Использование баз знаний в сфере электронного

443 001, Самара
ул. Ярмарочная 55,
тел./факс: +7 (846) 331-11-11
E-mail: [email protected]
Web: www.o-code.ru
Комплекс решений для
е-Правительства
Использование баз знаний в сфере
электронного здравоохранения
Самарской области
Самара 2014
Базы знаний в сфере электронного здравоохранения
От традиционных систем
к интеллектуальным
решениям
Базы знаний в сфере электронного здравоохранения
Принципы реализации
программных решений
на основе баз знаний

Общедоступность. Все жители региона обладают возможностью повсеместного доступа к базам
знаний посредством сети Интернет.

Адресность. Предоставление информации пользователю происходит на основе семантики с учётом
его персональных характеристик и индивидуальных параметров запроса.

Релевантность. В результате запроса пользователь получает в удобной для восприятия форме
только интересующую его информацию, причем из различных источников.

Открытость. Система открыта для непрерывного пополнения новыми знаниями с целью
поддержания ее в актуальном состоянии.

Интеграция. Структура системы предусматривает возможность ее быстрого совмещения с уже
существующими в регионе информационными системами различной степени сложности.

Адаптивность. В основу системы заложена возможность высокой приспособляемости всех её
элементов к изменениям условий информационной среды в реальном времени.

Тиражируемость. Система спроектирована таким образом, чтобы ее внедрение и развитие не
требовало дополнительных затрат трудовых и материальных ресурсов.
Модуль «Решения для
внутриведомственного
и межведомственного
взаимодействия»
Технологии компьютерного представления и обработки знаний,
используемые при реализации проектов, базируются на научных основах в
области интеллектуальных технологий
Базы знаний в сфере электронного здравоохранения
Отличие баз данных от
баз знаний
База данных
База знаний
- Однородные данные
- Разнородные данные
-Жестко структурированная
модель
- Открытая модель
- Набор записей
- Семантическая сеть
Базы знаний в сфере электронного здравоохранения
Определение и
назначение баз знаний
База знаний (БЗ; англ. Knowledge base, KB) в
информатике и исследованиях искусственного
интеллекта – это особого рода база данных,
разработанная для оперирования знаниями
(метаданными).
Базы знаний позволяют пользователям быстро
и на основе адресного подхода находить
нужную для их деятельности информацию с
возможностью её интерпретирования в
контексте текущей задачи.
Ценность применения баз знаний для сферы
здравоохранения прежде всего в возможности
сохранить, актуализировать и сделать
широкодоступными значимые области
медицинских знаний для специалистов
различного профиля – от врача терапевта до
служащего министерства здравоохранения
Базы знаний в сфере электронного здравоохранения
Способы реализации
Существует несколько основных способов построения баз знаний, которые
могут применяться по отдельности или комбинированно:
1) Создание онтологии (семантического описания) необходимой предметной
области в виде семантической модели объектов и связей между ними
(семантическая сеть). К несомненным достоинствам такого подхода
относится наглядность полученного результата;
2) Описание правил и связей предметной области при помощи специальных
языков программирования с применением в экспертных системах
(например, продукт Drools компании Jboss);
3) Индексация массивов информации с целью быстрого поиска релевантной
информации по запросу пользователя. Например, такие продукты, как
Hadoop (Apache corp.) или Fast (Microsoft)
Автоматизированная информационная система поддержки принятия решений в
сфере диетологии
Особенности Системы
• Применение передовых технологий
SemanticWeb и онтологий для
построения интеллектуальных систем
• Все медицинские данные
представляются в виде онтологий
(систем баз знаний )
• Возможность внесения изменений в
Систему без навыков программирования
Функциональные возможности системы
Индивидуальная оценка
факторов риска развития
заболеваний,
осложнений, угрожающих жизни
Аналитическая обработка
данных пациентов (более
140 параметров
анамнеза)
Интеграция со
внешними
МИС
Индивидуальный подбор
рациона питания и
параметров двигательной
активности
Гибкая
конфигурируемость и
масштабируемость
Автоматизированная информационная система поддержки принятия решений в
сфере диетологии
Научно-техническая
новизна решения
обеспечивается тем,
что в систему
заложена
кардинально новая
методика на основе
многокритериально
го анализа
параметров
анамнеза,
характера питания,
двигательной
активности,
антропометрически
х данных и других
показателей,
полученных от 150
пациентов
Уникальной
технологической
особенностью
выступает
разработка системы
поддержки
принятия решений
на основе
Медицина
Информационные
технологии
передовых методов
построения
интеллектуальных
систем – технологий
Semantic Web и
онтологий для
формального
представления
медицинских знаний
о заболеваниях,
вызванных
метаболическими
нарушениями,
рационов питания
Базы знаний в сфере электронного здравоохранения
Интеллектуальная распределённая система
популяционного скрининга онкологических
заболеваний
НАЗНАЧЕНИЕ И ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ
Система предназначена для использования в сфере здравоохранения и
направлена, в частности, на оказание адресной медицинской помощи при
профилактике и лечении онкологических заболеваний.
Основными местами применения Системы будут являться ЛПУ, медицинские
институты и учреждения, занимающиеся популяционным скринингом и лечением
онкологических заболеваний, специализированные онкоцентры.
Базы знаний в сфере электронного здравоохранения
Интеллектуальная распределённая система
популяционного скрининга онкологических
заболеваний
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
Модуль взаимодействия с
пациентами
Модуль сбора и анализа
данных
Модуль онтологии
клинических
рекомендаций
Модуль интеллектуальной
поддержки принятия решений
на основе онтологии
клинических рекомендаций
• Сбор и анализ первичных медицинских данных о
пациентах в деперсонифицированном режиме
• Отбор пациентов из наиболее «рисковых» групп для
прохождения процедур скрининга
• Аналитическая обработка данных медицинских
исследований пациентов, отобранных для
прохождения популяционного скрининга, включая
анкетные данные, снимков КТ, МРТ, УЗИ и т.д.
• Описание в компьютерной форме в формализованном
виде знаний из клинических рекомендаций и
стандартов оказания медицинской помощи при
диагностике и лечении онкологических заболеваний
• Информационная поддержка врачей-онкологов при
диагностировании и/или определении степени
вероятности риска развития онкологического
заболевания на основе результатов анализа данных
исследований пациентов.
Базы знаний в сфере электронного здравоохранения
Ожидаемые
результаты
применения решений
Повышение качества медицинской помощи:
для человека – уменьшение количества врачебных ошибок,
необоснованных назначений
для врача – возможность применения современных знаний в
лечебном процессе, поддержка принятия решений при постановке
диагноза, назначениях, базирующаяся на знаниях, применение
стандартов качества
для органов управления– введение технологической дисциплины,
единых подходов к лечебно-диагностическому процессу
Базы знаний в сфере электронного здравоохранения
Ожидаемые
результаты
применения решений
Повышение эффективности управления:
снижение непроизводительных затрат времени медицинских
работников
повышение эффективности использования ресурсов,
задействованных в здравоохранении
обеспечение преемственности в оказании медицинской помощи
обеспечение безопасности и защиты прав пациентов и
медицинских работников
повышение удовлетворенности пациентов и медицинских
работников
Спасибо за внимание!
Контактная информация
ООО «Открытый код»
Адрес: 443001, г. Самара, ул. Ярмарочная, д. 55
тел./факс: (846) 331-21-01
e-mail: [email protected]
www.o-code.ru