ю. А. Демин // Радюелектронш i комп'ютерш системи. - 2012. - Вип. 1 (53). - С. 105-109.
20. Kusek, J. Z. Ten steps to a results-based monitoring and evaluation system : a handbook for development practitioners [Text] / J. Z. Kusek, R. C. Rist. - Washington, DC: The World Bank, 2004. - 248 p.
21. Cherednichenko, O. Models of Research Activity Measurement: Web-Based Monitoring Implementation [Text] / O. Cherednichenko, O. Yanholenko, O. Iakovleva, O. Kustov // Lecture Notes in Business Information Processing. - 2014. - Vol. 193. - P. 75-87. doi: 10.1007/978-3-319-11373-9_7
22. Liu, B. Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. 2nd edition [Text] / B. Liu. - Springer, 2011. - 622 p. doi: 10.1007/978-3-642-19460-3
23. e-Health Sensor Platform V2.0 for Arduino and Raspberry Pi. Biometric/Medical Applications [Electronic resource]. - Available at: https://www.cooking-hacks.com/documentation/tutorials/ehealth-biometric-sensor-platform-arduino-raspberry-pi-medical
24. Агаханян, Т. М. Электронные устройства в медицинских приборах [Текст] / Т. М. Агаханян, В. Г. Никитаев. - М.: НИЯУ МИФИ, 2010. - 480 с.
Активний фтгерпрттинг е процесом пере-da4i модифшованих чи дивно видформатова-них naKemie на щльову операцшну систему та aнaлiзу ii eid^eidi для пошуку вразливих мюць. Здшснено nорiвняльний огляд мemодiв активного фтгерпрттингу, як використову-ються в транспортному (четвертому) рiвнi в стеку 1нтернет протоколу TCP/IP. Також продемонстровано рiзнi реакцп операцшних систем на проведет тести
Ключовi слова: активний фтгерпрттинг, транспортний рiвeнь neрeдaчi даних, стек
рiвня TCP/IP
□-□
Активный фингерпринтинг является процессом передачи модифицированных или странно отформатированных пакетов на целевую операционную систему и анализа ее ответа для поиска уязвимых мест. Осуществлен сравнительный обзор методов активного фингерпринтинга, которые используются в транспортном (четвертом) уровне в стеке Интернет протокола TCP/IP. Также продемонстрированы различные реакции операционных систем на проведенные тесты
Ключевые слова: активный фингерприн-тинг, транспортный уровень передачи данных, стек уровня TCP/IP
UDK 004.738.5.057.4
|DOI: 10.15587/1729-4061.2015.51352|
ANALYSIS OF AN ACTIVE FINGERPRINTING APPLICATION OF THE TRANSPORT LAYER OF TCP/IP STACK FOR REMOTE OS DETECTION
V. Mosorov
Doctor of Technical Science Department of Computer Science in Economics Narutowicha str., 65, Lodz, Poland, 90-131 E-mail: wmosorow@uni.lodz.pl S. B i e d ro n Postgraduate student* E-mail: SBiedron@wpia.uni.lodz.pl T. Panskyi Postgraduate student* E-mail: panskyy@gmail.com *Institute of Applied Computer Science Lodz University of Technology Stefanowskiego str., 18/22, Lodz, Poland, 90-924
1. Introduction
Today's cyber world is more than programs, computer games, or even the Internet. This is interconnected networks, containing a telecommunications networks, embed-
ded systems and critically important objects of infrastructure, which are closely linked with each other and with the user. Malicious attacks on critical infrastructure are a serious threat for a physical person, firms, business and even government operations. Today, the cyber criminal can
©
