Особенности разработки системы поддержки врача в процессе ультразвукового обследования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Особенности разработки системы поддержки врача в процессе ультразвукового обследования

Авторы:

Гайндрик К.В., Кожокару С.К., Пую C.В., Цуркану В.Ф.

A decision support system SonaRes destined to guide and help the ultrasound operators is proposed. The system is based on rules and images and can be used as a second opinion in the process of ultrasound examination. Keywords: decision support systems, knowledge acquisition, image processing, ultrasound examination.

Решение - это результат сознательной деятельности выбора некоторого варианта действий. Решения, как и поведение человека, определяются не только логическими рассуждениями, но и вдохновением, воображением и креативностью, эмоциональным состоянием. Таким образом, ни одна чисто информационная технология не может заменить человеческую мысль.

Системы поддержки принятия решений (СППР) предназначены помогать лицу, принимающему решения (ЛПР) - в нашем случае врачу - прийти к заключению в результате обследования пациента.

Известен ряд определений СППР, из которых приведем два:

· Системы поддержки принятия решений - это класс информационных систем с антропоцентрическими характеристиками, адаптивными и эволюционными, которые интегрируют ряд информационных и телекомуникационных технологий как общего пользования, так и специфических, и взаимодействуют с другими компонентами глобальной информационной системы организации ( Ф.Г.Филип)

· СППР - это компютеризованные помощники, которые ассистируют менеджера в преобразовании информации в эффективные действия для системы (К.В.Гайндрик)

§ Особый субьект преставляют собой системы поддержки принятия решений в медицине.

· Клинические (или диагностические) системы поддержки принятия решений (КСППР) - это интерактивные программы, предназначенные ассистировать врача или другого профессионала из здравоохранения в принятии решений (Wikipedia)

· Клинические системы поддержки принятия решений соединяют медицинские наблюдения с медицинскими знаниями, для того чтобы клиницисты могли влиять на улучшение состояния пациента (Robert Hayward)

· Клинические системы поддержки принятия решений, как правило, предназначены для интегрирования базы медицинских знаний, данных о пациенте и инструментария логического вывода для выработки рекомендаций в каждом отдельном случае. (www.openclinical.org)

Согласно [1] клинические системы поддержки принятия решений можно классифицировать, как:

· Административные, которые обеспечивают поддержку клинической документации, авторизации процедур, назначений, рекомендаций для обращения к конкретным специалистам.

· Менеджмента комплексных аспектов в клинической деятельности, что обеспечивает поддержку протоколов обследования и химиотерапии, поддержку направлений к врачам, мониторизацию выполнения предписаний.

· Контроля цен, которые мониторизируют заказы на медикаменты, предотвращают дублирование анализов, исключают необязательные.

Поддержки решений в клинической диагностике и соблюдения плана лечения, стимулирования передовой практики.

Среди функций КСППР [2] можно отметить:

– Автоматическое обеспечение эксперта релевантными мнениями, рекомендациями, основанными на актуализированных источниках, исходя из наиболее компетентных знаний и опыта экспертов.

– Уменьшение качественных вариаций в медицинском обслуживании пациентов,

– Поддержка обучения и повышения квалификации врачей.

– Обеспечение немедленной обратной связи с пациентом.

– В случае интегрированной системы - помощь в организации процесса по поддержке историй болезни, диагнозов, лечения.

– Поддержка исследований.

– Обеспечение клинической информацей в любое время и везде, где появляется необходимость.

С функциональной точки зрения выделим:

– Системы интегрированные в ультразвуковой аппарат (например Integrated Cath Lab - фирмы Philips, SonoFly 3000 -Украина).

– Функционально разделенные (платформа Siemens, SonoConsult и др.).

С концептуальной точки зрения СППР подразделяются на две категории:

– Основанные на анализе и классификации изображений.

– Основанные на представлении знаний посредством правил.

Ультразвуковое обследование с целью диагностики - эффективная и широко распространенная процедура. Все же ее применение не всегда оправдывает ожидания, встречая некоторые трудности, связанные с зависимостью от оператора, которая отражается на качестве полученных изображений, способе их описания и интерпретации, а также способе интерпретации описания другим специалистом. Для преодоления этих недостатков разрабатываются информационные системы [5-7], целью которых является уменьшение влияния субьективных факторов путем оказания помощи в процессе обследования.

Эти системы могут быть использованы в качестве второго мнения, помогая врачу- эхографисту в получении более качественных изображений, в процесе интерпретации полученных изображений, в формулировке заключений.

Система SonaRes, разрабатываемая нами, включает оба концептуальных подхода, т.е. оперирует знаниями, представленными посредством правил, обладает интегрированной базой, неоднородными элементами которой являются правила принятия решений, оргинальные и обработанные изображения с аннотациями и др.

SonaRes окажет поддержку в процессе обследования абдоминальной зоны (брюшной полости) - особо сложной как из-за большого количества органов, так и из-за необходимости учитывать взаимодействие между ними.

Изучение существующих систем диагностики позволили выявить функции, которыми они должны обладать, но не обладают в полной мере. Поэтому, чтобы быть более полезным, SonaRes оснащен:

· рабочим местом эксперта с интерактивным интерфейсом, поддерживающим процесс извлечения знаний;

· рабочим местом пользователя с интеллектуальным интерфейсом;

· генератором отчетов обследования;

· инструментами для объяснения заключения;

· возможностью пополнения базы знаний на основе прецедентов;

· возможностью учета взаимодействия между органами;

· инструментами для обработки изображений;

· возможностью использовать систему в обучении.

Основными компонентами системы SonaRes являются:

· модуль извлечения знаний и их валидации;

· интегрированная база (знаний, изображений, аннотаций, отчетов обследования) и средства управления ею;

· модуль обработки изображений и алгоритмы быстрого поиска подобных;

· инструменты поддержки процесса обследования;

· генератор отчетов обследования.

Приведем краткий обзор компонентов SonaRes.

Первый модуль - извлечения знаний и их валидации - предназначен для поддержки и эффективного взаимодействия с экспертами в разработке базы знаний; он построен по принципу expert shell. Основные этапы, реализованные к настоящему времени - это: идентификация проблемы, извлечение, структуризация, формализация знаний и непосредственное внедрение экспертной системы.

Основными источниками знаний послужили опыт экспертов и специальная литература.

В целях отработки методологии и технологии, которые могут быть распространены на всю абдоминальную область, был выбран один орган - желчный пузырь, довольно репрезентативный и, одновременно, не самый сложный в обследовании. От экспертов- медиков, имеющих большой опыт в ультразвуковой диагностике, были получены необходимые знания для обследования желчного пузыря, а именно:

· информация о локализации желчного пузыря, включая методику визуализации типичной зоны, обьективные условия визуализации, соображения о возможной нонвизуализации, обьективные условия усложнения визуализации;

· информация о патологических состяниях желчного пузыря (острый, склероатрофический холецистит, и т.д.);

· основные характеристики описания органа (количество, размеры или объем, форма, контур и т.д.);

· информация о патологиях и аномалиях желчного пузыря, определяемых из модификаций характеристик органа (аномалии формы, размеров, количества и т.д.);

Полученные от экспертов знания хранятся в базе знаний и представлены в виде иерархического дерева. Эта структура легла в основу и остальных компонентов системы SonaRes, которые также базируются на древовидной структуре: интерфейс обследования, валидация правил, генератор отчетов обследования, все help-ы, в т.ч. объяснения, выдача синонимов, переводов. Правила были проверены посредством инструментов валидации, имеющие интерфейс, который позволяет имитировать процесс обследования, сохранить и восстанавливать сессии.

Ряд противоречивых требований был учтен при разработке второго компонента - унифицированной базы данных, изображений, аннотаций, отчетов обследования. Так как обследование проводится в реальном режиме времени, иногда, особенно в экстренных ситуациях, время реакции системы - критическая величина. С другой стороны, часть информации из базы, а именно личные данные пациента, должны быть надежно защищены. И, наконец, будучи рассчитана на широкое применение, система не может быть ориентирована на мощное оборудование, поэтому мы должны обеспечить надежность, быстродействие и функции защиты даже в случаях, когда система эксплуатируется на компютерах с ограниченными ресурсами. Унифицированная база независима от платформы обеспечивает легкий обмен данными и многоязычна. Для начала выбраны четыре языка: румынский, латинский, русский и английский.

Третий компонент выполняет обработку изображений (препрцессирование), их кластеризацию, поиск подобных. Последняя задача - одна из самых сложных.

Инструменты поддержки процесса обследования, включенные в четвертый компонент, позволяют выбрать один из двух путей обследования, которые соответствуют обычным способам работы врачей:

· Шаг за шагом, т.е., изучая полученное изображение, врач выбирает атрибуты из списка и фиксирует их значения. В зависимости от выбранных значений атрибутов выдается одно или несколько заключений, соответствующих правилам из базы знаний, которые удовлетворяют найденным значениям. Заключение сопровождается изображением, в котором выделены зоны интереса. По специальному запросу выдаются подобные полученным при данном обследовании аннотированные изображения из интегрированной базы, что дает возможность свериться со случаями, апробированными экспертами. Этот способ значительно сокращает время, необходимое для получения заключения, т.е. результата обследования, повышает качество, способствует формированию корректных действий и менталитета в области ультразвуковой диагностики, что является очень важным моментом в обучении, стимулирует использование корректной терминологии.

· От предполагаемой патологии к ее подтверждению или отрицанию. Следуя по этому пути врач, устанавливает, присутствуют или нет факты, содержащиеся в правиле, которое соответствует предполагаемой патологии. Этот путь может быть использован более опытными медиками.

Для оказания помощи в процессе обследования разработан тезаурус. Его можно консультировать и автономно, используя как энциклопедический справочник, и как интегрированную в интерфейс обследования функцию помощи, получая справки и объяснения терминов, которые появляются в узлах дерева обследования. Для каждого термина дается его определение, синонимы, перевод (вначале на четырех языках: румынском, латинском, русском и английском). Энциклопедический справочник будет иметь и видеоклип (напомним, что ультрасонография позволяет видеть орган в динамике). Справки от тезауруса можно получить по различным критериям: по ключевым словам, комбинации слов, поиск по теме.

Последний компонент системы - генератор отчетов обследования. Традиционно медицинское заключение обследования состоит из двух частей (данные о пациенте и изображении, количественные данные измерений в процессе обследования) и заключение врача в произвольной форме. В отчете обследования, выдаваемом SonaRes, содержатся данные, полученные при прохождении дерева обследования, поэтому они структурированы, а заключение состоит из правил, соответствующих измеренным значениям. Данные, которые не могут быть получены в процессе диагностической сессии и носят специфический характер (требуют биохимические или другого характера анализы), будут заноситься врачом в привычной для него свободной форме. В процессе построения системы решены следующие задачи:

· разработаны средства извлечения и представления знаний об органах и их патологиях;

· разработаны средства представления данных полученных в процессе ультразвукового обследования;

· разработан инструментарий валидации гипотетических диагнозов;

· разработан интерфейс пользователя, посредством которого поддерживается процесс обследования;

· разработаны первые варианты и усовершенствуются механизмы обработки изображений для улучшения их восприятия, выделения зон интереса, алгоритмы поиска подобных изображений и генератор отчетов обследования.

Исследование проводится при частичной финансовой поддержке проекта 08.815.08.05A Молдавской государственной программы и гранта 4035 УНТЦ.

Литература

врач диагностика система

1.OpenClinical knowledge management methods, technologies and applications for healthcare [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.openclinical.org. - Систем. требования: ПК 486 или выше ; 8 Мб ОЗУ ; Windows 3.1 или Windows 95 ; SVGA 32768 и более цв. ; 640х480 ; 16-бит. зв. карта ; мышь. - Загл. с экрана.

2.Coiera, E. The Guide to Health Informatics / E. Coiera. - 2nd Edition. - Arnold, London, 2003.

3.Dombal, F.T. Computer-aided diagnosis of acute abdominal pain / F.T. de Dombal, D.J. Leaper, J.R. Staniland [et al.] // Br Med J. 1972 Apr 1;2(5804). - p.9-13.

4.Kawamoto, K. Improving clinical practice using clinical decision support systems]: a systematic review of trials to identify features critical to success / K. Kawamoto, C.A. Houlihan, E.A. Balas [et al.] // BMJ. 2005 Apr 2;330(7494):765. Epub 2005 Mar 14. Review.

5.Huettig, M. A Diagnostic Expert System for Structured Reports, Quality Assessment, and Training of Residents in Sonography /M. Huettig, G. Buscher, T. Menzel [et al.] / Medizinische Klinik, 2004, 99, nr.3. - p117-122.

6.Программное обеспечение ультразвуковой диагностики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://cabinet.fromru.com. - Систем. требования: ПК 486 или выше ; 8 Мб ОЗУ ; Windows 3.1 или Windows 95 ; SVGA 32768 и более цв. ; 640х480 ; 16-бит. зв. карта ; мышь. - Загл. с экрана.

7.Popcova, O. Image Processing in Ultrasound Diagnostic System /O.Popcova, S.Cojocaru, C.Gaindric // 8th International Symposium on Automatic Control and Computer Science. - Iasi, Romania, October 22-23, 2004.

Размещено на Allbest.ru