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/ru/article/view?id=36058 (дата обращения: 21.11.2024).