Анализ и синтез медицинских систем поддержки принятия решений на основе технологий статистического моделирования (02.08.2010)

Автор: Халафян Алексан Альбертович

Халафян Алексан Альбертович

АНАЛИЗ И СИНТЕЗ МЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ

СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Специальность 05.13.01 – Системный анализ, управление и

обработка информации (информационные и технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Краснодар - 2010

Работа выполнена

в Кубанском государственном технологическом университете

Научный консультант:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация: ФГУП КБ «Селена»

Защита состоится «20 » октября 2010 года в 14.00 на заседании

диссертационного совета Д 212.100.04 в Кубанском государственном

технологическом университете по адресу: 350072, г. Краснодар,

ул. Московская, 2, ауд. Г-251

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Кубанского

государственного технологического университета.

Автореферат разослан «___» ____________ 2010 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

канд. техн. наук, доцент А.В. Власенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. В настоящее время информатизация охватывает всё более широкие сферы человеческой деятельности. При этом темпы роста цифровой информации значительно опережают темпы роста информации на бумажных носителях. Медицинская информация имеет свою специфику, и увеличение ее объемов сопровождается определенными проблемами, которые обосновывают необходимость создания медицинских информационных систем (МИС). Они отличаются от экономических или технических информационных систем, что создает дополнительные сложности при их разработке и внедрении. Отличие проявляется в специфике объектов информатизации, например, системы диагностического кодирования становятся в настоящее время более универсальными, но детальная номенклатура признаков и симптомов, форматы для регистрации данных, а также организация записей определяются индивидуально; отсутствует стандартизация в терминологии, формате, шкалах измерения медицинских данных и т. д.

К сожалению, отечественная медицина и здравоохранение не в полной степени соответствуют требуемому уровню информатизации. Несмотря на указанные сложности, информатизация – объективный процесс, поэтому МИС все же медленно, но эволюционируют.

Очень часто для принятия медицинских решений характерны недостаточность знаний, ограниченность временных ресурсов, отсутствие возможности привлечения компетентных экспертов, неполнота информации о состоянии больного. Указанные факторы являются причинами врачебных ошибок, которые могут привести к дальнейшей потере здоровья пациента. Поэтому наряду с разработкой МИС важной является задача создания медицинских систем поддержки принятия решений (СППР), которые являются информационными системами, функционирующими автономно либо в составе МИС.

В отличие от разработки информационных систем, автоматизирующих определенные виды человеческой деятельности по хранению и обработке данных, СППР являются наукоемкими, так как предполагают использование определенных научных направлений и методов анализа данных. Некоторые существующие СППР обладают рядом недостатков, например, отсутствует оценка достоверности полученного решения, не в полной степени используются возможности статистического моделирования в анализе данных и выявлении новых медицинских знаний, принятие решений сопровождается потерей информации из-за перевода клинико-лабораторных показателей, измеренных в шкале интервалов или отношений, в более бедную ? балльную.

При внедрении информационных систем и СППР актуальной является проблема их функциональности и пригодности, которая выражается в том, что чем функциональнее система, тем она более сложна, а значит и менее пригодна для практического применения. Для снижения остроты проблемы необходимо подойти к разработке, внедрению информационных систем и СППР с позиций системного анализа, одним из этапов которого является математическое моделирование, включающее построение и анализ детерминированных и вероятностно-статистических моделей.

Особую актуальность для вероятностно-статистического моделирования приобретают методы многомерного статистического анализа, при помощи которых можно строить не только оптимальные планы сбора, систематизации и обработки данных, но и выявлять характер и структуру взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака. Статистические пакеты прикладных программ (ППП) позволяют успешно использовать достаточно трудоемкие в реализации многомерные статистические методы и более сложные углубленные методы анализа данных для формализации слабоструктурированных проблем. Поэтому современные технологии статистического анализа делают вероятностно-статистические методы эффективным инструментарием поиска и выявления скрытых знаний, которые могут и должны быть использованы при создании СППР в слабоформализуемых областях человеческой деятельности, в том числе и в медицине.

Существующие системы управления базами данных (СУБД) позволяют хранить, обрабатывать и предоставлять пользователю информацию в удобном для него виде. Применительно к медицине в СУБД может храниться вся информация о больном в виде электронной истории болезни (ЭИБ).

Поэтому диссертационная работа, направленная на построение методологии создания СППР на основе современных технологий статистического моделирования, хранения и представления данных, является актуальной.

Цель. Разработка методологии анализа и синтеза медицинских СППР с возможностью получения и использования скрытых знаний.

Задачи исследования.

1. Исследовать теоретические и прикладные аспекты системного анализа в построении информационных систем и СППР, состояние и уровень развития отечественных МИС и СППР.

2. Посредством анализа и синтеза процессов принятия управленческих решений формализовать принятие решений и построение СППР применительно к медицине.

3. Разработать методологические принципы использования современных технологий вероятностно-статистического моделирования в выявлении новых знаний. Предложить технологию решения задачи классификации объектов по группам однородности и применить для формализации слабоструктурированных медицинских проблем идентификации тяжести состояния больных.

4. На примере медицины показать состоятельность методологии анализа и синтеза систем принятия решений при создании эффективных СППР в различных сферах практической, исследовательской и образовательной деятельности человека, построив СППР для идентификации тяжести состояния больных.


загрузка...