Інформаційні технології підтримки прийняття рішень по керуванню ресурсами в медичних приладово-комп'ютерних системах

Размещено на http://www.allbest.ru/

Севастопольський національний технічний університет

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Спеціальність 05.13.06 - Інформаційні технології

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПО КЕРУВАННЮ РЕСУРСАМИ В МЕДИЧНИХ ПРИЛАДОВО-КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМАХ

Сосновський Юрій Вячеславович

Севастополь - 2009

ВСТУП

Актуальність теми. Широке використання інформаційних технологій в охороні здоров'я та об'єднання комп'ютерних систем у локальні, корпоративні і глобальні комп'ютерні мережі різко загострили проблему адекватної організації процесів обробки великого обсягу медичної інформації, що безперервно збільшується, у лікувально-профілактичних установах (ЛПУ). У цьому контексті актуальним є розробка та впровадження нових моделей і методів прийняття рішень з підвищення ефективності автоматизованої обробки медичних даних. Підвищення обґрунтованості прийнятих рішень по здійсненню лікувальних дій у ЛПУ може бути забезпечене шляхом збільшення оперативності обробки відповідних даних у реальному масштабі часу. Виникає конфліктна ситуація, пов'язана з необґрунтованим нарощуванням обчислювальної потужності каналів обробки даних і недостатньою пропрацьованістю питань організації обчислювальних процесів в цілому.

Для клінічної медицини особливу важливість має інформатизація процесу реєстрації та обробки медичної інформації, що надходить від спеціалізованих лікувально-діагностичних приладів. У період 2004 - 2009 р. вийшли роботи Гусева О.В., Єльянова М.М, Назаренко Г.І., котрі підкреслили важливість застосування інформаційних технологій у клінічній діяльності ЛПУ, дали оцінку ефективності функціонування медичним інформаційним системам (МІС) і сформували найважливіші вимоги до проектування інтерфейсу таких систем. У результаті теоретичних досліджень, виконаних М.З. Згуровским, В.В. Павловим, В.С. Харченко, Е.Г. Петровим, А.П. Ротштейном, А.А. Павловим, В.В. Литвиновим, С.Ф. Телеником, В.Е. Ходаковим та іншими створений ряд методів та на їхній основі програмних рішень для розробки систем комп'ютерного моделювання клінічних процесів, експертних систем, систем підтримки прийняття рішень.

Однак продовжує залишатися гострою проблема недоліку обчислювальної потужності комп'ютерних систем у ЛПУ. Загострення проблеми відбувається через недостатнє фінансування ЛПУ державного та відомчого типів і гостру конкуренцію з боку комерційних клінік. При подальшому розвитку медичних інформаційних систем необхідний пошук альтернативних шляхів рішення виникаючої проблеми дефіциту обчислювальних ресурсів (ОР). Це повною мірою відноситься до медичної приладово-комп'ютерної системи (МПКС), основним функціональним призначенням якої є збирання, зберігання, передача та обробка медичної інформації. При цьому МПКС у прийнятій класифікації є системою критичного застосування, оскільки її функціонування забезпечує життєві показники, контроль стану пацієнтів, визначає адекватність і своєчасність дій лікувального персоналу.

Таким чином, актуальним науковим завданням є подальший розвиток теорії, моделей, методів та алгоритмів ефективного управління обчислювальними ресурсами медичних приладово-комп'ютерних систем, розробка інформаційних моделей, які повинні бути інтегровані в створювану інтерактивну автоматизовану систему підтримки прийняття рішень (СППР) по динамічному перерозподілу обчислювальних ресурсів МПКС із метою забезпечення гарантоспроможності обробки інформації.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Тема дисертаційної роботи відповідає національній програмі інформатизації (закон №74/98-ВР), планам наукової роботи кафедри медичної фізики та інформатики Кримського державного медичного університету (№1 від 31.08.2007), а також технічним завданням держбюджетних НДР Севастопольського національного технічного університету «Адаптивна система передачи даних в бездротових мережах» (№ ДР 0103U001811) та «Адаптивна система ремаршрутізації даних в бездротових мережах VANET» (№ ДР 0107U001341).

Метою дисертаційної роботи є шляхом розробки інформаційних технологій підтримки прийняття рішень по управлінню перерозподілом обчислювальних ресурсів медичних приладово-комп'ютерних систем підвищення ефективності використання наявних обчислювальних ресурсів, збільшення стійкості функціонування критично важливих МПКС ЛПУ за рахунок вдосконалення методів багатоверсійного моделювання інформаційних процесів та автоматизованого пошуку ефективних рішень.

Для досягнення поставленої мети в роботі були поставлені та розв'язані наступні задачі:

- проведено аналіз проблематики моделювання інформаційних процесів у медичних приладово-комп'ютерних системах при розгляді їх у класі систем критичного застосування;

- виконаний статистичний аналіз характеристик потоків інформації з метою вибору методів розробки адекватних моделей інформаційних процесів у МПКС;

- розроблено комплекс багатоверсійних моделей процесів обробки інформації у МПКС із використанням аналітичного та імітаційного моделювання;

- розроблено алгоритм інтерактивної підтримки прийняття рішень з розподілу обчислювальних ресурсів МПКС у режимі реального часу на основі комплексу багатоверсійних моделей;

- розроблена спеціалізована система підтримки прийняття рішень для знаходження області ефективного керування, оцінювання параметрів альтернативного управління обчислювальними ресурсами з метою підвищення ефективності функціонування МПКС ЛПУ;

- здійснено дослідне впровадження апаратно-програмного комплексу СППР з позитивним техніко-економічним ефектом.

Об'єктом дослідження є інформаційні процеси в медичних приладово-комп'ютерних системах лікувально-профілактичних установ.

Предметом дослідження є методи та алгоритми інформаційний технології автоматизованого управління розподілом обчислювальних ресурсів в медичній приладово-комп'ютерній системі.

Методи дослідження. Для аналізу потоків даних в МПКС використовували методи непараметричної статистики. Для ідентифікації типів розподілу часу надходження та обробки МІП застосовувались статистичні критерії Колмогорова-Смірнова та Андерсона-Дарлінга.

Для зниження рівня компоненти випадковості вихідних системних характеристик використовували модифіковану процедуру Велча по усередненню результатів моделювання нестаціонарних процесів.

Для оцінки адекватності запропонованих моделей застосовувалась взаємна верифікація моделей між собою та здійснювалось порівняння з результатами експерименту.

Наукова новизна одержаних результатів. В роботі отримані такі наукові результати:

1. Отримав подальший розвиток метод побудови інформаційних систем для об'єктів критичного застосування, який полягає у використанні принципу багатоверсійності при створенні моделей та управлінні ресурсами в МПКС.

2. Вперше запропоновано підхід до апроксимації рішення комбінаторної задачі програмно-цільового планування розподілу ресурсів на відображеннях графових структур на основі багатоверсійного моделювання.

3. Вперше створена система моделювання МПКС з можливістю вибору типу та класу моделей, взаємною верифікацією результатів при аналізі альтернативних рішень по вибору параметрів та структури системи.

4. Одержали подальший розвиток методи пошуку ефективній підтримки прийняття рішень по управлінню обчислювальними ресурсами в медичних приладово-комп'ютерних системах на основі багатокритеріального оцінювання результатів версійного моделювання.

Практичне значення отриманих результатів. Розроблені методи підтримки прийняття рішень з перерозподілу обчислювальних ресурсів в МПКС дозволили створити апаратно-програмний комплекс, що реалізує зазначені інформаційні технології та дозволяє здійснювати ситуативне багатоверсійне моделювання, пошук ефективних варіантів перерозподілу обчислювальних ресурсів і проводити оцінку одержуваних рішень.

Інформаційна технологія реалізована в клініці при Кримському державному медичному університеті, клініці «Dina» і ТОВ «AvaNet», що дозволило підвищити рівні адекватності прийняття рішень, поліпшило системотехнічні показники функціонування інформаційних систем зазначених організацій.

Наукові положення, виводи й рекомендації, запропоновані в роботі, використовуються в дисциплінах КГМУ, зокрема дисципліні «Інформаційні технології» а також в планах спеціальності «Комп'ютерна інженерія» СевНТУ при вивченні дисципліни «Автоматизоване проектування складних систем».

Пропоновані методи перспективні для рішення більш широкого кола задач прийняття рішень з перерозподілу обчислювальних ресурсів обладнання, об'єднаного єдиною інформаційною системою.

Особистий внесок здобувача. Дисертаційна робота виконана автором самостійно на основі особистих досліджень і розробок. В роботі [1] автору належить розробка імітаційної моделі, проведення експериментів. В роботі [4] авторові належить реалізація класифікатора імітаційних моделей систем обробки й передачі даних. При використанні результатів досліджень інших авторів зазначені літературні джерела наукової інформації.

Апробація результатів дисертації. Основні результати та положення дисертаційної роботи доповідалися і обговорювалися на наукових семінарах кафедри медичної фізики та інформатики Кримського державного медичного університету ім. С.І. Георгіївського, на наукових семінарах кафедри кібернетики та обчислювальної техніки Севастопольського національного технічного університету, на п'ятій міжнародній науково-практичній конференції «Менеджмент малого та середнього бізнесу: інформаційні технології» (Севастополь, СевНТУ, 2006), на Міжнародній науково-практичній конференції «Сучасні інформаційні та електронні технології» (Одеса, ОДТУ, 2006), на міжнародних науково-практичних конференціях «Інфотех-2007» та «Інфотех-2009» (Севастополь, СевНТУ, 2007 та 2009 р.).

Публікації. По темі дисертації опубліковано 9 робіт, з них 4 статі у наукових виданнях, що входять до Переліку ВАК України, 4 у збірниках праць наукових конференцій.

Структура й обсяг дисертації. Дисертація складається із вступу, чотирьох розділів, переліку використаних джерел і 9 додатків. Основний зміст викладений на 124 сторінках, містить 41 рисунків, 18 таблицю, 116 найменування літературних джерел. Повний обсяг дисертації 141 сторінок.

інформаційний обчислювальний приладовий комп'ютерний

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі наведена загальна характеристика роботи, розкрито актуальність теми дослідження, зазначений зв'язок роботи з науковими програмами, планами та темами, сформульовано мета та задачі дослідження, наводяться основні результати роботи, відомості щодо апробації, публікації та впровадження результатів роботи.

В першому розділі дисертації дана характеристика об'єкта дослідження, виявлені особливості експлуатації медичних інформаційних систем і медичних приладово-комп'ютерних систем.

На основі аналізу існуючих медичних інформаційних систем виявлена типова структура з виділеною підсистемою МПКС. Мінімальною структурною одиницею інформації в рамках МПКС є медичний інформаційний пакет (МІП). Потоки МІП є вхідними для центральних моніторних станцій лікувальних відділень (ЦМС ЛВ), які здійснюють обробку, передачу і їхнє зберігання.

Проблема перерозподілу обчислювальних ресурсів МПКС полягає в протиріччях між широким спектром вимог до обчислювальних ресурсів та обмеженими можливостями обладнання та загострюється вираженою нестаціонарністю інформаційних потоків і ситуативною мінливістю необхідних обсягів ОР, що утруднює прийняття рішень по оперативній диспетчеризації ОР.

Аналіз методів і способів управління перерозподілом обчислювальних ресурсів МПКС дозволив сформулювати задачу розробки інформаційної технології підтримки прийняття рішень по перерозподілу обчислювальних ресурсів у рамках МПКС, яка зводиться до апроксимації рішення комбінаторної задачі програмно-цільового планування на відображеннях графових структур.

У другому розділі дисертаційної роботи вирішується задача збирання і аналізу апріорної інформації на основі статистичного дослідження потоків даних у МПКС для побудови адекватних моделей процесів обробки МІП. Статистичний аналіз виконаний на основі розробленої методики, що містить виділення найбільш інформаційно-завантажених ЛВ, точок знімання даних, визначення тривалості та періодів реєстрації, виконання первинної статистичної обробки даних, ідентифікації законів розподілу інтервалів часу між надходженнями МІП на ЦМС ЛВ та часом їхньої обробки, одержання статистично стійких оцінок параметрів розподілів (зокрема, інтенсивності надходження , обробки МІП). Інформаційна технологія обробки даних заснована на використанні типових алгоритмів. Згідно з результатами попереднього аналізу, при ідентифікації розподілів інтервалів часу між надходженнями МІП на ЦМС і розподілів часів обробки МІП використовували методи непараметричної статистики зокрема статистичні критерії Колмогорова-Смірнова та Андерсона-Дарлінга. Отримані значення P-статистик дозволяють стверджувати, що з високим ступенем імовірності в більшості випадків розподіл проміжків часу між надходженням МІП на ЦМС піддається апроксимації усіченим нормальним розподілом, а часи обробки МІП - усіченим гамма-розподілом. Отримані статистично стійкі та достатні оцінки параметрів цих розподілів.

В третьому розділі розглянуті питання синтезу моделей інформаційних процесів у МПКС і створення на їхній основі багатоверсійного комплексу моделювання. Основною функцією комплексу є редукція програмно-цільової задачі планування розподілу інформаційно-обчислювальних ресурсів, здійснювана із залученням і розвитком методів багатоверсійного синтезу моделей складних систем, яка реалізується із залученням однієї з версій моделей V_i. Редукція може здійснюватися з різним ступенем адекватності. Використання принципу багатоверсійности дає можливість диверсифікувати використовувані алгоритми, зіставляючи результати, понизити ступінь впливу методичних помилок, обумовлених обмеженням адекватності моделі та середовищем моделювання. Такий комплекс являє собою багатоверсійну апаратно-програмну систему SV, яка містить версії моделей V різного ступеня адекватності, що вимагають відповідних ОР. Багатоверсійна система містить у собі множину моделей Sv. V₁- підмножина аналітичних моделей, V₂ - підмножина імітаційних моделей. Елементи множини Sv представляються у вигляді ієрархічно розгалуженої структури (рис. 1).

Елементи підмножин V₁ та V₂ є версіями моделей, що відрізняються рівнем функціональності, ступенем адекватності, необхідними ресурсами.

Аналітична модель v₁₁ є простішою структурною одиницею та використовується для взаємної верифікації моделей підмножини V₁ і одержання наближених оцінок параметрів процесу, що моделюється.

В аналітичних моделях v₁₂, v₁₃ і v₁₄ підмножини V₁ можливість дослідження нестаціонарних потоків МІП досягається встановленням залежності від часу основних коефіцієнтів у відповідних диференціальних рівняннях Ерланга. Системи диференціальних рівнянь, що відповідають моделям підмножини V₁ розв'язуються чисельно.

Підмножина V₂ утворена імітаційними моделями. В якості базової v₂₁ прийнята модель МПКС, яка враховує, на відміну від аналітичних, типи розподілів надходження та обробки МІП і створена з використанням мови моделювання GPSS World.

Імітаційна модель v₂₃ використовується для аналізу нестаціонарних станів МПКС, реалізує метод паралельних прогонів і статистичного усереднення результатів моделювання за допомогою модифікованої процедури Велча. Основна відмінність версій v₂₃ та v₂₂ полягає в істотній модифікації модуля управління ІМ і блоку статистичної обробки результатів моделювання. Модуль управління версії v₂₃ забезпечує виконання n повторних прогонів моделі з ідентичними початковими умовами (паралельні прогони), збереження та відновлення параметрів моделі. Блок статистичної обробки забезпечує збирання поточних і вихідних параметрів імітаційної моделі в ході кожного прогону та їхню обробку. З метою аналізу реакції МПКС на стрибкоподібну зміну інтенсивності вхідного потоку , визначення тривалості перехідних періодів, що слідують за цим, аналізуються одиничні збурення результатів моделювання. Таким чином, зазначений підхід дає можливість якісного моделювання короткотривалих процесів, що протікають у МПКС.

Моделі v₂₂ та v₂₃ створені з використанням об'єктно-орієнтованого середовища програмування. Система моделювання розрахована на паралельне моделювання процесів, використовує необхідну кількість однотипних моделей.

Вибір конкретної використовуваної моделі в поточній ситуації здійснює ЛПР, виходячи з умов завдання. При цьому він визначається наявним терміном рішення задачи та рівнем довірчої імовірності (Р) прийняття рішень (ПР) щодо адекватності моделі, варіанти яких наведені в табл. 1. Обробка типового пакету задач включає до себе введення даних, моделювання та обробку результатів та проводився на типовій комп'ютерний платформі у МПКС - процесор Intel Celeron 1,8 Ггц, пам'ять 512 Мб.

Таким чином, багатоверсійний підхід дозволив реалізувати управління реактивністю, точністю, підвищити гарантоспроможність системи моделювання та здійснити взаємну верифікацію моделей МПКС.

Таблиця 1. Матриця прийняття рішень ЛПР з вибору моделей МПКС

На основі багатоверсійного підходу синтезований програмний комплекс, який є основним інструментом моделювання та апроксимації при розв'язанні завдання підтримки прийняття рішень з перерозподілу обчислювальних ресурсів МПКС.

У розділі 4 міститься опис і рішення задачі управління перерозподілом обчислювальних ресурсів МПКС на основі багатоверсійного комплексу моделювання. Синтезовано систему підтримки прийняття рішень по управлінню інформаційно-обчислювальними ресурсами з використанням комплексу багатоверсійного моделювання. Наведено приклади рішення на його основі практичних завдань вибору варіантів розподілу обчислювальних ресурсів МПКС ЛПУ.

Задача пошуку управління розподілом інформаційно-обчислювальних ресурсів МПКС базується на інформаційному описі завдання. M- загальний об'єм ресурсів, N - об'єм ресурсів що перерозподіляється, G - мережа функціональних завдань, E - варіант відображення графових структур, D - структура системи обробки медичної інформації.

W(E,G,D) - відображення G на D (варіант E);

n_i,j,r - обсяг ресурсу виду r, який виділяється на дугу (i,j);

n_i,j - безліч можливих значень ресурсу, виділюваного на дугу (i,j);

t_i,j,r - довжина дуги (i,j), тобто тривалість часу рішення відповідної фази функціонального завдання при кількості n_i,j,r ресурсу, виділеного на неї.

Основні функціональні співвідношення моделі управління ресурсами МПКС такі:

f_i,j - функція, що встановлює відповідність між n_i,j,r й t_i,j,r, r=1,…, n_i,j;

Gk - генератор варіантів розподілу ресурсів;

k - варіант розподілу ресурсу;

k_i,j - кількість ресурсу, виділеного для (i,j) -завдання при k -му розподілі;

N^k_m - сумарна кількість ресурсу, що розподіляє в m -е функціональне завдання при k -му розподілі:

P - множина варіантів розподілу;;

P^k - k -й розподіл ресурсу по класах функціональних завдань:;

P⁰ - оптимальний розподіл;

K- множина припустимих варіантів розподілу ресурсів;

U_i - множина номерів вузлів мережі, дуги що виходять із яких інцидентні i -му вузлу;

L_z,j - шлях з z-го вузла мережі в i-й вузол;

L_i - множина всіх шляхів l_i;

T^k(l_i) - довжина шляху l_i що відповідає розподілу P^k;

T^k_P1 - найраннішій можливий термін (НРМТ) досягнення i -го вузла (i -й вузол вважається досягнутим, якщо завершився рух по найдовшому зі шляхів L_i);

T⁰_Pi - НРМТ досягнення i -го вузла мережі, що відповідає розподілу P⁰;

M - ресурс, що розподіляється.

На основі інформаційного опису моделі задача управління МПКС ЛПУ в загальному вигляді формулюється таким чином: при даних D,G,N,f,M потрібно знайти P⁰ при обмеженнях ?N^k_m?M.

Аналітичне рішення задачі управління вимагає великого обсягу апріорної інформації і не може бути отримано відомими методами математичного програмування, а наближення вимагає великих обсягів обчислень і у реальному режимі часу утруднено.

В якості виходу із конфліктної ситуації запропонований метод апроксимації рішення, який полягає в реалізації системи підтримки прийняття рішень (СППР) на основі багатоверсійної системи моделювання. Структурна схема процесу інтерактивної підтримки прийняття рішень з перерозподілу обчислювальних ресурсів МПКС зображена на рис. 2.

Її особливостями є використання двухкритериального підходу до вибору моделі МПКС а також те, що робота із ЛПР має діалоговий ітеративний характер. ЛПР вибирає режими роботи, а також налаштовує параметри комплексу на основі вибору рівня діверсності використовуваних моделей, введення цільового вектора, вибору функціональних режимів моделювання. ЛПР має можливість внесення коригувальних змін щодо постановки завдання, зміни критерію ПР або цільового вектора P_ks, що визначає граничні ймовірності втрат у ЛВ.

Управління перерозподілом обчислювальних ресурсів визначається варіативним завданням рядків матриці К коефіцієнтів, які визначають ступінь і напрямок перерозподілу обчислювальних ресурсів між вузлами МПКС (індекс i вказує «вузол, що віддає» j - «що приймає»). Матриця К формується алгоритмічно та поетапно. На першому етапі із всіх варіантів перерозподілу відкидаються неможливі при поточних рівнях навантаження, далі за допомогою апроксимації рішення комбінаторного завдання планування виділяється область квазіефективних рішень, набір яких передається до блока прийняття рішень. Таким чином, ЛПР одержує набір квазіефективних рішень; вибір одного з них здійснюється за допомогою критеріїв ПР із врахуванням обсягу апріорної інформації та вимог до функціонування МПКС. Матриця умов вибору критеріїв ПР, залежно від рівнів апріорної інформації, наведена в табл. 2.

Таблиця 2. Матриця умов вибору критеріїв ПР

За результатами багатоверсійного моделювання формується матриця ПР, яка для розглянутих варіантів розподілу ОР містить значення елементів оціночних стовпців при відповідних критеріях ПР. Приклад такої матриці для випадку великої дисперсності навантаження представлений у вигляді таблиці (табл. 3). Рекомендації щодо використання критеріїв наступні.

Пошук ефективних варіантів управління при мінімальній апріорній інформації (розподіл навантаження по ЛВ, пріоритети функціонування ЛВ) доцільно здійснювати із застосуванням мінімаксного критерію. У цьому випадку формується тільки стовпець I, СППР надає варіанти розподілу ОР із мінімальним значенням імовірності втрат МІП.

В разі виникнення необхідності у встановленні пріоритетів функціонування інформаційних систем деяких ЛВ застосовується критерій Байеса-Лапласа, що дозволяє використати вектор пріоритетів, при цьому СППР формує тільки стовпець II табл. 3.

Пошук ефективних варіантів розподілу інформаційно-обчислювальних ресурсів при апріорній інформації про нормування втрат МІП здійснюється з використанням критерію Севіджа, СППР формує тільки стовпець III. Нормировка здійснюється завданням цільового вектора втрат P₀, значення компонентів якого визначають гранично припустимі значення ймовірностей втрат МІП.

Таблиця 3. Оціночна матриця прийняття рішень для випадку великої дисперсності навантаження

Ефективність прийнятих рішень по перерозподілу інформаційно-обчислювальних ресурсів на основі запропонованої алгоритмічної схеми характеризували зміною показників д й г. З вектора P, що характеризує ймовірності втрат у системі при різних рішеннях, находимо P_min й P_max. Таким чином

д = P_max / P_отс, г = P_max / P_min,

де P_отс - імовірність втрат МІП без перерозподілу інформаційно-обчислювальних ресурсів.

Аналіз даних, які містяться в табл. 3 показує наступне. При мінімальній апріорній інформації (формується стовпець I табл. 3) ефективний варіант розподілу ОР № 8, для якого д =3,17, тобто зменшення ймовірності втрат МІП щодо ситуації, коли розподіл ОР відсутній, становить 3,17, а відношення втрат при використанні найбільш ефективного рішення до втрат при неефективному рішенні становить г =3,33.

Наприклад, при поточній системній ситуації, векторі пріоритетів, якій дорівнює (0,7; 0,1; 0,2) та області прийняття рішень, яка лежить в діапазоні варіантів № 2 - 5, найбільш ефективне рішення - № 3. Аналогічно, д =1,35, г =3,77. При використанні апріорної інформації про нормування втрат вектором, ефективний варіант розподілу інформаційно-обчислювальних ресурсів № 4. Відповідно, д =2,36, г =3,56

Для розглянутої системної ситуації (А) и для (В), що відрізняється часом обробки МІП та э також типовою, на рис. 3 приводяться емпіричні розподіли часів обробки МИП. Верхній - без використання комплексу СППР для перерозподілу ВР, нижній - з використанням пропонованого рішення задачі пошуку ефективних варіантів розподілу ОР.

Аналіз рисунку 3 свідчить про зменшення часу обробки МІП у випадках використання апаратно-програмного комплексу СППР розподілу обчислювальних ресурсів для типових ситуацій, оскільки мода, медіана та середнє значення часів обробки МІП мають зрушення убік менших значень. Середнє арифметичне часу обробки МІП зменшилося при цьому від первісного значення на 40 % (А) та на 26 % (В). Для статистично достовірного підтвердження поліпшення системотехнічних показників використаний непараметричний критерій Манна-Уітні (критичне значення при рівні значимості Pa=0,95 становить Z_M-Uкрит=1,96).

Результати дослідного впровадження (математичні очікування ймовірностей втрат, зміна їхніх значень при використанні пропонованого методу та значення статистики критерію Z_M-U) для типової системної ситуації при різних значеннях коефіцієнту рівномірності навантаження , представлені в табл. 4. Значення статистики критерію, також наведені в табл. 4, перевищують критичні. Таким чином, для типових ситуацій S_i статистично обґрунтована наявність змін у рядах даних, що визначають системотехнічні показники функціонування МПКС.

Таблиця 4. Результати статистичного аналізу мінливості математичного очікування ймовірності втрат

Як виходить із ситуаційної оцінки результатів рішення задачі з вибору варіантів прийнятих рішень розподілу ОР МПКС, розроблений апаратно-програмний комплекс СППР забезпечує поліпшення системотехнічних показників МПКС ЛПУ. З вмісту таблиці видно, що випадок при значеннях коефіцієнту рівномірності навантаження відповідає переходу на новий якісний рівень функціонування МПКС та суттєвим поліпшенням системотехнічних характеристик.

За результатами впровадження на базі клініки при Кримському державному медичному університеті ім. С.І. Георгіївського сформована табл. 5.

Результаті, наведені у таблиці 5, свідчать про поліпшення таких показників, як математичне очікування сумарної імовірності втрат МІП у системі та коефіцієнт рівномірності навантаження на ЦМС, системна ситуація при значеннях коефіцієнту рівномірності навантаження відповідає переходу на новий якісний рівень функціонування МПКС та супроводжується суттєвим поліпшенням системотехнічних характеристик.

Таблиця 5. Оцінки зміни показників якості функціонування МПКС ЛПУ

Отримані результати свідчать про те, що застосування комплексу найбільш ефективне при малих дисперсностях і середніх завантаженнях, а також при високих рівнях дисперсності і високих навантаженнях на інформаційні системи лікувальних установ, що відповідає більшості реальних ситуацій у МПКС ЛПУ. Тому використання комплексу представляється перспективним для більшості медичних приладово-комп'ютерних систем.

ВИСНОВКИ

В дисертаційній роботі вирішено важливе науково-прикладне завдання апроксимації рішення задачи підтримки прийняття рішень по розподілу обчислювальних ресурсів медичної приладово-комп'ютерної системи лікувально-профілактичної установи.

Основні наукові та практичні результати полягають у наступному.

1. На основі системного підходу проведено аналіз особливостей медичних приладово-комп'ютерних систем, отримано конструктивний опис МПКС, для якого актуальна розробка спеціальних інформаційних технологій управління. Формалізовано розгляд МПКС ЛПУ в рамках теорії систем критичного застосування.

2. Проведено статистичний аналіз потоків інформації в МПКС, що визначив основні статистичні характеристики, необхідні для моделювання інформаційних процесів, що лежать в основі системи підтримки прийняття рішень з управління розподілом ОР.

3. Розвинено принципи багатоверсійного підходу до моделювання процесів обробки інформації в медичних приладово-комп'ютерних системах; сформовані вимоги до класів моделей із частковим сполученням версій і функцій.

4. Запропоновано підхід до апроксимації рішення комбінаторної задачі програмно-цільового планування розподілу ресурсів на відображеннях графових структур за допомогою багатоверсійного моделювання.

5. Створено багатоверсійний комплекс аналітичних та імітаційних моделей інформаційних процесів в МПКС, що враховує особливості ситуаційного оцінювання при прийнятті рішень.

6. У класі імітаційних моделей реалізована модифікована процедура Велча по усередненню результатів моделювання нестаціонарних процесів, що знижує випадковий компонент вихідних системних характеристик більш ніж на 50 % при моделюванні нестаціонарних короткоперіодичних процесів.

7. Розроблено апаратно-програмний комплекс інтерактивної системи підтримки прийняття рішень, що здійснює автоматизоване керування вибором версій моделей і пошуком ефективних розподілів обчислювальних ресурсів МПКС ЛПУ.

8. Здійснено дослідне впровадження СППР на базі клініки Кримського державного медичного університету ім. С.І. Георгієвського. Досягнуто статистично значиме поліпшення системотехнічних параметрів функціонування медичної приладово-комп'ютерної системи; зокрема імовірність втрат пакетів МІП знизилась у середньому на 17 %, рівень дисперсності навантаження на ЦМС зменшився в середньому на 20 %, у рамках деяких системних ситуацій спостерігається перехід на новий якісний рівень функціонування, що супроводжується істотним поліпшенням системотехнічних характеристик.

Задачи, що були описані в даній роботі, не обмежують області використання отриманих результатів. Запропонований формалізований підхід к апроксимації рішення комбінаторного завдання планування розподілу ресурсів на відображеннях графових структур може бути використаний для пошуку ефективного управління в рамках широкого класу систем критичного застосування, рівень апріорної інформації про які недостатній для рішення завдань розподілу обчислювальних ресурсів за допомогою аналітичних методів.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Скатков А.В. Имитационная аппроксимация одноканальных систем обработки и передачи данных / А.В. Скатков, Ю.В. Сосновский // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2005. - № 5/2 (17). - С. 23-26.

2. Сосновский Ю. В. Особенности применения имитационного моделирования для анализа одноканальной ячейки обработки и передачи данных при большой нагрузке / Ю. В. Сосновский // Тр. Крымского гос. мед. ун-та. - Симферополь, 2005. - Т. 141, Ч. IV. - С. 57-61.

3. Сосновский Ю. В. Статистический анализ входящего трафика нестационарной системы обработки и передачи данных / Ю. В. Сосновский // Менеджмент малого и среднего бизнеса: информационные технологии: матер. пятой международ. науч.-практ. конф. - Севастополь, 2006. - С. 129-135.

4. Сосновский Ю. В. Классификация комплекса имитационных моделей одноканальных систем обработки и передачи данных / Ю. В. Сосновский, А. В. Скатков // Труды седьмой международной научно-практической конференции «Современные информационные и электронные технологии». - Одесса, 2006. - С. 192-193.

5. Сосновский Ю.В. Усреднение результатов имитационного моделирования нестационарных систем обработки и передачи данных / Ю. В. Сосновский // Современные проблемы информатизации в моделировании и программировании: Сб. труд. - Воронеж, 2006. - Вып. 11 - С. 254-255.

6. Сосновский Ю. В. Статистический анализ параметров информационной системы лечебного учреждения (в условиях МПКС) / Ю. В. Сосновский // Материали международной научно-практ. конф. «Инфотех - 2007». - Севастополь. - 2007. - Ч. 1. - С. 112-113.

7. Сосновский Ю. В. Статистический анализ параметров информационной системы лечебного учреждения / Ю. В. Сосновский // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2007. - № 4/2 (28). - С. 27-31.

8. Сосновский Ю. В. Принятие решений по распределению вычислительных ресурсов на основе многоверсионного моделирования информационных процессов / Ю. В. Сосновский // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2008. - № 6/2 (36). - С. 58-60.

9. Сосновский Ю. В. Многоверсионное моделирование информационных процессов в объектах критического применения / Ю. В. Сосновский // Вестник СевНТУ. Сер. Информатика, электроника, связь: Сб. научн. трудов. - Севастополь. - 2008. - Вып. 93. - C. 23-27.

Размещено на Allbest.ru