CC BY
63
Системы поддержки принятия врачебных решений
Материалы конференции «Информатизация здравоохранения
и социальной сферы в регионах России:
проблемы координации и информационного обмена»
в.в.киликовский,
С.П.ОЛИМПИЕВА,
Российский государственный медицинский университет (РГМУ), г. Москва
www.idmz.ru 2007, № 4
■■■■
гчвч
МЕДИЦИНСКИЕ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ КЛИНИКО-ЛАБОРАТОРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
В исследовании обосновывается актуальность создания
компьютерных систем интеллектуальной поддержки принятия решений при интерпретации результатов клиниколабораторных исследований и включения их в состав
автоматизированных
рабочих мест врачей
различных
специализаций.
____________________лк
чг
Не вызывает сомнения тот факт, что на конференции, посвященной проблеме информатизации здравоохранения в России, нет необходимости доказывать актуальность внедрения в различные области медицины систем интеллектуальной поддержки принятия решений различных уровней: от организационных решений до решений, принимаемых врачом непосредственно у постели больного.
Системы оказания информационной поддержки принятия организационных решений, реализованные в форме различных информационных систем, контролирующих информационные потоки на уровне больницы или отдельных ее подразделений, например, лабораторные информационные системы (ЛИС), а также на уровне отдельного врача в виде АРМ специалиста, внедряются в практику крупных медицинских учреждений достаточно активно. Системы интеллектуальной поддержки принятия непосредственно врачебного решения (диагностического или лечебного) развиваются и внедряются в практику отечественной медицины существенно медленнее.
В настоящее время наиболее распространенными среди последних являются так называемые критические системы, которые информируют врача о критических ситуациях в состоянии пациента, связанных с выходом отдельных показателей состояния организма за допустимые пороговые значения. Такие системы могут встраиваться в аппаратуру для проведения лабораторных тестов и контролировать выход лабораторных показателей за границы референтных интервалов или использоваться в системах интенсивного наблюдения в отделениях реанимации.
Хорошо известно, что человек не в состоянии следить за поведением более семи каких-либо объектов (параметров) одновременно. Поэтому с ростом количества сообщаемых
© В.В.Киликовский, С.П.Олимпиева, 2007 г.
■ 1 1 1 1 1 1 ■ ■ 1 1 1 ■ ■ ■■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ■■■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 91 ■ !!!!!!!!!!!!! 1111
Системы поддержки принятия врачебных решений
-ppyiljn ППГЙЙ Материалы конференции «Информатизация здревоохранения
и социальной сферы в регионах России: проблемы координвции и информеционного обмене»
4
> такими системами фактов критического изменения показателей состояния пациента анализ ситуации и принятие врачом диагностических и лечебных решений становятся все более затруднительными. Легко себе представить, что запредельное количество поступающей к врачу информации способно стать помехой для принятия обоснованных врачебных решений. Таким образом, система оказания интеллектуальной поддержки решениям врача должна взять на себя функцию предварительного сжатия и обобщения информации, выделения существенных элементов и отсеивания ненужной, мешающей информации.
Возможность сжатия исходной информации о пациенте является важной особенностью медицинских систем поддержки принятия решений, которая позволяет уменьшать объем информации, предъявляемой врачу для анализа, повышая тем самым качество принимаемых врачебных решений. Такое сжатие информации реализуется, например, в системах поддержки принятия диагностических решений при выделении из совокупности данных пациента синдромов или симптомокомплексов, характерных для одного или нескольких заболеваний, а также в хорошо развитых экспертных системах при выделении группы заболеваний, наиболее полно объясняющих имеющуюся у пациента клинико-лабораторную картину.
Следует отметить, что к ранним традиционным формам систем интеллектуальной поддержки принятия врачебных решений, сохранившим свою актуальность до настоящего времени, без сомнения можно отнести медицинские справочники, учебники и монографии, написанные специалистами по отдельным разделам медицинских знаний.
Однако отмечаемый за последние несколько десятилетий огромный скачок знаний по отдельным медицинским направлениям, а также создание совершенно новых разделов медицины (генетика, иммунология и ряд других) приводят к информационному взрыву,
справиться с последствиями которого даже при наличии справочных изданий по новым разделам врач не в состоянии. Следствием этого является отсутствие в активном обращении врача новых знаний, что зачастую приводит к формальному проведению современных методов исследования пациента, результаты которых врач при принятии врачебного (диагностического или лечебного) решения практически не использует. В свою очередь это приводит к проведению дублирующих исследований или проведению впустую сложных и дорогих исследований.
Одним из путей актуализации информации, заключенной в справочниках, и более активному включению ее в состав систем поддержки принятия врачебных решений является создание электронных версий таких справочников, что позволяет ускорить поиск врачом нужной ему консультативной информации. Тем не менее, получив справочную информацию о возможных заболеваниях, при которых наблюдаются отклонения от нормы тех или иных лабораторных показателей, выявленные у пациента, врач должен самостоятельно выбрать диагноз, наиболее полно воспроизводящий клинико-лабораторную картину состояния пациента. При отсутствии достаточного опыта (молодой специалист) эта задача может быть решена неверно, что отсрочит выбор адекватного лечения и приведет к удлинению сроков лечения.
Очевидно, что перевод справочной медицинской информации в электронную форму может облегчить процесс поиска необходимой информации, но не может оказать непосредственной интеллектуальной поддержки врачу в самом процессе принятия решения. Более того, как уже упоминалось выше, обилие необработанной предварительно информации может даже зашумлять и затруднять принятие обоснованных конкретных решений.
Важным отличием автоматизированных справочно-консультативных экспертных систем или систем интеллектуальной под-
' 92 ! ! ! ! ■ ■ 1 1 1 ■ ■ ■■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ■ ■■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Системы поддержки принятия врачебных решений
Материалы конференции «Информатизация здравоохранения
и социальной сферы в регионах России:
проблемы координации и информационного обмена»
www.idmz.ru 2007, № 4
■■■■
РЧН
держки принятия решении является то, что они позволяют врачу получить консультацию по поводу интерпретации клинико-лабораторных данных конкретного пациента, то есть осуществляют индивидуальное консультирование. Именно эта способность систем интеллектуальной поддержки определяет эффективность их работы.
Перефразируя известное выражение «лечить больного, а не болезнь», можно сказать, что системы интеллектуальной поддержки принятия решении позволяют описать не болезнь, но больного во всем многообразии проявлении патологического процесса, определяющего его состояние.
Разработка любых средств, в том числе и компьютерных, поддерживающих интеллектуальную деятельность врача на рабочем месте, представляется чрезвычайно актуальной и своевременной, что определяется объективными процессами, характеризующими современное состояние медицины, некоторые из которых мы приводим ниже:
♦ резкое нарастание объема пациентов с заболеваниями, развивающимися из-за ухудшающейся экологии, включая экологические катастрофы, имевшие место в последние десятилетия;
♦ частые диагностические ошибки у молодых специалистов по отдельным профильным специализациям, а также у специалистов в смежных областях медицинских знании, связанные со сложностью дифференциальной диагностики и особенно раннеИ диагностики нестандартно протекающих форм заболевании (патоморфоз), а также с наличием клинически слабо выраженных форм заболевании, которые требуют своевременного выявления и наблюдения;
♦ массовая компьютеризация практического здравоохранения, а также широкое распространение персональных компьютеров и использования Интернета, что делает перспективным создание справочно-консультативных систем по отдельным проблемам
медицины не только для врачеи, но и для населения.
Разрабатываемые в настоящее время экспертные консультативно-диагностические системы по отдельным разделам медицинских знании предназначены для организации интеллектуальнои поддержки специалиста в учреждениях здравоохранения на основных этапах диагностического процесса: сбор данных, формирование диагностическои гипотезы о возможном заболевании и ее верификация в процессе последовательного проведения различных исследовании (включая лабораторные исследования и специальные виды исследования), объем и порядок проведения которых регламентируется системои.
Биохимическая лаборатория является однои из наиболее перспективных точек приложения новых информационных технологии и в первую очередь экспертных систем поддержки принятия решении.
Резко возросшее и продолжающее расти количество лабораторных исследовании, интерпретация результатов которых требует глубоких знании о процессах, происходящих в организме на клеточном и молекулярном уровне, привело к выделению лабораторнои диагностики в самостоятельный раздел медицины, которыи в свою очередь продолжает дифференцироваться по профилям, отображенным в структуре лабораторных служб (общеклиническая, биохимическая, серологическая, морфологическая, иммунологическая, генетическая и т.д.).
Недостаточность знании практикующих врачеи в области информативности значении тех или иных тестов применительно к различным формам патологии порождает по мень-шеи мере две основные проблемы лабораторнои диагностики: необоснованно расширенные назначения исследовании, с однои стороны, и отсутствие возможности качест-веннои системнои интерпретации врачом полученных результатов комплекса проведенных тестов, с другои.
■ 1 1 1 1 1 1 ■ ■ 1 1 1 ■ ■ ■■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ■■■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 93" !!!!!!!!!!!!! ! ! !
Системы поддержки принятия врачебных решений
-ppyiljn ППГЙЙ Материалы конференции «Информатизация здревоохранения
и социальной сферы в регионах России: проблемы координвции и информеционного обмене»
4
> Выходом из сложившейся ситуации, по нашему мнению, является разработка системы интеллектуальной поддержки процесса диагностической интерпретации результатов лабораторного тестирования, основанной на создании экспертной системы, встроенной в лабораторную информационную систему (ЛИС).
В последние годы за рубежом активно разрабатываются экспертные системы для интерпретации результатов биохимических, гематологических, иммунологических исследований, а также для большого числа узко специализированных задач, включающих одну проблему, например, для автоматической интерпретации серологических тестов на ток-соплазмоз, для лабораторной диагностики гемоглобинопатий, лабораторной диагностики железодефицитных анемий, нозологической интерпретации комплекса гормонов щитовидной железы, диагностики вариантов кислотно-щелочного состояния и др.
Направленность таких систем интеллектуальной поддержки интерпретации комплекса лабораторных данных на оценку состояния одной подсистемы организма отражает важную мысль о том, что создание локальных экспертных систем (рассчитанных на решение задач в достаточно узкой предметной области медицины) на данном этапе развития интеллектуализации систем поддержки принятия врачебных решений является более предпочтительным, нежели создание одной «универсальной» ЭС. Именно локальные ЭС в большей степени напоминают использование различных тематических справочников (справочник гине-колога-эндокринолога, справочник нефролога, справочник гематолога и т.д.).
Экспертные системы интеллектуальной поддержки интерпретации комплекса лабораторных данных позволяют:
♦ эффективно с минимальными затратами времени обращаться к многочисленной и разнообразной справочной информации и активно ее использовать при формировании заказа на проведение лабораторных иссле-
дований и при интерпретации полученных результатов лабораторных исследований;
♦ сформировать диагностическую гипотезу, принять решение о необходимости проведения дальнейших лабораторных и специальных видов исследований, необходимых для ее обоснования, и спланировать объем и последовательность их проведения;
♦ представить результаты лабораторных исследований в форме, доступной для понимания и использования врачами и сестрами.
Такие системы призваны оказывать интеллектуальную поддержку:
♦ врачу-клиницисту при выборе объема и состава лабораторных исследований для подтверждения (или опровержения) диагностической гипотезы (в форме направительного диагноза);
♦ врачу-лаборанту при оптимизации назначенного клиницистом списка лабораторных исследований — контроль правильности назначений и коррекция списка исследований;
♦ врачам лаборанту и клиницисту для интерпретации полученных результатов и выработки плана дальнейших действий.
Нами разработана технология создания экспертных систем интеллектуальной поддержки интерпретации комплекса клинико-лабораторных данных на базе представления знаний в виде семантических пороговых сетей, реализованная в виде оболочки РЕПРОКОД для разработки экспертных систем и комплекса программ для формирования базы знаний конкретных приложений.
Созданный метод формирования базы знаний в виде иерархически организованных ступенчатых текстов, а также принципы кодирования информации, позволяющие при использовании программных средств, входящих в состав оболочки, трансформировать базу знаний в функционирующую экспертную систему.
Как подсказывает наш собственный опыт создания баз знаний большого числа прототипов ЭС с использованием созданной нами оболочки РЕПРОКОД, а также опыт исследо-
' 94 ! ! ! ! ■ ■ 1 1 1 ■ ■ ■■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ■ ■■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Системы поддержки принятия врачебных решений
Материалы конференции «Информатизация здравоохранения
и социальной сферы в регионах России:
проблемы координации и информационного обмена»
www.idmz.ru 2007, № 4
■■■■
РЧН
ваний в указанном направлении зарубежных и отечественных исследователей, практически любая медицинская информация, а особенно патогенетические модели заболеваний, основанные на причинно-следственных отношениях между системами предпосылок и заключениями, может быть представлена в виде иерархически организованной семантической сети с условными и безусловными переходами в узлах, что позволяет рассматривать принцип иерархической организации информации как единый для большого числа задач, решаемых в различных разделах медицинских знаний.
С использованием разработанной технологии создан ряд систем поддержки принятия диагностических решений на основе интерпретации клинико-лабораторных данных пациента — консультативные системы для диагностики эндокринно обусловленных нару-
шений репродуктивной функции у женщин (РЕПРОКОД), заболеваний почек у детей (НЕФРЭКС), диагностики заболеваний щитовидной железы (ТИРЭКС), а также ряд исследовательских прототипов консультативно-диагностических систем поддержки принятия решений (по воспалительным заболеваниям в гинекологии, по воспалительным заболеваниям мочеполовой системы у мужчин, комплекс диагностических систем по заболеваниям крови у детей: геморрагии, нейтропении и анемии) и ряд других систем.
Возможность использования экспертных систем как обучающих также делает перспективным их внедрение при обучении студентов и повышении квалификации как врачей-лабо-рантов, так и клиницистов различных специализаций, использующих результаты лабораторных исследований.
■ 1 1 1 1 1 1 ■ ■ 1 1 1 ■ ■ ■■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ■■■ ■ ■ ■ 1 1 1 1 1 1 1 1 ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 95" !!!!!!!!!!!!! ! ! !
