Статья "Информационные технологии для практической медицины"

Опубликовано Смирнова Галина Ивановна вкл 30.05.2021 - 18:21
Смирнова Галина Ивановна
Автор: 
Кайсина Евгения Андреевна

«Какими должны быть информационные технологии для практической медицины?» - этот вопрос актуален практически для каждого лечебно-профилактического учреждения. В конце 2020 года состоялось самое ожидаемое событие в сфере медицинских технологий – Международный конгресс, посвященный Информационным технологиям в медицине (ИТМ2020)[1]. В материалах конгресса[2] мы постарались отыскать ответ на поставленный вопрос.

Объект исследования - информационные технологии в медицине.

Предмет исследования – принципы работы информационных технологий в ЛПУ.

Цель -  изучить методы медицинской диагностики с применением информационных технологий.

Задачи:

  1. изучить технологии медицинских информационных систем;
  2. рассмотреть методы диагностики и назначения лечения;
  3. познакомиться с требованиями к системам искусственного интеллекта в медицине;
  4. сделать вывод о том, какие технологии необходимо применять в практической медицине.

[2] Грибова Валерия Викторовна. Институт автоматики и процесса управления ДВО РАН зам. директора по науке, д.т.н., проф., Владивосток

 

Скачать:

ВложениеРазмер
Файл Кайсина Доклад26.89 КБ
Файл Кайсина Презентация586.04 КБ

Предварительный просмотр:

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ПРАКТИЧЕСКОЙ МЕДИЦИНЫ

Е.А. Кайсина

Преподаватель Г.И. Смирнова

Государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение Департамента здравоохранения города Москвы «Медицинский колледж № 1»

г. Москва

ОБОСНОВАНИЕ АКТУАЛЬНОСТИ ТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

«Какими должны быть информационные технологии для практической медицины?» - этот вопрос актуален практически для каждого лечебно-профилактического учреждения. В конце 2020 года состоялось самое ожидаемое событие в сфере медицинских технологий – Международный конгресс, посвященный Информационным технологиям в медицине (ИТМ2020)[1]. В материалах конгресса[2] мы постарались отыскать ответ на поставленный вопрос.

Объект исследования - информационные технологии в медицине.

Предмет исследования – принципы работы информационных технологий в ЛПУ.

Цель -  изучить методы медицинской диагностики с применением информационных технологий.

Задачи:

  1. изучить технологии медицинских информационных систем;
  2. рассмотреть методы диагностики и назначения лечения;
  3. познакомиться с требованиями к системам искусственного интеллекта в медицине;
  4. сделать вывод о том, какие технологии необходимо применять в практической медицине.

ОПИСАНИЕ МЕТОДИКИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Шаг 1.

Мы проанализировали технологии, которые используются медицинскими системами. Они составляют 2 класса:

  1. Системы на основе машинного обучения

Системы на основе нейросетевого подхода. Их функции:

  • распознавание невербальных данных – изображений и графиков (рентген, КТ, МРТ, кардиограмма и др. звуки, шумы и пр.);
  • решение задач диагностики некоторых патологических состояний и построения некоторых видов прогноза;
  • эффективны там, где трудно формально описать исследуемую сущность или наблюдение;
  • ограниченные объемы данных (решения не масштабируются);
  • отсутствие системы объяснения, пошаговой помощи врачу;
  • системы диагностики/назначения лечения существуют по очень ограниченному спектру данных (как правило, числовых).
  1. Системы на основе баз знаний

По сравнению с первым классом имеют ряд недостатков:

  • критика гипотез по отдельным нозологиям (поиск гипотез среди широкого спектра заболеваний не поддерживается);
  • упрощение модели знаний;
  • не заложены механизмы непрерывного совершенствования знаний;
  • не учитываются индивидуальные особенности пациентов;
  • системы «не ведут» врача на каждом этапе диагностического или лечебного процесса.

Шаг 2.

Экспертами определена общая оценка существующих решений:

Поддерживают ограниченный набор функциональности:

  • Плохо масштабируются;
  • Не заложены механизмы жизнеспособности (трудоемкое сопровождение, расширение требует перепрограммирования);
  • Отсутствует единая терминология.

Шаг 3.

После классификации технологий следует рассмотреть вопрос, какими методами оперируют врачи в диагностическо-лечебном процессе? В рамках конгресса ответ на этот вопрос давали как специалисты из области медицины, так и специалисты по информационным технологиям (табл. 1).

Таблица 1

Методы диагностики и названачения лечения

Медицина

Искуственный интеллект

Федосеев Г.Б., чл.-корр., профессор

Финн В.К., д.ф.-м.н., профессор

Диагностика по аналогии

  • Обнаружение существенного в данных;
  • Порождение последовательности «цель-план-действие»;
  • Поиск утверждений (фактов, событий, значений признаков), релевантных цели рассуждения;
  • Способность к рассуждению: выводы как следствие посылок (утверждений);
  • Выводы по аналогии (прецеденты);
  • Индуктивное обобщение данных;
  • Выводы с помощью объяснения данных (абдукция);
  • Способность к рефлексии – оценка знаний и действий;
  • Способность к объяснению – ответ на вопрос «почему?»;
  • Аргументация при принятии решения;
  • Способность к распознаванию – ответ на вопрос «что это такое?»;
  • Способность к обучению и использованию памяти;
  • Способность к интеграции знаний для образования концепций и теорий;
  • Способность уточнения неясных идей и преобразование их в точные понятия;
  • Способность к изменению системы знаний при получении новых знаний и изменениях ситуаций.

Диагностика методом анализа-синтеза: первичный анализ всех субъективных и объективных данных, объединение отдельных симтомов в синдромы, объединение синдромных диагнозов, объединение частных диагнозов в единую диагностическую версию.

Дифференциальная диагностика

Перекрестная дифференциальная диагностика

Шаг 4.

Следующим шагом логично рассмотреть требования к системам искусственного интеллекта в медицине (табл. 2):

Таблица 2

Требования к системам ИИ

Технологии

  1. Облачные  технологии как для средств создания СППР, так и для их сопровождения.
  2. Интеграция с внешними программными средствами и компонентами.
  3. Поддержка разработки множества видов интеллектуальной деятельности с «бесшовной» интеграцией
  4. Реализация как специализированной оболочки

Реализуемая функциональность

Диагностика:

Критика гипотез

Поиск гипотез, включая сочетанную патологию (нужны оболочки)

Смешанный тип с рекомендациями по дообследованию

Лечение – персонифицированное (медикаметозное, восстановительное, лучевая терапия, оперативное лечение) (нужны оболочки)

Мониторинг и коррекция лечения

Прогноз

Модель знаний

Понятность для экпертов (онтологии, семантическое представление)

Динамика

Неточность, нечеткость, модальность, выраженность…

Среда разработки

Наличие редакторов, ориентированных на экпертов, поддерживающих коллективную разработку, различные типы пользовательских интерфейсов

Средства развития и верификации

Инструменты оценки качества знаний, обучение на новых прецедентах

Шаг 5.

Таким образом, можно выделить основные требования, по которым должны приниматься (или же не приниматься) к использованию методы искусственного интеллекта в медицине:

  1. Масштабируемость решений.
  2. Бесшовная интеграция с другими методами решения.
  3. Инструменты и методы для непрерывного совершенствования (обновления) решений.
  4. Аргументация (объяснение) всех решений.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ

  1. Изучены материалы международного конгресса «Информационные технологии в медицине – 2020».
  2. Проанализированы технологии, которые используются медицинскими системами.
  3. Проведена экспертная оценка существующих решений, которые в действительности используются в медицине.
  4. Рассмотрены методы, которые фактически используют врачи в диагностическо-лечебном процессе.
  5. Определены основные требования, по которым должны приниматься к использованию методы искусственного интеллекта в медицине.

Предложенный алгоритм может быть рекомендован сотрудникам медицинских учреждений для оценки информационных технологий, применяемых в практической медицине.

ВЫВОД

В ходе работы поставленная цель достигнута и решены задачи исследования.

ЛИТЕРАТУРА

Международный конгресс «Информационным технологии в медицине – 2020». Режим доступа: https://itmcongress.ru/itm2020/agenda/?login=yes

[1] https://itmcongress.ru/itm2020/

[2] Грибова Валерия Викторовна. Институт автоматики и процесса управления ДВО РАН зам. директора по науке, д.т.н., проф., Владивосток


Предварительный просмотр:
Чтобы пользоваться предварительным просмотром презентаций создайте себе аккаунт (учетную запись) Google и войдите в него: https://accounts.google.com

Подписи к слайдам:

Слайд 1

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ПРАКТИЧЕСКОЙ МЕДИЦИНЫ Государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение Департамента здравоохранения города Москвы «Медицинский колледж № 1» Автор: Студентка 2 курса Специальность: 34.02.01. Сестринское дело Группа С911-1 Е.А. Кайсина Руководитель: Преподаватель 1 квалификационной категории Кандидат педагогических наук Г.И. Смирнова Москва, 2021

Слайд 2

ОБОСНОВАНИЕ АКТУАЛЬНОСТИ «Какими должны быть информационные технологии для практической медицины?» - этот вопрос актуален практически для каждого лечебно-профилактического учреждения. В конце 2020 года состоялось самое ожидаемое событие в сфере медицинских технологий – Международный конгресс, посвященный Информационным технологиям в медицине (ИТМ2020). В материалах конгресса мы постарались отыскать ответ на поставленный вопрос.

Слайд 3

ОБЪЕКТ исследования - информационные технологии в медицине. ПРЕДМЕТ исследования – принципы работы информационных технологий в ЛПУ. ЦЕЛЬ - изучить методы медицинской диагностики с применением информационных технологий. ОБОСНОВАНИЕ АКТУАЛЬНОСТИ

Слайд 4

ЗАДАЧИ изучить технологии медицинских информационных систем; рассмотреть методы диагностики и назначения лечения; познакомиться с требованиями к системам искусственного интеллекта в медицине; сделать вывод о том, какие технологии необходимо применять в практической медицине.

Слайд 5

ОПИСАНИЕ МЕТОДИКИ ИССЛЕДОВАНИЯ Шаг 1. Анализ технологий, которые используются медицинскими системами. 1. Системы на основе машинного обучения Системы на основе нейросетевого подхода. Их функции: распознавание невербальных данных – изображений и графиков (рентген, КТ, МРТ, кардиограмма и др. звуки, шумы и пр.); решение задач диагностики некоторых патологических состояний и построения некоторых видов прогноза; эффективны там, где трудно формально описать исследуемую сущность или наблюдение; ограниченные объемы данных (решения не масштабируются); отсутствие системы объяснения, пошаговой помощи врачу; системы диагностики/назначения лечения существуют по очень ограниченному спектру данных (как правило, числовых).

Слайд 6

ОПИСАНИЕ МЕТОДИКИ ИССЛЕДОВАНИЯ Шаг 1. Анализ технологий, которые используются медицинскими системами. 2. Системы на основе баз знаний По сравнению с первым классом имеют ряд недостатков: критика гипотез по отдельным нозологиям (поиск гипотез среди широкого спектра заболеваний не поддерживается); упрощение модели знаний; не заложены механизмы непрерывного совершенство- вания знаний; не учитываются индивидуальные особенности пациентов; системы «не ведут» врача на каждом этапе диагностического или лечебного процесса.

Слайд 7

ОПИСАНИЕ МЕТОДИКИ ИССЛЕДОВАНИЯ Шаг 2. Экспертами определена общая оценка существующих решений: Поддерживают ограниченный набор функциональности; Плохо масштабируются; Не заложены механизмы жизнеспособности (трудоемкое сопровождение, расширение требует перепрограммирования); Отсутствует единая терминология.

Слайд 8

ОПИСАНИЕ МЕТОДИКИ ИССЛЕДОВАНИЯ Шаг 3 . Методы диагностики и названачения лечения Медицина Искуственный интеллект Федосеев Г.Б., чл.-корр., профессор Финн В.К., д.ф.-м.н., профессор Диагностика по аналогии Обнаружение существенного в данных; Порождение последовательности «цель-план-действие»; Поиск утверждений (фактов, событий, значений признаков), релевантных цели рассуждения; Способность к рассуждению: выводы как следствие посылок (утверждений); Выводы по аналогии (прецеденты); Индуктивное обобщение данных; Выводы с помощью объяснения данных (абдукция); Способность к рефлексии – оценка знаний и действий; Способность к объяснению – ответ на вопрос «почему?»; Аргументация при принятии решения; Способность к распознаванию – ответ на вопрос «что это такое?»; Способность к обучению и использованию памяти; Способность к интеграции знаний для образования концепций и теорий; Способность уточнения неясных идей и преобразование их в точные понятия; Способность к изменению системы знаний при получении новых знаний и изменениях ситуаций. Диагностика методом анализа-синтеза: первичный анализ всех субъективных и объективных данных, объединение отдельных симтомов в синдромы, объединение синдромных диагнозов, объединение частных диагнозов в единую диагностическую версию. Дифференциальная диагностика Перекрестная дифференциальная диагностика

Слайд 9

ОПИСАНИЕ МЕТОДИКИ ИССЛЕДОВАНИЯ Шаг 4. Требования к системам ИИ Технологии Облачные технологии как для средств создания СППР, так и для их сопровождения. Интеграция с внешними программными средствами и компонентами. Поддержка разработки множества видов интеллектуальной деятельности с «бесшовной» интеграцией Реализация как специализированной оболочки Реализуемая функциональность Диагностика: Критика гипотез Поиск гипотез, включая сочетанную патологию (нужны оболочки) Смешанный тип с рекомендациями по дообследованию Лечение – персонифицированное (медикаментозное, восстановительное, лучевая терапия, оперативное лечение) (нужны оболочки) Мониторинг и коррекция лечения Прогноз Модель знаний Понятность для экпертов (онтологии, семантическое представление) Динамика Неточность, нечеткость, модальность, выраженность… Среда разработки Наличие редакторов, ориентированных на экпертов, поддерживающих коллективную разработку, различные типы пользовательских интерфейсов Средства развития и верификации Инструменты оценки качества знаний, обучение на новых прецедентах

Слайд 10

ОПИСАНИЕ МЕТОДИКИ ИССЛЕДОВАНИЯ Шаг 5. Основные требования , по которым должны приниматься (или же не приниматься) к использованию методы искусственного интеллекта в медицине: Масштабируемость решений. Бесшовная интеграция с другими методами решения. Инструменты и методы для непрерывного совершенствования (обновления) решений. Аргументация (объяснение) всех решений.

Слайд 11

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ Изучены материалы международного конгресса «Информационные технологии в медицине – 2020». Проанализированы технологии, которые используются медицинскими системами. Проведена экспертная оценка существующих решений, которые в действительности используются в медицине. Рассмотрены методы, которые фактически используют врачи в диагностическо-лечебном процессе. Определены основные требования, по которым должны приниматься к использованию методы искусственного интеллекта в медицине.

Слайд 12

ВЫВОД В ходе работы поставленная цель достигнута и решены задачи исследования . ЛИТЕРАТУРА Международный конгресс «Информационным технологии в медицине – 2020». Режим доступа: https://itmcongress.ru/itm2020/agenda/?login=yes

Слайд 13

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ПРАКТИЧЕСКОЙ МЕДИЦИНЫ Государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение Департамента здравоохранения города Москвы «Медицинский колледж № 1» Автор: Студентка 2 курса Специальность: 34.02.01. Сестринское дело Группа С911-1 Е.А. Кайсина Руководитель: Преподаватель 1 квалификационной категории Кандидат педагогических наук Г.И. Смирнова Москва, 2021

Пчёлы и муха

Шум и человек

Золотая хохлома

Стеклянный Человечек

Стрижонок Скрип. В.П. Астафьев