Система підтримки індивідуального здоров’я осіб, працюючих на об’єктах критичної інфраструктури

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Система підтримки індивідуального здоров'я осіб, працюючих на об'єктах критичної інфраструктури

В.П. Голуб, к. педаг. н., доц.; О.А. Горбунов, к. біолог, н., доц..; О.В. Зеленюк, канд. н. фіз. виховання, доц. загальновузівської каф. фіз. виховання, спорту і здоров'я людини.; В.А. Заславський, проф. факультету комп'ютерних наук і кібернетики; Таврійський Національний університет ім. В.І. Вернадського

Анотація

У роботі розглядаються питання створення системи підтримки прийняття рішень СППР для медичного персоналу з метою індивідуалізації лікувально-оздоровчих заходів осіб, які пройшли кризові ситуації та працюють на об'єктах критичної інфраструктури. СППР будується на основі моделі життєздатної системи (МЖС). Обґрунтовуються вимоги до СППР і можливі шляхи для їх вирішення з використанням інформаційних технологій.

Ключові слова: модель життєздатної системи (МЖС), система підтримки ухвалення рішень (СППР), принципи рознотипності, відеоаналіз рухів, клас- терний аналіз, онтологічні бази знань, інтегральне здоров'я, особи, які пройшли кризові ситуації.

Забезпечення ефективної працездатності та підтримки здоров'я осіб, які пов'язані з управлінням, безпекою функціонування та захистом об'єктів критичної інфраструктури (систем з високою ціною відмови) в пост період пандемії корона вірусу COVID-19, оголошенні військового стану, стали однією з важливих проблем, яка безпосередньо пов'язана з важливими завданнями забезпечення національної безпеки. Життєзабезпечення персоналу та надійність систем, що функціонують, тісно взаємопов'язані, і будь-які помилки персоналу, що можуть бути пов'язані з фізичними розладами, втомою, нестабільним психологічним станом, можуть призводити до порушень працездатності складних систем або навіть до їхньої відмови.

Життєстійкість персоналу та надійність об'єктів критичної інфраструктури тісно взаємопов'язані. Будь-які помилки персоналу, який пройшов кризові ситуації, є фактором, що зменшує надійність роботи об'єктів кризової інфраструктури та може призводити до порушень функціонування і навіть до їхньої відмови.

Ідея роботи полягає у створенні системи підтримки прийняття рішень СППР для медичного персоналу на базі принципів моделі життєздатних систем (МЖС) [1]. Ідея науково-технічного супроводу об'єктів критичної інфраструктури є плідною і для супроводу персоналу, що працює в критичних умовах, піддається та перехворів раніше невідомими вірусними інфекціями (COVID-19 та його мутаціями).

Вирішення задачі передбачається виконати шляхом: по-перше, надання інформації про нові методи лікування та оздоровлення одержуваної зі світових баз відомої доказової медицини; по-друге, сформувати нові знання про ефективні методи лікування, шляхом збору та обробки традиційних медичних даних та даних зі смарт-гаджетів, та інтелектуальних інформаційних систем, що обслуговують пацієнтів; по-третє, створювати індивідуальні комплекси фізичних вправ, та дістанційно контролювати їхнє виконання з використанням відеоаналізу.

Розв'язання першої поставленої задачі здійснюється шляхом надання інформації членам мультидисциплінарної команди щодо нових ефективних методів лікування та відновлення здоров'я пацієнтів із міжнародних баз доказової медицини. Побудова автоматичних онтологічних баз здійснюється на основі семан- тико-синтаксичної моделі природної мови, що ґрунтується на невід'ємній фак- торизації лінгвістичних тензорів - багатовимірних масивів лінгвістичних даних, отриманих при частотному аналізі великих корпусів текстів [2]. Як лінгвістичні дані будуть використані дані медичних баз доказової медицини [3].

Вирішення другої поставленої задачі в розробці СППР зводиться до реєстрації дій мультидисциплінарної команди з діагностики стану систем організму, вибору лікувальної програми (протоколу) та її корекції залежно від реакції пацієнта на здійснений вплив. Відмінною особливістю СППР є те, що окрім даних, які реєструються в електронній історії хвороби, даних інструментальних та візуальних досліджень, містяться дані електронного щоденника пацієнта, дані, отримані від електронних ґаджетів, інтелектуальних систем відеоаналізу, наприклад ПТАР [4].

Зібрані дані надалі призначені для проведення статистичного, кластерного аналізу з метою отримання знань методами доказової медицини про ефективність лікування. Вхідні дані для аналізу: основне захворювання, яке групується з групою супутніх патологій, і підходи до їх лікування. У роботі запропоновано метод, що базується на апараті теорії можливостей, і підхід до розв'язання задач кластеризації у випадку, коли параметри алгоритму кластеризації представляються як нечітка величина або вектор нечітких величин [5].

Для розв'язання третього завдання в розробленні С1И1Р було приділено основну увагу використанню фізичних вправ. Різноманітні фізичні практики в системі С1П1Р використовували як лікувальний та оздоровчий вплив. На підставі проведених комплексних медичних досліджень, зокрема оцінювання функціонального стану опорно-рухового апарату, було розроблено алгоритми вибору індивідуалізованих комплексів фізичних вправ із різних оздоровчих практик.

Комплекси фізичних вправ дають змогу впливати на різні системи організму (серцево-судинну, нервову, дихальну, м'язи, зв'язки тощо) на всіх етапах лікування (госпіталь, поліклініка, санаторій, служба, дім).

Застосовуючи принцип різнотипності [6, 7], спеціальні методи і засоби, система С11Р здатна оцінювати результат виконання кожної фізичної вправи або комплексу вправ, видавати рекомендації для підвищення психологічного і соціального здоров'я.

Використання комп'ютерної системи та відеоаналізу, що побудовані на основі «Моделі Єдиного Алгоритмічного Середовища», дає змогу організувати віддалений контроль за виконанням комплексу вправ.

Висновки

Для створення системи підтримки ухвалення рішень на принципах життєстійкості системи використовуються сучасні та ефективні інформаційні технології збирання, оброблення й аналізу даних, що дає змогу сподіватися, що індивідуалізація лікування дасть змогу скоротити строки та якість відновлення здоров'я в осіб, які працюють на об'єктах із критичною інфраструктурою, і за рахунок цього підвищити безпеку країни.

критичний інфраструктура медичний персонал

Література

1. The Fractal Organization: Creating sustainable organizations with the ViableSystem Model , Patrick Hoverstadt: 2008 Wiley.

2. Метод автоматичної побудови онтологичних баз знань. III. Автоматична генерація таксономії як основи онтологии//Кибернетика і системний анализ. - 2016. - Т. 52, № 3. - С. 32-38.

3. Пузанова О.Г. Комп'ютерні бази даних доказової медицини як джерело систематичних оглядів / О.Г. Пузанова // Мед. інформатика та інженерія. -- 2012. -- № 4. -- С. 36-40.

4. Горбунов О.А. Трансформерна інформаційна технологія вдосконалення рухової активності в нормі та патології - комплекс ПТАР /О.А.Горбунов, Є.О.Осадчий

5. Кластеризация даних з використанням теорії можливостей / В.С. Касьянюк, Л.М. Малютенко //Наукові записки НаУКМА. Комп'ютерні науки. - 2013. - Т. 151. - С. 43-48.

6. Заславський В.А. Принцип різнотипності та особливості дослідження складних систем з високою ціною відмови // Вісник Київського університету. Серія: фізико-математичні науки. - К.,2006. - Вип.1

7. Чуйко В.Л., Заславський В.А. Принцип різнотипності (Методологічний зміст). Історія логики ХХ століття К., 2016 --C 307- 310

Размещено на Allbest.ru