CC BY
100
УДК 681.5
А.І. ПОВОРОЗНЮК, д-р техн. наук, проф., НТУ "ХШ",
К.В. СТЕБЛІНА, канд. техн. наук, асистент, ЧНУ ім. Ю. Федьковича, Чернівці,
К.А. БІЛЕЦЬКИЙ, магістр, НТУ "ХПІ"
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ ПРОВЕДЕННІ ДІАГНОСТИЧНО-ЛІКУВАЛЬНИХ ЗАХОДІВ
Формалізовані етапи діагностично-лікувального процесу при розробці комп’ютерних систем підтримки прийняття рішень в медицині. Для комплексної оцінки етапів діагностично-лікувального процесу з метою мінімізації ризиків лікарських помилок розроблено метод кластеризації діагнозів в просторі фармакологічних дій та корекції порогів в діагностичному вирішальному правилі. Бібліогр.: 8 назв.
Ключові слова: комп’ютерна система, прийняття рішення, діагностично-лікувальний процес, фармакологічна дія, лікарська помилка.
Постановка проблеми й аналіз літератури. Процес реабілітації пацієнтів складається з двох взаємозалежних етапів [1, 2]: діагностики захворювань та лікування виявлених патологій, причому після діагностики і призначення лікувальних процедур необхідний моніторинг поточного стану пацієнта з метою оцінки ефективності процесу лікування і, при необхідності, його корекції. Для лікування того або іншого захворювання надаються необхідні дії на організм. Для більшості патологій у різних областях медицини дані дії виконуються медикаментозним шляхом. На кожному з відзначених етапів лікар, як особа що приймає рішення (ОПР), виробляє управлінське рішення в умовах дефіциту вихідних даних і істотної апріорної невизначеності, ґрунтуючись на своїй кваліфікації, досвіді й інтуїції. При цьому ухвалення неправильного рішення (лікарська помилка) як на етапі діагностики, так і на етапі лікування може мати катастрофічні наслідки для здоров'я пацієнта.
У формалізованому виді, при проектуванні комп'ютерних систем підтримки прийняття рішень у медицині (КСППРМ), задача діагностики є задачею класифікації стану і-го пацієнта Б при аналізі вектора діагностичних ознакХі [1 - 3]. При медикаментозному лікуванні кожному діагнозові Бі ставиться у відповідність множина необхідних фармакологічних дій (ФД) /в. , на підставі якої формується комплекс
© А.І. Поворознюк, К.В. Стебліна, К.А. Білецький, 2013
лікарських препаратів (КЛП) з врахуванням , непереносимості і-го
пацієнта до окремих препаратів, несумісності препаратів, багатокритеріального порівняння препаратів-аналогів [4]. ФД - це вплив активних компонентів лікарських препаратів на окремі органи людини й організм у цілому.
В даний час мається широкий спектр комп'ютерних діагностичних систем у різних предметних областях медицини [1, 3]. Інформатизація етапу формування КЛП обмежується медичними довідниками фармацевта, у тому числі у виді інформаційно-пошукових систем [5], що представляють лікареві структурований список (класи, підкласи і т.д.) лікарських препаратів і текстовий опис їхніх властивостей.
При цьому задачі діагностики і лікувальних заходів розглядаються незалежно друг від друга, при діагностиці мінімізується ризик неправильної постановки діагнозу без врахування етапу лікувальних заходів, тому актуальної є задача мінімізації ризику лікарської помилки при комплексній оцінці всіх етапів діагностично-лікувального процесу.
Метою роботи є розробка інформаційних технологій комплексної оцінки етапів діагностично-лікувальних заходів з метою підвищення їхньої ефективності і мінімізації ризику лікарських помилок.
Формалізація й інформаційні технології реалізації етапів лікувально-діагностичних заходів. У [3] формалізовані наступні етапи перетворення інформації в КСППРМ: структурна ідентифікація
біосигналів ¥1: х(ґ) ^ X і медичних зображень ¥2: х(],к) ^ X; формалізація опису різнорідних діагностичних ознак і синтез ієрархічних структур діагностуємих станів ¥3: Б ^ 8П і діагностичних ознак ¥4: X ^ ; синтез діагностичних вирішальних правил (ВП) при
взаємодії Би і & ¥5: Хі ^ Бі; формування КЛП Уі ¥6: Бі ^ Уі, що складається з етапів ¥6:: Бі ^ /О. і ¥62 : /О. ^ Уі.
Для мінімізації ризиків лікарських помилок розглянемо більш докладно перетворення ¥3 і ¥5. Синтез Би - бінарного дерева рішень виконується процедурою ієрархічної кластеризації множини діагностуємих станів Б за критерієм мінімуму помилки кластеризації в просторі ознак X (перетворення ¥3). Як наслідок, у ході такого процесу утвориться бінарне дерево, коренем якого є повна множина діагнозів {Бі }п у заданій предметній області, у гілках розташовуються кластери діагнозів, а листами - окремі діагнози. Процес діагностики - рух по дереву рішень, у кожній к-й вершині якого виконується диференційна
діагностика станів Вч і Ві, шляхом застосування ВП і ухвалення рішення на користь Вц або Ві. Виникаючі при цьому ризики неправильного рішення на етапі діагностики: а - помилка першого роду і в - помилка другого роду, визначаються розташуванням еліпсоїдів розсіювання об'єктів навчальної вибірки в просторі ознак без врахування їхнього впливу на етап вибору необхідних ФД і призначення КЛП.
Для мінімізації ризику неправильних медичних заходів, що виникають при помилковій діагностиці, необхідно знайти залежність між помилкою діагностики (Вц замість Ві), і наслідків від цієї помилки при призначенні КЛП (Уц замість Уі). Так як КЛП повинен забезпечити множину необхідних ФД ^ /щ , а 7; ^ /п , то ризик в остаточному
підсумку визначається розходженням компонентів множин /О і /О ,
тому для його мінімізації в роботі пропонується перехід від традиційного простору ознак X у простір ФД ¥. При цьому компоненти /т є ¥ представляються бінарними змінними (0 - відсутній, 1 - присутній), а кожен діагностуємий стан Ві представляється точкою в і-й вершині гіперкуба (у просторі ознак X стани Ві представляються множиною точок, що утворять еліпсоїди розсіювання).
Тому в даному випадку для виконання кластеризації О, у просторі ¥ зручно представити структуру Ві потоковою моделлю [3, 6], у якій кожен Ві представляється вершиною повнозв’язного графа, а кожній дузі графа приписуються деякі числові значення, що характеризують ступінь близькості між двома вершинами.
Так як ФД є дихотомічними величинами, то в якості міри близькості обрана зважена відстань Хеммінга:
де /и, є [0,1] - к-а ФД і-го іу-го діагнозів відповідно; g - розмірність
простору ¥; ^і] - коефіцієнт, що забезпечує збільшення відстані у випадку присутності конфліктуючих ФД.
Застосування ієрархічної кластеризації за критерієм мінімуму сумарного зв'язку (пошук мінімального розрізу) у просторі ¥ для синтезу дерева рішень забезпечує мінімум ризику прийняття рішень при комплексній оцінці діагностично-лікувальних заходів.
Для реалізації комбінованого ВП (перетворення F5) у роботі реалізується метод синтезу уточнюючого діагнозу [7, 8], що є модифікацією методу послідовного аналізу (методу Вальда) і заснований на аналізі взаємодії ієрархічних структур діагностичних ознак Б? і
(1)
діагностуємих станів БВ. На кожному і-му етапі послідовного аналізу, при диференційній діагностиці між двома діагнозами Вд і В1, обчислюється відношення правдоподібності:
©=ПР(Хік'Од) , (2)
V Р(х,к / О)
яке порівнюється з порогами © > А, © < В, де А и В - верхня і нижня границі невизначеності, необхідні для ухвалення рішення.
При виконанні однієї з умов приймається рішення про діагноз Вд або Ві відповідно і виконується перехід на більш низький рівень ієрархії діагнозів з метою уточнення діагнозу. При невиконанні обох нерівностей додається наступна і + 1 ознака і процедура повторюється.
У послідовному аналізі границі прийняття рішень А і В пов'язані з помилками класифікації а і в наступними відносинами:
А = (1 -Р)/а, В = р/(1 -а) , (3)
де а - помилка першого роду, тобто ймовірність того, що пацієнтові з
діагнозом Вд поставлено діагноз Ві; в - помилка другого роду, тобто
пацієнтові з діагнозом Ві поставлено діагноз Вд.
Слід зазначити, що в (2), умовні ймовірності і помилки а і в визначаються в просторі ознак.
Для комплексної оцінки ризиків лікарських помилок, що виникають на обох етапах діагностично-лікувального процесу, у роботі пропонується метод корекції границь інтервалу невизначеності [А, В], з огляду на помилки, що виникають на етапі призначення КЛП.
Проаналізуємо зв'язок порогів з помилками: якщо прийняти а = 0 і в = 0 - найбільш жорсткі умови - детермінований зв'язок, при якому еліпсоїди розсіювання не перетинаються, то одержуємо:
А = (1-0)/0 = сю , В = 0/(1-0) = 0.
У випадку збігу багатомірних функцій розподілу класів і і д, при яких класи не можна розрізнити а + в = 1; і пороги вибираються рівними а = 0,5 і в = 0,5, коли класи слабко розрізняються. У даному випадку найбільш "демократичні" пороги:
А = (1-0,5)/0,5 = 1, В = 0,5/(1-0,5) = 1.
У такий спосіб діапазон зміни а і в визначаються в діапазоні [0; 0,5] - від жорстких детермінованих вимог до умов байдужності.
Якщо позначити ап і в« - помилки в просторі діагностичних ознак, а а/ і в/ - помилки в просторі ФД, тоді для комплексної оцінки ризиків необхідно визначити залежність між ними: ап = >{а/), в« = у(в/).
При представленні задачі кластеризації потоковою моделлю помилки а/ і в/ однозначно визначаються мінімальним розрізом R/.
У кожнім вузлі дерева рішень бере участь різна кількість діагностуємих станів (на верхньому рівні - усі В„, а на нижньому - у листі, як мінімум один кластер, а можливо і два, повинні містити один діагноз). Відповідно в кожнім вузлі визначається свій розріз R/.
Позначимо кількість діагностуємих станів в і-му вузлі дерева рішень, як „і, тоді величину мінімального розрізу можна визначити як сумарну вагу дуг, що належать мінімальному розрізові підграфів Вд і Ві:
І к
Слід зазначити, що г]к враховують вагові коефіцієнти в (1), і є асиметричними, тобто Гд Ф г^. Нормоване значення Лг виражається формулою
де Яі визначається формулою (4), а в знаменнику сумарна вага всіх дуг повнозв’язного графа з пі вершин.
Отримане Кі змінюється в діапазоні [0, 1]; якщо Кі = 0, то два
стани Вд і Ві у просторі ФД не розрізняються (два діагнози не відрізняються методами лікування, тому навіть максимальна помилка діагностики не приводить до лікарської помилки, тобто а/ = в/ = 0,5). Якщо Яі = 1, то Вд і Ві максимально відрізняються один від іншого, і до помилок кластеризації необхідно застосовувати найбільш жорсткі вимоги, тобто а/ = в/ = 0.
Виходячи з вище викладеного, знаходиться зв'язок між аи, ри і Яі :
Визначені за допомогою отриманих виразів помилки задають пороги А і В, що визначаються по (3) у вирішальному правилі (2).
Висновки. Розроблено методи побудови нового класу КСППРМ на основі формалізації етапів проведення диагностично-лікувальних заходів при їхній комплексній оцінці, синтезу моделей об'єктів дослідження відзначених етапів і вирішальних правил на цих моделях. Розроблені інформаційні технології дозволяють мінімізувати ризики лікарських
(4)
«„ = 0,5(1 - Яд1), р„ = 0,5(1 - К1ч ).
помилок, підвищити вірогідність і обґрунтованість рішень ОПР і можуть адаптуватися до різних предметних областей медицини.
Список літератури: 1. Об инфраструктуре информационной поддержки клинической медицины / В.А. Лищук, А.В. Гаврилов, Г.В. Шевченко и др. // Медицинская техника. - M.: 2003. - № 4. - С. 36-42. 2. Весненко A.H. Топо-типология структуры розвернутого клинического диагноза в современных медицинских информационных системах и технологиях / A.H. Весненко, А.А. Попов, M.H. Проненко // Кибернетика и системный анализ. - 2002. - № 6. - С. 143-154. 3. Поворознюк А.И. Системы поддержки принятия решений в медицинской диагностике. Синтез структурированных моделей и решающих правил / А.И. Поворознюк - Saarbrücken Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2011. - 314 с. 4. Дмитриенко В.Д. Многокритериальная оценка лекарственных препаратов / В.Д. Дмитриенко, О.А. Поворознюк // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. - Винница, ВНТУ. - 2009. - № 3 - С. 144-148. 5. Компендиум 2007 - лекарственные препараты / Под ред. В.Н. Коваленко, А.П. Викторова. [Електронный ресурс] http://www.compendium.com.ua. 6. Филлипс Д. Методы анализа сетей. Пер. с англ. /Д. Филлипс, А. Гарсиа-Диас. - М.: Мир, 1984. - 648 с. 7. ПоворознюкА.І. Синтез комбінованого вирішального правила (ВП) у комп’ютерних системах медичної діагностики / А.І. Поворознюк // Системні дослідження та інформаційні технології - 2010. - № 3. -С. 72 - 83. 8. Бурцев М.В. Архитектура системы поддержки принятия решений в медицине, основанной на комбинированном решающем правиле / М.В. Бурцев, А.И. Поворознюк // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Серія: Інформатика і моделювання. - Харків: НТУ"ХПІ", 2012. - № 38. - С. 26 - 31.
Надійшла до редакції 25.03.2013
УДК 681.5
Информационные технологии поддержки принятия решений при проведении диагностико-лечебных мероприятий / Поворознюк А.И., Стеблина К.В., Белецкий К.А.
// Вестник НТУ "ХПИ". Серия: Информатика и моделирование. - Харьков: НТУ "ХПИ". -2013. - № 39 (1012). - С. 150 - 155.
Формализованы этапы диагностико-лечебного процесса при разработке компьютерных систем поддержки принятия решений в медицине. Для комплексной оценки этапов диагностико-лечебного процесса с целью минимизации рисков врачебных ошибок разработан метод кластеризации диагнозов в пространстве фармакологических действий и коррекции порогов в диагностическом решающем правиле. Библиогр.: 8 назв.
Ключевые слова: компьютерная система, принятие решения, диагностико-лечебный процесс, фармакологическое действие, врачебная ошибка.
UDK 681.5
Information technologies of support decision making when undertaking diagnostic-medical action / Povoroznyuk A.I., Steblina K.V., Beleckiy K.A. // Herald of the National Technical University "KhPI". Subject issue: Information Science and Modelling. - Kharkov: NTU "KhPI". - 2013. - № 39 (1012). - P. 150 - 155.
The formalized stages diagnostic-medical process at development computer decision support system in medicine. For complex estimation stage diagnostic-medical process for the reason minimization risk doctor-mistake is designed method to clusterizations diagnosis in space pharmacological action and correction threshold in diagnostic solving rule. Refs.: 8 titles.
Keywords: computer system, decision making, diagnostic-medical process,
pharmacological action, doctor-mistake.
