CC BY
38
Методика
www.idmz.ru 201 1,№4
■■ I
РЧН
Е.А. БЕРСЕНЕВА,
д.м.н., заместитель главного врача по медицинским информационным технологиям ГКБ №31,
г. Москва, [email protected]
А.А. СЕДОВ,
начальник отдела АСУ ГКБ № 31, г. Москва, [email protected]
Г.Н. ГОЛУХОВ,
д. м.н., профессор, член-корр. РАМН, главный врач ГКБ № 31, г. Москва, [email protected]
ПРОБЛЕМА СОЗДАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ МЕТОДИКИ ОПИСАНИЯ ОБЪЕКТОВ, ЯВЛЯЮЩИХСЯ ПРЕДМЕТОМ БАКТЕРИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
УДК: [614.2:002]:681.3
Берсенева Е.А., Седов А.А., Голухов Г.Н. Проблема создания автоматизированной методики описания объектов, являющихся предметом бактериологического исследования (ГКБ № 31, г. Москва) Аннотация. В статье рассматриваются вопросы проектирования базы данных для решения проблем идентификации микроорганизмов при бактериологических исследованиях и последующей разработке автоматизированной системы.
Ключевые слова: идентификация микроорганизмов, информационные технологии, медицинские информационные системыы, проблемно-ориентированные базыi данных, OLAP
UDC: [614.2:002]:681.3
Berseneva Е.А, Sedov А.А, Golubov G.N. Automated description methodology creation problem for bacteriological objects (City Clinical Hospital № 31, Moscow)
Abstract. In article questions of database design for solving problems of microorganism identification and subsequent creation of the automated information system are considered.
Keywords: microorganism identification, information technology, medical information systems, aspect-oriented data bases, OLAP
В настоящее время существует ряд недостаточно эффективно решаемых вопросов идентификации микроорганизмов при бактериологических исследованиях: выявление ассоциатов микроорганизмов, определение чувствительности к антибиотикам и выявление ошибок при идентификации микроорганизмов.
На сегодняшний день наиболее распространенным способом создания объектной модели в системах управления базами данных (СУБД) является нормализация заранее известной объектной структуры. По нашему мнению, именно нормализация обеспечивает высокую доступность данных, а также высо-
кую степень их формализации. Другой способ создания объектной модели, состоящий в денормализации формализованных данных, с последующим хранением их в структуре типа «куча» (heap), по нашему мнению, не обеспечивает фактическую доступность таких данных для анализа, так как реальные механизмы доступа к подобным данным чрезвычайно сложны, ненадежны и ресурсоемки.
Вместе с этим биологические объекты, являющиеся предметом бактериологического исследования, не могут быть раз и навсегда описаны, так как вновь проводимые научные исследования выявляют все новые и новые свойства данных объектов. В связи с этим, по
© Е.А. Берсенева, А.А. Седов, Г.Н. Голухов, 2011 г.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 57 ■
Вран!!:: методика
Я и информационные
технологии
> нашему мнению, жесткая структура реляционной базы данных не может быть использована для хранения информации об экземплярах этих объектов. На практике при реализации жестко фиксированных реляционных моделей данные нормализуются только по ограниченному набору заранее определенных критериев, а многие другие, даже известные на данный момент характеристики, хранятся в денормализованном виде, что существенно затрудняет анализ накопленных данных. В то же время именно эти характеристики зачастую и представляют наибольший интерес для анализа. Широкое распространение такого подхода вызвано серьезными технологическими трудностями реализации пользовательского интерфейса в условиях, когда неизвестна структура данных, подлежащих обработке, с учетом требования «сохранить нормализованную структуру обрабатываемых данных». При разработке систем хранения результатов исследований клинической и санитарной бактериологии практически всегда принимается решение, при котором минимизируются трудозатраты на создание пользовательского интерфейса, предназначенного для ввода данных. Наиболее простым механизмом снижения трудозатрат на этапе разработки является денормализация обрабатываемых данных. При этом нарушаются принципы «отдельные сущности — отдельная таблица в базе данных» и «отдельный признак — отдельное поле в таблице». Следствием такого подхода является необходимость использования исключительно специального интерфейса для доступа к данным, поскольку фактическая реляционная модель перестаёт соответствовать реальной структуре свойств описываемого объекта. Также следствием такого подхода становится невозможность создания универсального интерфейса, предназначенного для анализа накопленных данных. Вместо этого создаётся «промежуточный» модуль преобразования данных к виду, доступному для анализа, таким образом уве-
личиваются трудозатраты на создание интерфейса анализа данных, и, вследствие ограниченной функциональности модуля преобразования, ограничиваются возможности пользователя в части анализа модификации структуры хранения без потери накопленных данных.
Ни в одном из существующих программных продуктов, предназначенных для работы в области бактериологии, как отечественных, таких как журнал «Микробиолог» (Скала Л.З., Сидоренко С.В, Нехорошева А.Г., 1997),
СМММ «Микроб» (Скала Л.З., Нехорошева А.Г., Лукин И.Н., 2000), так и разработанных за рубежом VIGIguard (www.biomerieux-diagnostics.com/servlet/srt/bio/clinical-diag-nostics/dynPage?doc=CNL_CLN_PRD_G_PRD_ CLN_26), Microbiology Workstation Bioscreen C (bionewsonline.com/b/5/bioscreen_c_rea-der.htm), Lemna Tec(scanalyzer.de/mibi_softwa-re_en.htm), ASASI (member.hitel.net/~chlee-ymc/ynasasi.html) не реализована объектная модель предмета бактериологического исследования. Все перечисленные продукты нацелены прежде либо на взаимодействие с лабораторным оборудованием со встроенными экспертными системами, либо на решение конкретных клинических задач (контроль роста микроорганизмов, определение количества микробных тел, учет проведенной терапии). Также не существует решений, позволяющих проводить OLAP-анализ данных бактериологического исследования.
Наиболее обширная база микроорганизмов построена в Институте проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН (http:// www.sevin.ru/collections/microcoll/ vkm_coll.html). Однако структура описания объектов обеспечивает прежде всего ведение каталогизации микроорганизмов и не позволяет вести описание известных по каждому микроорганизму возможных точек воздействия антибактериальных препаратов, которое дает возможность в дальнейшем проводить анализ достоверности вновь получаемых данных по идентификации микроорганизмов,
58 ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■
Методика
выявлению ассоциатов, определению чувствительности к антибактериальным препаратам.
Решение рассмотренной проблемы позволит существенно повысить эффективность аналитической работы с результатами бактериологических исследований (клиническая и санитарная бактериология), и снизить трудозатраты, направленные на повседневную эксплуатацию системы по сравнению с существующими аналогами.
На наш взгляд, наиболее эффективно описанные проблемы могут решаться при условии создания автоматизированной системы, предназначенной для описания объектов, являющихся предметом бактериологического исследования. Особенностью такой системы должна быть возможность ведения эффективного накопления данных в СУБД, а также автоматизированной аналитической обработки как окончательно, так и промежуточно накопленных данных. Кроме того, должна быть возможность при необходимости модифицировать структуру хранения без потери накопленных данных.
Таким образом, создаваемая автоматизированная система должна обеспечивать решение следующих актуальных задач клинической бактериологии:
• создание базы микроорганизмов с описанием известных по каждому микроорганизму возможных точек воздействия антибактериальных препаратов;
• создание базы антибиотиков с описанием механизмов активности с привязкой к известным точкам воздействия антибактериальных препаратов, что позволит проводить сопоставление антибиотиков и микроорганизмов по ожидаемой чувствительности, в том числе с целью выявления неверно идентифицированных микроорганизмов;
а также следующих задач санитарной бактериологии:
• регистрация выявляемых микроорганизмов;
• регистрация фактической чувствительности к антибиотикам;
www.idmz.ru 2011 , № 4
■■ I
РЧН
• построение прогноза эффективности антибактериальной терапии по результатам накапливаемых данных;
• фиксация особенностей флоры учреждения (ассоциаты, чувствительность).
В ходе решения данной задачи нами были разработаны принципы описания логической структуры свойств биологических объектов и явлений, а также хранения накапливаемых данных, позволяющие совместить объектноориентированный подход как метод построения описания и физическое сохранение данных в реляционной системе управления базами данных (СУБД) в структурированном виде в соответствии с требованиями 1-й и 2-й нормальных форм.
Реализация таких принципов описания и хранения данных дает возможность применить OLAP-анализ как метод исследования накопленных данных, позволяющий в общем случае проводить анализ по всем описываемым характеристикам объектов, при этом реляционная база данных как наиболее эффективный метод хранения данных позволит воспользоваться стандартными механизмами для реализации базовой функциональности.
На основе объектно-ориентированного подхода, с учетом требований нормализации, создано описание данных, подлежащих хранению и обработке. Ключевой особенностью решения является создание объектной модели непосредственно на уровне базы данных, без создания промежуточного модуля трансляции из пользовательского интерфейса в реляционную структуру. Таким образом, физическая структура хранящихся данных соответствует объектной модели.
Кроме того, нами разработан механизм, создающий в режиме реального времени пользовательский интерфейс «от существующей структуры хранения» на основании описанной объектной модели, что позволяет добиваться сохранения работоспособности пользовательского интерфейса в условиях изменения физической структуры хранения.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 59 ■
Рис. 1. Диалоговое окно пользователя при занесении результатов исследования
Рис. 2. Диалоговое окно,
демонстрирующее некоторые элементы созданной объектной модели
Следует отметить, что результаты бактериологических исследований накапливаются первоначально в электронном виде в ходе ведения в ГКБ31 электронной медицинской карты, являющейся ядром автоматизации
больницы. В настоящее время результаты заносятся вручную в специализированный разработанный интерфейс (рис. 1).
Следующий важный функционал создаваемой системы — аналитическая обработка
■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■
Методика
сохраняемых данных. Технологией, которая позволяет перевести рутинную технологию формирования отчетных сводок в современную возможность on-line-доступа к данным, является OLAP. В ГКБ31 в автоматизированной системе «Метида» была реализована обработка данных и представление аналитических отчетов пользователям в технологии OLAP с использованием OLAP-интерфейса (Берсенева Е.А., Седов А.А., 2010). В автоматизированной системе «Метида», в том числе с использованием технологии OLAP, формируются аналитические сводки.
OLAP-анализ, являющийся одним из наиболее эффективных инструментов анализа данных, требует жестко зафиксированных по содержанию реляционных данных. Поэтому мы предлагаем использовать OLAP-анализ как метод, предоставляющий возможность наиболее полного анализа по всем учитывающимся параметрам и их совокупностям. Поскольку данные в описанной выше модели не могут быть переданы напрямую в инструмент OLAP-анализа, будет разработан «слой» автоматической трансляции накопленных данных в модуль OLAP-анализа, в том числе с учетом изменений, которые могут быть внесены после начала накопления данных.
К настоящему моменту нами выполнены следующие работы:
• создана объектная модель объектов, являющихся предметом бактериологического исследования;
www.idmz.ru 2011 , № 4
■■ I
РЧН
• создана структура хранения для описания объектной модели (рис. 2);
• создана структура хранения для накапливаемых данных;
• создан механизм формирования пользовательского интерфейса в режиме реального времени;
• создан пользовательский интерфейс для занесения с клавиатуры результатов бактериологических исследований;
• начаты работы по подключению бактериологических анализаторов (полуавтоматический бактериологический анализатор «ATB Expression», «BioMerieux», Франция, 1994 г.; автоматический бактериологический анализатор «VITEK2-COMPACT», «BioMerieux», Франция, 2009 г.) к автоматизированной системе.
Таким образом, применение рассмотренных технологий в совокупности с использованием комплексной АИС ЛПУ, обеспечивающей сбор всех данных в ходе выполнения врачами-бактериологами и лаборантами своей непосредственной работы, позволило изменить организацию сбора и обработки данных о микроорганизмах и их ассоциатах, что даст возможность в дальнейшем разработать автоматизированные аналитические процедуры идентификации микроогранизмов и их ассоциатов, а также определять их чувствительность к антибиотикам и выявлять ошибки при идентификации микроорганизмов на основании ранее накопленных в нашей клинике данных.
ЛИТЕРАТУРА
1. Берсенева ЕЛ., Седов А.А. Создание автоматизированной системы формирования аналитической отчетности в городской клинической больнице с использованием OLAP-технологии//Врач и информационные технологии. — 2010. — №4. — С. 19-25.
2. Скала Л.3., Сидоренко С.В., Нехорошева А.Г. и др. Практические аспекты современной микробиологии. — М., 1997.
3. Скала Л.3., Нехорошева А.Г, Лукин И.Н. и др. Система регистрации и анализа в работе микробиологических лабораторий//Эпидемиология и инфекционные болезни. — 2000. — № 5. — С. 36-41.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■■■ ■ ■ ■■ S: ■ ■■■ ■ ■
