04 декабря 2016г.
Облачные технологии обладают большим потенциалом для революционных изменений в области медицины, поскольку смогут предоставить информацию о пациенте, результаты клинических анализов и исследований в любое время и любом месте [1].
Проект IACPaaS ((Intellectual Applications, Control and Platform as a Service) лаборатории интеллектуальных систем ИАПУ ДВО РАН предполагает разработку прикладных интеллектуальных интернет-приложений (сервисов) для медицины, химии, математики и системного программирования [4]. К настоящему времени на облачной платформе IACPaaS функционируют и разрабатываются различные медицинские интеллектуальные сервисы, с помощью которых возможна диагностика заболеваний, установление причины заболевания, подбор лечения, - все с объяснением полученного результата, понятным пользователю. Компонентами этих сервисов являются не только программные, но и информационные ресурсы, в частности, содержащие знания, необходимые для решения медицинских задач [2]. Информационные ресурсы – это онтологии, базы знаний и базы данных.
Инструментальные методы исследования являются обязательным компонентом обследования больного наряду с основными методами исследования (расспрос, осмотр, пальпация, аускультация). Глубоко внедрившись в медицинскую практику, они оказались настолько важными и ценными, что без их применения врач не может с достаточной уверенностью установить точный диагноз заболевания, а также назначить лечение, соответствующее изменениям происшедшим в организме пациента. Инструментальные методы исследования больного очень разнообразны, а в последние годы их число непрерывно увеличивается.
Целью настоящей работы является систематизация современных методов инструментальной диагностики, используемых в медицине для обследования пациентов, формализация их в виде единой логической структуры и реализация как информационного ресурса на облачной платформе IACPaaS.
Сформированная база медицинского знания «Инструментальные методы исследования» является частью «Базы медицинской терминологии и наблюдений», в свою очередь включает 8 тематических разделов инструментальной диагностики: рентгенологическая диагностика, ультразвуковая диагностика, эндоскопическое исследование, компьютерная томография, магнитно-резонансная томография, функциональная диагностика, флюоресцентная диагностика и радиоизотопное сканирование (рис 1).
База знаний «Инструментальные
методы исследования» сформирована в
соответствии с моделью онтологии предметной области «Медицинская диагностика» [3]. Это позволяет учесть такие принципы формирования информационных ресурсов
IACPaaS, как:
- терминология, в которой описываются информационные ресурсы, является
общепринятой и понятной
медицинским специалистам;
- метаинформация (онтология), по которой создаются информационные ресурсы (базы
знаний и базы данных), едина для
всех разделов медицины.
Для описания использованы онтологические термины: группа признаков подгруппа
признаков, признак, характеристика, значение.
В группы признаков объединены группы систем и органов организма человека, которые исследуются
инструментальными методами.
Например,
раздел
«Рентгенологическая диагностика» включает группы признаков: рентгенологическое исследование органов
грудной клетки, рентгенологическое исследование органов пищеварения, рентгенологическое исследование органов мочевыделения, рентгенологическое
исследование костно-суставного
аппарата и т.д.
Подгруппа признаков
- это, как правило, метод диагностики, который применяют для исследования, например, группа признаков «Рентгенологическое исследование органов грудной клетки» включает подгруппы признаков: Рентгеноскопия, Рентгенография,
Томография, Контрастная рентгеноскопия (или рентгенография).
Признак – это непосредственно
исследование, которое
назначено пациенту:
«Рентгенография
органов грудной клетки обзорная» или «Рентгенография
органов грудной клетки цифровая», или
«Флюорография органов
грудной клетки» и т.п. Признак
состоит из характеристик, каждая характеристика описывается совокупностью значений
– качественных, перечисляемых
в
описании или количественных (числовых) или количественных (интервальных), задаваемых диапазоном.
Новый информационный ресурс, представляющий результат систематизации современных методов
инструментальной диагностики, сформирован и размещен на
облачной платформе IACPaaS (рис.2).
Он будет использоваться различными прикладными сервисами: системой диагностики и дифференциальной диагностики на основе интеллектуальных
знаний, системой назначения персонифицированного лечения
и компьютерным тренажером диагностики заболеваний, которые разрабатываются для практикующих врачей и
студентов.
*Работа
выполнена при частичной
финансовой поддержке РФФИ,
проект № 14-07-00270.
Список литературы
1.
Грибова В.В., Москаленко Ф.М., Окунь Д.Б., Петряева М.В. Облачная
среда
для поддержки клинической медицины и образования //Врач и информационные
технологии. - 2016. - №1. - С.60-66.
2.
Грибова В.В., Клещёв А.С. Технология разработки интеллектуальных сервисов, ориентированных на декларативные предметные базы знаний. Часть 1. Информационные ресурсы //Информационные технологии. – 2013. – №9. – С.7-11.
3.
Клещёв
А.С., Москаленко
Ф.М., Черняховская М.Ю. Модель онтологии
предметной области «Медицинская диагностика». Часть 1. Неформальное
описание и определение базовых терминов // НТИ. Серия 2. – 2005. – №12. – С.1-7.
4.
Проект IACPaaS. Комплекс для
интеллектуальных систем на основе
облачных вычислений /Грибова В.В., Клещев А.С., Крылов
Д.А.и др.
// Искусственный
интеллект и принятие решений. − 2011.
− №1. − С.27−35.
