Scientific journal

Modern high technologies

ISSN 1812-7320

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,279

APPLICATION OF INTELLIGENT SYSTEMS IN HEALTH CARE

1

• Authors
• Files
• Abstract
• Keywords
• References

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: https://top-technologies.ru/en/article/view?id=36058 (дата обращения: 24.05.2026).