CC BY
14
J
высоцкая Е. в., якубовская с. в., никонов в. в., панферова И. ю., порван А. п.
УДК 004.651:616.127-005.8 DOI: 10.15587/2312-8372.2016.59894
разработка базы данных информационной системы определения исхода инфаркта миокарда
Статья посвящена разработке базы данных информационной системы определения исхода инфаркта миокарда, которая предназначена для автоматизации анализа и хранения полученных данных о состоянии сердечно-сосудистой системы человека после перенесенного инфаркта миокарда. На основании описания связей между выбранными сущностями создана графическая диаграмма концептуальной модели базы данных. Разработана физическая модель схемы данных, основанная на объектно-реляционной модели.
Илпчевые слова: информационная система, инфаркт миокарда, база данных, концептуальная модель, физическая модель.
1. введение
В настоящее время сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются одной из основных причин смерти и инвалидизации населения во всем мире [1]. Ведущее место среди них занимают ишемическая болезнь сердца (ИБС) и инфаркт миокарда (ИМ). При этом в Украине в структуре смертности от болезней системы кровообращения (БСК) лица трудоспособного возраста составляют: от ИБС — 7,4 %, острого ИМ — 18,7 %, инсультов — 17,4 % [2].
ИМ является неотложным клиническим состоянием, обусловленным некрозом участка сердечной мышцы в результате нарушения ее кровоснабжения. Пациент с ИМ нуждается в экстренном проведении интенсивной терапии и выборе лечебной стратегии. А выбор лечебно-профилактических мероприятий (ЛПМ) напрямую зависит от качественного и своевременного прогноза исхода заболевания.
На сегодняшний день одним из способов повышения эффективности и качества лечения БСК является своевременное использование квалифицированным медицинским персоналом современных методов и средств. Применение таких средств позволяет сократить время от появления первых признаков заболевания и постановки правильного диагноза до начала лечения, а также прогнозировать дальнейшее развитие болезни. Сложное предложение, лучше разбить на несколько простых. Применение современных вычислительных методов и средств в медицине в большинстве своих случаев связано с регистрацией, обработкой и анализом множества диагностических показателей, которые в большинстве своем являются узкоспециализированными. Это приводит к большим затратам времени и информационной перегрузке специалистов [3]. Одним из важных аспектов, направленных на снижение таких затрат и повышение качества принимаемых медицинских решений, является разработка кардиологической информационной системы (ИС), позволяющей регистрировать, обрабатывать и анализировать множество диагностически важной,
разнородной информации о пациентах, в том числе и с ИМ. Использование такой системы позволит автоматизировать процесс определения исхода заболевания, что особо важно в острый и острейший периоды ИМ, а также поможет в дальнейшем определении тактики лечения, что является актуальной практической задачей.
2. Анализ литературных данных и постановка проблемы
На сегодняшний день в кардиологии используется ряд ИС, работа которых основана на базах данных (БД). Так, например, кардиологический телеметрический комплекс UNET, предлагаемый фирмой «Никатор», предназначенный для ЭКГ-диагностики работы сердца, выявления патологических нарушений сердечного ритма, сохранения всей полученной информации в собственной реляционной БД для дальнейшего углубленного анализа и формирования диагностического заключения. Однако постановка диагноза в этой ИС осуществляется только на основании ЭКГ, а сама БД не включает результаты лабораторных исследований, что сказывается на качестве диагностики ИМ [4].
Известен аппаратно-программный комплекс для диагностики и лечения ССЗ «ДИМОЛ», созданный Российским Научным Центром «Курчатовский институт» (РНЦ «КИ») г. Москвы (Россия). Комплекс позволяет проводить автоматизированную диагностику пациентов с использованием всей имеющейся информации, вести электронную историю болезни пациента. Основной частью данного комплекса является распределенная клиент-серверная БД для хранения текстовой и графической информации обо всех проводимых исследованиях и лечебных процедурах, но привязанность к интернет трафику является недостатком, т. к. при большом количестве одновременных запросов к БД последняя может работать нестабильно, что периодически приводит к сбоям всей системы [5].
Кардиологические ИС, разработанные компанией «Мор-тара» (США) по производству медицинского оборудования,
TECHNOLOGY AUDiT AND PRODUCTiON RESERVES — № 1/2(27], 2016, © Высоцкая Е. В., Якубовская С. В., Никонов В. В., 21
Панферова И. Ю., Порван А. П.
предназначены для диагностики ССЗ, анализа ЭКГ данных и ведения отчетности. Хранение большого массива данных о пациенте (лекарственные препараты, история и другие результаты тестов) происходит с использованием файл-серверной БД [6]. Эта информация позволяет врачу-кардиологу интерпретировать данные ЭКГ для более точной постановки диагноза. Однако структура встроенной БД подвержена риску постоянной перегрузки, что недопустимо в критические моменты времени.
Одним из современных автоматизированных комплексов, используемых в кардиологии, является система «В^ СайюРот^» (Украина). Это программное решение, объединяющее ЭКГ и стресс тест в единую платформу, позволяет по результатам мониторинга оценить риск возникновения ИМ и летального исхода от него [7]. Главный недостаток этого комплекса — оценка риска в результате длительного мониторинга, что неприемлемо при остром ИМ, а постановка диагноза осуществляется только на основании ЭКГ и не включает результаты клинико-лабораторных исследований. При этом информация, хранящаяся в БД комплекса, является слабо структурированной, что усложняет обработку и длительное хранение информации и сказывается на качестве диагностики и прогнозирования исхода заболевания. Сравнительная характеристика приведенных ИС, позволяющих в той или иной мере выявлять ИМ и определять его последствия, представлена в табл. 1.
Основная проблема автоматизации анализа и хранения полученных данных о состоянии ССС человека после перенесенного ИМ заключается в том, что большинство диагностических параметров, получаемых из разных источников, отличаются как по виду, так структуре и информативности. Это накладывает свои
ограничения на интеграцию такой информации при организации хранения регистрируемых данных и структуру самой ИС [8].
Для решения этой проблемы на уровне консолидации информации существует потребность в разработке соответствующей модели БД для ИС определения исхода ИМ. Сегодня ведущее место занимают объектно-реляционные модели БД, в основе концепции которых лежит понятие отношения, представляющиеся в виде двумерной таблицы при соблюдении определенных ограничивающих условий. Такой набор таблиц используется для хранения сведений об объектах и моделирования связей между ними. Физическое размещение данных в объектно-реляционных БД на внешних носителях осуществляется с помощью обычных файлов операционной системы. Достоинство объектно-реляционной модели данных заключается в простоте, понятности и удобстве ее применения при разработке структуры БД, подразумевающей использование различных объектов данных [9].
3. Объект, цель и задачи исследования
Объект исследования — физическая модель организации хранения данных в информационной системе определения исхода инфаркта миокарда.
Целью работы является разработка базы данных информационной системы определения исхода инфаркта миокарда на основе объектно-реляционной модели.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
— для построения концептуальной модели базы данных определить родительские и дочерние сущности, а также установить типы связей и правила целостности данных между ними;
таблица 1
Сравнительная характеристика некоторых ИС, используемых при выявлении и прогнозировании исхода кардиопатологий
Наименование Возможности Недостатки
Телеметрический комплекс «ШЕТ», (Украина) - ЭКГ-диагностика; - выявления патологических нарушений сердечного ритма; - формирования диагностического заключения; - хранение информации в реляционной БД - постановка диагноза только на основании ЭКГ; - отсутствие возможности автоматизированного определения исхода ИМ; - структура БД не предусматривает хранение результатов кли-нико-лабораторных исследований
Аппаратно-программный комплекс «ДИМОЛ», (Россия) - автоматизированная диагностика БСК; - ведение электронной истории болезни пациента; - хранение текстовой и графической информации в клиент-серверной БД - отсутствие возможности автоматизированного определения исхода ИМ; - дублирование данных, как на стороне клиента, так и стороне сервера; - нестабильность работы БД в высокоскоростных сетях и при высоком потоке одновременных обращений
Серия кардиологических ИС «Мортара», (США) - регистрация, обработка и анализ ЭКГ; - диагностика ССЗ; - возможность прогнозирования исхода заболевания; - электронная история болезни; - хранение информации в БД на основе файл-серверной архитектуры - структура встроенной БД подвержена риску постоянной перегрузки; - падение производительности ИС при увеличении числа компьютеров в сети или росте размерности БД
Автоматизированный комплекс «ВТ, Сал1шРотЬ, (Украина) - программное решение объединяет ЭКГ и стресс-тесты; - мониторинг сердечно-сосудистой деятельности; - оценка риска возникновения ИМ и летального исхода от него; - хранение информации в реляционной БД - оценка риска в результате длительного мониторинга; - информация, хранящаяся в БД, слабо структурирована; - структура БД не предусматривает хранение результатов кли-нико-лабораторных исследований
— спроектировать физическую модель базы данных информационной системы определения исхода инфаркта миокарда.
4. разработка базы данных
информационной системы определения исхода инфаркта миокарда
4.1. разработка концептуальной модели базы данных.
Для автоматизации учета больных с диагнозом ИМ при построении концептуальной модели были определены родительские сущности «Карта пациента» и «Госпитализация».
Для хранения результатов клинико-лабораторных и клинико-инструментальных исследований с целью последующей экспресс диагностики и дальнейшего прогнозирования возможного исхода [10, 11] были выделены дочерние сущности «ЭКГ», «Сахар крови», «Клинический анализ крови», «Биохимия крови», «Моча», «Кровь на электролиты», «Свертываемость крови» и «Микроскопия осадка».
Кроме этого, для ведения пациента на всем промежутке наблюдения за его состоянием после перенесенного инфаркта и определения его исхода были добавлены сущности «Температурный лист», «Патодиагноз», «Лист назначений», «Карта реанимаций» и т. д.
Между сущностями были установлены связи типа «один-ко-многим», для которых была определена мощность 1, (Р). Также были определены правила ссылочной целостности для операций «Delete», «Insert» и «Update» на уровне ограничения удаления или обновления экземпляров родительских сущностей и полного удаления или обновления экземпляров дочерних сущностей, ссылающихся на удаленный экземпляр родительской
сущности [12, 13]. На основании описания связей между выбранными сущностями была создана графическая диаграмма концептуальной модели (рис. 1).
При концептуальном проектировании сущности модели получили изменения путем определения их атрибутов и назначения первичных и внешних ключей [14, 15].
Так как в объектно-реляционной модели поддерживаются связи типа 1, (Р), необходимо использовать специальный механизм преобразования, который позволит отразить множественность связей с помощью допустимых категорий реляционной модели с использованием атрибутов отношений и первичных ключей. Разработанная модель данных, путем задания первичных ключей отношений, удовлетворяет всем требованиям целостности данных. На основе построенных отношений концептуальной модели разработана объектно-реляционная модель, включающая двадцать три таблицы. Рассмотрим некоторые из них.
Таблица «Карта пациента» содержит основные данные о пациенте, поступившего с ИМ в кардиологическое отделение. Атрибуты данной таблицы и их характеристики представлены в табл. 2.
Таблица «Госпитализация» содержит данные о госпитализации пациента, поступившего с ИМ, хранимые в атрибутах, представленные в табл. 3.
Таблица «Клинический диагноз» предназначена для хранения данных о клиническом диагнозе пациента. Информация об атрибутах таблицы «Клинический диагноз» разрабатываемой БД приведена в табл. 4.
Таблица «ПатоДиагноз» предназначена для хранения данных паталогоанатомического обследования пациента. Атрибуты данной таблицы и их характеристики приведены в табл. 5.
рис. 1. Концептуальная модель базы данных
таблица 2
Атрибуты таблицы «Карта пациента»
Имя атрибута Тип данных Комментарии к атрибуту
Номер Integer Первичный ключ, идентификатор записи о пациенте
Фамилия Text Фамилия пациента
Имя Text Имя пациента
Отчество Text Отчество пациента
Дата_рождения Date Дата рождения пациента в кратком формате
Пол Char Пол пациента
Адрес MediumText Адрес проживания пациента
Контактный телефон Varchar Номер телефона для контакта с пациентом с маской ввода +00(000) 000-00-00
таблица 3
Атрибуты таблицы «Госпитализация»
Имя атрибута Тип данных Комментарии к атрибуту
Код_К Integer Первичный ключ, идентификатор записи в БД о госпитализации пациента
Номер Integer Внешний ключ, идентификатор записи о пациенте. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Карта пациента»
Код_О Integer Внешний ключ, идентификатор записи об отделении, в которое ранее поступал или из которого был переведен пациент. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Отделение»
Кол_во госпитализаций Integer Фиксированное количество поступлений пациента с данной патологией в лечебные учреждения
ДатаГосп Date Дата поступления пациента с ИМ в клинику в кратком формате данных
ВремяГосп Time Фиксированное время поступления пациента с инфарктом ИМ в клинику в кратком формате данных
Вес SmallInt Вес пациента при поступлении в клинику в килограммах
Рост SmallInt Рост пациента при поступлении в клинику в сантиметрах
Жалобы CLOB Жалобы пациента, полученные в результате опроса при госпитализации
АнамнезБ CLOB Анамнез болезни пациента
АнамнезЖ CLOB Анамнез жизни пациента
Состояние CLOB Информация об общем состоянии пациента на момент госпитализации
таблица 4 Атрибуты таблицы «Клинический диагнез»
Имя атрибута Тип данных Комментарии к атрибуту
Код_КД Integer Первичный ключ, идентификатор записи о клиническом диагнозе пациента
Код_К Integer Внешний ключ, идентификатор записи о госпитализации пациента. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Госпитализация»
Код_Б Integer Внешний ключ, идентификатор записи о клиническом диагнозе пациента по МКБ 10. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Диагноз_МКБ»
Код_ТБ Integer Внешний ключ, идентификатор записи о типе диагноза (первичный, при госпитализации или заключительный). Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Тип_Диагноза»
Расширенное_описание CLOB Полное (расширенное) описание клинического диагноза пациента
таблица 5 Атрибуты таблицы «ПатаДиагнез»
Имя атрибута Тип данных Комментарии к атрибуту
Код_Р Integer Первичный ключ, идентификатор записи о патологоанатомическом диагнозе пациента
Код_К Integer Внешний ключ, идентификатор записи о госпитализации пациента. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Госпитализация»
Код_Б Integer Внешний ключ, идентификатор записи о клиническом диагнозе пациента по МКБ 10. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Диагноз_МКБ»
Код_ТБ Integer Внешний ключ, идентификатор записи о типе диагноза (первичный, при госпитализации или заключительный). Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Тип_Диагноза»
Расширенное_описание CLOB Полное (расширенное) описание паталогоанатомического диагноза пациента с указанием установленной причины смерти
ДатаС Date Дата проведения патологоанатомического вскрытия
J
Таблица «Карта реанимации» предназначена для хранения информации о пациенте, находящегося в отделении реанимации после перенесенного ИМ. Данная таблица содержит атрибуты, описанные в табл. 6.
Таблица «Температурный_листок» предназначена для хранения информации о регистрируемых показателях пациента, находящегося в палате. Атрибуты данной таблицы и их характеристики приведены в табл. 7.
Таблица «Температура» предназначена для хранения информации о температуре, регистрируемой у пациента в течение суток. Данная таблица содержит четыре атрибута, приведенные в табл. 8.
Таблица «Давление» предназначена для хранения информации о регистрируемом у пациента в течении суток артериальном давлении (АД). Атрибуты данной таблицы и их характеристики приведены в табл. 9.
Таблица 6
Атрибуты таблицы «Карта реанимации»
Имя атрибута Тип данных Комментарии к атрибуту
Код^ Integer Первичный ключ, идентификатор записи реанимационной карты пациента
Код_К Integer Внешний ключ, идентификатор записи о госпитализации пациента. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Госпитализация»
День Integer Номер дня пребывания в реанимации
АДС Integer Данные утреннего измерения систолического артериального давления
АДД Integer Данные утреннего измерения диастолического артериального давления
ЧСС Integer Среднесуточное значение частоты сердечных сокращений
Дыхание Integer Среднесуточное значение частоты дыхания пациента
ЭКС Varchar Информация о проводимой электрокардиостимуляции, ее режимах и результатах
Непрямой массаж Varchar Информация о проводимом непрямом массаже сердца с указанием результатов его проведения
ИВЛ Varchar Информация о проводимой искусственной вентиляции легких (ИВЛ), режиме и времени подключения к аппарату ИВЛ
МедТерапия CLOB Информация о назначенном медикаментозном лечении
Таблица 7 Атрибуты таблицы «Температурный_листок»
Имя атрибута Тип данных Комментарии к атрибуту
КадЛЬ Integer Первичный ключ, идентификатор записи температурного листа пациента
Кад_К Integer Внешний ключ, идентификатор записи о госпитализации пациента. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Госпитализация»
День Integer Номер дня пребывания в палате
Дыхание Varchar Тип дыхания, наблюдаемый у пациента при осмотре
Выпита_жидкасти Integer Количество жидкости, выпитой пациентом в течении суток в литрах
СутКалМачи Float Суточное количество выделенной пациентом мочи
Ванна Varchar Информация о назначенных принимаемых пациентом лечебных ваннах
Таблица 8
Атрибуты таблицы «Температура»
Имя атрибута Тип данных Комментарии к атрибуту
Код_Т Integer Первичный ключ, идентификатор записи о температуре пациента
КодЛЬ Integer Внешний ключ, идентификатор записи о температурном листе пациента. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Температурный_листок»
Время Time Фиксированное значение времени измерения температуры у пациента
Температура Float Измеренное значение температуры
Таблица 9 Атрибуты таблицы «Давление»
Имя атрибута Тип данных Комментарии к атрибуту
КОД^Т Integer Первичный ключ, идентификатор записи об АД пациента
КадЛЬ Integer Внешний ключ, идентификатор записи о температурном листе пациента. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Температурный_листок»
Время Time Фиксированное значение времени измерения АД у пациента
АДС SmallInt Измеренное значение систолического артериального давления пациента
АДД SmallInt Измеренное значение диастолического артериального давления пациента
Таблица «ЭКГ» хранит информацию об основных временных показателях ЭКГ, регистрируемой у пациента, находящегося в палате. Атрибуты данной таблицы и их характеристики приведены в табл. 10.
Атрибуты т
мероприятиях в острый и острейший периоды после перенесенного пациентом ИМ. Документирование и масштабирование логической модели проводилось в соответствии с нотациями представления данных ER-диаграммы [16].
таблица 10
лицы «ЭКГ»
Имя атрибута Тип данных Комментарии к атрибуту
Ko^ECG Integer Первичный ключ, идентификатор записи зарегистрированной ЭКГ пациента
Код_К Integer Внешний ключ, идентификатор записи о госпитализации пациента. Предназначен для организации связи типа «один-ко-многим» с таблицей «Госпитализация»
День Integer Номер дня пребывания в палате
ЭКГ CLOB Оцифрованный файл зарегистрированной электрокардиограммы пациента
ЧСС SmallInt Частота сердечных сокращений, регистрируемая на ЭКГ пациента
PQ Float Усредненная длительность интервала РО ЭКГ пациента
ORS Float Усредненная длительность ОНБ-комплекса ЭКГ пациента
ОТ Float Усредненная длительность ОТ-комплекса ЭКГ пациента
RR Float Средняя длительность НН-интервала ЭКГ пациента
Заключение CLOB Расширенное заключение по ЭКГ пациента
Остальные сущности не нуждаются в описании, так как содержат информацию, регламентированную протоколами проведения клинико-лабораторных исследований крови и мочи пациента. Такой набор таблиц и их атрибутов мотивирован необходимостью неизбыточного хранения данных, пригодных для последующего анализа и принятия врачебного решения о лечебно-профилактических
4.2. Проектирование физической модели данных. Проектирование физической модели данных проводилось путем преобразования инфологической модели в дата-логическую, при котором каждой сущности ставится в соответствие двумерная таблица, а каждому атрибуту сущности соответствует аналогичное поле полученной таблицы (рис. 2).
рис. 2. Физическая модель базы данных
Выполнение всех преобразований осуществлялось с помощью CASE-средства ErWin [16, 17]. Это позволило безошибочно провести преобразования типов данных атрибутов сущностей к типам данных выбранной СУБД MySQL. Графическое представление физической модели в ErWin полностью отражает реальную БД, которая будет реализоваться в ИС [18].
5. Обсуждение результатов разработки и проектирования базы данных информационной системы определения исхода инфаркта миокарда
Принимая во внимание все вышеописанное, можно заключить, что разработанная структура организации хранения данных в ИС определения исхода ИМ в предлагаемом виде способна автоматизировать процесс поддержки принятия решений врачом-кардиологом и повысить эффективность документооборота при работе с пациентами инфарктного отделения клиники. Использование данных клинико-инструментальных и клинико-лабораторных исследований, хранимых в разработанной БД, позволяет определить исход ИМ в соответствии с разработанными авторами методами, описанными в [10, 11]. Для программной реализации разработанной физической модели БД предлагается использовать средства RAD-системы C++ Builder. Это упростит процессы загрузки, обработки и манипулирования данными в разработанной БД. Предлагаемая БД является открытой и кроссплатформенной, что значительно повышает ее универсальность и позволяет говорить об использовании примера организации ее структуры для решения задач автоматизации диагностики схожих заболеваний.
Разработанная БД успешно может быть использована в городских и коммунальных медицинских учреждениях кардиологического профиля, частных клиниках, а также в качестве лабораторного макета в ВУЗах при подготовке бакалавров и магистров соответствующего профиля.
6. Выводы
1. Проведенный анализ существующих ИС и требований к разрабатываемой БД показал необходимость консолидации разнородной информации для ИС определения исхода ИМ.
2. На основании результатов анализа процесса определения исхода ИМ были выделены родительские и дочерние сущности, позволяющие описать и логически увязать всю информацию о пациенте и результатах его обследования с целью последующей экспресс диагностики и прогнозирования возможного исхода ИМ. Выделенные сущности были объединены в схему данных, представляющую собой концептуальную модель организации хранения данных в ИС определения исхода ИМ.
3. В процессе моделирования между всеми сущностями были определены и установлены связи типа «один-ко-многим» и «многие-ко-многим», а также сформированы правила целостности между основными компонентами модели, предусматривающие полную независимость данных.
4. В результате моделирования была организована информационная взаимосвязь между всеми элементами объектно-реляционной модели проектируемой БД в со-
ответствии с ограничениями целостности связей между всеми данными, а также спроектирована с использованием CASE-средства ErWin физическая модель БД ИС определения исхода ИМ.
Таким образом, спроектированная база данных информационной системы определения исхода инфаркта миокарда, разработанная на основе объектно-реляционной модели, обеспечивает открытость, модифицируемость и модульность (наращиваемость) структуры как самой базы, так и системы в целом. Использование в дальнейшем эффективных методов и средств сбора, хранения, обновления и отображения информации обеспечит достоверность измеренных диагностических признаков, высокую эффективность использования информации.
Литература
1. The top 10 causes of death [Electronic resource] // Media centre of WHO. — Fact sheet № 310. — May 2014. — Available at: \www/URL: http://www.who.int/mediacentre/fact-sheets/fs310/en
2. Корнацкий, В. М. Проблема болезней системы кровообращения и пути ее минимизации в Украине [Электронный ресурс] / В. М. Корнацкий // Кардиология: от науки к практике. — 2013. — № 5(07). — Режим доступа: \www/ URL: http://kardiolog.in.ua/5-07-2013/172-problema-boleznei-sitemu-krovoobrascheniya
3. Высоцкая, Е. В. Информационная система прогнозирования исхода инфаркта миокарда [Текст] / Е. В. Высоцкая, С. В. Якубовская, В. В. Никонов, А. И. Довнарь // Сборник научных трудов 23-й Международной научно-практической конференции MicroCAD 2015 «Информационные технологии: наука, техника, технология, образование, здоровье». — Харьков: НТУ «ХПИ», 2015. — Т. III. — С. 35.
4. Телеметрический кардиологический комплекс ЮНЕТ [Электронный ресурс] // OOO «Никатор». — Режим доступа: \www/ URL: http://nikator.in.ua/p36690587-telemetricheskij-kardiologicheskij-kompleks.html
5. Гнеденко, В. Г. Аппаратно-программные комплексы для диагностики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний [Электронный ресурс]: технический проект / В. Г. Гне-денко, Д. Г. Иоселиани, Л. Л. Семенов, Е. М. Файнберг // ДИМОЛ. — 1994. — Режим доступа: \www/URL: http:// www.dimol.org/docs/28.doc
6. RScribe 5. Providing advanced flexibility in resting ECG solutions [Electronic resource] // Mortara. — Available at: \www/ URL: http://www.mortara.com/products/healthcare/resting-ecg/ rscribe-5/
7. BTL CARDIOPOINT-SPIRO. Пневмотахограф с программным обеспечением // Компания BTL. — Режим доступа: \www/ URL: http://btl.ua/products-spirometry-spirometry-btl-cardiopoint-spiro
8. Кулик, С. Д. Методы и средства повышения эффективности информационных систем (нейронные сети, криминалистика, формирование фактографических данных, морфологический анализ) [Текст]. Т. 1: Криминалистика / С. Д. Кулик, Д. А. Никонец, К. И. Ткаченко, И. А. Лукьянов. — М.: Радиотехника, 2011. — 300 с.
9. Кумсова, А. И. Базы данных [Текст]: учеб. / А. И. Кумсова. — 2-е изд. — М.: Кнорус, 2012. — 488 с.
10. Споаб прогнозування летального кшця шфаркту мюкар-да лiвого шлуночка задньо! локалiзацп [Текст]: пат. 84827 Украша: МПК (2006) A61B 5/02, G01N 33/49, G01N 33/53, G01N 33/573 / Бих А. I., Висоцька О. В., Шконов В. В., Нужнова С. В.; заявник та патентовласник: Харгавський на-цюнальний ушверситет радюелектрошки. — № a200804320; заявл. 07.04.2008; опубл. 25.11.2008, Бюл. № 22. — 6 с.
11. Споаб прогнозування летального кшця шфаркту мюкарда лiво-го шлуночка передньо! лок^заци [Текст]: пат. 56702 Украша: МПК (2006) G01N 33/573 (2006.01), G01N 33/53 (2006.01) / Бих А. I., Висоцька О. В., Шконов В. В., Якубовська С. В.; заявник та патентовласник: Харгавський нацюнальний ушверситет радюелектрошки. — № u201008107; заявл. 29.06.2010; опубл. 25.01.2011, Бюл. № 2. — 5 с.
информационные технологии
ISSN 222Б-37В0
12. Connolly, T. Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management [Text] / T. Connolly, C. Begg. — Ed. 3. — Addison Wesley, 2001. — 1236 p.
13. Порван, А. П. Разработка базы данных для информационной системы определения очагов токсичности водных экосистем [Текст] / А. П. Порван, Е. В. Высоцкая, Ю. Г. Беспалов, К. В. Носов, М. А. Пащенко // Технологический аудит и резервы производства. — 2013. — № 6/3(14). — С. 41-44. — Режим доступа: \www/URL: http://journals. uran.ua/tarp/article/view/19547
14. Плоткин, Т. Л. Алгебраическая логика в описании состояния базы данных [Текст] / Т. Л. Плоткин, Б. И. Плоткин, С. Краус // Фундаментальная и прикладная математика. — 1996. — T. 2, Вып. 3. — С. 875-910.
15. Высоцкая, Е. В. Концептуальное моделирование данных информационной системы определения степени когнитивных расстройств у больных дисциркуляторной энцефалопатией [Текст] / Е. В. Высоцкая, Л. И. Рисованая и др. // Сборник научных трудов 5-го Международного радиоэлектронного форума «Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития». — Харьков: АНПРЭ, ХНУРЕ, 2014. — Т. III. — С. 158-160.
16. Структурное проектирование: ERWin. Отображение модели данных в ERWin [Электронный ресурс]. — Режим доступа: \www/URL: http://alice.stup.ac.ru/case/caseinfo/erwin/part1. php#1. — 12.12.2015.
17. База даних «Визначення кшця шфаркту мюкарда» [Текст]: Свщоцтво Украши про реестрацш авторського права на твiр № 63255 / Якубовська С. В., Висоцька О. В., Дов-нар О. Й., Порван А. П., Шконов В. В.; патентовласник: Якубовська С. В., Висоцька О. В., Довнар О. Й., Порван А. П., Шконов В. В. — дата реестрацп 29.12.2015 р.
1S. Garcia-Molina, H. Database Systems: The Complete Book [Text] / H. Garcia-Molina, J. D. Ullman, J. Widom. — Ed. 2. — Pearson, 2008. — 1248 p.
Р0ЗР0БКА БАЗИ ДАНИХ 1НФ0РМАЦ1ЙН01 СИСТЕМИ ВИЗНАЧЕННЯ РЕЗУЛЬТАТУ 1НФАРКТУ М10КАРДА
Стаття присвячена розробщ бази даних шформацшно'1 системы визначення результату шфаркту мюкарда, яка призначена для автоматизаци анашзу та збер1гання отриманих даних про стан серцево-судинно'1 системи людини шсля перенесеного шфаркту мюкарда. На шдстав1 опису зв'язгав м1ж обраними сутностями створена граф1чна д1аграма концептуально!' модел1 бази даних. Розроблена ф1зична модель схеми даних, заснована на об'ектно-реляцшнш модель
Kлючовi слова: шформацшна система, шфаркт мюкарда, база даних, концептуальна модель, ф1зична модель.
Высоцкая Елена Владимировна, доктор технических наук, профессор, кафедра биомедицинской инженерии, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Украина. Якубовская София Владимировна, аспирант, кафедра биомедицинской инженерии, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Украина, е-таИ: sofi_star@mail.ru. Никонов Вадим Владимирович, доктор медицинских наук, профессор, руководитель центра «инфекционного эндокардита», академик Международной энергоинформационной академии, академик Российской энергоинформационной академии, заведующий кафедрой медицины неотложных состояний, медицины катастроф и военной медицины, Харьковская медицинская академия последипломного образования, Украина.
Панферова Ирина Юрьевна, кандидат технических наук, доцент, кафедра информационных управляющих систем, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Украина. Порван Андрей Павлович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, кафедра биомедицинской инженерии, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Украина.
Висоцька Олена Володимирiвна, доктор техтчних наук, про-фесор, кафедра бюмедичног тженерп, Хартвський нащональний утверситет радюелектрошки, Украгна.
Якубовська Софiя Володимирiвна, астрант, кафедра бюмедичног тженерп, Хартвський нащональний утверситет радю-електротки, Украгна.
Шконов Вадим Володимирович, доктор медичних наук, про-фесор, керiвник центру «тфекцшного ендокардиту», академж Мiжнародног енерготформацшног академп, академж Росйськог енерготформацшног академп, завгдувач кафедри медицини не-вГдкладних статв, медицини катастроф i вшськовог медицини, Хартвська медична академ1я тслядипломног освти, Украгна. Панфьорова 1рина Юрпвна, кандидат технчних наук, доцент, кафедра тформацшних управляючих систем, Хартвський нащональний утверситет радюелектронжи, Украгна. Порван Андрт Павлович, кандидат технчних наук, старший науковий ствробтник, кафедра бюмедичног тженерп, Хар-твський нащональний утверситет радюелектронжи, Украгна.
Visotskaya Olena, Kharkiv National University of Radio Electronics, Ukraine.
Yakubovskaya Sofiya, Kharkiv National University of Radio Electronics, Ukraine, e-mail: sofi_star@mail.ru.
Nikonov Vadim, Kharkiv Medical Academy of Postgraduate Education, Ukraine.
Panfyorova Irina, Kharkiv National University of Radio Electronics, Ukraine.
Porvan Andrey, Kharkiv National University of Radio Electronics, Ukraine
технологический аудит и резервы производства — № 1/2(27), 2016
