CC BY
126
Системы поддержки принятия врачебных решений
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
С.В. ФРОЛОВ,
д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Биомедицинская техника», sergei.frolov@gmail.com
М.С. ФРОЛОВА,
аспирант кафедры «Биомедицинская техника», mashaflor@gmail.com
А.Ю. ПОТЛОВ,
аспирант кафедры «Биомедицинская техника», zerner@yandex.ru Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тамбовский государственный технический университет», г. Тамбов, Россия
рациональный выбор медицинской техники для лечебнопрофилактического учреждения на основе системы поддержки принятия решений
УДК 614.2
Фролов С.В., Фролова М.С, Потлов А.Ю. Рациональный выбор медицинской техники для лечебнопрофилактического учреждения на основе системы поддержки принятия решений (Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тамбовский государственным технический университет», г. Тамбов, Россия)
Аннотация. Предложена и практически реализована система поддержки принятия решений выбора оптимальной модели медицинской техники для лечебно-профилактического учреждения, основанная на информационных моделях видов медицинской техники и алгоритме решения многокритериальной задачи по принципу Парето.
Ключевые слова: медицинская техника, лечебно-профилактическое учреждение, система поддержки принятия решений, объектно-ориентированная декомпозиция.
UDC 614.2
Frolov S., Frolova M., Potlov A. The Rational Choice of Medical Devices for the Health Care Demands Based on the Decision Support System (Tambov State Technical University, Tambov, Russia)
Abstract. A decision support system of choosing the optimal medical devices for the health care demands is proposed and practically implemented. The decision support system is based on the information models of medical devices. The algorithm based on the Pareto optimality principle is used for solving multi-criteria problems.
Keywords: medical equipment, health care institute, decision support system, object-oriented decomposition.
Введение
Обеспечение достойного медицинского обслуживания населения невозможно без комплексного технического оснащения лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ) медицинской техникой (МТ). Несмотря на множество программ по модернизации здравоохранения, в большинстве ЛПУ проблема оснащения МТ остается нерешенной.
Выбор МТ — сложная задача, при решении которой надо обращаться к потребностям здравоохранения. Недостаточно обдуманный выбор МТ ведет к неверному использованию или к
© С.В. Фролов, М.С. Фролова, А.Ю. Потлов, 2014 г.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 35 ■
щщшш
1 и информационные
технологии
Системы поддержки принятия врачебных решений
%
> простою МТ, а как следствие — к пустой трате финансовых средств [11].
В настоящее время оснащение и переоснащение ЛПУ дорогостоящими МТ во многих случаях происходит неэффективно без использования научных подходов. Известны единичные научные работы, посвященные проблемам рационального технического оснащения МТ ЛПУ, основанные на формализованном анализе проблемы и расчете сравнительной эффективности принятия решения. Отсутствует унифицированный способ выбора оптимальных МТ на этапе закупок. Не существует единой базы данных всех МТ, которая облегчила бы выбор МТ.
Стоит отметить, что в России внедрена Автоматизированная информационная система мониторинга МТ (АИС ММИ) [1], используемая для контроля за МТ на этапе после поставки МТ в ЛПУ. Однако, несмотря на имеющиеся достоинства АИС ММИ, эта система не позволяет на этапе планирования технического оснащения ЛПУ выбрать оптимальное МТ, а обеспечивает лишь оценку постпродажного состояния МТ.
Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений о выборе оптимального МТ, могут быть реализованы в виде соответствующего математического аппарата в специальных информационных системах — системах поддержки принятия решений (СППР) [2]. Поддержка принятия решений заключается в помощи лицу, принимающему решения (ЛПР) при анализе и оценке сложившейся ситуации; в генерации возможных решений; в оценке возможных альтернатив, исходя из предпочтений ЛПР, в анализе последствий принимаемых решений; в выборе лучшего, с точки зрения ЛПР, варианта [8].
Целью данной работы является создание СППР выбора оптимальной модели МТ, способствующей проведению рационального технического оснащения ЛПУ [11]. Эти система должна обеспечивать выбор оптимально-
го МТ в соответствии с заданными критериями и оценивать потребность конкретного ЛПУ в МТ, принимая во внимание стоимость МТ. В этом случае МТ должно иметь заданные функции при минимальной стоимости. Внедрение указанной СППР позволит обеспечить оптимальное оснащение и переоснащение ЛПУ МТ, что в конечном итоге приведет к значительной экономии средств и повышению эффективности использования МТ [11].
Задача выбора МТ имеет в качестве исходной информации перечислимое множество альтернатив, характеризуемых многими показателями, что обусловливает актуальность многокритериального выбора на конечном множестве альтернатив. К типовым задачам многокритериального выбора на конечном множестве альтернатив относятся выбор наилучшего (наихудшего) объекта; отбор допустимых объектов; упорядочение объектов по предпочтению; отнесение объекта к одному из заданных классов [4]. Наибольшее распространение получил векторный метод многокритериальной оптимизации — оптимизация по Парето [3, 7].
Известны три наиболее близких аналога предлагаемой нами СППР.
На факультете биомедицинской инженерии Чешского технического университета, г. Прага была разработана система выбора МТ на примере магнитно-резонансного томографа [12]. В качестве способа выбора оптимальной МТ в работе используется метод анализа иерархий, предложенный Т. Саати [4, 3]. Выбор оптимального МРТ в разработанной системе происходит на основании мнения группы экспертов. Оцениваются основные характеристики изделия. Всего во внимание применяется 16 параметров: конфигурация, однородность, апертура и пр. Стоит отметить, что количественные данные каждой из характеристик в этой оценке не учитываются. Модели МТ оцениваются попарно по каждой из характеристик. На основании этой попарной оценки выводится список
Системы поддержки принятия врачебных решений
томографов, которые рекомендуются ЛПУ. Данная система с трудом может быть применения для выбора МТ для различных ЛПУ, так как учитывает лишь ограниченные параметры и не принимает во внимание пожелания сотрудников ЛПУ по наличию различных опций и функций. Цена МРТ также не отображается на финальной диаграмме.
Метод рационального выбора МТ, позволяющий учитывать компетентность экспертов по каждому из критериев выбора, разработан в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) [6]. Примером, иллюстрирующим функционирование системы выбора МТ в описываемой работе, служит электрокардиограф. С помощью экспертного опроса было выделено ядро, состоящее из 16 основных медико-технических показателей, которые в дальнейшем проходят процедуру выбора по методу анализа иерархий. Как и в предыдущей работе, основное внимание в описываемой работе уделяется адекватности и оценке мнений экспертов. В этой работе при выборе электрокардиографа оцениваются лишь критерии, которые, по мнению экспертов, необходимо учитывать для правильного выбора электрокардиографа. В системе не указываются желаемые численные характеристики параметров электрокардиографа, а лишь происходит сравнение между существующими альтернативами. Стоит также отметить, что при выборе оптимальной модели не принимается во внимание цена электрокардиографа.
В 2013 году Институт ERCI (https://www.ec-ri.org) начал реализацию системы SELECTplus User Experience Network. Этот продукт является СППР, используемой при закупках МТ. Система сфокусирована сегодня на использовании выбора компьютерных томографов и позволяет проводить сравнение различных моделей. Описываемый продукт представляет собой базу данных, помогающую проводить сравнения по производителю, по каждому параметру томографа, по его средней стои-
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
мости. Система SELECTplus User Experience Network предоставляет врачу лишь структурированную информацию об опциях и цене медицинского изделия, а не выбирает оптимальную МТ для конкретного ЛПУ.
Таким образом, не существует в настоящее время СППР выбора МТ, которая удовлетворяла современным потребностям рационального технического оснащения ЛПУ.
Информационная модель медицинской техники
Поскольку решение задачи выбора оптимальной модели МТ для ЛПУ является достаточно сложным процессом, целесообразно использовать информационные модели МТ.
Для разработки информационной модели МТ применен метод объектно-ориентированной декомпозиции (object-oriented decomposition), который есть «процесс разбиения системы на части, каждая из которых представляет собой некоторый класс или объект из предметной области» [5].
В общем случае МТ является системой, которая представляет собой совокупность объектов, компонентов или элементов, образующих целостность. Эффективным методом объектно-ориентированной декомпозиции информационной модели МТ является использование языка информационного моделирования UML. Предлагается информационную модель МТ представить в виде диаграммы классов на языке UML. При помощи Официального сайта РФ для размещения информации о размещении заказов (http://zakup-ki.gov.ru) был проведен анализ технический заданий для различной МТ. Несмотря на то, что технические задания различны, и каждый врач предъявляет свои требования к МТ, было выявлено, что существуют основные группы параметров, которые являются общими для МТ. Эти группы параметров предлагается сгруппировать в классы.
На рис. 1 представлена построенная на языке UML информационная модель МТ в
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 37 ■
щщшш
1 и информационные
технологии
Системы поддержки принятия врачебных решений
Рис. 1. Диаграмма классов: «Информационная модель МТ»
виде диаграммы классов. На верхнем уровне иерархии информационной модели находится класс «Изделие медицинской техники». В отношении композиции с классом «Изделие медицинской техники» состоят классы «Сертификаты», «Обязательная комплектация», «Обучение медперсонала и гарантийные обязательства», «Габариты и масса», «Интеграция МТ в медицинскую информационную систему ЛПУ», «Потребление энергии», «Год выпуска», «Прочие параметры». Класс «Сертификаты» построен в соответствии с разра-
ботанными логистическими цепями поставок МТ от Производителя в ЛПУ [10].
Отметим, что атрибуты каждого класса могут быть следующих типов: логического (Boolean), целочисленного (Integer), вещественного (Float), интервального (Interval), строкового типа (String).
Свойства классов (рис. 1) наследуют пакеты классов, которые соответствуют конкретным видам МТ и также представляют собой совокупность взаимосвязанных классов. На диаграмме МТ показаны как пакеты классов:
Системы поддержки принятия врачебных решений
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
Рис. 2. Диаграмма классов: пакет классов «Биохимический анализатор»
МТ 1, МТ 2, ..., МТ N, которые состоят с классом «Изделие медицинской техники» в отношении обобщения.
Информационная модель МТ в виде пакета классов, образующих МТ на примере биохимического анализатора представлена на рис. 2.
На верхнем уровне иерархии МТ «Биохимический анализатор» находится класс «Назначение и конфигурация биохимического анализатора».
В отношении композиции с классом «Назначение и конфигурация биохимического анализатора» состоят классы «Производительность», «Вариант исполнения», «Типы анализируемых образцов», «Режимы измерений», «Методы измерений», «Типы калибровок», «Уровни доступа», «Управление и программное обеспечение», «Характеристики измерений», «Оптические характеристики». При этом «Реагенты и пробы» на диаграмме классов «Биохимический анализатор» (рис. 2) выделе-
ны в отдельный пакет классов, причем в отношении композиции с классом «Реагенты и пробы» (рис. 3) состоят классы «Реагенты», «Образцы и пробы», «Кюветы и пробирки», «Характеристика химических реакций».
Решение многокритериальной задачи выбора оптимальной модели медицинской техники
Учитывая, что атрибуты всех классов могут быть только пяти типов: Boolean, Integer, Float, Interval и String, все элементы информационной модели МТ можно сгруппировать на 6 групп, каждая из которых может быть использована для формирования технического задания:
1 группа: параметры, принимающие логические значения, (тип Boolean). Например, для атрибута «Плазма крови», класса «Типы анализируемых образцов», пакета классов «Биохимический анализатор», имеются два значе-
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 39 ■
щщшш
1 и информационные
технологии
Системы поддержки принятия врачебных решений
%
Рис. 3. Диаграмма классов: пакет классов «Реагенты и пробы»
ния — «true»— если эта функция присутствует в приборе, «false»— если эта функция отсутствует;
2 группа: параметры, принимающие целочисленные значения (тип Integer). Например, для атрибута «Количество длин волн», класса «Оптические характеристики», пакета классов «Биохимический анализатор» доступны только целочисленные значения (например, 12);
3 группа: параметры, принимающие вещественные значения (тип Float). Например, для атрибута «Шаг дозирования реагента», класса «Реагенты», пакета классов «Реагенты и пробы» доступны только вещественные значения (например, 1 мкл);
4 группа: параметры, которым соответствуют интервальные числа (тип Interval). Например, для атрибута «Длина волны, нижний предел», класса «Оптические характеристики», пакета классов «Биохимический анализатор» доступны только интервальные значения (например, 100-215 нм);
5 группа представлена одним параметром, который характеризует стоимость конкретной модели вида МТ (тип Float);
6 группа представлена одним параметром, который определяет название конкретной модели вида МТ (тип String).
В соответствии с особенностями вышеописанных групп значения всех атрибутов всех классов для МТ заносятся в базу данных.
При написании конкретного технического задания заказчику предлагается выбрать интересующий его вид МТ (пакет классов), конкретные значения (в соответствии с вышеописанными группами) и степень важности для каждого атрибута каждого класса (коэффициент важности), соответствующего этому пакету классов. Причем коэффициент важности задается в интервале от нуля до шести. Если значение коэффициента важности равно 0, то наличие параметра безразлично для заказчика, 6 — строгая необходимость наличия этого параметра, значения от 1 до 5
Системы поддержки принятия врачебных решений
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
Менеджер Врач
характеризуют возрастающую важность параметра для заказчика.
На основе технического задания и информационной модели на МТ производится поиск оптимальной модели МТ [9]. Для этого конкретные значения атрибутов каждого класса из технического задания на интересующий заказчика вид МТ сравниваются с конкретными значениями соответствующих атрибутов каждого класса из базы данных МТ [9]. Причем при сравнении учитываются значения коэффициентов важности [9]. Результатом такого сравнения являются баллы, набранные каждым конкретным видом МТ.
Далее для решения многокритериальной задачи выбора оптимальной модели медицинской техники используется принцип оптимальности Парето [13]. Оптимальным считается такое МТ, которое при таких же или лучших функциональных возможностях имеет более низкую цену.
Практическая реализация разработанной системы поддержки принятия решения
Предлагается следующая архитектура СППР выбора оптимальной модели МТ для ЛПУ (рис. 4).
Предложенная СППР есть человеко-машинная система, где важной составляющей является интерфейс пользователя. Пользователями системы являются менеджеры, отвечающие за техническое оснащение ЛПУ и врачи, которые применяют МТ в своей работе. База данных МТ включает модели видов МТ. База данных МТ требует регулярного обновления. В базе данных ТЗ на МТ для пользователя хранятся технические задания на виды МТ, которые составлялись с учетом совместных требований врачей и менеджеров по МТ. Интерфейс пользователя разработан по информационным моделям МТ на основе объектно-ориентированной декомпозиции. Блок трансформации
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■■■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■ ■ ■
щщшш
1 и информационные
технологии
Системы поддержки принятия врачебных решений
«г
Рис. 5. Стартовая страница СППР выбора оптимальной модели МТ
Рис. 6. Панель редактирования параметров модели вида МТ
!■ ■■■ ■■ 42 ■■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■
Системы поддержки принятия врачебных решений
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
Биохимический анализатор
=J(g.la4i "-1- лг — J "ww ^ _r — ^1 ЩАЩГшЛШ
^мКП ■IIIIT4- _ _ 1111 11
— ■ J" - - — - * .■
_ _
■ fc !iis я -_-Г' ян J
I** 'j- 1 •
Рис. 7. Панель редактирования технического задания на вид МТ. Выбор вида МТ
информационных моделей позволяет информацию от интерфейса пользователя преобразовывать в информацию, которая используется в СППР для обработки и получения результатов. Блоки редактирования базы данных МТ и ТЗ на МТ для пользователя обеспечивают согласование интерфейса пользователя с СУБД MySQL, которая обеспечивает работу баз данных СППР.
Специфика многокритериальной задачи выбора оптимальной модели МТ [9] предусматривает наличие эффективного пользовательского интерфейса, обеспечивающего врачам и менеджерам по техническому оснащению ЛПУ возможность находить компромисс между противоречивыми критериями. На рис. 5 показана стартовая страница СППР выбора оптимальной модели МТ.
При работе с СППР сначала выбирается одна из групп МТ: «Функциональная диагностика», «Медицинская визуализация», «Терапия и реанимация», «Хирургия», «Лабораторная диагностика». В качестве примера мы выбираем группу: «Лабораторная диагностика». Затем из этой группы мы выбираем вид МТ (рис. 5): «Биохимический анализатор».
В СППР содержится база данных моделей и параметров моделей видов МТ. База данных МТ может редактироваться, в нее можно вносить данные о новых моделях. Переход в режим редактирования базы данных МТ (рис. 6) осуществляется кнопкой «Редактировать», когда выбран вид МТ, например, «Биохимический анализатор».
Со стартовой страницы СППР (рис. 5) пользователи системы имеют выбор возможности редактировать техническое задание на вид МТ, которая осуществляется нажатием соответствующей кнопки панели. На странице: Техническое задание на МТ (рис. 7) проводится выбор вида МТ, которое нужно редактировать. В техническом задании для параметров МТ, принимающих целые, вещественные и интервальные значения, кнопками панели выбираются условия: «не больше — <», «не меньше — >», «равно — = ». Наличие или отсутствие соответствующего параметра логического типа в техническом задании на вид МТ на панелях отмечается соответствующим флажком. Все когда-либо созданные технические задания пользователя хранятся в базе данных СППР.
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 43 ■
щщшш
1 и информационные
технологии
Системы поддержки принятия врачебных решений
Рис. 8. Область Парето оптимальных моделей биохимических анализаторов
Со стартовой страницы СППР (рис. 5) пользователи системы путем нажатия соответствующей кнопки панели также имеют возможность открыть вкладку «выбор оптимальной модели медицинской техники». Задачу многокритериального выбора оптимальной модели МТ покажем на примере биохимического анализатора. Для этого в базу данных МТ были занесены параметры 207 моделей биохимических анализаторов, зарегистрированных Росздравнадзором. На панели СППР было сформировано техническое задание на биохимический анализатор: заданы необходимость наличия каждого параметра и пределы его численных значений. Степень необходимости присутствия параметра в выбираемой модели определялась числом баллов лицами, принимающими решение о техническом оснащении ЛПУ: менеджерами по закупкам и врачами биохимической лаборатории. Построенная на основе СППР область Парето [9] представлена на рис. 8.
На основе выбранных пользователем из области Парето трех наиболее подходящих для рассматриваемого ЛПУ биохимических анализаторов: анализатор биохимический
автоматический СоЬаБ c 311, анализатор биохимический Ilab 650, анализатор биохимический AU480 — в СППР было сгенерировано техническое задание на торги и определена начальная цена контракта.
Заключение
В результате проведенных в работе исследований была решена актуальная задача, заключающаяся в разработке СППР выбора оптимальной модели МТ. Эта обеспечивает принятие оперативных решений по рациональному техническому оснащению ЛПУ и позволяет при планировании закупок МТ предупреждать ошибки, которые могут привести к значительным финансовым потерям ЛПУ и региона в целом.
Разработанная СППР выбора оптимальной модели МТ представляет собой диалого-
Системы поддержки принятия врачебных решений
www.idmz.ru
гол 4, № 3
■■■■
гш
вую автоматизированную информационную систему, в которой совместно с базами данных используются алгоритмы принятия решений и интерактивное компьютерное модели-
рование, направленное на поддержку решений менеджеров, обеспечивающие процесс технического оснащения ЛПУ, и врачей, являющихся пользователями МТ.
ЛИТЕРАТУРА
1. Мониторинг медицинских изделий в учреждениях здравоохранения. URL: http://www.vniiimt.org/2012-06-29-10-01 -50/203-2012-06-29-10-56-28.html (Дата обращения: 02.12.2013).
2. Ларичев О.И., Петровский А.В. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития//В кн. Итоги науки и техники. Сер.: Техническая кибернетика. — Т. 21. — М.: ВИНИТИ, 1987. — C. 131-164.
3. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в волшебных странах. — М.: Логос, 2000. — 296 с.
4. Микони С.В. Многокритериальный выбор на конечном множестве альтернатив.
— СПб.: Лань, 2009. — 273 с.
5. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложе-ний/Ред. Г. Буч, Р.А. Максимчук, М.У. Энгл, Б.Д. Янг// 3-е изд.: Пер. с англ. — М.: OOO «И.Д. Вильяме», 2008. — 720 с.
6. Пахарьков Г.Н., Хаймур М. О медико-техническом оснащении службы скорой медицинской помощи//Информационно-управляющие системы. — 2008. — № 5. — С. 45-53.
7. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. — М.: Наука, 1982. — 256 с.
8. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. — М.: Синтег, 1998. — 376 с.
9. Фролова М.С. Система поддержки принятия решений выбора оптимальной модели изделия медицинской техники для лечебно-профилактического учреждения// В кн. Пятая Международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2013 (19-25 сентября 2013 г., г. Красноярск, Россия): Труды конференции. — Т.2. — Красноярск: ИМБ СО РАН, 2013. — С. 94-102.
10. Фролова М.С, Строев В.М, Куликов А.Ю. Построение логистических цепей поставок медицинского оборудования//Логистика и управление цепями поставок.
— 2011. — № 2(43). — C. 7-18.
11. Фролов С.В, Фролова М.С. Мировые проблемы при выборе медицинского изделия для учреждения здравоохранения//Менеджер здравоохранения. — 2013.
— № 11. — С. 50-61.
12. Ivlev I. The Concept of The System of Rational Choice of Medical Equipment by an Example of MRIs. Czech Technical University in Prague, 2012. URL: http://czechh-ta.cz/wpcontent/uploads/2012/07/Oslo1.png (Дата обращения: 02.12.2013).
■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 45 ■
