- •Список літератури………………………………………………………..267 Розділ 1. Інформаційні технології в системі охорони здоров’я
- •1.1. Основні поняття медичної інформатики
- •Інформація та її визначення
- •Передача інформації. Схема передачі інформації. Відправник, канал, і одержувач
- •Носії повідомлень
- •Представлення інформації в комп’ютері
- •Предмет та об’єкт медичної інформатики
- •Медична інформація та її види
- •Інформація, дані, знання
- •Типи медичних знань.
- •Інформаційний медичний документ
- •Медичні дані
- •Питання для самоконтролю
- •1.2. Мережеві технології Основні поняття комп’ютерних мереж
- •Комунікаційне обладнання
- •Комунікаційне програмне забезпечення
- •Класифікація комп’ютерних мереж
- •Локальні мережі
- •Глобальні мережі
- •Глобальна мережа Internet та її можливості
- •Виникнення глобальної мережі Internet.
- •Протоколи мережі Internet.
- •Ідентифікація комп’ютерів в мережі. Адресація в Internet.
- •Основні послуги Internet.
- •Робота з електронною поштою
- •Поштові адреси та структура електронного листа.
- •Робота з гіпертекстовими сторінками World Wide Web.
- •Пошук в Internet
- •Робота з файлами засобами ftp-сервера
- •Загальні алгоритми пошуку інформації в Internet .
- •Питання для самоконтролю
- •1.3. Інформаційні ресурси системи охорони здоров’я Основи телемедицини.
- •Технології, що застосовуються у телемедицині
- •Будова телемедичних систем. Засоби передачі інформації в телемедицині
- •Функції телемедичних центрів
- •Стандарти, які застосовуються в телемедицині.
- •Стандарт Health Level 7
- •Проблеми телемедицини
- •Доказова медицина. Принципи доказової медицини
- •Визначення доказовості
- •Аспекти доказової медицини
- •Умови ефективного функціонування доказової медицини
- •Алгоритм дій
- •Мета-аналіз
- •Види мета-аналізу
- •Переваги мета-аналізу
- •Проблеми мета-аналізу
- •Питання для самоконтролю
- •Розділ 2. Комп’ютерні дані та методи їх аналізу
- •2.1 Системи управління базами даних. Основні концепції баз даних
- •Класифікація баз даних
- •Основні типи моделей даних
- •Ієрархічна модель даних.
- •Модель даних типу мережа.
- •Реляційна модель даних.
- •Класифікація сучасних систем керування базами даних
- •Мовні засоби систем керування базами даних
- •Майбутнє субд
- •Питання для самоконтролю
- •2.2. Кодування та класифікація. Історія класифікації і кодування
- •Що таке класифікація?
- •Двоосьова icpc .
- •Види кодів
- •Класифікація і кодування
- •Міжнародні Системи Класифікації.
- •Системи класифікації в Україні
- •Питання для самоконтролю
- •2.3. Візуалізація медико-біологічних даних. Поняття медичного зображення.
- •Формування медичних зображень: від фізіології до інформаційної обробки
- •Медичне зображення як об’єкт медичної інформатики.
- •Методи отримання медичних зображень
- •Обробка медичних зображень.
- •Основні принципи обробки зображень.
- •Попередня обробка.
- •Зміна контрастності зображення.
- •Затемнення і видимість деталей зображення
- •Зменшення шуму.
- •Квантування рівня сірого
- •Відновлення зображень
- •Покращення зображень
- •Методика виявлення краю або контуру
- •Сегментація.
- •Стиснення зображення
- •Перетворення зображення
- •Повне перетворення
- •Розрахунок параметрів.
- •Інтерпретація зображень.
- •Проблеми обробки та аналізу зображень
- •Проблема візуалізації зображень.
- •Двовимірні томографічні зображення.
- •Тривимірне об’ємне зображення.
- •Способи двовимірної візуалізації.
- •Способи дійсної три вимірної візуалізації.
- •Застосування тривимірної візуалізації.
- •Сучасні тенденції обробки зображень
- •Обробка двовимірних та тривимірних медичних зображень. Обробка двовимірних медичних зображень
- •Обробка тривимірних медичних зображень
- •Питання для самоконтролю
- •2.5. Біосигнали та їх обробка.
- •Етапи аналізу біосигналів
- •Реєстрація, перетворення та класифікація сигналів
- •Біосигнали і нестаціонарні сигнали.
- •Типи сигналів. Детерміновані біосигнали
- •Стохастична форма хвилі
- •Аналого-цифрове перетворення
- •Приклади застосування аналізу біосигналів
- •Питання для самоконтролю
- •Розділ 3. Медичні знання та прийняття рішень
- •3.1. Формалізація та алгоритмізація медичних задач. Основні поняття
- •Алгоритми та їх властивості.
- •Способи подання алгоритмів
- •Типи алгоритмів та їх структурні схеми Лінійні алгоритми
- •Циклічні алгоритми
- •Цикл-поки
- •Цикл-до
- •Питання для самоконтролю
- •3.2. Формальна логіка у вирішенні медико-біологічних задач. Основи логіки висловлень
- •Поняття висловлення
- •Множина значень висловлення
- •Алфавіт логіки висловлень
- •Логічні операції та таблиці істинності. Бінарні і унарні операції
- •Операція заперечення.
- •Операція кон’юнкції
- •Операція диз’юнкції
- •Операція імплікації
- •Операція еквівалентності
- •Діаграми Вена
- •Властивості логічних операцій
- •Основні логічні функції.
- •Логічна функція якщо
- •Способи подання логічних функцій
- •Питання для самоконтролю
- •3.3. Логічні і ймовірнісні моделі у діагностиці захворювань Типи діагностичних і прогностичних технологій
- •Види лікарської логіки.
- •Детерміністична логіка
- •Табличні методи
- •Машинні технології
- •Логіка фазових інтервалів
- •Фазовий простір станів
- •Застосування ймовірнісної логіки в діагностиці
- •Основи теорії ймовірнісної діагностики
- •Розробка систем ймовірнісної діагностики
- •Приклад застосування систем ймовірнісної діагностики
- •Метод послідовного статистичного аналізу Вальда
- •Питання для самоконтролю
- •3.4. Моделювання медико-біологічних процесів . Поняття системи
- •Властивості систем
- •Структура систем
- •Загальна теорія систем. Системний підхід
- •Поняття моделі. Типи моделей
- •Типи моделей
- •Математична модель. Історія
- •Ступені складності математичної моделі
- •Ступені адекватності
- •Математичне моделювання
- •Етапи математичного моделювання
- •Обмеження і переваги методу математичного моделювання
- •Приклади математичних моделей.
- •1. Гемодинаміка судинного русла
- •2. Модель зміни концентрації лікарського препарату в крові пацієнта
- •3. Моделювання росту популяцій
- •43. Випадкові відхилення 44. Випадкові відхилення
- •4. Математична модель «хижак – жертва»
- •5. Моделювання клітинного росту
- •6. Математичне моделювання в імунології.
- •7. Моделювання епідемічних процесів
- •Питання для самоконтролю
- •3.5. Системи знань. Експертні системи. Визначення й архітектура систем знань
- •Людина і комп’ютер
- •Експертні системи в медицині
- •Штучний інтелект.
- •Історія ес
- •Розробка експертних систем
- •База знань
- •Формальні моделі зображення знань
- •Продукційні моделі
- •Семантичні моделі
- •Модель типу фрейм
- •Характеристики експертних систем
- •Приклади застосування експертних систем
- •Тенденції розвитку систем знань
- •Питання для самоконтролю
- •Розділ 4. Інформаційні системи в охороні здоров’я
- •4.1. Медичні інформаційні системи Вимоги до інформації
- •Основні аспекти інформатизації медичної діяльності
- •Загальна технологічна схема діагностично-лікувального процесу.
- •Етапи створення і основні характеристики міс
- •Класифікація медичних інформаційних систем
- •Медичні інформаційні системи базового рівня
- •Інформаційно довідкові системи.
- •Консультативно-діагностичні системи.
- •Арм лікаря.
- •Автоматизоване робоче місце лікаря діагноста
- •Медичні інформаційні системи рівня лікувально-профілактичного закладу
- •Інформаційні системи консультативних центрів.
- •Скрінінгові системи.
- •Інформаційні системи лікувально-профілактичної установи Особливості організації інформаційного середовища лікувально профілактичної установи
- •Основні типи даних
- •Інформаційні системи поліклінічного обслуговування.
- •Міс територіального і державного рівня
- •Інформаційне забезпечення міс
- •Питання для самоконтролю
- •4.2. Автоматизовані системи діагностики захворювань і прогнозування результатів їх лікування
- •4.3. Медичні приладо – комп’ютерні системи Поняття про приладо – комп’ютерні системи.
- •Коротка історична довідка.
- •Класифікація медичних приладо-комп’ютерних систем
- •Класифікація за функціональними можливостями
- •Класифікація за призначенням
- •Основні принципи побудови мпкс Структура мпкс.
- •Медичне забезпечення
- •Апаратне забезпечення мпк Деякі елементи обчислювальної техніки
- •Програмне забезпечення мпкс.
- •1. Підготовки дослідження.
- •2. Проведення дослідження.
- •3. Перегляду і редагування записів.
- •4. Обчислювального аналізу.
- •5. Оформлення висновку.
- •6. Роботи з архівом.
- •Системи для проведення функціональної діагностики. Системи для дослідження функцій кровообігу.
- •Комп’ютерна електрокардіографія
- •Комп’ютерна реографія.
- •Системи для дослідження органів дихання.
- •Системи для дослідження головного мозку
- •Комп’ютерна електроенцефалограма
- •Системи для ультразвукових досліджень
- •Комп’ютерна ехотомографія
- •Інші типи спеціалізованих систем
- •Методи обробки й аналізу медичних зображень.
- •Мпкс для рентгенівських досліджень
- •Мпкс для магнітно-резонансних досліджень.
- •Мпкс для радіонуклідних досліджень(рнд).
- •Багатофункціональні системи
- •Системи для проведення моніторингу
- •Специфіка моніторингових систем
- •Електрокардіографічний моніторинг
- •Системи управління лікувальним процесом.
- •Системи інтенсивної терапії.
- •Системи оберненого біологічного зв’язку.
- •Системи протезування та штучні органи.
- •Перспективи розвитку мпкс
- •Питання для самоконтролю
- •4.4. Госпітальні інформаційні системи
- •Типи систем.
- •Відображення сценарію інформаційних подій в лпу.
- •Архітектура гіс.
- •Автоматизовані робочі місця головного лікаря та його замісників.
- •Регістратура
- •Електронна медична карта (емк)
- •Стаціонар
- •Лабораторні дослідження.
- •Операційна
- •Облік лікарських засобів.
- •Електронна медична картка. Ведення медичної документації за допомогою персонального комп’ютера.
- •Концепція побудови електронних медичних карток
- •Ступінь захисту інформації про пацієнтів
- •Система медичного документообігу закладів охорони здоров’я
- •Структура системи
- •Етапи документообігу
- •Питання для самоконтролю
- •4.5. Етичні та правові принципи в системі охорони здоров’я Захист медичної інформації
- •Медична інформаційна система як об’єкт захисту
- •Проблеми організації захисту лікарської таємниці
- •Загрози інформації, що містить лікарську таємницю.
- •Проблеми впровадження комплексних систем захисту.
- •Вимоги до моделі процесів інформаційної безпеки.
- •Формування моделі інформаційної безпеки.
- •Питання для самоконтролю
7. Моделювання епідемічних процесів
Епідемія – “саморегулюючий процес взаємодії мінливих гетерогенних популяцій паразита і хазяїна». Моделювання конкретних епідемій з метою передбачення масштабів зараження залежить від особливостей передачі, плину і результату даного захворювання, вироблення імунітету в перехворілих, складу популяцій хазяїв і паразитів.
Розглянемо найпростіший випадок передачі паразита, що викликає захворювання з довічним імунітетом, однорідній популяції хазяїна (людина). Позначимо чисельності сприйнятливих (тих, хто ще не хворів) і інфікованих членів популяції через S і I відповідно. Вважаючи, що розмір популяції хазяїна постійний (N = const = S + I + «ті, що одужали»), а всі немовлята сприйнятливі, дістанемо наступну систему рівнянь, що описують динаміку поширення епідемії [x]:
dI/dt = a×I×S – b×I – g×I (16)
dS/dt = – a×I×S ,
де a – коефіцієнт зараження сприйнятливих; b – коефіцієнт видужання інфікованих; g – коефіцієнт смертності членів популяції. Член a×I×S визначає число заражених, пропорційне числу зустрічей інфікованих зі сприйнятливими, тобто добуткові їх численностей. Член b×I визначає видужання інфікованих, пропорційне їх числу. Член g×I визначає число померлих (помирають тільки від хвороби) і, відповідно, число народжених сприйнятливих.
У моделі (16) ми вважали, що людина стає контагіозною відразу після інфікування. Однак більшість захворювань мають інкубаційний період, у який людина ще не заразна. Таким чином, dI/dt залежить не від зустрічей сприйнятливих із інфікованими, а від зустрічей сприйнятливих із членами популяції, що вже стали заразними. Тобто спостерігається запізнення на час Δt . Ще одним важливим доповненням до моделі може бути урахування залежності імовірності інфікування від пори року (a=f(t)), тоді:
dI/dt = a(t)×I(t–Δt)×S – b×I – g×I , (17)
dS/dt = – a(t)×I(t–Δt)×S.
Результат чисельного інтегрування (17), що якісно погоджується з реальними даними, представлено на рисунку 70.
Рис. 49. Результат чисельного інтегрування
Питання для самоконтролю
1. Наведіть приклад системи.
2. Назвіть та охарактеризуйте властивості систем.
3. Дайте класифікацію систем.
4. Назвіть системні закони.
5. Опишіть структуру системи.
6. Дайте класифікацію систем за структурним складом. Коротко охарактеризуйте кожний тип систем.
7. Розкрийте суть поняття «модель».
8. Виділіть типи моделей, що застосовуються в медицині та біології.
9. Поясніть суть математичного моделювання.
10. Проаналізуйте переваги та недоліки методу математичного моделювання.
11. Наведіть приклади математичних моделей.
3.5. Системи знань. Експертні системи. Визначення й архітектура систем знань
Принципово нові досягнення в технології обробки інформації, прикладній математиці і кібернетиці пов’язані з створенням особливих людино-машинних систем, що призначаються для накопичення й обробки в комп’ютері знань, необхідних для вирішення складних практичних задач. Подібні системи одержали назву систем знань (knowledge based system), а дисципліна, що займається дослідженням, розробкою і застосуванням таких систем, стала називатися інженерією знань.
Системи знань надають можливості вирішувати важливі задачі в різних областях науки і техніки, вирішення яких раніше було доступно тільки людині з великим досвідом і інтуїцією. Це стало можливим завдяки успіхам у розвитку досліджень із штучного інтелекту. До найбільш важливих практичних результатів цих досліджень, що серйозно вплинули на розвиток прикладних систем знань, можна віднести розробку методів представлення знань і логічного виводу (прийняття рішень), а також дослідження в області БД. У цілому системи знань являють собою новий якісний етап в еволюції систем обробки інформації.
Знання відображають нашу уяву про предметну область (ПрО) і виражають систему понять, відносин і залежностей між поняттями. Прикладами понять можуть служити електричний провідник, число; прикладами відносин між поняттями провідник і число є опір, сила струму і напруга; приклад залежності – закон Ома.
Якщо необхідно передати комп’ютеру деяку суму знань, то представляються насамперед об’єкти, далі співвідношення, що встановлюють необхідні зв’язки між об’єктами, і процеси, що визначають створення, руйнування, трансформацію й інші види поведінки об’єктів. Знання складаються з даних про об’єкти, відносини й процеси. Об’єкти можна представляти структурами символьних даних; відносини – списками властивостей; процеси втілюються комп’ютерними програмами.
Як вже зазначалося у розділі 1 (c. 28), знання можна поділити на процедурні і декларативні.
Процедурні знання – це знання, що відносяться до процедур обробки інформації, методів логічного виводу. Ці знання задаються послідовністю дій, що повинні бути зроблені, і послідовністю цілей, що повинні бути досягнуті.
Декларативні знання надходять у систему від експертів ПрО і включають факти або аксіоми і правила, що відносяться до цих фактів. Для декларативних форм характерна організація бази знань, при якій у ній зберігаються тільки описи об’єктів і їхніх семантичних відносин і відсутня інформація про те, як можуть бути використані дані описи. Процедурна форма заснована на описі знань про ПрО за допомогою процедур на будь-якій мові (наприклад, ЛІСП).
Переваги й недоліки мають як процедурні, так і декларативні способи подання знань. Найкращий підхід полягає в розгляді задач відразу з двох позицій, оскільки він використовує переваги обох цих способів.