Владивосток, Приморский край, Россия
Владивосток, Приморский край, Россия
УДК 62 Инженерное дело. Техника в целом. Транспорт
Разработан сервис подтверждения предварительного диагноза для дистанционной диагностики заболеваний на медицинском портале облачной платформе IACPaaS. Представлены сформированные информационные и программные ресурсы для возможности проведения дифференциальной диагностики заболеваний в динамике.
медицинский портал, база знаний о диагностике заболеваний, решатель проверки предварительного диагноза
СЕРВИС ПОДТВЕРЖДЕНИЯ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ДИАГНОЗА НА ОСНОВЕ ФОРМАЛИЗОВАННЫХ ЗНАНИЙ[1]
Ó 2018 М.В. Петряева, канд. мед. наук; Е.А. Шалфеева, канд. техн. наук
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток
Разработан сервис подтверждения предварительного диагноза для дистанционной диагностики заболеваний на медицинском портале облачной платформе IACPaaS. Представлены сформированные информационные и программные ресурсы для возможности проведения дифференциальной диагностики заболеваний в динамике.
Ключевые слова: медицинский портал, база знаний о диагностике заболеваний, решатель проверки предварительного диагноза.
THE CLOUD SERVICE FOR CONFIRMATION OF PRELIMINARY DIAGNOSIS ON THE BASIS OF FORMALIZED KNOWLEDGE
M.V. Petryaeva, Ph.D; E.A. Shalfeeva, Ph.D
Institute for Automation and Control Processes, Far Eastern Branch of the Russian Academy
of Sciences, Vladivostok
The cloud service of preliminary-diagnosis confirmation for remote diagnostics of diseases on the medical portal of the platform IACPaaS has been developed. The information resources and software resources for ability of differential diagnosis of diseases in dynamics are presented.
Key words: medical portal, knowledge base on disease diagnostics, diagnostics solver.
На облачной платформе IACPaaS, где предложена инфраструктура и технология разработки интеллектуальных сервисов, основанных на знаниях [1], развернут медицинский портал. Медицинские интеллектуальные сервисы для диагностики и дифференциальной диагностики используют в процессе работы базы знаний о заболеваниях и их диагностике, сформированные экспертами под управлением модели онтологии предметной области.
Цель работы: представить сформированные информационные и программные ресурсы медицинского портала знаний IACPaaS для проведения дифференциальной диагностики заболеваний.
Формирование базы знаний заболеваний
База знаний сформирована в соответствии с «Онтологией знаний о диагностике заболеваний» [2], определяющей используемые в медицинской диагностике причинно-следственные связи заболеваний с динамикой внешних проявлений. Симптомокомплекс заболевания состоит из комплекса жалоб и объективных исследований, комплекса лабораторных и инструментальных исследований и необходимого(ых) условия(й). Эти комплексы - множества признаков, изменения значений которых являются симптомами заболевания.
Каждая болезнь развивается в течение большего или меньшего времени. В развитии болезни почти всегда можно различить следующие стадии: латентный период, стадия собственно болезни, исход болезни. Диагностика, как правило, проводится на стадии «собственно болезни». Для единообразной формализации стадий хронических болезней и периодов развития острых заболеваний введен термин период динамики (с нижней и верхней границами длительности). Используемая онтология даёт возможность медицинским экспертам формализовать знания со всеми вариантами значений симптомов во все периоды течения заболевания как информационный ресурс IACPaaS - база знаний (БЗ) заболеваний. К настоящему времени сформирована БЗ заболеваний из различных разделов медицины: болезни пищеварительной системы (острый холангит, склерозирующий холангит, острый холецистит, хронический холецистит), болезни мочеполовой системы (аденома предстательной железы), болезни эндокринной системы и нарушения обмена веществ (синдром Гурлера, синдром Хантера) [3], инфекционные и паразитарные болезни (ОРВИ, ГЛПС) и др. (рис.1) Технология портала и онтология диагностики таковы, что позволяют развивать БЗ по мере получения новых знаний об особенностях проявления заболеваний [4] в регионе или у некоторых категорий пациентов.
Рис.1. Фрагмент «Базы знаний о диагностике заболеваний».
Сервис подтверждения предварительного диагноза
На платформе IACPaaS реализован основанный на формализованной БЗ сервис для проверки предварительного диагноза с целью его критики или подтверждения. Его предназначение: тщательно сопоставить все особенности организма пациента и наблюдаемые обстоятельства болезни – современному состоянию знаний о клинической картине предполагаемого заболевания. Пользователь выбирает конкретную историю болезни (по ее шифру) и сразу получает результат проверки: конструктивное объяснение недостаточности обследования или обнаруженного несоответствия либо объяснение подтверждения диагноза.
Сервис сконструирован из таких ресурсов IACPaaS, как: «Решатель проверки предварительного диагноза» и «БЗ о диагностике заболеваний», в которой размещены обновляемые знания для нескольких групп заболеваний. Он использует «Архив историй болезни», принимая на вход конкретную историю болезни пациента, сохраняемую в архиве. Формат (структура) результата работы сервиса предусматривает разделы, необходимые пользователю-врачу для оценки предварительно выставленного диагноза: признаки, подтверждающие гипотезу заболевания, признаки, необходимые для подтверждения заболевания, но не найденные в истории болезни, признаки, не относящиеся к данному заболеванию. Симптомы заболевания сгруппированы с ранжированием по их специфичности. Ниже приведен фрагмент результата работы сервиса, сформированный в специфицированном формате по предварительному диагнозу ГЛПС (рис.2).
Рис.2 Фрагмент результата работы сервиса по предварительному диагнозу ГЛПС.
Заключение. Представленные средства облачного медицинского портала IACPaaS позволяют развивать формализованные знания диагностики заболеваний, применять их как для поддержки деятельности врача и обучения молодых специалистов, так и для аналитической работы.
ЛИТЕРАТУРА
- Базовая технология разработки интеллектуальных сервисов на облачной платформе IACPaaS. Часть Разработка базы знаний и решателя задач / Грибова В.В., Клещев А.С., Крылов Д.А. и др. // Программная инженерия. 2015. № 12. С. 3-11.
- Грибова В.В., Петряева М.В.,Окунь Д.Б., Шалфеева Е.А. Онтология медицинской диагностики для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Онтология проектирования. 2018. Т.8, №1(27). С.58-73.
- Петряева М.В., Лифшиц А.Я., Шалфеева Е.А. Медицинские ресурсы IACPAAS для дифференциальной диагностики заболеваний желчного пузыря // Информатика и системы управления. 2018. № С. 81-92.
- Компанец Г.Г., Иунихина О.В., Максема И.Г., Иванис В.А., Захаров Н.Е., Верхотурова В.И. Геморрагическая лихорадка с почечным синдромом, вызванная хантавирусом Амур: особенности эпидемиологии и клиники // Современные проблемы науки и образования. 2017. №5.; URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id =26741 (дата обращения: 12.07.2018).
[1] Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (проекты №№ 18-07-01079, 17-07-00956).
1. Базовая технология разработки интеллектуальных сервисов на облачной платформе IACPaaS. Часть 1. Разработка базы знаний и решателя задач / Грибова В.В., Клещев А.С., Крылов Д.А. и др. // Программная инженерия. 2015. № 12. С. 3-11.
2. Грибова В.В., Петряева М.В.,Окунь Д.Б., Шалфеева Е.А. Онтология медицинской диагностики для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Онтология проектирования. 2018. Т.8, №1(27). С.58-73.
3. Петряева М.В., Лифшиц А.Я., Шалфеева Е.А. Медицинские ресурсы IACPAAS для дифференциальной диагностики заболеваний желчного пузыря // Информатика и системы управления. 2018. №3. С. 81-92.
4. Компанец Г.Г., Иунихина О.В., Максема И.Г., Иванис В.А., Захаров Н.Е., Верхотурова В.И. Геморрагическая лихорадка с почечным синдромом, вызванная хантавирусом Амур: особенности эпидемиологии и клиники // Современные проблемы науки и образования. 2017. №5.; URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id =26741 (дата обращения: 12.07.2018).
