91659 (680112), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Практичне значення одержаних результатів. На основі розроблених моделей інформаційного відображення лікувально-діагностичного процесу створено медичну інформаційну систему та успішно впроваджено її в клініці Інституту ендокринології та обміну речовин ім. В.П. Комісаренка АМН України та інших лікувальних установах, що підтверджено актами впровадження.
Адаптовані класифікаційні рубрики патології щитоподібної залози та надниркових залоз використано для відображення діагнозів в медичній інформаційній системі.
В результаті аналізу електронного реєстру хворих з ендокринною патологією (мешканців України) визначено термін “швидке зростання” вогнищевих утворень щитоподібної залози, межею застосування якого запропоновано вважати збільшення їх розміру на 6 мм/рік, що є темпом більше середнього.
Система бальної оцінки ризику наявності злоякісності у вогнищевих утвореннях щитоподібної залози в якості самостійного методу дозволяє визначати онкологічний ризик і, відповідно, необхідність проведення тонкоголкової аспіраційної пункційної біопсії чи оперативного лікування.
Запропонований лікувально-діагностичний алгоритм прийняття рішень щодо тактики ведення хворих з вогнищевою патологією щитоподібної залози покладено в основу автоматизованої системи. Її використання надає можливість забезпечити стандартизацію визначення лікувально-діагностичної тактики при вогнищевих утвореннях щитоподібної залози. Останнє в свою чергу сприяє підвищенню якості лікування хворих з цією патологією.
Особистий внесок здобувача. Дисертантом розроблено та обґрунтовано моделі інформаційного відображення лікувально-діагностичного процесу в ендокринологічній клініці і на їх основі створена медична інформаційна система. На всіх етапах впровадження її в Інституті ендокринології та обміну речовин ім. В.П. Комісаренка АМН України дисертант особисто виконував чи керував проведенням тестування, робіт налагодження та запуску, навчання медичного персоналу. За консультативної допомоги професора О.П.Мінцера проведено дослідження щодо прогностичних факторів злоякісності. За консультативної допомоги професора І.В. Комісаренка та д.м.н. С.Й. Рибакова дисертант розробив вдосконалені до використання в МІС класифікації хвороб щитоподібної залози та надниркових залоз, створив лікувально-діагностичну систему прийняття рішень щодо вогнищевих утворень щитоподібної залози. Всі розрахунки щодо аналізу даних та виявлення закономірностей перебігу вогнищевих утворень щитоподібної залози дисертантом виконано особисто.
Апробація результатів дисертації. Результати дисертації викладені на VII з’їзді ендокринологів України, III міжнародній конференції “Телемедицина – досвід@перспективи” (2007), Першому Українсько-Російському симпозіумі ендокринної хірургії з міжнародною участю “Сучасні аспекти хірургічного лікування ендокринної патології” (2006); Міжнародній виставці “Охорона здоров’я 2006”; V конференції з міжнародною участю "Інформаційні технології в охороні здоров'я та практичній медицині" (2005); IV конференції з міжнародною участю "Інформаційні технології в охороні здоров'я та практичній медицині" (2004); Міжнародній науково-практичної конференції "Актуальні питання геріатричної хірургії" (2004); Науково-практичній конференції "Клінічна інформатика і телемедицина" (2004); Дванадцятому (чотирнадцятому) Російському симпозіумі хірургічної ендокринології з міжнародною участю "Современные аспекты хирургической эндокринологии" (2004); Міжнародній науково-практичній конференції "Актуальні питання геріатричної хірургії" (2004); IV Міжнародній конференції "Дети Чернобыля - медицинские последствия и социально-психологическая реабилитация" (2003); Науково-практичній конференції "Сучасні проблеми ендокринологічної допомоги дітям" (2003 р.); III конференції з міжнародною участю "Інформаційні технології в охороні здоров'я та практичній медицині" (2003 р.); XX з'їзді хірургів України (2002 р.); II конференції з міжнародною участю "Інформаційні технології в охороні здоров'я та практичній медицині" (2002); X з'їзді онкологів України (2001).
Публікації. За матеріалами дисертації опубліковано 48 наукових праць (2 монографії, 26 статей та 20 тез); отримано авторське свідоцтво. У виданнях, що входять до переліку, затвердженого ВАК України опубліковано 23 статті.
Обсяг та структура роботи. Дисертаційна робота складається з вступу, огляду літератури, опису матеріалів та методів, 6 розділів власних досліджень, обговорення результатів, висновків, практичних рекомендацій та переліку літератури, який включає 233 джерела (98 вітчизняних та 135 іноземних). Робота викладена на 262 сторінках (основний текст подано на 249 сторінках) і має 38 таблиць та 30 рисунків.
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
Вирішення проблеми створення єдиного інформаційного простору передбачається на шляху розробки “більш абстрактних моделей з невеликою кількістю, але високою виразністю абстрактних об’єктів. Модель даних щодо пацієнта слід зробити простішою та яснішою, для чого необхідно знайти уніфікований та коректний рівень абстракції” [McDonald C.J., Schadow G., Barnes M. et al., 2003]. Саме в цьому напрямку було проведено науковий пошук та на основі власного досвіду запропоновано оригінальний концептуальний підхід.
Моделі інформаційного відображення лікувально-діагностичного процесу. На рис. 1 наведено розподіл напрямків стандартизації МІС, які вже мають свої рішення у вигляді стандартів, що широко впроваджуються.
Рис. 1. Напрямки стандартизації МІС
Деякі напрямки стандартизації стосуються безпосередньо структури та функцій МІС (PRA, openEHR), проте цей шлях не може забезпечити достатнього рівня абстракції. Стандарти обміну медичною інформацією фактично повністю складаються з переліку параметрів, завдяки уніфікованості яких досягається можливість зв’язку та передачі пакетів між різними МІС та медичними пристроями. Зрозуміло, що за таких обставин відбувається постійне відновлення стандартів, чому сприяє постійний розвиток як медичної техніки, так і медичної науки.
Але є декілька типових проблем, які безпосередньо не стосуються ні рубрик класифікацій, ні стандартів обміну даними. До них належать: обробка текстових даних, обробка параметрів користувача, інформаційне відображення діагнозу, а також аналіз медичних даних.
Модель інформаційного відображення параметрів користувача. Універсальний підхід вимагає незмінними визначати тільки ті графи, які є загальними для всіх пацієнтів (П.І.Б., дата народження, адреса, діагноз тощо). Вся додаткова інформація повинна мати механізми додавання, корекції та аналізу в залежності від інформаційних потреб тієї чи іншої медичної установи. Нами запропонований механізм так званих "номінацій" (рис. 2), що призначені для збереження й обробки будь-яких параметрів користувача.
Рис. 2. Модель інформаційного відображення параметрів користувача
Запропонована модель інформаційного відображення параметрів користувача містить шість типів номінацій, що обслуговують (кожна свою) таблицю даних. Саме такий (розподілений) підхід є принциповою особливістю моделі та створює підґрунтя універсальності інформаційного відображення клінічних процесів. Спроби пов’язувати всі параметри користувача з будь-якою однією таблицею не дозволять відбивати ті чи інші дані в коректній залежності. В запропонованій моделі зникають проблеми з інтерпретацією різних даних чи дублюванням інформації, бо зберігається виключно рубрика номінації та число.
Треба зауважити, що саме такий перелік таблиць даних, до яких прив’язуються номінації, не є випадковим, а розкриває суть моделі. Саме представлена у такому вигляді медична інформація може бути ефективно доповнена відповідними номінаціями. Так, наприклад, таблиця обстежень за своїм інформаційним змістом використовується для всіх тих методів обстежень, що мають текстовий протокол та висновок (ультразвукове дослідження, комп’ютерна томографія, рентгенографія, електрокардіографія тощо). Саме наявність текстових даних є однією з головних передумов додавання таблиці номінацій, де можна зберігати рубриковану інформацію та числові значення. В той же час, відсутня в переліку таблиця аналізів не вимагає створення таблиці номінацій, бо за своїм призначенням вона використовується лише для тих аналізів (обстежень), результатом яких є одне число. В такому вигляді медична інформація вже є достатньо дискретною і може бути використана для універсального аналізу без додаткових зусиль.
Незважаючи на зручність рубрикації інформації, особливо для наступного аналізу, деяка первинна медична інформація може бути збережена тільки у вигляді тексту. До такої інформації відносяться, зокрема, протоколи операцій та обстежень, патогістологічні висновки тощо. З технічної сторони, існує стандартна проблема, пов’язана з обробкою текстової інформації, вирішення якої запропоновано в моделі формалізації текстових даних. Що ж до параметрів користувача, то залишається складність з інформацією, яку необхідно зберігати (крім текстового вигляду) у вигляді номінацій, тобто її потрібно вводити двічі. При активному використанні номінацій дублювання даних стає серйозним недоліком, віднімає додатковий час та є ще одним джерелом помилок. Розроблений механізм автоматичного додавання номінацій дозволяє практично не відчувати "незручностей" та уникнути подвійного введення інформації. Принцип його роботи полягає в тому, що зміст текстової графи контролюється на предмет наявності в ній визначених користувачем текстових фрагментів. Зрозуміло, що перелік цих ключових слів та/чи фраз не обмежено по кількості та змісту. Кожного разу при зміні текстової графи розміщення номінацій, поставлених у відповідність ключам, відбувається автоматично. Таким чином, за допомогою розробленої моделі можна забезпечити збереження та аналіз практично необмеженого кола параметрів від організаційних до наукових.
Модель формалізації текстових даних (рис. 3). Для заповнення текстових граф було розроблено механізм текстових шаблонів. Проте вставка фрагментів тексту в більшості випадків не може задовольнити лікаря. Медичні дані відрізняються надзвичайним різноманіттям і не можуть бути вкладені в шаблони.
Рис. 3. Модель формалізації текстових даних
Для забезпечення зручності введення текстової інформації пропонується конструктор меню, який являє собою оригінальну розробку автора. За його допомогою можна створити будь-яку послідовність списків для вибору (меню) і вікон введення цифрових і текстових даних, забезпечивши при цьому формування необхідного тексту в тій чи іншій графі, зокрема, протоколу обстеження. Фактично цей механізм забезпечує можливість налаштування “під користувача” вільної послідовності дій, тобто виступає альтернативою багаточисельним вузькоспеціалізованим програмам та підпрограмам для великих інформаційних комплексів. За наявності згаданого конструктора користувач має можливість працювати в єдиному інформаційному просторі клініки без постійного вдосконалення системи розробником. Слід відзначити, що можливість конструювання меню передбачена в системі для переважної більшості текстових граф (доповнення діагнозу, щоденники, протоколи обстеження і операції тощо). Такий підхід дозволяє забезпечити значну ефективність введення великих масивів інформації.
Іншою стороною проблеми є аналіз текстових даних. Як відомо, він є доволі обмеженим: можна лише шукати точне співпадання тієї чи іншої послідовності символів. Однак, якщо прийняти до уваги наявність зазначених засобів формалізації введення, то пошук того чи іншого словосполучення в графі, яка заповнена автоматичним шляхом (з використанням конструктора меню чи шаблонів), стає набагато ефективнішим. Що стосується великої трудомісткості пошуку тих, чи інших текстових фрагментів та аналізу цифрової інформації, що знаходиться всередині тексту, то для подолання цих незручностей розроблено та апробовано метод автоматичної розстановки номінацій. Він дозволяє повністю автоматизувати цей процес і взагалі вести його у фоновому (не помітному для користувача) режимі. Крім того, передбачена можливість одразу розставити номінації за всіма раніше заповненими текстовими графами.
Таким чином, наведені механізми, складені разом, являють собою повноцінну модель формалізації текстових даних, при використанні якої користувач має можливість працювати в максимально зручному режимі при заповненні граф. Аналіз інформації виявляється доступним в найбільш ефективному руслі, яким є використання рубрик номінацій та їх числових значень. На рис. 3 наведено всі принципові складові моделі формалізації та шляхи її використання для вирішення двох головних задач: створення медичних документів та виконання ефективного аналізу даних.
Модель інформаційного відображення діагнозу (рис. 4). Зрозуміло, що тільки уніфікація діагнозів відкриває можливість їх ефективної автоматизованої обробки. Але, в той же час, діагноз неможливо повністю формалізувати, що зазвичай і створює складності в процесі інформатизації. Відображення діагнозу в запропонованій моделі реалізовано шляхом створення окремої підлеглої таблиці. Такий підхід дозволяє зберігати й обробляти будь-яку кількість рубрик діагнозів для кожного пацієнта. Крім того, до кожного діагнозу, що вибирається лікарем з довідника, вводиться так зване "доповнення", яке, належачи до граф нефіксованої довжини, дозволяє викласти всі необхідні особливості, що відсутні в якості самостійних інформаційних одиниць. Перелік припустимих рубрик, як головних складових діагнозу, визначається кваліфікованими фахівцями у відповідному напрямку медицини, наприклад, щодо захворювань щитоподібної залози, - ендокринологами. Така організація даних дозволяє лікарю формувати будь-які медичні документи і відображати навіть казуїстичні нюанси, залишаючи базу даних уніфікованою за всіма, визначеними як рубрики, діагнозами. Всі внесені доповнення (до кожної рубрики діагнозу) також зберігаються та завжди доступні. Їхній автоматизований аналіз можливо забезпечити за допомогою розглянутої вище моделі формалізації текстових граф.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
