Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,969

ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ

Карпов О.Э. 1 Клименко Г.С. 2 Лебедев Г.С. 3
1 ФГБУ «Национальный медико-хирургический центр им. Н.И. Пирогова»
2 АНО «Институт развития Интернета»
3 ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения
Современный этап развития информатизации здравоохранения характеризуется полномасштабным внедрением в деятельность медицинских организаций медицинских информационных систем, охватывающих практически все стороны их деятельности, включая управление ресурсами, управление лечебным процессом и оказание медицинской помощи. Также важной особенностью современного этапа является неуклонное развитие Интернета в Российской Федерации, который оказывает все большее влияние на все сферы деятельности государства, жизни общества и каждого отдельного гражданина, и находится под постоянным наблюдением руководства страны, а здравоохранение является важнейшим направлением, где Интернет имеет серьезное значение. Эти два фактора позволяют определить важнейшие направления развития информационных технологий с применением возможностей Интернета в здравоохранении, одним из которых является внедрение систем искусственного интеллекта. В статье определяются основные направления внедрения систем искусственного интеллекта в здравоохранении, приводится анализ особенностей внедрения интеллектуальных систем в здравоохранении, декларируется, что основу интеллектуальных систем поддержки принятия врачебных решений составляет система управления базой знаний.
интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений
медицинские информационные системы
электронная медицинская карта
1. Бураковский В.И., Бокерия Л.А., Газизова Д.Ш., Лищук В.А. и др. Компьютерная технология интенсивного лечения: контроль, анализ, диагностика, лечение, обучение. – М.: НЦ ССХ РАМН, 1995.
2. Вольфенгаген В.Э., Яцук В.Я. Аппликативные вычислительные системы и концептуальный метод проектирования систем знаний. – МО, 1987.
3. ИРИ становится базовой экспертной площадкой по внедрению интернет-технологий в медицину [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ири.рф/news/13753/.
4. Искусственный интеллект. В 3 кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник. / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990.
5. Клещев А.С., Самсонов В.В., Черняховская М.Ю. Медицинская экспертная система КОНСУЛЬТАНТ-2. Представление знаний. – Владивосток: ИАПУ ДВО АН СССР, 1987.
6. Клименко Г.С., Лебедев Г.С. Развитие российского Интернета в здравоохранении // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2015. – Т. 13, № 10. – С. 14–19.
7. Кобринский Б.А. Автоматизированные диагностические и информационно-аналитические системы в педиатрии // Русский медицинский журнал. – 1999. – Т. 7, № 4. – С. 35–42.
8. Кобринский Б.А. Особенности медицинских интеллектуальных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2013. – Т. 11, № 5. – С. 58–64.
9. Кобринский Б.А. Системы поддержки принятия решений в здравоохранении и обучении // Врач и информационные технологии. – 2010. – № 2. – С. 39–45.
10. Лебедев Г.С., Коробов Н.В., Ефремова Т.А., Лошаков Л.А., Котов Н.М. Построение информационного ресурса прогнозирования совместимости лекарственных препаратов и оптимизации выбора препарата замены // Современные наукоемкие технологии. – 2015. – № 12-4. – С. 615–619.
11. Лебедев Г.С., Котов Н.М., Миронов Ю.Г. Применение математических моделей при выборе методов фармакотерапии // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 2; URL: www.science-education.ru/131-23958 (дата обращения: 09.02.2016).
12. Лебедев Г.С., Лидов П.И., Котов Н.М. Построение информационной системы динамического наблюдения за состоянием здоровья спортсменов // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 11-4. – С. 697–702.
13. Лебедев Г.С., Шахова М.А., Холин А.М., Маляренко О.Л. Построение проспективного регистра вспомогательных репродуктивных технологий // Социальные аспекты здоровья населения. – 2015. – № 6 (46); URL: http://vestnik.mednet.ru/content/view/718/30/lang,ru/ (дата обращения: 22.12.2015).
14. Лескин А.А., Мальцев В.Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. – Л.: Машиностроение, 1990.
15. Назаренко Г.И., Осипов Г.С., Назаренко А.Г., Молодченков А.И. Интеллектуальные системы в клинической медицине. Синтез плана лечения на основе прецедентов / Информационные технологии и вычислительные системы 1/2010.
16. Назаренко Г.И., Осипов Г.С. Основы теории медицинских технологических процессов. – М.: Наука, Физматлит, 2005.
17. Назаренко Г.И., Осипов Г.С. Основы теории медицинских технологических процессов. Ч. 2. Иследование медицинских технологических процессов на основе интеллектуального анализа даных. – М.: Наука, Физматлит, 2006.
18. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. – М.: Мир, 1973.
19. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. – М.: Радио и связь, 1985.
20. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. – М.: Наука, 1987.
21. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии. – М.: Наука, 1988.
22. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект – прикладные системы. // Новое в жизни, науке и технике, сер. Математика, кибернетика, N 9. – М.: Знание, 1987.
23. Правительство Москвы и ИРИ создадут лабораторию для тестирования телемедицинских технологий [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ири.рф/news/13785/.
24. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. – М.: Мир, 1989.
25. Финн В.К., Блинова В.Г., Панкратова Е.С., Фабрикантова Е.Ф. Интеллектуальные системы для анализа медицинских данных. Часть 1 // Врач и информационные технологии. – 2006, № 5. – С. 62–70. Часть 2. Врач и информационные технологии. – 2006. – № 6. – С. 50–60, Часть 3 // Врач и информационные технологии. – 2007. – № 1. – С. 51–57.
26. Хант Э. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1978.
27. Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. Построение экспертных систем. – М.: Мир, 1987.
28. Экспертные системы: принципы работы и примеры. / Брукинг А., Джонс П., Кокс Ф. и др.; под ред. Форсайта Р. – М.: Радио и связь, 1987.
29. Элти Д., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. – М.: Финансы и статистика, 1987.
30. Эндрю А. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1985.
31. Barnett G.O., Cimino J.J., Hupp J.A., Hoffer E.P. DXplain – an evolving diagnostic decision-support system. JAMA. 1987; 258: 67-74.
32. Eta S. Berner, Ed.D. Clinical Decision Support Systems: State of the Art. // AHRQ Publication No. 09-0069-EF June 2009. https://healthit.ahrq.gov/sites/default/files/docs/page/09-0069-EF_1.pdf.
33. Osheroff J.A., Teich J.M., Middleton B.F., et al. A roadmap for national action on clinical decision support. J Am Med Inform Assoc. 2007 Mar-Apr; 14(2): 141–145. doi: 10.1197/jamia.M2334 Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2213467/
34. Shortliffe E.H. Computer-Based Medical Consultations: MYCIN. Elsevier/North Holland, New York NY, 1976.

Современный этап развития информатизации здравоохранения характеризуется полномасштабным внедрением в деятельность медицинских организаций медицинских информационных систем, охватывающих практически все стороны их деятельности, включая управление ресурсами, управление лечебным процессом и оказание медицинской помощи. Также важной особенностью современного этапа является неуклонное развитие Интернета в Российской Федерации, который оказывает все большее влияние на все сферы деятельности государства, жизни общества и каждого отдельного гражданина, и находится под постоянным наблюдением руководства страны, а здравоохранение является важнейшим направлением, где Интернет имеет серьезное значение. Эти два фактора позволяют определить важнейшие направления развития информационных технологий с применением возможностей Интернета в здравоохранении [6], одним из которых является внедрение систем искусственного интеллекта.

Под системами искусственного интеллекта (СИИ) принято понимать комплекс программных (а возможно, и аппаратных) средств, использующих в своем функционировании знания, заложенные экспертами, а следовательно, и позволяющие выполнять функции, присущие этим экспертам [2, 4, 18, 19, 21, 22, 26, 30]. В таком понимании, наиболее правильно будет использовать термин «системы, основанные на знаниях» (СОЗ) или системы, управляемые знаниями. Данный термин более полно и грамотно отражает суть современных исследований в области интеллектуализации информационных систем в здравоохранении. К классу СОЗ относятся экспертные системы (ЭС) [20, 24, 27–29], интеллектуальные информационно-поисковые системы (ИИПС) и интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР).

Отличительные особенности интеллектуальных систем

Отличительной особенностью систем поддержки принятия решений, основанных на знаниях (ИСППР) является выделение ранее отсутствовавшего аспекта поддержки решений: способности системы к «пониманию» проблемы, ее решению и объяснению полученного решения. Это достигается введением в систему специальным образом организованных описаний знаний эксперта о принятии решений – базы знаний (БЗ).

К традиционным компонентам систем поддержки принятия решений (СППР), к которым относятся интерфейс «лицо, принимающее решение (ЛПР)-система», система управления БД (СУБД), система управления базой моделей (СУБМ), БД, БМ в ИСППР, добавляются три новых элемента:

  • база знаний (БЗ);
  • подсистема вывода и объяснения решений;
  • подсистема накопления и модификации знаний (система управления БЗ – СУБЗ).

Назначение основных элементов ИСППР следующее.

Интерфейс «ЛПР – система» – предназначен для диалога с пользователем и позволяет в виде, удобном для ЛПР, вводить запрос на выработку решения, необходимые данные для решения задачи, выдавать полученное решение и объяснять его, а кроме того, еще и обслуживать БД и БЗ, содержащих описания процесса выработки решения.

СУБД – предназначена для ведения БД ИСППР. Она обеспечивает создание и изменение логической структуры БД, введение, корректировку и удаление конкретных значений хранимых элементов, а также поиск и выдачу необходимой информации по запросу ЛПР.

СУБМ – предназначена для ведения БМ ИСППР. Она обеспечивает ведение каталога прикладных моделей и осуществляет доступ к моделям при необходимости их использования.

СУБЗ – предназначена для ведения БЗ ИСППР. Она обеспечивает накопление (описание) новых знаний, просмотр, корректировку и удаление знаний, их синтаксический и первичный семантический контроль, а также доступ к необходимым знаниям при выработке решения.

Подсистема вывода и объяснения решения – предназначена для выработки решения по запросу ЛПР путем манипулирования со знаниями, хранящимися в БЗ, а после завершения вывода – объясняет полученное решение.

Поэтому под ИСППР можно понимать такую СППР, которая включает интеллектуальный интерфейс пользователя с системой, обеспечивающий общение на профессиональном языке предметной области.

Особенности ИСППР, связанные с необходимостью использования различных источников информации, моделей и методов при решении слабоструктурированных проблем, требуют от разработчиков СППР основное внимание сосредотачивать на проблемах представления и обработки знаний в системе. Эти исследования традиционно относят к области ИИ и, в частности, к экспертным системам (ЭС).

Направления применения интеллектуальных систем в здравоохранении

СИИ могут применяться в следующих основных направлениях в здравоохранении [1, 5, 7–9, 14–17, 25, 31–34]:

  • СИИ в навигации пациента в системе здравоохранения;
  • СИИ в поддержке принятия решений в области управления здравоохранением;
  • СИИ в области поддержки принятия врачебных решений.

Применение ИССПР в медицине и здравоохранении сводится к принятию врачебных решений на основании обработки показателей здоровья пациента и принятию управленческих решений на основании обработки аналитических и статистических данных. Будем использовать термин «Интеллектуальная система поддержки принятия врачебных решений» – ИСППВР. Применение и правила построения ИСППВР рассматриваются в [1, 5, 7–9, 14–17, 25, 31–34].

Наиболее оправдано внедрении СИИ, в первую очередь, для поддержки действий врачей в чрезвычайных ситуациях, т.е. ситуациях, требующих принятия незамедлительного решения по оказанию пациенту неотложной помощи. Характерными чертами таких ситуаций являются:

  • жесткий лимит времени, предоставляемый медицинскому работнику на принятие решения в сфере его компетенции;
  • катастрофические последствия здоровью пациента из-за неверных или несвоевременных решений, вырабатываемых лицом, принимающим решение (ЛПР);
  • стрессовым состоянием различной степени медицинских работников.

Отнесем также к чрезвычайным ситуациям посещение врача, уровень знаний которого оставляет желать лучшего. Также чрезвычайной можно считать ситуацию при наличии у пациента большого количества сопутствующих хронических заболеваний.

Нужно отметить, что применение ИССПВР оправдано при принятии решений о применении дорогостоящих методов оказания медицинской помощи (например, вспомогательные репродуктивные технологии) и принятие решения о медицинском вмешательстве, имеющем критическое влияние на здоровье пациента.

Перечисленные факторы неизбежно в значительной степени затрудняют процесс выработки рационального варианта действий медицинских работников. В этих условиях обращение к СОЗ, включенной в состав медицинской информационной системы (МИС), позволяет своевременно получить рекомендации по целесообразному варианту плана оказания медицинской помощи в сложившейся чрезвычайной ситуации, заблаговременно апробированного в ходе деловых игр, и хранимые в базе знаний (БЗ) СОЗ.

Процесс принятия врачебных решений в условиях чрезвычайной ситуации можно условно разбить на следующие этапы:

  • распознавание ситуации и отнесение ее к одному из классов ситуаций;
  • получение альтернативных решений;
  • прогнозирование возможных исходов принятых врачебных решений;
  • установление отношений предпочтения на множестве альтернативных решений на основе проведенного анализа;
  • выдача рекомендаций врачу.

Такая ИСППВР для принятия врачебных или управленческих решений в чрезвычайных ситуациях должна представлять собой информационную систему, обеспечивающую заблаговременную формализацию задач оценки состояния пациента и выработки рекомендаций по лечению, а также выработку в масштабе времени, близком к реальному решению указанных задач.

Такая ИСППВР предназначена для:

  • заблаговременного формирования баз знаний путем накопления и автоматической обработки экспертной информации (знаний) о зависимости результатов решения в интересах решения задач оценки состояния организма;
  • автоматической корректировки базы знаний, обусловленной уточнением экспертной информации в процессе эксплуатации ИСППВР;
  • автоматического выявления противоречий и некорректности экспертной информации и выдачи их эксперту в виде, удобном для анализа, проводимого с целью их устранения;
  • автоматической настройки на работу с предметной областью, соответствующей решаемой в текущий момент времени задаче;
  • выработки обоснованных решений расчетных задач на основе как полной, так и неполной исходной информации о текущей ситуации;
  • формирования объяснения результатов логического вывода решений задач.

Кроме того, такая ИСППВР должна обеспечивать:

  • рациональное сочетание деятельности медицинских специалистов и работы средств автоматизации;
  • автоматизацию процессов, предусматривающих обработку информации в сжатые сроки;
  • адаптацию к имеющемуся в наличии ресурсу времени;
  • обработку информации, поступающей от различных источников.

На ИСППВР в чрезвычайных условиях должны быть возложены следующие функции:

  • слежение за состоянием организма;
  • анализ и обобщение данных о пациенте;
  • выявление признаков возникновения чрезвычайных ситуаций;
  • определение признаков ухудшения ситуации;
  • выработка вариантов решений по воздействию на организм;
  • обеспечение взаимодействия медицинских работников (консилиумов) в процессе подготовки принимаемого решения;
  • контроль выполнения назначений.

Кроме того, отметим следующие области деятельности медицинских работников, где применение ИСППВР является насущной необходимостью:

  • анализ состояния и определение тенденций развития состояния пациента.
  • обоснование предложений по рациональному составу и организации лечебного процесса.
  • обоснование предложений по рациональному управлению медицинской помощью в различных условиях.
  • обоснование характеристик перспективных методов лечения и диагностики.
  • отработка применения перспективных МИС и отдельных средств управления здравоохранением.

Таким образом, внедрение систем, основанных на знаниях, в процесс принятия врачебных решений в чрезвычайных ситуациях ухудшения здоровья, получивших название ИСППВР, является необходимой, важной и, несомненно, актуальной задачей.

Особенности внедрения интеллектуальных систем в медицине

Разработке и успешному внедрению ИСППВР в лечебном процессе препятствуют некоторые факторы, которые при определенных условиях могут иметь доминирующее значение.

Первая группа факторов носит субъективный характер. Она связана с негативным отношением многих разработчиков МИС к проблеме его интеллектуализации. К таким факторам можно отнести следующие:

  • недоверие разработчиков и заказчиков традиционных компонентов МИС к термину «искусственный интеллект», и, следовательно, отрицание исследований, проводимых в этой области и некоторое непонимание сущности этих исследований;
  • слабая подготовка разработчиков в области теоретических и практических достижений в ИИ, что зачастую препятствует, а порой и делает невозможным правильное проведение исследований и получение требуемого результата;
  • желание разработчиков достичь быстрого результата без длительного и глубокого анализа сущности решаемой проблемы и обоснования необходимости использования технологий ИИ.

Следующая группа факторов связана с современным состоянием развития теории ИИ и практики создания Единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения в РФ. К этим факторам относятся:

  • низкий уровень автоматизации органов управления различной иерархии, выдвигающий на первый план задачи разработки в первую очередь систем, обеспечивающих их внутреннее функционирование;
  • наличие большого количества литературы по ИИ и укоренившееся мнение, что все вопросы ИИ уже решены;
  • оторванность теоретиков в области ИИ от проблем практики здравоохранения.

Кроме того, к факторам, определяющим сложности внедрения ИСППВР в лечебный процесс, следует также отнести следующие факторы:

  • необоснованные попытки внедрения ИСППВР в тех областях, для которых применение интеллектуальных систем преждевременно или вообще не оправдано;
  • отождествление поисковых и информационно-справочных систем с системами искусственного интеллекта и т.д.

Следующая группа факторов определяется сложностью процесса построения ИСППВР, обусловленной необходимостью:

  • разработки модели и языка представления знаний о процессе принятия врачебного решения;
  • разработки алгоритмов вывода решения для разработанных модели и языка представления знаний;
  • проектирования структуры диалога;
  • разработки способа объяснения решения;
  • проведения синтаксического и семантического контроля вводимых элементов знаний;
  • поиска противоречий и неполноты в базе знаний;
  • согласования работы всех компонент ИСППВР;
  • поддержания «открытости» и адаптивности ИСППВР;
  • автоматизации приобретения и обработки знаний.

Эти и другие факторы существенно затормозили процесс внедрения ИСППВР в лечебный процесс и в современных условиях научной проработкой указанных проблем и разработкой прототипов таких систем заняты, в основном, одиночные исполнители.

Особенности систем формализации медицинских знаний (СУБЗ)

Основу ИСППВР, как было уже показано, составляет база экспертных медицинских знаний. Адекватность, непротиворечивость и ее полнота обеспечит своевременное и доказательное принятие врачебных решений. В этой связи представляется важным определить основные требования к СУБЗ, которая должна обеспечить:

  • уменьшение времени на разработку и повышение качества ИСППВР за счет сосредоточения усилий на решении прикладной задачи, вследствие устранения необходимости разработки основных компонент ИСППВР;
  • поддержание открытости БЗ ИСППВР, т.е. возможности вносить коррективы в БЗ без перепрограммирования отдельных блоков ИСППВР, что существенно облегчает труд пользователей и увеличивает сроки эксплуатации конечного продукта;
  • возможность адаптации знаний, на которых основана ИСППВР, под конкретного пользователя;
  • возможность создания «быстрых прототипов» ИСППВР.

Кроме того, СУБЗ должна обладать следующими полезными свойствами:

  • адекватностью методов представления внешних (ориентированных на пользователя) знаний информационным элементам, используемым в медицине;
  • единой внутренней моделью знаний для различных внешних представлений;
  • агрегированным интеллектуальным интерфейсом, обеспечивающим возможность представления различных информационных структур знаний и быстрых переходов между этими представлениями.

Исходя из отмеченной специфики задач принятия врачебных решений, можно сформулировать следующие требования к СУБЗ:

  • модель представления знаний (МПЗ) и язык представления знаний (ЯПЗ) для описания и хранения знаний в БЗ ИСППВР должны позволять удобно и быстро описывать процесс принятия врачебного решения медицинским работником;
  • вывод решения должен основываться на информации, хранимой в БЗ, БД и БМ;
  • процедуры объяснения решения должны обеспечивать объяснения полученного решения в виде, удобном для врача на полную глубину вывода.
  • система должна поддерживать возможность поддержания «открытости» ИСППВР, т.е. возможности модификации хранимых знаний и адаптации их под конкретного пользователя или изменяющиеся условия в процессе функционирования, а следовательно, должна обеспечивать:

– описание новых элементов знаний в БЗ;

– изменение хранящихся в БЗ элементов знаний;

– удаление хранящихся в БЗ элементов знаний;

– просмотр содержимого БЗ;

– синтаксический контроль вводимой информации;

– семантический контроль состояния БЗ;

– оптимизацию размещения БЗ в памяти ЭВМ;

– документирование содержимого БЗ;

  • информация, хранимая в БЗ должна быть независима от обрабатывающих ее процедур, для обеспечения возможности внесения изменений без перепрограммирования компонентов ИСППВР;
  • интерфейс «врач-система» должен контролировать и направлять диалог врача с системой, иметь расширенную сеть подсказок и объяснений.

Заключение

Таким образом, основным направлением применения ИСППВР является принятие врачебного решения в чрезвычайных ситуациях развития состояния пациента, когда ответственность за принятое решение является критической.

Основу ИСППВР составляет СУБЗ, для эффективного сознания которой необходимо решить следующие задачи:

  • разработать модель представления медицинских знаний, наиболее соответствующую выводу врачебных решений;
  • разработать дружественный интерфейс для медицинского эксперта, позволяющий ему успешно формализовать свои знания;
  • разработать математический аппарат, позволяющий накапливать знания во взаимодействии с интегрированной электронной медицинской картой и другими источниками медицинских данных.

В рамках решения научных задач по созданию прототипов интеллектуальных систем поддержки принятия врачебных решений можно отметить работы построения интеллектуальной системы выбора методов фармакотерапии, прогнозирования совместимости лекарственных препаратов и оптимизации выбора препарата замены [10, 11], интеллектуальной системы динамического наблюдения за состоянием здоровья спортсменов [12], интеллектуальной системы прогнозирования вероятности наступления беременности при применении вспомогательных репродуктивных технологий [13]. Авторы прогнозируют также серьезный всплеск исследований в области применения СИИ в здравоохранении, особенно в свете последних решений в области развития Интернет-технологий в Российской Федерации [3, 23].


Библиографическая ссылка

Карпов О.Э., Клименко Г.С., Лебедев Г.С. ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ // Современные наукоемкие технологии. – 2016. – № 7-1. – С. 38-43;
URL: http://top-technologies.ru/ru/article/view?id=36058 (дата обращения: 20.08.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.252