ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАТИКИ НА СОВРЕМЕННОМ

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАТИКИ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ

«Концепция развития здравоохранения до 2020 года» n ………………………. n создание единого информационного пространства в регионах в сфере здравоохранения n имплементация (внедрение) унифицированных информационных решений в рамках всей отрасли

Медицинские информационные системы на всех уровнях каждого подразделения ЛПУ должны решать следующие задачи : n диагностические (в том числе функции поддержки принятия решений) n статистические (базы данных, анализ разнородных данных, составление отчетов для страховых компаний) n экономические (оптимизация финансовой деятельности организации)

Основные требования к медицинским информационным системам: n Умеренная стоимость. n Простота и комфорт пользования. n Многофункциональность, адаптируемость. n Надежность, защита информации. n Многокомпонентность, значительный объем справочной информации. n Эффективность (оптимизация диагностики, лечебно- профилактических мероприятий, статистического анализа, финансово-экономической деятельности).

Перспективные направления развития медицинских информационных систем: n АРМ (автоматизированные рабочие места) специалистов здравоохранения n Телемедицина n Экспертные системы

АРМ (автоматизированные рабочие места) специалистов здравоохранения: - информационно-советующий режим работы (поддержка решений); - возможность интеграции в состав локальной сети медучреждения; - соответствие документам, регламентирующим деятельность; - ввод и представление данных в форме, соответствующей бумажным аналогам; - высокая степень защищенности информации.

Электронная история болезни: n сбор и регистрация анамнеза n направление на диагностику n регистрация диагнозов n составление планов лечения n формирование листа назначений n регистрация выполненных услуг n автоматический расчет стоимости лечения n ведение больничных листов n печатные формы документов

Телемедицина: консультации сложных больных, срочные консультации в критических и чрезвычайных ситуациях, догоспитальные консультации и консилиумы с участием высококвалифицированных специалистов медучреждений, находящихся на значительном удалении от местонахождения больных.

Экспертные системы: - консультации в определенной области на уровне знаний, превышающем уровень пользователя; - компьютерные технологии «искусственного интеллекта» ; - базы знаний в форме систем эвристических правил; - пояснение рассуждений в процессе получения решения.

Метод Эйлера C 0 k = 0. 01 сут-1 С 0 Δс = - kc Δt ΔC c 1 – c 0 = - kc 0 Δt С 1 c 1 = (1 – k)c 0 Δt c 2 = (1 – k)c 1 Δt ………………. ПДК t 0 t 1 t 2 t Δt

Проблема идентификации Основная причина, препятствующая применению математических моделей в клинической практике – сложность определения значений коэффициентов в системе дифференциальных уравнений для конкретного клинического случая.

Индекс тяжести заболевания φ(t) = F(b, B, f, β) b – содержание в венозной крови свободного билирубина B - содержание в венозной крови связанного билирубина f - активность фруктозы 1 -фосфатальдалазы β – содержание β-липопротеидов

Основным фактором, определяющим эффективность экспертной системы является полнота и непротиворечивость системы логических правил вывода, сформулированных на основе знаний и опыта экспертов.

Блок-схема ПО экспертной системы пользователь Лингвистический процессор Объяснитель База База данных знаний Интерпретатор Накопитель знаний эксперт

MYCIN – экспертная система по лечению инфекционных заболеваний с определенностью 0, 7 Пример продукционного правила: Можно предположить, что микроорганизм есть Bacteroides, если 1) Инфекция есть первичная бактериемия 2) Место культуры одно из стерильных мест организма 3) Предполагаемый путь проникновения - желудочно-кишечный тракт Атрибут – Объект - Значение принадлежность микроорганизм Bacteroides