Экспертная система контроля индивидуального здоровья

Аппаратно-программный комплекс «ЭСКИЗ».

Для прогноза на ближайшие 10 лет риска опасных для жизни заболеваний в Центре здоровья используется аппаратно-програмный комплекс «ЭСКИЗ» (экспертные системы контроля индивидуального здоровья), адаптированный к условиям практического здравоохранения в рамках Указания Минздравмедпрома РФ №145-У (26.04.1996 г.) и сертифицированный Минздравом РФ «Свидетельство № 063» (2000 г.).

С помощью общедоступных физиологических измерений, опроса на факторы риска и компьютерного моделирования по 27 параметрам программа «ЭСКИЗ» позволяет составить прогноз риска развития опасных неинфекционных заболеваний на ближайшие 10 лет, а так же позволяет выделить группы лиц с избыточным риском смерти, различающихся по риску развития мозгового инсульта в 50 раз, инфаркта миокарда в 30 раз, злокачественных новообразований в 10 раз. Кроме того, экспертная система контроля индивидуального здоровья, проводит диагностику курения, злоупотребления алкоголем, депрессии, повышенного АД, стенокардии напряжения, хронического бронхита и др. Прогноз рассчитывается на ближайшие 10 лет для мужчин и женщин 35-70 лет. Прогностические алгоритмы разработаны с использованием отечественного эпидемиологического материала.

Обследование выполняется по стандартному протоколу. При сборе информации используется анкета многоразового применения, содержащая опросник ВОЗ на стенокардию напряжения, опросник НИИ неврологии АМН СССР на начальные признаки недостаточности кровоснабжения мозга, опросник по курению, опросник на инфаркт миокарда и инсульт мозга в анамнезе, опросник А.Аппелса на наличие депрессии и самооценка здоровья в физическом и социальном аспектах. Получаемая информация заносится сразу в компьютер, либо в кодировочный бланк (при проведении группового обследования), а затем в компьютер.

6. Тестовые задания по теме.

1. ЦЕНТРЫ ЗДОРОВЬЯ ПРЕДНАЗНАЧЕНЫ ДЛЯ ОКАЗАНИЯ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ:

1) впервые обратившимся трудоспособным гражданам;

3) ветеранам войн;

4) пациентам с острыми заболеваниями;

5) нет правильного ответа.

2. В ШТАТНЫЙ СОСТАВ ЦЕНТРОВ ЗДОРОВЬЯ ВХОДЯТ:

1) хирург, травматолог;

2) кардиоревматолог, пульмонолог;

3) ортопед, липидолог;

4) терапевт, врач общей практики;

3. ЦЕНТРЫ ЗДОРОВЬЯ ПРЕДНАЗНАЧЕНЫ ДЛЯ ОКАЗАНИЯ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ:

1) впервые обратившимся в отчетном году для проведения комплексного обследования;

2) обратившимся для динамического наблюдения в соответствии с рекомендациями врача Центра здоровья;

3) направленным ЛПУ по месту прикрепления;

4) направленным медицинскими работниками образовательных учреждений;

5) правильно все.

4. В КОМПЛЕКСНОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ ПАЦИЕНТА В ЦЕНТРЕ

1) ангиологический скрининг с автоматическим измерением систолического артериального давления и расчета плече-лодыжечного индекса;

5. В КОМПЛЕКСНОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ ПАЦИЕНТА В ЦЕНТРЕ

3) экспресс-оценка состояния сердца по ЭКГ-сигналам от конечностей;

6. В СТРУКТУРУ ЦЕНТРА ЗДОРОВЬЯ ВХОДЯТ:

3) кабинет для лабораторных исследований;

4) кабинет для гинекологических осмотров;

5) нет правильного ответа.

7. В КОМПЛЕКСНОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ ПАЦИЕНТА В ЦЕНТРЕ ЗДОРОВЬЯ ВХОДИТ:

1) измерение роста и веса;

2) тестирование на аппаратно-программном комплексе для скрининг-оценки уровня психофизиологического и соматического здоровья, функциональных и адаптивных резервов организма;

3) экспресс-анализ для определения общего холестерина и глюкозы в крови;

5) правильно все.

8. УКАЖИТЕ ОСНОВНУЮ ЦЕЛЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЦЕНТРОВ ЗДОРОВЬЯ

1) назначение медикаментозного лечения хронических заболеваний;

2) сохранение индивидуального здоровья;

3) обеспечение средствами передвижения;

4) хирургическая помощь;

5) нет правильного ответа.

9. УКАЖИТЕ ЧТО ВХОДИТ В ПЕРЕЧЕНЬ ОБОРУДОВАНИЯ ДЛЯ

ОСНАЩЕНИЯ ЦЕНТРА ЗДОРОВЬЯ:

1) аппаратно-программный комплекс для скрининг-оценки адаптивных

3) система ангиологического скрининка;

4) экспресс анализатор для оценки холестерина и глюкозы;

5) правильно все.

10. УКАЖИТЕ ЧТО ВХОДИТ В ПЕРЕЧЕНЬ ОБОРУДОВАНИЯ ДЛЯ

ОСНАЩЕНИЯ ЦЕНТРА ЗДОРОВЬЯ

1) установка ФЛГ;

5) правильно все.

11. КАКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ МОЖНО ПОЛУЧИТЬ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ БИОИМПЕДАНСНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ СОСТАВА ТЕЛА:

1) массу жировой ткани;

2) массу активной клеточной ткани;

3) массу безжировой ткани;

5) правильно все.

12. ДЛЯ КАКИХ ЦЕЛЕЙ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МЕТОД ДИСПЕРСИОННОГО КАРТИРОВАНИЯ – «КАРДИОВИЗОР»:

1) для получения информации о составе тела пациента;

2)для получения информации о функции внешнего дыхания;

3)для скрининга на выявление отклонений в работе сердца;

4)для исследования клапанных структур сердца;

13. С КАКОЙ ЦЕЛЬЮ ПРОВОДИТСЯ АНГИОЛОГИЧЕСКИЙ СКРИНИНГ:

1) для скрининга на выявления отклонений в работе сердца;

2) для скрининга на наличие отклонений в крупных сосудах;

3) для скрининга на выявление отклонений в работе легких;

4) для определения содержания метгемоглобина в периферической крови;

5) для определения концентрации глюкозы.

14. В КОМПЛЕКСНОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ ПАЦИЕНТА В ЦЕНТРЕ

15. В КОМПЛЕКСНОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ ПАЦИЕНТА В ЦЕНТРЕ

3) экспресс-оценка состояния сердца по ЭКГ-сигналам от конечностей;

16. УКАЖИТЕ НОРМАЛЬНОЕ ЗНАЧЕНИЯ ГЛЮКОЗЫ К КАПИЛЛЯРНОЙ КРОВИ НАТОЩАК:

1) 3,3 – 6,6 ммоль/л;

2) 2,2 – 7,7 ммоль/л;

3) 3,3 – 5,5 ммоль/л;

4) 3,3 – 7,7 ммоль/л;

5) нет правильного ответа.

17. В КОМПЛЕКСНОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ ПАЦИЕНТА В ЦЕНТРЕ

1) измерение роста и веса;

3) экспресс-анализ для определения общего холестерина и глюкозы в крови;

5) правильно все.

18. ДЛЯ КАКИХ ЦЕЛЕЙ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ АППАРАТНО-ПРОГРАМНЫЙ

1) для определения показателей центральной гемодинамики;

2) для определения риска развития хронических неинфекционных заболеваний на ближайшие 10 лет;

3) для определения функции внешнего дыхания;

4) для определения концентрации общего холестерина;

5) правильно все.

19. УКАЖИТЕ ПОКАЗАТЕЛИ НОРМАЛЬНОЙ КОНЦЕНТРАЦИИ ОБЩЕГО ХОЛЕСТЕРИНА У ЗДОРОВОГО ЧЕЛОВЕКА:

2) 3,3 – 5,5 ммоль/л;

20. УКАЖИТЕ ДИАПОЗОН НОРМАЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ИМТ:

Ситуационные задачи по теме.

Задача № 1

В поликлинику по месту жительства обратилась женщина 36 лет для прохождения дополнительной диспансеризации, после прохождения которой пациентка отнесена к первой группе диспансерного наблюдения. На приеме пациентка интересовалась мероприятиями, необходимыми для поддержания своего здоровья.

1. Куда необходимо направить данную женщину?

2. Перечислите какие исследования необходимо провести данной пациентке?

3. Сколько раз в год необходимо проходить данные обследования?

4. Какие вопросы о образе жизни необходимо задать данной пациентке?

5. Какие рекомендации должна получить женщина после прохождения обследований?

Задача № 2

Формирование здорового образа жизни.

1) Что входит в данное понятие?

2) Какая структура здравоохранения в нашей стране в наибольшей степени занимается формированием ЗОЖ?

3) Врач какой специальности дает рекомендации по здоровому образу жизни в Центре здоровья?

4) Какие рекомендации необходимы для разработки индивидуальной программы оздоровления?

5) Назовите форму группового профилактического консультирования.

Задача № 3

Мужчина 45 лет обратился в поликлинику по месту жительства к терапевту с просьбой в оказании помощи в отказе от курения. Курит в течение 26 лет по 20-30 сигарет в день.

1) В какое ЛПУ необходимо направить данного пациента?

2) Какие инструментальные методы диагностики необходимо провести данному мужчине?

3) При помощи каких методов можно провести определение степени никотиновой зависимости?

4) Врач какой специальности будет заниматься с данным пациентом?

5) Возможно ли посещение данным пациентом школы здоровья?

Задача № 4

В Центр здоровья обратилась женщина 38 лет для прохождения комплексного обследования. При обследовании: рост 162 см, вес 82 кг; питание: не регулярное, высококалорийное; двигательная активность: работает бухгалтером, спортом не занимается, отдых пассивный; не курит; алкоголь употребляет случайно в умеренных количествах.

1) Какое комплексное обследование рекомендовано данной пациентке?

2) Дайте рекомендации данной женщине по физической активности.

3) Дайте рекомендации по питанию.

4) Какую «школу» следует рекомендовать данной пациентке?

5) С какой периодичностью следует рекомендовать проходить комплексное обследование в центре здоровья данной пациентке?

Задача № 5

Основной целью деятельности Центров здоровья является сохранение индивидуального здоровья граждан и формирование у них здорового образа жизни.

1) Опишите структуру Центра здоровья.

2) Назовите «популяционные» функции Центра здоровья.

3) Назовите «индивидуальные» функции Центра здоровья.

4) Назовите штатный состав Центров здоровья.

5) Укажите перечень оборудования, необходимый для оснащения Центров здоровья.

8. Рекомендации по выполнению НИРС, в том числе список тем, предлагаемых кафедрой:

1. Особенности состава тела у женщин репродуктивного возраста.

2. Значение определения биологического возраста легких у курильщиков.

1.Разделившись на пары, после проведения диагностического обследования в Центре здоровья, поменяйтесь результатами, полученными в ходе обследования.

2. Оцените образ жизни друг друга и при необходимости проведите коррекцию факторов риска и дайте рекомендации по здоровому образу жизни.

3. Проанализируйте полученные результаты;

9. Рекомендованная литература по теме занятия:

Источник

Медицинские экспертные системы: что это такое?

Экспертные системы (ЭС) начали разрабатываться ещё в 70-х годах прошлого века исследователями искусственного интеллекта, а первыми предпосылками в этой области стали т.н. «интеллектуальные машины», разработанные Семёном Корсаковым в 1832-м году, и способные находить решения задач по заданным условиям.

Современные экспертные системы представляют собой компьютерные программы, которые могут проводить анализ на основе определённых исходных данных и способные заменять специалистов узкого профиля в проблемных ситуациях. Сами системы рассматриваются как модели поведения экспертов, и, как и эксперты-люди, в своей работе используют знания. Только для ЭС «знания» представлены в виде баз знаний (формализованных совокупностей фактов и правил логического вывода в определённых областях), которые можно изменять и дополнять.

Поиск решения может осуществляться с помощью нескольких различных подходов:

логическими методами (направленными на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний);
математическими методами (имитационным и аналитическим);
эвристическими (не имеющими строгого обоснования) методами;
гибридными методами.

Упрощенная схема любой экспертной системы выглядит примерно так:

Процесс же создания любой экспертной системы всегда состоит из нескольких шагов. Первым шагом является определение проблем, целей разработки и задач, которые будут решаться. На этом же этапе определяются типы пользователей и эксперты. Вторым шагом является анализ той области знаний, с которой будет работать ЭС, т.е. определяются понятия и их взаимосвязи, рассматриваются методы решения поставленных задач. Третьим шагом является структурирование знаний (моделируется работа системы, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации, представления и управления знаниями). Четвёртый шаг — формализация, т.е. заполнение базы знаний. Пятый шаг — это непосредственно реализация экспертной системы, а шестой и последний шаг — тестирование ЭС.

На сегодняшний день в сфере искусственного интеллекта разработка ЭС является одним из самых перспективных направлений. Экспертные системы находят применение в таких областях как военное дело, медицина, навигация, микроэлектроника и т.д. Применение таких систем особенно актуально в областях, в которых существует опасность для жизни или здоровья людей-специалистов.

В этой статье мы будем подробно рассматривать медицинские экспертные системы.

ЭС на сегодняшний день играют очень важную роль в развитии здравоохранения в целом, и служат для того, чтобы обеспечивать систематическую помощь медицинскому персоналу в случае возникновения спорных и проблемных ситуаций в вопросах лечения пациентов. Медицинские ЭС способны решать не только задачи диагностики, но и помогать в прогнозировании течения болезней, в выборе тактики их лечения. В каких же именно ситуациях могут помочь экспертные системы?

ЭС, как правило, применяются в той ситуации, когда возникают проблемы следующего характера:

Исходные данные, представленные экспертам, неоднозначны либо противоречивы.
Невозможно определить алгоритм однозначного решения задачи классическими методами.
Задача не может быть представлена в числовой форме.

Итак, если проблема характеризуется каким-либо (или несколькими) из вышеперечисленных факторов, то для её разрешения целесообразно применение экспертной системы.

Медицинские проблемы, как правило, обладают именно такими свойствами, т.к. исходные данные представлены зачастую большим количеством запутанных и, возможно, противоречивых клинических данных.

К проектированию экспертных систем существуют различные подходы и методы, однако среди разработчиков медицинских ЭС на данный момент одним из наиболее приоритетных направлений является разработка так называемых самообучающихся интеллектуальных систем (СИС), а конкретнее — искусственных нейронных сетей.

Искусственные нейронные сети (ИНС) — это математические модели и их программные (или аппаратные) реализации, которые строятся по образу биологических нейронных сетей (сетей нервных клеток живого организма, которые объединены в нервной системе). Иными словами, ИНС — это системы для обработки информации, которые основаны на моделировании функций работы живого мозга.

ИНС отличаются тем, что представляют собой нелинейные системы, что даёт возможность обрабатывать и анализировать данные на порядок более качественно, нежели с помощью линейных методов. Еще одно преимущество нейронных сетей перед классическими алгоритмами — это возможность обучения. Нейронные сети не программируются в классическом понимании этого слова, а обучаются на конкретных примерах. Фактически, система, «тренируясь» на н-ном количестве заданных примеров, обобщает получаемую в процессе информацию и вырабатывает реакцию по отношению к данным, которые не участвовали непосредственно в процессе обучения системы. Обучение ИНС состоит в нахождении связей между элементами системы.

Таким образом, ИНС могут принимать решения, основываясь не только на изначально заложенных в них данных, но и на выявляемых ими скрытых закономерностях.

Примерная схема применения ИНС в медицине выглядит так:

А схема строения выглядит так:

В основе любой искусственной нейронной сети лежат однотипные простейшие элементы, функцией которых является имитация работы нейронов. Как и клетки головного мозга, каждый искусственный «нейрон» имеет группу «синапсов». В случае ИНС «синапсами» являются односторонние входные связи, которые соединяются с выходами других «нейронов». Также искусственные «нейроны» обладают «аксонами» (выходной связью, с помощью которой сигналы поступают на «синапсы» иных нейронов).

Как уже упоминалось, работа ИНС изначально основывалась на моделях биологических систем обработки информации, которые способны на параллельную обработку данных. Соответственно, для искусственных сетей также характерен этот принцип. Такой эффект достигается благодаря тому, что в сети большое количество элементов-«нейронов» объединены в т.н. слои, которые, в свою очередь, объединены между собой.

Резонно заметить, что чем сложнее искусственная нейронная сеть, тем более сложные задачи она может решать. Тем не менее, количество нейронов и их слоёв в сети ограничивается мощностью компьютера.

Как уже упоминалось, разработка ИНС является одним из самых перспективных направлений в области использования экспертных систем в медицине. Тем не менее, это не единственная применяемая технология.

Ещё одна технология, которая используется для обработки информации, с целью обнаружения новых интерпретаций знаний для решения задач прогнозирования и классификации — это Data Mining. В русском языке это понятие определяется как «обнаружение знаний в базах данных». Фактически, можно сказать, что Data Mining — это процесс обнаружения в исходных данных ранее неизвестных интерпретаций знаний, скрытых закономерностей.

Стоит сказать, что средства Data Mining доступны даже для людей, которые не имеют глубокой математической подготовки, благодаря гибким алгоритмам визуализации.

Методы Data Mining позволяют выявлять несколько типов закономерностей:

Классификация. С её помощью возможно выявлять признаки, которые характеризуют группу, к которой можно отнести рассматриваемый объект. В данном случае это происходит на базе анализа уже классифицированных объектов.
Кластеризация. По сути, та же классификация, однако группы, к которой принадлежат анализируемые объекты, не являются заданными, т.е. группы данных выделяются непосредственно с помощью средств Data Mining.
Ассоциация. Определяется в том случае, если имеется несколько событий, связанных друг с другом.
Последовательность. Определяется в том случае, если есть целая цепочка связанных друг с другом событий.
Прогнозирование. Основой для прогнозирования является информация, которая хранится в базах данных. Построение математических моделей позволяет предсказывать поведение системы в будущем.

В основе Data Mining лежат различные методы и алгоритмы: деревья решений, метод ближайшего соседа, байесовские сети, линейная регрессия, корреляционный анализ, регрессионный анализ, кластерный анализ, методы поиска ассоциативных правил, генетические алгоритмы, метод опорных векторов и др.

В данной статье мы чуть более подробно рассмотрим метод опорных векторов (МОВ), так как именно он является наиболее гибким, и зачастую используется при создании медицинских ЭС.

Метод опорных векторов — это метод классификации (относится к бинарным классификаторам), который разделяет объекты с разной классовой принадлежностью с помощью плоскости решений (гиперплоскости).

С помощью линии разделяются объекты с разными признаками: жёлтые и коричневые. Линия задаёт границу, и любой объект, который попадает по правую сторону от линии, классифицируется как «коричневый», а любой по левую — как «жёлтый». Целью данного метода является нахождение плоскости, которая разделяет два множества объектов с различными признаками.

Изобразить это можно примерно так:

Далее находятся объекты, которые лежат на границах между двумя классами (областями). Эти объекты и называются опорными векторами, и именно они используются для принятия решений системой о принадлежности новых предоставляемых для распознавания объектов к какому-либо классу:

Решение задач классификации с помощью МОВ сводится к поиску некоей линейной функции, которая разделяет весь набор данных на два класса. Одним из недостатков данного метода является то, что не всегда возможно найти линейную границу между двумя классами рассматриваемых объектов.

На сегодняшний день существует великое множество экспертных систем, работающих на базе различных методов и использующихся во многих областях медицины. Однако общей чертой медицинских ЭС (в особенности, если говорить об обучающихся системах) можно выделить отсутствие единой технологии их создания. В большинстве своём, в разработках и уже в полноценно работающих системах, в основе лежат различные алгоритмы функционирования. Как следствие, для каждой задачи, как правило, необходимо разрабатывать собственную архитектуру.

Стоит сказать о том, что, несмотря на то, что использование экспертных систем в медицине позволяет выйти на новый уровень в процессе решения таких проблем как диагностика и прогнозирование течения болезни, имеется и психологический аспект использования ЭС. Поскольку врач несёт огромную ответственность за свои решения, для него очень важно быть уверенным в действиях, своих, или же подсказываемых ему со стороны.

Таким образом, с одной стороны, ЭС в медицине могут существенно облегчить процесс принятия решений врачом, особенно в нестандартных ситуациях, осуществлять более полный и точный анализ данных, помочь в том случае, когда необходимо принять решение оперативно, уменьшить число ошибок, связанных с человеческим фактором. С другой же стороны, подобная система сможет стать полезным инструментом лишь в руках эксперта, и ни в коем случае не сможет полностью заменить врача.

Источник