Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,074

АНАЛИЗ ЗНАЧИМЫХ ФАКТОРОВ ПРИ РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПЕРИНАТАЛЬНОМ ЦЕНТРЕ ДЛЯ ЮГА ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ

Таранов Ю.А. 1
1 ГОУ ВПО «Тюменский государственный нефтегазовый университет»
Работа посвящена актуальной проблеме обеспечения информационной поддержки врачей перинатальных центров посредством разработки автоматизированных систем управления с функцией поддержки принятия решений. Проведен анализ значимых факторов (патологий беременности) в Тюменской области для последующего проектирования экспертной системы поддержки принятия решений в рамках разработки комплексной автоматизированной системы управления перинатальными центрами. Путем обработки статистических материалов по Тюменской области за 2007–2011 гг. выявлены наиболее значимые для региона патологии беременных, в частности, заболевания щитовидной железы. Проведен информационный анализ методов диагностики этих патологий, обнаружения диагностических параметров, методов и схем коррекции заболеваний. Выявлены конкретные рекомендации ведущих российских и зарубежных исследователей относительно численных значений диагностируемых параметров и схем лечения заболеваний щитовидной железы для формирования моделей, алгоритмов и базы знаний экспертной системы поддержки принятия врачебных решений. Предложен общий подход к формированию экспертной системы, определены ее базовые подсистемы.
медицинские информационные системы (МИС)
перинатальный центр
патологии беременности
экспертные системы
1. Назаренко Г.И., Гулиев Я.И., Ермаков Д.Е. Медицинские информационные системы: теория и практика / под ред. Г.И. Назаренко, Г.С.Осипова. – М.:ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 320 с.
2. Рот Г.З., Фихман М.И., Шульман Е.И. Медицинские информационные системы: учеб. пособие. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2005. – 70 с.
3. Каталог «Медицинские информационные технологии // сайт АРМИТ. – URL: http://www.armit.ru/catalog/index.php (дата обращения 12.11.2012)
4. Таранов Ю.А., Борзых В.Э. Разработка АСУ лечебно-диагностическим процессом в перинатальном центре // Фундаментальные исследования. – 2009. – № 9 – С. 75–76.
5. Таранов Ю.А., Борзых В.Э. Разработка фреймворка для создания автоматизированных систем управления лечебно-диагностическим процессом. // Международный журнал экспериментального образования. – 2012. – № 6. – С. 109–111.
6. Таранов Ю.А. Разработка модульной информационно-аналитической АСУ для перинатальных центров // Физико-математические науки и информационные технологии: теория и практика: материалы международной заочной научно-практической конференции. (26 ноября 2012 г.). – Новосибирск: Изд. «СибАК», 2012. – С. 35–42.
7. Здоровье населения Тюменской области (без автономных округов) и деятельность учреждений здравоохранения // Статистические материалы. – Тюмень, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011.
8. Петунина Н.А. Заболевания щитовидной железы и беременность // Журнал для врачей «Трудный пациент». – 2006. – № 9. – URL: http://www.t-pacient.ru/archive/tp9-2006/tp9-2006_169.html (дата обращения 26.11.2012).
9. Диагностика и лечение заболевания щитовидной железы во время беременности и в послеродовом периоде: по материалам клинических рекомендаций эндокринологической ассоциации США: пер. и комментарии В.В. Фадеева // Журнал-сайт Thyronet. – 2007. – № 4. – URL: http://thyronet.rusmedserv.com (дата обращения 13.11.2012).
10. Дедов И.И. Мельниченко Г.А., Герасимов Г.А. Клинические рекомендации Российской ассоциации эндокринологов по диагностике и лечению аутоиммунного тиреоидита у взрослых // Медицинский научный и учебно-методический журнал. – 2003. – № 15. – С. 134–137.
11. Фадеев В.В. Мельниченко Г.А., Дедов И.И. Заболевания щитовидной железы в схемах: руководство. – М., 2008 – 25 с.
12. Фадеев В.В. По материалам клинических рекомендаций по диагностике и лечению заболеваний щитовидной железы во время беременности и в послеродовом периоде Американской Тиреоидной Ассоциации. // Клиническая и экспериментальная тиреоидология. – 2012. – № 8. –С. 7–18.

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).

pic_57.wmf pic_58.wmf

pic_59.wmf pic_60.wmf

pic_61.wmf pic_62.wmf

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)pic_64.wmf б)pic_65.wmf

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.

pic_66.tif

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: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=31240 (дата обращения: 13.11.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074