МИС_1 (833833), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Создание этого метода без мощных компьютеров было быневозможным.Томография (магнитно-резонансная, рентгеновская, ультразвуковая) – это методизучения состояния организма человека, при котором производитсяпоследовательное, очень частое измерение тонких слоев внутренних органов. Этиданные записываются в компьютер, который на их основе конструирует полноеобъемное изображение. Физические основы измерений разнообразны: рентгеновские,магнитные, ультразвуковые, ядерные и пр.Совокупность устройств, обеспечивающих измерения, сканирование,икомпьютер, создающий полную картину, называются томографом.Использование компьютеров в медицинских лабораторных исследованияхПри использовании компьютера в лабораторных медицинских исследованиях впрограмму закладывают определенный алгоритм диагностики.
Создается базазаболеваний, где каждому заболеванию соответствуют определенные симптомы илисиндромы. В процессе тестирования, используя алгоритм, человеку задаютсявопросы. На основании его ответов подбираются симптомы (синдромы),максимально соответствующие группе заболеваний.
В конце теста выдается этагруппа заболеваний с обозначением в процентах - насколько это заболеваниевероятно у данного тестируемого. Чем выше проценты, тем выше вероятность этогозаболевания. Сейчас делаются попытки создать такую систему (алгоритм), котораябы выдавала не несколько, а один диагноз.
Но все это пока на стадии разработки итестирования. Вообще, на сегодняшний день в мире создано более 200 компьютерныхэкспертных систем.Компьютерная флюорографияПрограммное обеспечение (ПО) для цифровых флюорографических установок,содержит три основных компоненты: модуль управления комплексом, модульрегистрации и обработки рентгеновских изображений, включающий блок созданияформализованного протокола, и модуль хранения информации, содержащий блокпередачи информации на расстояние. Подобная структура ПО позволяет с егопомощью получать изображение, обрабатывать его, сохранять на различныхносителях и распечатывать твердые копии.Данный программный продукт максимально полно отвечает требованиямрешения задачи профилактических исследований легких у населения. Наличие блокапрограммы для заполнения и хранения протокола исследования в видестандартизованной формы создает возможность автоматизации анализа данных свыдачей диагностических рекомендаций, а также автоматизированного расчетаразличных статистических показателей.
Также предусмотрена возможность передачиснимков и протоколов при использовании современных систем связи с цельюконсультаций диагностически сложных случаев в специализированных учреждениях.Медицинские информационные системы призваны повысить качество идоступность медицинских услуг. Использование новых информационных технологийв современных медицинских центрах позволит легко вести полный учет всехоказанных услуг, сданных анализов, выписанных рецептов. Также при автоматизациимедицинского учреждения заполняются электронные амбулаторные карты и историиболезни, составляются отчеты и ведется медицинская статистика.
Автоматизация8медицинских учреждений – это создание единого информационного пространстваЛПУ, что, в свою очередь, позволяет создавать автоматизированные рабочие меставрачей, организовывать работу отдела медицинской статистики, создавать базыданных, вести электронные истории болезней и объединять в единое целое вселечебные, диагностические, административные, хозяйственные и финансовыепроцессы. Использование информационных технологий в работе поликлиник илистационаров значительно упрощает ряд рабочих процессов и повышает ихэффективность при оказании медицинской помощи.Медицинская диагностика.
Экспертные системыЭкспе́ртная систе́ма (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способнаячастично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. ЭСначали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах,а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.Экспертные системы представляют собой компьютерные программы, которыемогут проводить анализ на основе определённых исходных данных и способныезаменять специалистов узкого профиля в проблемных ситуациях. Сами системырассматриваются как модели поведения экспертов, и, как и эксперты-люди, в своейработе используют знания. Для ЭС "знания" представлены в виде баз знаний(формализованных совокупностей фактов и правил логического вывода вопределённых областях), которые можно изменять и дополнять.Поиск решения может осуществляться с помощью нескольких различныхподходов:•логическими методами (направленными на создание экспертных систем слогическими моделями баз знаний);•математическими методами (имитационным и аналитическим);•эвристическими (не имеющими строгого обоснования) методами.Медицинские экспертные системы - специализированное программноеобеспечение для помощи врачам в принятии решений, которые позволяют врачу нетолько проверить собственные диагностические предположения, но и обратиться ккомпьютеру за консультацией в трудных диагностических случаях.Область исследований, посвященная формализации способов представлениязнаний и построению экспертных систем (ЭС), называют «инженерией знаний».
Этоттермин введен Е. Фейгенбаумом и в его трактовке означает «привнесение принципови средств из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладныхпроблем, требующих знаний экспертов».Весьма существенно, что работа с экспертными системами может вестисьудалённо (телемедицина). ЭС позволяют решать задачи диагностики,дифференциальной диагностики, прогнозирования, выбора стратегии и тактикилечения и др.Наиболее важные области применения экспертных систем:Диагностика неотложных и угрожающих состояний в условиях дефицитавремени;Ограниченные возможности обследования;Скудная клиническая симптоматика;Быстрые темпы развития заболевания.9Общий принцип, положенный в основу формирования медицинскихэкспертных систем, - включение в базу знаний синдромов, отражающих состояниевсех основных систем органов.В создании экспертных систем участвуют, как правило, врач-эксперт,математик и программист.
Основная роль в разработке такой системы принадлежитэксперту-врачу.Экспертные системы позволяют не только производить раннююдоклиническую диагностику, но также оценивать сопротивляемость организма и егопредрасположенность к заболеваниям, в том числе онкологическим.Самообучающиеся интеллектуальные системыСреди экспертных медицинских систем особое место занимают так называемыесамообучающиеся интеллектуальные системы (СИС). Они основаны на методахавтоматической классификации ситуаций из реальной практики или на методахобучения на примерах. Наиболее яркий пример СИС — искусственные нейронныесети.Искусственные нейронные сети (ИНС; artificial neural networks) — этоструктура для обработки когнитивной информации, основанная на моделированиифункций мозга.
Основу каждой ИНС составляют относительно простые, вбольшинстве случаев однотипные элементы (ячейки), имитирующие работунейронов мозга. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием поаналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбуждены илизаторможены. Искусственный нейрон обладает группой синапсов —однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, атакже имеет аксон — выходную связь данного нейрона, с которой сигнал(возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов.Для ИНС характерен принцип параллельной обработки сигналов, чтодостигается путем объединения большого числа нейронов в так называемые слои исоединения нейронов различных слоев.
Теоретически количество слоев и количествонейронов в каждом слое может быть произвольным, однако фактически оноограничено ресурсами компьютера. В общем случае, чем сложнее ИНС, теммасштабнее задачи, подвластные ей.Наиболее важным отличием ИНС от остальных методов прогнозированияявляется возможность конструирования экспертных систем самим врачомспециалистом, который может передать нейронной сети свой индивидуальный опыти опыт своих коллег или обучать сеть на реальных данных, полученных путемнаблюдений.
Нейронные сети способны принимать решения, основываясь навыявляемых ими скрытых закономерностях в многомерных данных. Положительноеотличительное свойство ИНС состоит в том, что они не программируются, т.е. неиспользуют никаких правил вывода для постановки диагноза, а обучаются делать этона примерах. В ряде случаев ИНС могут демонстрировать удивительные свойства,присущие мозгу человека, в том числе отыскивать закономерности в запутанныхданных. Нейронные сети нашли применение во многих областях техники, где онииспользуются для решения многочисленных прикладных задач: в космонавтике,автомобилестроении, банковском и военном деле, страховании, робототехнике, припередаче данных и др. Другое, не менее важное, свойство нейронной сети состоит вспособности к обучению и обобщению полученных знаний.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
