Министерства здравоохранения


ТЕМА № 14 Поддержка лечебно-диагностического процесса методами кибернетики и информатики 10



страница8/9
Дата11.05.2016
Размер1.93 Mb.
ТипУчебное пособие
1   2   3   4   5   6   7   8   9
ТЕМА № 14
Поддержка лечебно-диагностического процесса методами кибернетики и информатики 10
Необходимо знать: цели, задачи и принципы построения систем федерального уровня для мониторинга здоровья населения.

Необходимо уметь: пользоваться и вносить данные мониторинга здоровья населения в соответствующие системы федерального уровня.
Медико-технологические системы и их особенности
Медико-технологические системы - это системы, обеспечивающие обработку и анализ информации, представленной в электронной форме, для поддержки принятия решений и информационной поддержки медицинских технологических процессов. Они являются самыми многочисленными среди ИМС.

Пользователями таких систем являются врачи-клиницисты, врачи-функционалисты, врачи-лаборанты, врачи-фармакологи, врачи-гигиенисты, а также средний медицинский персонал.

Медико-технологические системы обеспечивают:


  1. сбор информации о пациенте;

  2. накопление информации (в БД);

  3. обработку информации, включая расчеты интегральных показателей;

  4. поиск аналогов (прецедентов);

  5. интерпретацию информации (генерацию заключений на профессиональном языке пользователя);

  6. поддержку при диагностике заболеваний;

  7. поддержку при прогнозировании состояния пациента;

  8. помощь при назначении лечения;

  9. динамический контроль персональных характеристик здоровья;

  10. контроль угрожающих состояний и управление состоянием пациента;

  11. анализ и поддержку управления медицинскими технологическими процессами;

  12. представление информации в наглядном виде;

  13. предоставление справочной информации.

По целевому назначению медико-технологические системы можно подразделить на автоматизированные системы для обработки медицинских сигналов и изображений, консультативной помощи в принятии решений и управления жизненно важными функциями организма.
Автоматизированные системы для обработки медицинских сигналов и изображений
Автоматизированные системы обработки кривых и изображений являются самыми многочисленными среди разработанных систем. Разные авторы называют их по-разному: АС клинико-лабораторных исследований, медицинские приборно-компьютерные системы, измерительные или микропроцессорные медико-технологические системы и т.д. Такое разнообразие частично объясняется тем, что с самого начала разработки (конец 1960 - начало 1970-х гг.) их развитие шло двумя путями:

  1. подключением медицинской аппаратуры к ЭВМ;

  2. оснащением специализированными микропроцессорными устройствами медицинской аппаратуры.

Первый способ развития АС для обработки медицинских сигналов и изображений осуществлялся в вузах, клинических НИИ; второй - в технических НИИ, на заводах и фирмах, производящих медицинскую аппаратуру. Оба пути имели свои достоинства и недостатки. Постепенно шло их сближение. В настоящее время АС для обработки медицинских сигналов и изображений, сопоставимые по целевому назначению, но построенные разными способами, обладают практически одинаковыми возможностями. Среди них широкое распространение получили АС для функциональной, ультразвуковой, лабораторной и морфологической диагностики.

Техническое обеспечение АС обработки медицинских сигналов и изображений включает:



  • средства для съема информации;

  • средства для измерения, преобразования, аппаратной фильтрации, усиления сигналов;

  • аналого-цифровое преобразование;

  • вычислительные средства для обработки сигналов.

При регистрации кривых и изображений осуществляется пре­образование физических характеристик организма в электрические сигналы. Получаемые кривые (электрокардиограмма, реограмма, пневмотахограмма, капнограмма, фотоплетизмограмма и др.) являются аналоговыми (непрерывными) сигналами. Современная вычислительная машина может обрабатывать информацию, представленную только в цифровой форме. Аналого-цифровой преобразователь (АЦП) является стандартным устройством для преобразования непрерывного сигнала в дискретную цифровую форму.

Суть аналого-цифрового преобразования сводится к многократным, сделанным с определенной частотой, измерениям напряжения вводимого аналогового сигнала. Частота, с которой осуществляется преобразование, называется частотой дискретизации сигнала. Она измеряется в герцах.

Любой периодический сигнал можно представить набором синусоид. Чем чаще изменяется сигнал, тем больше синусоид нужно для его описания. Представление сигнала как набора синусоид называется его спектром. Чтобы получить представление сигнала в цифровой форме, достаточное для выявления характерных точек, которые необходимы для обработки сигнала, частота дискретизации должна вдвое превышать максимальную частоту его спектра.

Для оцифровки кардиологических кривых используется большая частота дискретизации, чем для респираторных: например, для электрокардиографического сигнала используется частота дискретизации 500 Гц, реографического- 100, а капнографического- 25 Гц.

Полученный в результате оцифровки аналогового сигнала цифровой массив обрабатывается с помощью специальных алгоритмов. Алгоритмы для ввода, обработки медицинских сигналов и изображений, а также построения заключений составляют основу программного обеспечения таких систем.

В самом простом и до сих пор распространенном варианте суть обработки сигналов сводится к поиску характерных точек (минимумов, максимумов, перегибов, переходов через нулевое значение и т.д.), расчету временных интервалов и амплитуд, необходимых для получения величин физиологических параметров.

Сигналы могут обрабатываться автоматически, т.е. полностью без участия врача. Но до сих пор существуют АС с возможностью полуавтоматической обработки кривых – это особенно важно при обработке «сложных» неритмичных сигналов, когда врачу предъявляется кривая, а он с помощью специальных реперов выделяет характерные точки. Наконец, возможен автоматизированный вариант, когда разметка сигнала осуществляется автоматически, а ее результат предъявляется врачу, который может отредактировать его. В АС обработки медицинских кривых и изображений встречаются все три варианта.

Автоматизированные системы для обработки изображений имеют специфику как по применяемым средствам для съема информации, так и по используемым специализированным алгоритмам обработки. Важное значение имеют характеристики регистрируемого изображения, особенности выведения его на экран (число точек по вертикали и горизонтали, число градаций степеней яркости, особенности цветопередачи и т.д.). В таких системах обязательно должны реализовываться возможности выделения контура исследуемых областей, изменения контрастности, масштабирование. В результате обработки должно получаться новое изображение, лучше исходного, в частности, возможно создание и псевдотрехмерного изображения.

При построении заключений в АС обработки медицинских сигналов и изображений используются разные методы и подходы.

Кроме специализированных алгоритмов для ввода и обработки сигналов и изображений программное обеспечение таких систем включает встроенную БД для хранения архива сигналов, изображений, заключений, а также интерфейс, обеспечивающий взаимодействие медицинского работника с АС. В последнее время в связи с появлением очень больших по объему изображений (типа МРТ) такие архивы сохраняются не на ПК, а в специальных хранилищах на дисковых массивах серверов.

Таким образом, современная АС обработки медицинских сигналов и изображений позволяет осуществлять:


  1. настройку на исследование: ввод паспортных, антропометрических данных, определение объема и режима исследования, ввод специализированной информации после установки датчиков на пациента;

  2. проведение исследования с визуализацией кривых, изображений (при необходимости в режиме реального времени), возможностями остановки изображения, выбора необходимых участков для анализа, занесение в БД;

  3. построение заключения с визуализацией результата в табличной и графической формах, облегчающих интерпретацию данных;

  4. получение твердых копий (распечатку) как исходных сигналов, так и всех результатов;

  5. работу с БД системы.

К сожалению, широко внедряемых АС обработки медицинских сигналов и изображений немного. Причин этому, как объективных, так и субъективных, несколько. Автоматизированные системы для обработки сигналов и изображений отличаются по используемым алгоритмам и вычислительной технике, возможностям расчета производных показателей и построения заключений, настройке на конкретную медицинскую аппаратуру и т.д. Тем не менее, рынок АС обработки медицинских сигналов и изображений (для отделений функциональной диагностики, лабораторной диагностики и др.) заполнен как зарубежными, так и отечественными системами, и пришло время для исследования его качественного состава.
Автоматизированные системы для консультативной помощи в принятии решений
Среди систем для помощи в принятии решений на основании используемых методов выделяют:

  • автоматизированные системы для распознавания патологических состояний методами вычислительной диагностики;

  • автоматизированные консультативные системы для помощи в принятии решений на основе интеллектуального (экспертного) подхода;

  • автоматизированные гибридные (экспертно-статистические, экспертно-моделирующие) системы для консультативной помощи в принятии решений.

Рассмотрим эти системы подробнее.
Автоматизированные консультативные системы для помощи в принятии решений на основе интеллектуального(экспертного) подхода
Искусственный интеллект - это область компьютерной науки, занимающаяся, по определению Дж. Ф.Люгера (ЛюгерДж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем: пер. с англ./Дж.Ф. Люгер.-М.: Изд. дом «Вильямс», 2003), «автоматизацией разумного поведения» на основе использования знаний, получаемых от экспертов или из литературных источников.

Диагностическое заключение врача представляет собой результат логических умозаключений, базирующихся на научных знаниях, субъективном опыте, полученном в процессе работы, и здравом смысле. Принципы математической статистики не всегда эффективны при анализе клинических данных, в особенности при редких заболеваниях, когда имеются малые выборки. Поэтому наряду с обработкой данных широкое применение нашла и «обработка» знаний.

Под знаниями подразумеваются закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате теоретических исследований, практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области. Если знания отражены в литературе, системы, построенные на основе их использования, называют интеллектуальными. Если же знания были получены в процессе собеседований с высококвалифицированными специалистами (экспертами в конкретной области медицины), системы называют экспертными.

Для того, чтобы знания можно было использовать при построении систем, их формализуют. Под формализацией понимается однозначное (иногда многозначное) описание клинических проявлений заболеваний (включающее дифференциально значимые признаки и их сочетания для отдельных или групп заболеваний), профессиональных навыков, технологий, методов принятия решений, на основе которого возможно последующее моделирование деятельности врача и использование знаний в автоматизированных системах, в данном случае – экспертных.

Знания предметной области по источникам можно разделить на фактические и эвристические. Фактические знания - хорошо известные в данной предметной области факты, описанные в специальной литературе. Эвристические знания основаны на собственном опыте специалиста-эксперта, пользоваться ими нужно осмотрительно, но именно они определяют эффективность ЭС.

Экспертная система - это программа для компьютера, оперирующая с формализованными знаниями врачей-специалистов и имитирующая логику человеческого мышления, основанную на знаниях и опыте экспертов с целью выработки рекомендаций или решения проблем. Одним из важных свойств ЭС является ее способность объяснить понятным для пользователя образом, как и почему принято то или иное решение. Экспертные системы эффективны в специфических областях, таких как медицина, в которых существует много вариантов проявлений заболеваний, и поэтому отсутствуют однозначные критерии диагностики и лечения, в связи с чем важен эмпирический опыт специалистов, и качество принятия решения зависит от уровня экспертизы. По областям применения можно выделить ЭС для диагностики, интерпретации данных, лечения, прогнозирования и мониторинга состояния больных. По данным исследования, проведенного в США в середине 1990-х гг., медицина является одним из основных потребителей ЭС - около 23 % всех имеющихся.

Пользователем ЭС обычно является специалист в той же предметной области, для которой разработана система, но его квалификация недостаточно высока по конкретному профилю патологии, в связи с чем он нуждается в поддержке принятия решений. Пользователями медицинских ЭС могут быть также врачи смежных специальностей, общей практики, ординаторы, интерны.

Как разработчики, так и пользователи предъявляют к медицинским ЭС ряд требований.



  1. Система должна обеспечивать высокий уровень решения задач в своей предметной области.

  2. «Поведение» ЭС (задаваемые врачу вопросы, рекомендации, логика работы и принятия решений) должно моделировать поведение грамотного врача.

  3. Система должна объяснять получаемые решения, используя конструкции, понятные врачу.

  4. Созданные ЭС должны обеспечивать возможность модификации при обновлении медицинских знаний по данной предметной области.

Близки к процессу дифференциальной диагностики заболеваний предложенные В. К. Финном интеллектуальные системы на основе ДСМ-рассуждений (ДСМ - по инициалам Джона Стюарта Милля), использующие понятия аргументов и контраргументов, т.е. утверждений «за» или «против» диагноза при наличии определенных признаков (показателей).

В ЭС реализуются четыре базовые функции:



  1. приобретение (извлечение) знаний;

  2. представление знаний;

  3. управление процессом поиска решения;

  4. разъяснение принятого решения.

Приобретение знаний - это восприятие опыта решения проблемы от источника знаний (эксперт, литература) и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в экспертной или интеллектуальной системе. Для извлечения знаний необходимы усилия не только эксперта, знающего предметную область, но и когнитолога или инженера по знаниям (knowledge engineer) либо аналитика, владеющего методами извлечения, структуризации и организации знаний предметной области. Извлечение знаний может происходить в процессе собеседований между инженером по знаниям и экспертом в конкретной проблемной области или в результате взаимодействия эксперта со специальной программой, замещающей в этом случае когнитолога.

Представление знаний - описание приобретенных знаний с помощью машинного языка (языка представления знаний), включая проверку на корректность и полноту. Существует несколько языков представления знаний. Самыми распространенными из них в настоящее время являются продукционные модели, фреймы, семантические сети.

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)». При выполнении условия реализуется действие.

К достоинствам продукционных моделей можно отнести простоту и наглядность представления знаний, их модульность, что обеспечивает легкую модификацию имеющихся и добавление новых правил. Однако у этого подхода имеются и недостатки. Главным из них является ограниченность его использования для представления знаний, которые выходят за рамки утверждений типа «Если..., то...».

Фрейм (от англ. Frame - рамка) - структура данных для представления стереотипных знаний. Он представляет собой логическую запись, включающую поля (подструктуры) для хранения информации. Эти поля называют слотами (от англ. slot- щель). Некоторые слоты могут хранить неизменную информацию. Слоты могут также содержать перечень возможных значений, присоединенные процедуры (позволяющие производить операции для получения значения этого слота) или другие фреймы. В каждом слоте задается условие, которое должно выполняться при установлении соответствия между значениями. Соединив множество фреймов, являющихся отношениями, можно построить фреймовую систему.

Использование фреймов для представления знаний позволяет получить описание проблемной области в виде связанных, иерархически упорядоченных, крупных информационных структур.

Семантические сети состоят из узлов, представляющих концепты (понятия), и связей - отношений между ними. Все узлы сети определяются через другие узлы.

Отношения между концептами могут быть двух типов. Первый тип отношений может быть сформулирован как отношения «от общего к частному», чему могут соответствовать фразы «включает в себя», «состоит из», «содержит». Второй тип - это отношение «от частного к общему», чему соответствуют формулировки «является частью», «характерно для». Частным случаем семантических сетей являются семантические пороговые иерархические сети. Они устроены таким образом, что «переключение» на узлы более высоких по иерархии уровней происходит только после того, как будет преодолен заданный порог.

Особенностью семантической сети, являющейся и ее недостатком, является ее целостность - невозможность разделить базу фактических знаний и механизм поиска решения.

Каждая модель представления знаний имеет свои достоинства и недостатки, поэтому при решении клинических задач в настоящее время обычно используется не одна, а несколько взаимно дополняющих моделей представления знаний: продукционная модель, фреймовая структура.

Управление процессом поиска решения - это осуществление доступа к знаниям, порядок и способ их использования в процессе формирования решения.

Разъяснение принятого решения - важная базовая функция, обеспечивающая высокий уровень доверия к ЭС. Данная функция позволяет врачу понять логику, оценить качество и безопасность решений, предлагаемых системой, и сделать окончательный обоснованный выбор.
Автоматизированные системы для управления жизненно важными функциями организма
В отделениях реанимации и интенсивной терапии используют АС для помощи врачу при управлении жизненно важными функциями организма или для постоянного интенсивного наблюдения. Большая часть из них предназначена для индивидуализированного мониторного наблюдения за витальными параметрами организма. Такие системы называют прикроватными или мониторно-компьютерными системами (МКС). В настоящее время нормой для клинической практики является оборудование отделения реанимации и интенсивной терапии одной или даже несколькими МКС.

Безусловными достоинствами большинства импортных МКС являются их высокая надежность, простота съема данных, высокое качество датчиков и измерительных блоков. Отечественные разработки отличаются более выраженной интеллектуальной емкостью.

Мониторно-компьютерные системы призваны обеспечивать в режиме реального времени (on-line) регистрацию основных физиологических сигналов для исследования систем гомеостаза, расчет величин витальных параметров, представление волновых форм снимаемых кривых и цифровой информации на мониторе. До сих пор некоторые МКС имеют «моносистемную» (в плане физиологических систем) или близкую к ней направленность, например, системы для наблюдения за состоянием кровообращения с возможностью регистрации респираторной кривой и расчетом частоты дыхания. Но становится все больше систем, в которых реализованы съем и обработка сигналов для получения оптимизированного набора жизненно важных показателей по принципу разумной достаточности.

Наиболее распространенный набор мониторируемых кривых включает: электрокардиограмму (мониторное отведение), сигнал для расчета артериального давления, кривую венозного давления, кривую для расчета минутного объема крови, капнограмму, фотоплетизмограмму.

В течение нескольких десятилетий обсуждается идея модульного построения прикроватных систем - несколько вариантов оформления со стандартным числом блоков для мониторинга и общим модулем питания.

Каждый блок представляет собой небольшой (стандартного размера) монитор определенного сигнала, блоки комбинируются в любой последовательности в зависимости от профиля отделения реанимации и интенсивной терапии. Несмотря на безусловную привлекательность, эта идея до сих пор не завоевала достойного места на рынке автоматизированных приборов и систем для слежения за витальными параметрами.

В МКС, как и в АС обработки сигналов для отделений функциональной и лабораторной диагностики, реализуется следующая технологическая цепочка:


  1. датчики и электроды, наложенные на пациента;

  2. измерительные блоки;

  3. аналого-цифровой преобразователь;

  4. вычислительные средства.

В результате аналого-цифрового преобразования непрерывные сигналы становятся массивами чисел, после чего обрабатываются с помощью специальных алгоритмов. При обработке сигналов широко используются модельные представления о физиологических системах организма. В МКС используется только автоматический способ обработки сигналов (без участия медицинского персонала). Однако до 15 % всей мониторинговой информации составляют артефакты.

Некоторую информацию вводят в МКС вручную: это паспортные, антропометрические данные (рост, масса тела, геометрические параметры тела), некоторые специальные параметры (атмосферное давление, влажность воздуха и др.), необходимые для расчетов. Ввод величин параметров вручную в основном осуществляется на этапе настройки АС на конкретного пациента и занимает до 5 мин. В определенных клинических ситуациях при необходимости экстренного начала мониторинга большую часть настройки можно опустить. Нельзя исключать лишь выбор мониторируемых сигналов и ввод необходимой для их обработки специальной информации.

В мониторном режиме современные МКС работают сколь угодно долго. Работа осуществляется по циклическому принципу. Цикл мониторинга включает периоды:


  1. съема сигналов;

  2. их обработки;

  3. представления обновленной информации на экране.

Длительность цикла мониторинга в современных автоматизированных следящих системах для отделения реанимации и интенсивной терапии составляет 1 мин. При этом визуализация регистрируемых кривых происходит практически в режиме реального времени.

Представление информации на дисплее осуществляется в нескольких стандартных формах, для каждой из которых обязательными являются краткая информация о пациенте - фамилия, инициалы, номер истории болезни, обновляемые величины заданных в данной МКС витальных параметров и «подсказки» по работе с системой.

В МКС применяются три наиболее используемые формы представления.


  1. Экран волновых форм. На экране «плывут» несколько мониторируемых кривых (по выбору пользователя). Врач-реаниматолог оценивает состояние больного, ориентируясь в том числе и на форму регистрируемых кривых (мониторного отведения ЭКГ, кривой потока крови в крупных сосудах и т.д.).

  2. Экран динамических трендов (тренд - изменение параметра во времени). На основной части экрана выводится динамика нескольких витальных параметров по выбору врача. По окончании каждой минуты осуществляется вывод вновь полученных величин. Такая форма представления особенно хорошо себя зарекомендовала при использовании быстро (и не всегда одинаково) действующих медикаментов и при использовании экстракорпоральных пособий.

  3. Табличная форма представления витальных параметров. По оси абсцисс указаны параметры, по оси ординат - время. Форма снабжена линейками прокрутки. Получаемые в процессе мониторинга величины все время появляются в соответствующих ячейках таблицы. Таблица включает не только определенный в данной системе и относительно короткий перечень витальных параметров, но и все рассчитываемые показатели (40 - 60).

По окончании мониторинга или в любой момент по желанию пользователя выводятся табличный и графический отчеты в исходном или «свернутом» виде. Мониторно-компьютерная система хранит информацию за последние 24 - 48 ч. динамического наблюдения. Информация может передаваться в отдельную БД для долгосрочного хранения.

В таких системах, кроме повременных срезов основных физиологических параметров (частоты сердечных сокращений, ударного и сердечного индексов, артериального давления, центрального венозного давления, частоты дыхания, напряжения углекислого газа в конце выдоха, оценки неравномерности вентиляционно-перфузионных отношений и др.), используются результаты всех проводимых анализов, данные карты ведения больного, например, жидкостного баланса.

В последнее десятилетие в разработке систем для управления жизненно важными функциями организма произошел качественный скачок. Отмечается рост числа АС для поддержки решений врача при интерпретации данных пациента отделения реанимации и интенсивной терапии - интеллектуальных автоматизированных систем для постоянного интенсивного наблюдения. Эти системы не являются системами для слежения за величинами витальных параметров. Они ориентированы на анализ не только информации, получаемой в процессе мониторинга, но всех имеющихся на момент анализа сведений о пациенте, включая анамнестические, клинические, лабораторные данные, а также информацию, полученную с помощью инструментальных методов исследования вне мониторинга.В реанимационной интеллектуальной АС должны реализовываться диагностические алгоритмы и решающие правила, полученные на больших объемах клинической информации путем интегрирования вычислительных процедур и экспертных оценок.

В интеллектуальных АС, предназначенных для помощи врачу при интерпретации данных, выделяют режимы:



  1. для анализа состояния физиологических систем организма;

  2. интерпретации динамики количественных параметров;

  3. прогнозирования.

Режимы для анализа состояния физиологических систем организма предоставляют возможность оценки систем кровообращения, дыхания, кислотно-щелочного равновесия и др. По выбранному врачом временному срезу осуществляется построение заключения и выведение графического «портрета» состояния соответствующей системы организма. «Портреты» могут «пролистываться» и «накладываться» друг на друга, что облегчает оценку динамики.

Режимы интеллектуальной АС, нацеленные на помощь врачу при оценке количественных параметров, предоставляют возможность выводить динамику одного или нескольких клинически значимых параметров пациента (в любых сочетаниях) в разных графических формах.

Самой востребованной является экран линейных трендов. На экран выводится динамика нескольких параметров по выбору врача за определенный промежуток времени. Каждый параметр выводится на отдельном графике, на котором также выведен диапазон условной нормы по данному параметру.

Одна из первых таких систем, в которой реализованы описанные режимы, - «Гастроэнтер» - была разработана в Российском государственном медицинском университете (руководитель разработки - Т. В. Зарубина).

Как МКС, так и интеллектуальные АС для постоянного интенсивного наблюдения могут использоваться в отделениях реанимации и интенсивной терапии независимо. Даже при отсутствии их интеграции они помогают врачу-реаниматологу в его непростой деятельности.

В ряде МО автоматизированные системы для постоянного интенсивного наблюдения являются важной составляющей АРМ медицинского персонала отделения реанимации и интенсивной терапии.


ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ

  1. Каково назначение медико-технологических информационных систем?

  2. Какие функции обеспечивают медико-технологические информационные системы?

  3. Как медико-технологические информационные системы подразделяются по целевому назначению?

  4. В каких отделениях МО используются автоматизированные системы для обработки медицинских сигналов и изображений?

  5. Дайте характеристику возможностям современной автоматизиро­ванной системы для обработки медицинских сигналов и изображений.

  6. Какие системы выделяют среди автоматизированных систем для консультативной помощи в принятии решений?

  7. Кто является пользователем автоматизированных систем для кон­сультативной помощи в принятии решений?

  8. Для решения каких клинических задач используется вычислитель­ная диагностика?

  9. Дайте определение экспертной системы. Какова ее главная особен­ность?

  10. Назовите требования, предъявляемые к медицинским экспертным системам.

ТЕМА № 15
Автоматизированное рабочее место медицинского работника 11
Необходимо знать: понятие автоматизированного рабочего места врача, медицинской приборно-компьютерной системы; классификацию медицинских приборно-компьютерных систем по функциональным возможностям, по назначению; назначение медицинских приборно-компьютерных систем для функциональной диагностики, лучевой диагностики, мониторных систем, систем для управления лечебным процессом; этапы компьютеризированного функционального исследования.

Необходимо уметь: использовать автоматизированное рабочее место врача для создания и ведения в электронной форме основных медицинских учетных документов медицинской организации.
Основные функции автоматизированного рабочего места медицинского работника
Автоматизированное рабочее место медицинского работника - это комплекс, обеспечивающий ведение БД, обработку информации и поддержку процессов принятия решений в определенной предметной области.

Аналогом АРМ в зарубежных источниках является компьютеризированная врачебная система записи состояния здоровья –Computerized physician order entry (СРОЕ).



Можно выделить несколько основных функций АРМ.

  1. Регистрация пациентов (в АРМ медицинской сестры регистратуры, приемного отделения) и направление на обследование, к врачам-специалистам и на госпитализацию (в АРМ врача, заведующего отделением, главного врача и его заместителя, главного специалиста).

  2. Ведение медицинской документации. Эта функция реализуется в большинстве АРМ медицинских работников. Она включает обеспечение ввода, коррекции и хранения данных. Специальный модуль обеспечивает доступ к личному архиву и общим архивным данным с целью поиска прецедентов, что особенно важно при диагностике редких и сложных случаев заболеваний и выборе оптимальной для конкретного случая схемы лечения.

  3. Сортировка заявок в АРМ врачей, фельдшеров и медицинских сестер: в системе скорой медицинской помощи, при телемедицинском консультировании, массовом поражении в чрезвычайных ситуациях и военно-полевых условиях.

  4. Планирование профилактических эпидемиологических мероприятий (вакцинации, иммунизации) и контроль их выполнения в установленные сроки (в АРМ медицинской сестры прививочного кабинета). Модуль вакцинации и иммунизации должен включать медицинские показания и противопоказания к проведению прививок как постоянного, так и временного характера (например, эпидемиологическая обстановка в регионе, недавно перенесенное пациентом заболевание, выраженные аллергические реакции в анамнезе и т.д.). Этот АРМ строится в соответ­ствии с установленными нормативными требованиями, включая автоматическое формирование журнала прививочного кабинета.

  5. Планирование диспансерных осмотров. Это функция АРМ врача поликлиники (общей практики, участкового, специалистов).

  6. Поддержка лечебно-диагностических мероприятий. В АРМ врачей эта функция включает компьютерную диагностику, прогнозирование осложнений и динамики патологического процесса, выбор плана обследования и лечения (на основе утвержденных для конкретной патологии стандартов). Поддержка процесса выбора лечебной тактики предусматривает прогностическую оценку предлагаемого подхода, а конкретные методы лечения - учет показаний, противопоказаний, ограничений, совместимости и побочных эффектов препаратов для конкретного больного, расчет дозировок, ингредиентного баланса жидкостей и парентерального питания в перерасчете на массу или поверхность тела. При планировании оперативного вмешательства проводится автоматическая оценка риска предполагаемого исследования с учетом критерия альтернативы, обусловленного тяжестью состояния.

  7. Обработка данных и ведение электронного документооборота при проведении лабораторных, функциональных, радиологических и инструментальных исследований, в том числе с использованием программно-аппаратных комплексов. Поддержка лабораторной диагностики включает оценку результатов исследований в сравнении с нормальными половозрастными значениями показателей, при учете установленного или предполагаемого диагноза и тяжести состояния, а также контроль качества исследований для оценки воспроизводимости, точности, правильности получаемых результатов. Поддержка функциональной и лучевой диагностики в рамках соответствующих АРМ включает: а) проведение расчетов (например, при анализе медицинских сигналов); б) сравнительный анализ физиологических параметров в разные возрастные периоды жизни и при различной патологии, масштабирование и контрастирование изображений, их наложение и сопоставление за различные временные интервалы, т.е. сравнение различных наблюдаемых паттернов (образов) с возможностью их представления в графической форме. Возможен просмотр как отдельных хранимых изображений, так и видеорядов, характеризующих процесс в динамике.

  8. Поддержка врачебных решений в процессе контроля мониторируемых показателей физиологического состояния организма. Непрерывный или дискретный контроль параметров жизненно важных систем организма с учетом диагноза и тяжести состояния пациента при одновременном анализе предшествующих и текущих записей в БД позволяет повысить эффективность поддержки принятия врачом оперативных решений.

  9. Компьютерное экспериментирование в фармакологии при создании новых фармакологических препаратов и при анализе взаимодействия лекарственных средств между собой. Виртуальный аспект процесса разработки новых медикаментов предполагает использование БД имеющихся фармакологических средств, включающее полный спектр их структуры и физико-химических свойств. Это необходимо для определения будущей реакционной способности метаболита, оценки потенциальной биотрансформации веществ, прогнозирования антипродуктивных качеств лекарственных препаратов и т.д. Аналогичным образом на основании знаний о химических и физических свойствах препаратов обеспечивается анализ взаимодействия лекарственных средств между собой.

  10. Поддержка организационных решений, включая прогнозирование и медико-тактические решения в чрезвычайных ситуациях.

  11. Медико-статистическая обработка данных. Эта функция должна быть предусмотрена в любом АРМ, но только в АРМ врача статистика является основной наряду с поддержкой базы медико-статистических данных.

  12. Расчет стоимости консультаций, обследования и лечения. Эта функция может осуществляться при необходимости на любом АРМ, но является основной для АРМ экономиста МО, в котором обычно предусмотрены возможности для углубленного экономического анализа деятельности медицинского учреждения, специальных служб или системы здравоохранения.

  13. Доступ к информационным ресурсам и дистанционный обмен данными. Эта функция предполагает возможность: а) обращения к разнообразным базам медицинских данных внутри учреждения (включая БД других АРМ), в специализированной корпоративной сети, в Интернете; б) обмена данными с использованием wifi-технологий в целях телеконсультирования и интерактивного аудио/видеообмена при видеоконсультациях.

Как видно из изложенного, АРМ медицинского работника - это общее понятие, объединяющее большой ряд АРМ, специализированных в соответствии с профилем деятельности работника. Почти любые проблемно-ориентированные АРМ могут функционировать самостоятельно или в составе ИМС.
Классификация автоматизированных рабочих мест

в здравоохранении


Автоматизированные рабочие места классифицируют по разным критериям: назначению, технологии построения и т.д. Рассмотрим классификацию АРМ, используемых в медицинских учреждениях, в соответствии с их предназначением. Они подразделяются на три класса, внутри которых выделяют еще по несколько подклассов.

  1. Медико-технологические:

  • клинические - АРМ врачей лечебных отделений, врачей- консультантов, фельдшеров, медицинских сестер;

  • функциональные, радиологические, лабораторные - АРМ врачей функциональной диагностики, радиологических отделений, клинико-биохимических лабораторий и др.;

  • фармакологические - АРМ специалистов, осуществляющих разработку лекарственных средств.

  1. Организационно-технологические:

  • организационно-клинические - АРМ заведующих отделениями, заместителей главных врачей по лечебной работе, главных специалистов;

  • телемедицинские - АРМ сотрудников, обеспечивающих проведение телеконсультаций.

  1. Административные:

  • административно-управленческие - АРМ главных врачей, руководителей органов управления здравоохранением всех уровней;

  • медико-статистические - АРМ сотрудников организационно-методических отделов и отделов статистики МО;

  • медико-экономические - АРМ заместителей главных врачей МО по экономике, сотрудников экономических подразделений органов управления здравоохранением.

АРМ в некоторой степени могут быть отнесены к классу Decision Support Systems (DSS) (системам поддержки принятия решений (СППР)).

В 2005 г. С. А. Гаспарян предложил классификацию АРМ по их принадлежности к определенному функциональному классу или уровню. Автоматизированное рабочее место первого уровня позволяет осуществлять ввод информации, ее хранение, поиск и выдачу по запросу; второго уровня - должно реализовать расчет параметров, характеризующих состояние объекта управления; третьего уровня - обеспечивать диагностику, дифференциальную диагностику; четвертого уровня - включать функцию прогнозирования и выбора способа воздействия на объект управления.

Такая классификация определяет реализацию отдельных функций, простейшие из которых (ввод, хранение, поиск, обработка и др.) являются обязательными для АРМ более высокого уровня.
Особенности интеллектуальных автоматизированных

рабочих мест


Интеллектуальное АРМ -это программный продукт, в котором некоторая часть или все модули поддержки процесса принятая решений реализованы с использованием систем, основанных на знаниях (экспертных и(или) литературных). Такое АРМ позволяет осуществлять содержательный (в отличие от формального) анализ данных и предоставлять врачу объяснение предложенного решения, учитывающее его профессиональный уровень.

Все сведения, сообщаемые экспертом или извлекаемые из литературных источников при создании интеллектуального АРМ, должны быть проверены на внутреннюю непротиворечивость, полноту и соответствие реальной врачебной практике с учетом предполагаемого использования конкретного АРМ. Для этого можно осуществлять сопоставление с реальными медицинскими картами (историями болезни), описывающими результаты исследований и их медицинскую интерпретацию. Существуют и другие способы проверки интеллектуальных алгоритмов: рецензирование экспертных заключений, использование «игрового» интервью, когда врачу-эксперту задаются вопросы типа «А что, если...?» и др.

Проверку полноты и избыточности списка заболеваний и состояний, а также используемой терминологии проводят путем формального сравнения фраз из предложенного экспертом списка с реальными врачебными заключениями. Для этого выписываются фразы из реальных заключений, не вошедшие в список возможных заключений (это носит название предположительного нарушения полноты), и фразы из списка, не встретившиеся в реальных заключениях (это носит название нарушения неизбыточности).

Особенно важна проверка на соответствие заключения и клинического описания. При этом проверяются две альтернативы:



  1. в описании могут быть указаны признаки, сочетание которых практически наверняка достаточно для справедливости определенной фразы из заключения, но врачом эта фраза не указана;

  2. может быть такой вариант заключения, для которого в описании не указан ни один из необходимых для этого признаков.

Интеллектуальное АРМ, содержимое БЗ которого отвечает всем принципам верификации в конкретной предметной области, обеспечивает более высокое качество предлагаемых врачу-пользователю решений.
Специализированные рабочие места
Понятие «типовое АРМ» базируется на общих принципах его построения и функционирования. Это необходимое условие для разработки совместимых АРМ. Такой подход не исключает, однако, того, что в реальности большинство АРМ имеет особенности, обусловленные их профилем, которые реализуются в виде определенного набора функций. Рассмотрим примеры АРМ различного профиля.

В АРМ врача-терапевта в системе «ТАИС» предусмотрен учет особенностей осуществления диагностического процесса в клинической практике.

Система включает три уровня автоматизации каждой функции врача:


  1. обеспечение возможности ввода в компьютер и последующего хранения произвольной текстовой информации, касающейся диагностики и лечения больных;

  2. информационная поддержка деятельности врача: обеспечение возможности ввода информации (включая принятые решения) посредством выбора из соответствующих БД;

  3. интеллектуальная поддержка деятельности врача: руководство сбором информации и формирование рекомендаций в отношении диагностических или лечебных решений.

Оптимизация процесса сбора информации обеспечивается двумя различными механизмами: настройкой на определенный круг диагностических гипотез, ограничивающий поле исходных признаков в целом, и специальной организацией вопросника. Этот опросник представляет собой динамически ветвящуюся в процессе диалога структуру. Наряду с безусловно задающимися вопросами в него включаются и такие, которые предлагаются только при определенных предшествующих ответах. Перечень диагностических гипотез в процессе работы системы автоматически дополняется диагнозами, сходными по клинической картине с выбранными первоначально врачом.

Для АРМ врача в операционных (рабочее место анестезиолога) и последующего наблюдения в палатах интенсивной терапии (рабочее место реаниматолога) важной частью является система сбора, хранения и представления мониторируемых непрерывно (ЭКГ, артериального давления и т.п.) и дискретно (неинвазивного артериального давления, сердечного выброса и т.п.) параметров, а также данных с устройств, например, с автоматических капелниц (скорость, время подачи лекарств и т.п.), аппарата искусственного дыхания (газовый состав, объем вдыхаемой смеси и т.п.), аппарата искусственного кровообращения (расход крови, температура и т.п.).

Автоматизированное рабочее место врача-хирурга должно включать конструктор протоколов операций на основе типовых шаблонов в соответствии с профилем отделения, что ускоряет работу врача и предотвращает пропуск необходимых записей.

Автоматизированное рабочее место врача-эндоскописта обеспечивает привязку описания к технологии обследования и включает диагностические описания, сопровождаемые видеозаписями наблюдаемой у больного картины и произведенных манипуляций.

Автоматизированное рабочее место врача общей практики (семейного врача) должно наряду с базой медицинских данных наблюдаемых пациентов содержать:


  • краткий справочник по всем клиническим специальностям, включая жалобы, симптомы, методы исследования и тактику лечения распространенных заболеваний;

  • справочно-консультативный блок по неотложным состояниям;

  • базу данных лекарственных препаратов;

  • модуль поддержки принятия лечебно-диагностических решений;

  • модуль анализа результатов основных функциональных исследований;

  • блок формирования направлений к врачам узкой специализации, на исследования, лечебные процедуры (физиотерапия и т.д.), выписку рецептов и справок;

  • блок учета оказываемых пациентам медицинских услуг, формирования отчетных форм.

Это АРМ должно иметь связь со стационарным компьютерным комплексом в МО.

Функциями АРМ невролога-электрофизиолога (на примере ЭЭГ- диагностики) являются:



  • преобразование биоэлектрических сигналов из аналоговой формы в цифровую (при использовании аналоговой аппаратуры);

  • запись калибровочного сигнала;

  • запись ЭЭГ (фон, фото - или фоностимуляция, гипервентиляция);

  • просмотр записи ЭЭГ;

  • описание и анализ характеристик ЭЭГ;

  • отбор среди множества нозологических форм, содержащихся в БД, наиболее близких к совокупности признаков обследуемого пациента;

  • формирование заключения (с использованием электронного атласа энцефалограмм, включающего возрастные и нозологические особенности ЭЭГ);

  • архивация файлов ЭЭГ.

Автоматизированное рабочее место клинического фармаколога поддерживает следующие функции:

  • ведение фармакологического справочника;

  • ведение стандартных схем лечения;

  • анализ взаимодействия лекарственных средств;

  • анализ и профилактика побочных эффектов лекарственных веществ;

  • разработка индивидуальных схем лечения;

  • формирование, анализ и корректировка назначений с учетом подбора оптимальных для конкретного больного препаратов среди медикаментов-аналогов.

Автоматизированное рабочее место врача-реабилитолога предполагает наличие методик расчета реабилитационного потенциала конкретного пациента. Простой реабилитационный потенциал - это разница между текущей степенью тяжести и потенциально достижимой (более низкой). Интегральный реабилитационный потенциал определяется на основе причинно-следственного дерева связей различных патологических проявлений. При низкой эффективности интегрального реабилитационного потенциала в системе должно быть предусмотрено выявление причин, помешавших достижению предполагаемого уровня адаптации.

Информационное обеспечение АРМ и алгоритмы принятия решений должны учитывать индивидуальную программу реабилитации пациента.



Телемедицинские АРМ подразделяются следующим образом:

  • АРМ координатора телемедицинского центра - поддерживает определенный регламент проведения дистанционных консультаций (передача и прием заявок на телеконсультации, направление/перенаправление медицинских карт и их фрагментов с необходимыми медицинскими приложениями (результаты исследований, фотографии, видеозаписи, аудиозаписи), обмен вопросами и ответами, контроль финансовых расчетов и т.д.);

  • АРМ врача-телеконсультанта - включает обмен сообщениями (с прикрепленными к ним медицинскими документами), вопросами, заключениями, необходимые преобразования исходных медицинских изображений, совместную с лечащим врачом и другими консультантами работу с изображениями на дисплее и др.;

  • АРМ консультирующегося врача обеспечивает подготовку медицинских данных для телеконсультации, направление/перенаправление медицинских карт и их фрагментов с необходимыми медицинскими приложениями, обмен вопросами и ответами, совместную с консультантами работу с изображениями на дисплее и др.

Телемедицинские АРМ консультирующих и консультируемых врачей могут входить в состав региональной, корпоративной или внутрибольничной телемедицинской сети. При этом обеспечивается как поддержка работы с пересылаемыми медицинскими изображениями до и во время телеконсультаций, так и контроль различных аспектов дистанционного обмена электронными документами и своевременности выполнения заявок.

Автоматизированное рабочее место руководителя МО предполагает доступ к электронным записям о пациентах, статистической, финансовой и хозяйственной информации, а также предоставляет современные средства обмена данными.

Автоматизированное рабочее место главного специалиста той или иной службы региона позволяет анализировать деятельность службы в целом и ее структурных подразделений в разрезе районов и городов территории.

Автоматизированное рабочее место организатора здравоохранения должно обеспечивать поддержку текущих и перспективных решений, включая прогнозирование уровня заболеваемости населения в разных ситуациях и при различном уровне экологического загрязнения района проживания, экономические аспекты деятельности.


Автоматизированные рабочие места и современные информационно-компьютерные технологии
При использовании двух или более ПК можно организовать распределенную БД на сети ПК или единую БД на сервере. В этом случае АРМ будет не физическим, а функциональным понятием. Такой подход близок к включению АРМ в состав ИС. По мнению Г. А. Хая (2001), для клинициста его АРМ становится информационное пространство больницы в рамках локальной компьютерной сети.

Автоматизированные рабочие места, включаемые в состав информационных систем МО (чаще всего электронных историй болезни) и ИС органов управления здравоохранением, обеспечивают выполнение разнообразных задач по поддержке принятия решений медицинскими работниками. Их информационная модель соответствующим образом корректируется с учетом особенностей построения ИС, в составе которой они функционируют.

Иерархия зависимых данных приводит к тому, что информация в АРМ тесно связана с данными в ИМС. Это позволяет осуществлять на нижнем уровне системы ввод и первичную обработку данных о пациенте (в том числе, при необходимости, в автономном режиме работы) и выдачу на этот уровень решений, результатов исследований и листов назначений (для медицинских сестер). На верхних уровнях на основе всей информации, накапливаемой в БД, осуществляются углубленный анализ и принятие решений. Данные передаются на верхние уровни ИС в режиме реального времени или по мере необходимости.

Автоматизированные рабочие места, интегрированные в ИМС, могут быть реализованы в системах разного типа и уровня.


ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ


  1. Что собой представляет АРМ медицинского работника?

  2. В чем заключаются особенности интеллектуального АРМ?

  3. Назовите основные функции АРМ врача.

  4. По каким принципам классифицируются медицинские АРМ?

  5. Что означает понятие «типовое АРМ»?

  6. Дайте характеристику специализированным АРМ.

  7. Каковы функции АРМ клинического фармаколога?

  8. Что собой представляет АРМ как функциональное понятие?

  9. В чем заключаются задачи АРМ на разных уровнях ИМС?



СНОСКИ


    1. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 26-37.

    2. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 160-166.

    3. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 168-176.

    4. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 150-157.

    5. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 140-147

    6. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 40-50.

    7. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 112-125.

    8. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 129-136.

    9. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 71-77.

    10. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 81-96.

    11. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика, учебник, с 102-110.

ЛИТЕРАТУРА ДЛЯ САМОПОДГОТОВКИ


  1. Гельман В.Я. Медицинская информатика: практикум. – СПб: Питер, 2010.

  2. Леонтьев В.П. Новейшая энциклопедия персонального компьютера 2013. – М.: ОЛМА-ПРЕСС, 2013.

  3. Эд Ботт, Вуди Леонард. Использование Microsoft Office XP. Специальное издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2012.

  4. Дюк В., Эммануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. – СПб.: Питер, 2013.

  5. Герасевич В.А. Самоучитель. Компьютер для врача. – СПб.: БХВ-Петербург, 2012.

  6. Информатика. Базовый курс / Симонович С.В. и др. – СПб.: Изд-во «Питер», 2011.

  7. Кудрина В.Г. Медицинская информатика: Учеб. пособие. – М.: РМАПО, 2009.

  8. Информатика и системы управления в здравоохранении и медицине / Под ред. Г.А.Хай. – СПб.: СПбМАПО, 2010.

  9. Блажис А.К., Дюк В.А. Телемедицина. – СПб.: Спецлит, 2010.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1
КЛАВИАТУРА


Каталог: userfiles -> depts -> public health
depts -> Экзаменационные вопросы по философии для студентов педиатрического факультета
depts -> Рабочая учебная программа по дисциплине «практикум по нейро и патопсиходиагностике»
depts -> Методическая разработка к практическому занятию для студентов
depts -> Нервно-психическое и физическое развитие детей в раннем постнатальном онтогенезе, рожденных у матерей с первичной артериальной гипотензией 14. 01. 08 Педиатрия
depts -> Заведующий кафедрой анатомии
depts -> Нравственная суть межличностного общения в медицине
depts -> Семинар №18. Медико-этические особенности общения врачей с пациентами план семинарского занятия
depts -> Основы законодательства и права в здравоохранении
depts -> Интегративная деятельность мозга человека
public health -> Рабочая учебная программа дисциплины


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9


База данных защищена авторским правом ©dogmon.org 2019
обратиться к администрации

    Главная страница