В 1999 г. в России имелось в среднем по три ПК зарубежного производства на одно ЛПУ. При этом уже сформировались раздельные информационные пространства систем здравоохранения, служб ГСЭН и ТФОМС. Последние две структуры были обеспечены компьютерами лучше, чем здравоохранение. Решение об их хотя бы частичном объединении с учетом общности решаемых задач так и «повисло в воздухе». Какова сегодня обеспеченность ЛПУ компьютерами, едва ли достоверно известно, однако крупные стационары и некоторые поликлинические центры уже достигли уровня необходимого насыщения. За короткий срок сделан очень большой количественный рывок.
Возникает естественный вопрос: как загружены имеющиеся ПК, чем они заняты, какие задачи решают и каковы фактические результаты столь обширной компьютеризации?
1. Клиническая информатика как инструмент для анализа состояния организма
Клиническая информатика — это самостоятельная наука (в рамках, как медицины, так и информатики) о системах и о законах накопления, передачи, обработки информации в организме больного и медицинских системах (и в организме здорового человека или преморбидного больного).
Предмет КИ — информационные процессы при патологических состояниях при их распознавании и в ходе помощи при них в реальных клинических условиях (информационные процессы существуют и у здорового человека).
Для этого необходим количественный подход к оценке патологического процесса, его вида и тяжести с использованием вероятностных моделей и метрологических шкал оценки тяжести патологического состояния. В модели должны быть представлены процессы автоматического регулирования в организме в виде многочисленных контуров регулирования, звеньев этих контуров, взаимосвязей между звеньями и уравнений взаимосвязей, причем эти уравнения должны описывать не однозначно детерминированную, а вероятностную картину этих взаимосвязей. Многие экспертные системы не содержат вероятностных подходов, а основаны на детерминированных логических моделях (изменения на ЭКГ — ишемия, инфаркт).
Но вероятностный подход особенно важен для догоспитального и доспециализированного периодов оказания помощи, в которых совершается большинство ошибок, которые могут снизиться, благодаря информационным технологиям. Процессы автоматического (информационного) управления в организме в норме и при патологических процессах моделируются N-мерным пространством признаков. И сегодня эта модель лежит в основе информационной концепции патологии как фундаментальной науки о патологических процессах в живых и неживых системах. Например, уравнения химической кинетики уже используются для описания процессов развития опухолей (Н.М., Евсеенко Л.С. Количественные основы клинической онкологии. М.: 1970).
Информационные системы и технологии
... сфере бизнеса; вид используемой информационной технологии. Технология работы в компьютерной информационной системе доступна для понимания специалистом некомпьютерной области и может быть успешно использована для контроля процессов профессиональной деятельности и управления ...
С этой точки зрения, например, легко понять основное отличие процессов регуляции при болезни от физиологической регуляции. Это примерно то же, что отличает аварийное регулирование в технических системах от нормального регулирования — изменение цели (вектора) регулирования (пример с тонущим кораблем).
Рассматриваемый подход к пониманию патологического процесса можно назвать «информационной сущностью патологии». Однако правильнее его рассматривать как этап в развитии самой патологии (можно привести тот же технический пример).
Суть этого этапа и этого подхода состоит в том, что патологический процесс рассматривается как процесс динамической угрозы, которая прогрессирует до реализации при недостаточной помощи и убывает до ликвидации при достаточной помощи, а под основной измеряемой и регулируемой величиной патологического процесса нужно понимать вероятность реализации определенной угрозы за определенный отрезок времени. клинический информатика автоматизированный моделирование
2. Автоматизированные системы обработки инструментальных и лабораторных данных
Автоматизированные системы обработки инструментальных и лабораторных данных, включающие автоматизированные рабочие места врачей. Использование компьютерных технологий в клинических функциональных исследованиях позволяет значительно повысить точность и скорость обработки информации о состоянии пациента.
Применение персональных компьютеров обеспечивает надежное нахождение и распознавание информативных графоэлементов в записях биосигналов различных органов и систем организма, повышает точность измерительных процедур выделенных элементов сигнала, а также ускоряет процесс идентификации полученных данных с показателями нормы или с различными видами патологии. Для решения этих вопросов необходимо наличие соответствующего алгоритмического и программного обеспечения, моделирующего процесс проведения функциональных исследований грамотным врачом-экспертом. Таким образом, одной из основных целей применения компьютерных технологий в функциональных исследованиях является повышение надежности врачебной диагностики за счет применения математических методов, обеспечивающих высококачественное измерение и вычисление комплексных электрофизиологических характеристик и формализующих процесс принятия решений с учетом опыта ведущих специалистов в этой области. данный информация врач интеллектуальный
Основная задача автоматизированных систем функциональной диагностики заключается в обеспечении врача добротной, наглядной и достаточной информацией для правильной постановки диагноза. Целый ряд автоматизированных систем функциональной диагностики направлен на формирование результатов анализа в виде словесных синдромальных заключений. Однако, несмотря на их достаточно высокую достоверность (70-95%), окончательный диагноз формируется врачом с учетом клинических проявлений.
3. Автоматизированные рабочие места
Многие учреждения здравоохранения используют в своей работе автоматизированные рабочие места (АРМ) специалистов.
Обеспечение потребностей врача в консультативной помощи при принятии решений по вопросам диагностики, прогнозирования и выбора методов обследования и лечения, то есть создание компьютерной системы поддержки врачебных решений, достигается путем включения в информационную систему на пользовательском уровне автоматизированных рабочих мест, имеющих специальное программное обеспечение, необходимое в деятельности конкретного врача-специалиста.
Автоматизированные системы управления непроизводственными объектами: ...
... и настройке. Объектом данной работы будет являться изучение автоматизированных систем управления непроизводственными объектами. Предмет исследования — автоматизированные охранные системы, используемые как в ... отбора лучших методов проектирования, производства и управления. Исследовательская — обеспечивать выполнение научных исследований корпоративных проблем, процессов создания новой техники ...
АРМ врача любой специальности должно выполнять ряд функций:
- ведение истории болезни или медицинской карты;
- поиск по прецедентам (в целях диагностики, выбора лечения);
- выбор оптимального плана обследования больного с учетом критерия альтернативы, включающего риск предполагаемого исследования;
- обработка и анализ данных функциональных исследований (ЭКГ, ЭЭГ и других, включая рентгенограммы) при непосредственном вводе биоэлектрических сигналов или оцифрованных изображений в ПК;
- анализ результатов лабораторных исследований;
- поддержка диагностических решений врача;
- прогноз течения заболевания, включая развитие осложнений;
- выбор лечебной тактики (с прогностической оценкой терапевтических воздействий).
4. Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений
Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений выполняют задачи анализа, моделирования и прогноза. Принятие решения — это акт целенаправленного воздействия на объект управления, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели.
При оказании медицинской помощи пациентам выделяют следующие четыре вида поддержки принятия решений:
- предупреждение специалистов о возникновении угрожающей ситуации;
- критический анализ ранее принятых решений;
- предложения по лечебным мерам в ответ на вопросы медиков;
- ретроспективные обзоры с целью обеспечения контроля за качеством лечения.
Таким образом, можно выделить две разновидности систем поддержки принятия решений: системы выработки врачебных рекомендаций и системы подготовки данных для решения.
