В последнее время уделяется большое внимание информатизации здравоохранения для повышения эффективности и качества оказания медицинских услуг. Как показал анализ медицинских информационных систем (МИС), разрабатываемых для этих целей [1–3], подавляющее их большинство направлено на решение задач сбора и обработки первичных данных о пациентах и формирование статистической отчетности, а также на решение задач управления лечебно-профилактическими учреждениями (ЛПУ). При этом слабо прорабатываются задачи управления лечебно-диагностическим процессом (ЛДП) на базе систем поддержки принятия решений (СППР), что должно обеспечить повышение качества оказания медицинской помощи и снижение вероятности врачебной ошибки. Слабая реализация поддержки принятия решений, очевидно, связана с тем, что разрабатываемые системы предназначены для многопрофильных медицинских учреждений, а при реализации СППР необходимо учитывать специфику ЛПУ.
Анализ МИС показал также отсутствие комплексных систем автоматизации перинатальных центров (ПЦ), работа которых отслеживается по ряду специфических показателей. В этой связи актуальна разработка АСУ для решения задач автоматизации ПЦ с функцией помощи принятия врачебных решений. Это и определило направление исследований – разработка формального аппарата, позволяющего повышать оперативность и обоснованность принятия решений в ЛДП перинатальных центров и разработка системы для его реализации, обеспечивающей автоматизацию регистрации, ведения и учета историй болезни; формирование статистической отчетности, а также поддержку принятия решений.
Разработка с учетом требований к современным МИС и тенденций их развития [1, 2], осуществляется с использованием свободного программного обеспечения (на базе Linux) и технологии «тонкий клиент». Система характеризуется наличием кроссплатформенного Web-приложения и имеет модульную структуру с широкими возможностями ее адаптации для любого медицинского учреждения соответствующего профиля. Часть базовых модулей системы реализована [4–6]. На данном этапе поставлена задача разработки системы поддержки принятия решений.
Целью работы являлся анализ патологий беременности в Тюменской области (юг области) для выявления наиболее значимых для региона патологий, методов их диагностики и коррекции для дальнейшего проектирования базы знаний СППР в рамках разработки комплексной информационно-аналитической системы.
Материалы и методы исследования
При разработке программной составляющей системы использовались следующие методы и технологии. База данных спроектирована с использованием CASE-пакета ERWin Data Modeller и методологии IDEF1X. Клиентская часть работает на основе технологии AJAX; спроектирована с использованием средств UML-моделирования «UMLet»; реализована посредством Javascript-фреймворка DoJo версии 1.8. При разработке серверной части использовался язык PHP с поддержкой подключения к СУБД MySQL.
Анализ заболеваний беременных для выявления наиболее значимых для региона патологий осуществлялся методом априорного ранжирования путем обработки статистических материалов по Тюменской области за период 2007–2011 гг. [7], учитывая, что система разрабатывается для нужд ГБУЗ ТО «Перинатальный центр» (г. Тюмень) и подведомственных ему лечебно-профилактических учреждений юга Тюменской области (26 ЛПУ).
Результаты исследований и их обсуждение
Для наполнения базы знаний СППР разрабатываемой системы необходим анализ патологий беременности, методов их диагностики (с решением задач оптимизации числа диагностических признаков) и лечения (коррекции здоровья), основываясь на экспертных оценках.
Статистический анализ здоровья беременных женщин, как известно, проводится по целому ряду показателей: отеки, протеинурия, гипертензивные расстройства; анемия; болезни мочеполовой системы и системы кровообращения; сахарный диабет; болезни щитовидной железы; венозные осложнения; патологические состояния плода и др. Анализируя материалы статистических сборников за 2007–2011 гг. [7], рассмотрели изменение динамики наиболее характерных заболеваний беременных в г. Тюмени и Тюменской области, а также для сравнения и по России в целом.
Анализ динамики заболеваний беременных (рис. 1, 2) показал следующее.
Среди беременных наиболее распространенной патологией является анемия (порядка 30–40 %); однако можно отметить тенденцию к снижению доли этого показателя с 2007 по 2011 гг. как по России, так и в нашем регионе; причем в последние годы в Тюмени и области заболеваемость анемией несколько ниже, чем по России в целом. Такая же тенденция наблюдается и для двух других патологий – отеки и венозные осложнения; причем на фоне показателей по России ситуация в г. Тюмени и области выглядит вполне благополучно. Существенно низкие по сравнению с общероссийскими показателями отмечаются для болезней мочеполовой системы и системы кровообращения.
Наиболее неблагоприятная ситуация в последние годы складывается по заболеваниям щитовидной железы. Если по России в целом динамика за последние 5 лет положительна – наблюдается снижение показателя с 8 % в 2006 г. до 6,15 % в 2010 г., то по г. Тюмени и области, наоборот, отрицательна – прослеживается тенденция к росту доли этих заболеваний (например, по г. Тюмени – с 4,1 % в 2007 г. до 7,57 % в 2011 г.). Относительная доля этих заболеваний (по сравнению с Россией в целом) возросла с 0,56 (2007 г.) до 1,19 (2010 г.)
Таким образом, проанализировав значимость критериев оценки на количество патологий путем априорного ранжирования, установлено, что при разработке СППР следует в первую очередь обратить внимание на заболевания щитовидной железы (ЩЖ), выделив наиболее характерные для нашего региона разновидности. При этом для решения задач интеллектуальной поддержки врача (осуществление диагностики и проведение коррекции заболевания) методами экспертной оценки следует выделить наиболее информативные методы диагностики заболеваний, связанных с той или иной патологией ЩЖ и оптимальные методы и схемы их лечения. На этапе формирования базы знаний СППР целесообразно использовать опыт и рекомендации ведущих ученых-эндокринологов («внешние» эксперты); на этапе тестирования разработки – привлечение ведущих специалистов ГБУЗ ТО «Перинатальный центр» и Тюменской государственной медицинской академии («внутренние» эксперты).
Рис. 1. Динамика заболеваний беременных за период 2006–2011 гг.
Проблемам заболеваний ЩЖ среди беременных уделяется большое внимание, т.к. они оказывают влияние на характер течения и исход беременности, а также состояние новорожденного. Беременность и роды у женщин с патологией ЩЖ характеризуются высокой частотой осложнений: ранних токсикозов, гестоза (54,5 %), хронической внутриутробной гипоксией плода (22,7 %), угрозой прерывания беременности, увеличением риска преждевременных родов (10,2 %). При заболеваниях ЩЖ у матери 68,2 % новорожденных имеют перинатальную энцефалопатию; наиболее часто отмечали также поражения центральной нервной и эндокринной систем (с частотой 18–25 %) [8].
а)
б)
Рис. 2. Изменение относительной доли заболеваний по г. Тюмени (в сравнении с показателями заболеваемости по России): а – по годам; б – в среднем за период 2006–2011 гг. ЗЩЖ – заболевания щитовидной железы; ВО – венозные осложнения; ЗМПС – заболевания мочеполовой системы; ЗСК – заболевания системы кровообращения
Анализ работ ведущих специалистов по заболеваниям ЩЖ (труды Дедова И.И., Мельниченко Г.А., Фадеева В.В., Петуниной Н.А., Самойловой А.В. и др.), позволил выявить:
• наиболее распространенные заболевания ЩЖ: гипотиреоз, аутоиммунный тиреоидит, тиреотоксикоз, болезнь Грейвса и йоддефицитные заболевания (эндемический и узловой зоб);
• наиболее информативные лабораторные и инструментальные (аппаратурные) методы их диагностики: определение в сыворотке крови уровня свободного Т4 и ТТГ; определение титра антител (АТ-ТГ и АТ-ТПО); ультразвуковая диагностика; тонкоигольная аспирационная биопсия и др.;
• граничные значения диагностируемых показателей для наиболее распространенных патологий (триместр-специфические референсные диапазоны) и критерии диагностики;
• методы и схемы лечения разновидностей патологии ЩЖ и факторы, оказывающие влияние на выбор оптимальной тактики коррекции заболевания.
При выборе тактики коррекции той или иной патологии ЩЖ можно воспользоваться рекомендациями ведущих российских ученых, Российской ассоциации эндокринологов, эндокринологической ассоциации США и Американской тиреоидной ассоциации [9, 10, 11, 12]. Рекомендации эндокринологической ассоциации США группированы в соответствии с основными проблемами и ранжированы по уровню доказательности. При создании рекомендаций была использована методология, разработанная специальной комиссией по профилактике США (United States Preventive Service Task Force — USPSTF). USPSTF подразделила общую доказательность тех или иных рекомендаций и положений на три категории: хорошую, умеренную и плохую.
Кроме того, предложено характеризовать рекомендации по системе GRADE (выделяется сила рекомендации и уровень доказательности), разработанной международной группой экспертов по экспертизе развития и внедрению рекомендаций, основанных на принципах доказательной медицины. В рекомендациях Американской тиреоидной ассоциации выделено 5 уровней в соответствии с уровнем доказательности.
Конкретные рекомендации относительно численных значений диагностируемых параметров (на стадии диагностики) и схем коррекции заболеваний (на стадии выбора тактики лечения выявленных заболеваний) закладываются в модели, алгоритмы и базу знаний экспертной СППР.
Экспертная система разрабатываемой АСУ включает взаимодействующие с базой знаний подсистемы постановки диагноза, оценки рисков и определения вариантов лечения, обладающие следующими функциональными возможностями. Подсистема постановки диагноза позволяет определить возможные диагнозы (с сортировкой и выборкой диагнозов) на основе экспертных оценок; подсистема оценки рисков обеспечивает оценку противопоказаний (с выборкой и проверкой); подсистема определения вариантов лечения позволяет сформировать оптимальную тактику лечения. Взаимодействие врача с экспертной системой для обеспечения интеллектуальной поддержки его деятельности (осуществление диагностики и проведение коррекции заболевания) и снижения в конечном итоге вероятности врачебной ошибки осуществляется посредством МИС и ее подсистем (подсистемы диагностики, поиска и назначения лечения).
Фрагмент взаимодействия компонентов системы приведен на рис. 3.
Рис. 3. Диаграмма взаимодействия компонентов системы (фрагмент)
Выводы
Таким образом, в настоящей работе проведен анализ существенных факторов (патологий беременности) и выделены как наиболее значимые для нашего региона патологии щитовидной железы. Проведен информационный анализ методов диагностики, обнаружения диагностических параметров, методов и схем коррекции заболеваний, необходимый для формирования базы знаний экспертной поддержки принятия врачебных решений в рамках разработки комплексной системы автоматизации перинатального центра.
Рецензенты:
Захаров А.А., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой информационной безопасности института математики и компьютерных наук, ФБГОУ ВПО «Тюменский государственный университет», г. Тюмень;
Кукарская И.И., д.м.н., главный врач ГБУЗ ТО «Перинатальный центр», г. Тюмень.
Работа поступила в редакцию 19.02.2013
Библиографическая ссылка
Таранов Ю.А. АНАЛИЗ ЗНАЧИМЫХ ФАКТОРОВ ПРИ РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПЕРИНАТАЛЬНОМ ЦЕНТРЕ ДЛЯ ЮГА ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 4-3. – С. 602-607;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=31240 (дата обращения: 19.04.2024).