ТЕЛЕМЕДИАЛОГ: интеграция с экспертными системами. Поддержка принятия врачебных решений при постановке

ТЕЛЕМЕДИАЛОГ: интеграция
с экспертными системами.
Поддержка принятия врачебных
решений при постановке
диагноза.
Орлинский Дмитрий
Директор отдела внедрения
Пост Модерн Текнолоджи
«Эксперт (врач) знает больше, чем осознает, но в
первичных данных, которые он может предоставить,
содержится больше, чем он знает».
2
КОНЦЕПЦИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
Функционирование
системы основано
на анализе
большого объема
статистических
данных.
сбор и хранение
клинических данных
пациентов
доступ к различным
о симптомах, результатах
диагностических
исследований, диагнозах.
Данные могут быть внесены
врачами или же поступать со
специализированного
оборудования.
диагнозов, медицинских
технологий, лекарственных
препаратов, медицинских
расходных материалов и т.п.
медицинским
справочникам:
ПРИНЦИП РАБОТЫ СИСТЕМЫ
Система выступает в роли эксперта при постановки диагноза
Пациент
Врач
симптомы пациента и
результаты обследований
Диагноз
Система поддержки принятия решений
накопленные клинические данные
(симптомы, результаты диагностики,
диагнозы, способы лечения)
ПРИМЕРЫ РЕАЛИЗАЦИИ:
ООО «Исследовательские системы» (г. Новосибирск) совместно с
Институтом математики им. С. Л. Соболева СО РАН
Институт хирургии им. А.В.Вишневского Росмедтехнологий
(г.Москва)
Ведущие Онкологические институты г.Москвы
НИИ Неотложной детской хирургии и травматологии (Москва)
ООО «Исследовательские системы» (г. Новосибирск) - инновационное
предприятие, созданное по ФЗ-217 совместно с ФГУ "ННИИПК им.
акад. Е.Н. Мешалкина" Минздравсоцразвития России и Институтом
математики им. С. Л. Соболева СО РАН
МИС Медиалог
АРМ
Анестезиолога
ЛПУ, использующее Систему поддержки принятия
решений
АРХИТЕКТУРА РЕШЕНИЯ
Хранилище данных
(Data Warehouse)
SAAS-решатель
ТЕЛЕМЕДИАЛОГ
МИС Медиалог
БД
АРМ
Анестезиолога
ЛПУ, передающее
опыт, ведущие
медицинские центры
…
АРМ
Хирурга
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОСНОВА
 Информационные решения основаны на новейшей разработке
лаборатории анализа данных ИМ СО РАН — когнитивном анализе
данных. Данная технология предназначена для выявления
закономерностей в данных различной природы и представления
результатов в наглядном виде для специалистов различных
предметных областей
 Особенность разрабатываемых методов состоит в их ориентации на
данные, неудобные для анализа классическими методами:




большие размеры (миллионы объектов, тысячи характеристик),
плохая обусловленность (количество характеристик на порядки больше количества объектов),
отсутствие знаний о законах распределений,
наличие пробелов и грубых ошибок и т.д.
 Изучаются задачи анализа следующих основных типов:





Автоматическая классификации (таксономия или кластерный анализ)
Распознавание образов (диагностика)
Выбор системы информативных признаков
Заполнение пробелов и обнаружение ошибок
Прогнозирование динамических процессов
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОСНОВА
 Идеи, положенные в основу этих методов, ориентированы на
многократное усиление естественных человеческих способностей к
анализу данных. Пользователь рассматривается не как досадный
источник неточностей и искажений, а как центральное творческое
ядро исследовательской системы, что позволяет:
 учитывать знания пользователя не выводимые из исходных данных (опыт,
интуиция);
 получать легко интерпретируемые решения высокого качества.
 Подобный подход дает пользователю ощущение глубокого
понимания полученных результатов, сопричастности
процессу их возникновения, что служит дополнительным
веским
аргументом
в
пользу
обоснованности
принимаемых решений.
ПРИМЕРЫ РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ
РАСПОЗНАВАНИЕ ТИПОВ ЛЕЙКЕМИИ
Анализируемые данные представлены матрицей векторов
экспрессии генов, полученных с помощью биочипов для
пациентов с двумя типами лейкемии – ALL и AML. Обучающая
выборка содержит 38 объектов (27 ALL и 11 AML). Тестовая
выборка имеет 34 объекта (20 ALL и 14 AML). Количество
признаков (генов) N=7129.
Лучший мировой опубликованный
результат решения этой задачи:
за 3 часа работы было выбрано 128
наиболее информативных
признаков, по которым правильно
распознано 33 объекта из 34.
Результат, полученный в Лаборатории
анализа данных ИМ СО РАН: за 50 секунд
работы было выбрано 13 признаков, из
которых было построено 10 разных
решающих правил. В составе каждого
правила от 3 до 5 признаков. По двум
правилам распознается 33 объекта из 34
и по остальным восьми правилам – все
34 из 34.
ПРИМЕРЫ РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ
ДИАГНОСТИКА РАКА ПРОСТАТЫ ПО СПЕКТРАМ БЕЛКОВ
Анализировались данные о масс-спектре белковых форм,
полученные с помощью спектрометра типа SELDI-MS-TOF.
Количество признаков (спектральных полос) — 15153.
Представлены три класса пациентов с разным уровнем индекса PSA, характеризующего степень
развития рака простаты. Обучение делалось на классе В (PSA<1) и классе D (PSA>10). Было выбрано
24 признака из 15153. По ним построено 10 правил, состоящих из 3-6 признаков.
«Здоровые»
Класс В
PSA
<
1
ng/mL
?
«Больные»
Класс С
Класс D
PSA
=
4-10
ng/mL
Контроль
26
пациентов
PSA
>
10
ng/mL
ПРИМЕРЫ РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ
ДИАГНОСТИКА ДИАБЕТА II ТИПА
«Больные»
«Здоровые»
Каждый обследуемый описан экспрессией 5520 генов
Информативные признаки
При предъявлении на контроль объекта промежуточной
группы риска используемый алгоритм определяет не только
принадлежность объекта к первому или второму классу, но и
степень этой принадлежности.
?
Институт хирургии им. А.В.Вишневского
Росмедтехнологий
МЕТОДОЛОГИЯ:
применение современных методов
многомерного статистического анализа данных
для разработки консультативных систем и
классификаторов в любых областях медицины
Консультационная система «КОАГУЛОГРАММА» для клинической интерпретации нарушений
свертывающей системы крови
•включает в себя полное описание всего многообразия изменений гемостаза у хирургических
больных
•Может использоваться в составе МИС МЕДИАЛОГ в качестве экспертной системы для сотрудников
клинико-лабораторных служб и клинических отделений
количественное описание первичных понятий –
нормы, ее верхних и нижних границ,
небольших, умеренных и резких изменений с
их клинической интерпретацией
БАЗА ЗНАНИЙ:
количественное описание интегральных понятий –
гипо- и гиперкоагуляций разной степени
выраженности, вариантов диссеменированного
внутрисосудистого свертывания крови и
переходных форм
описание видов
дисфункций гепатоцита
12
ПРИМЕР:
заключение для истории болезни
13
Использование платформы ТЕЛЕМЕДИАЛОГ для реализации
доступа к Экспертным системам с рабочего места врача
ТЕЛЕМЕДИАЛОГ –
это коммуникационная
платформа.
Она обеспечивает:
доступ к внешним,
"облачным", сервисам из
любой МИС (например,
постановка диагнозов по
определенным критериям или
планирование ресурсов ЛПУ);
доступ внешних сервисов к
данным МИС (например,
удаленная запись на прием к
врачу).
14
широкий канал
доступа к сервисам,
бизнес-логика
взаимодействия с
внешними сервисами
(например, для получения
данных о планировании
ресурсов ЛПУ может
потребоваться выполнить
несколько шагов),
преобразование
данных из одного
формата в другой,
кэширование данных
(для оптимизации
времени ожидания
результатов на стороне
МИС или на стороне
сервиса).
Два набора веб-сервисов:
1. веб-сервисы для подключения ЛПУ
к ТЕЛЕМЕДИАЛОГу
2. веб-сервисы для подключения
внешних служб к ТЕЛЕМЕДИАЛОГу
При этом для каждой МИС, подключаемой
к Телемедиалогу, реализуется свой вебсервис, который обменивается данными с
МИС в формате, "удобном" для данной
МИС. То же самое сделано и для внешних
сервисов.
Спасибо за внимание !