Технологические проблемы интеграции гетерогенных

ГИМАДЕЕВ Ш.М.
Муниципальное бюджетное учреждение здравоохранения «Сармановская ЦРБ»
Сарманово, Россия
[email protected]
ЛАТЫПОВ А.И., РАДЧЕНКО С.В.
Казанский государственный медицинский университет
Казань, Россия
[email protected]
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ИНТЕГРАЦИИ
ГЕТЕРОГЕННЫХ ИСТОЧНИКОВ ДАННЫХ
В ДИСТАНЦИОННОМ МЕДИЦИНСКОМ ОБРАЗОВАНИИ
Медицина
и
здравоохранение
исторически
являются
приоритетной предметной областью в информатизации образования
[9]; [11]. Новые возможности и перспективы применения ИКТ в
образовании связаны с бурным развитием, удешевлением и
повсеместным распространением web-технологий. Сеть Интернет на
сегодняшний
день
оказалась
единственной
экономически
приемлемой средой информационного взаимодействия субъектов в
процессе дистанционного образования (ДО). Ранее нами была
предложена
классификация
программных
продуктов
для
медицинского образования, в которой, помимо взаимодействия
обучаемого с преподавателем, выделялась роль их взаимодействию с
объектами предметной области [7]. Нетрудно предположить, что,
оставаясь образовательным процессом, процесс электронного ДО как
система сохраняет те же элементы и связи между ними, что и
образовательный процесс в целом. Однако характер выступлений на
отечественных конференциях последних лет и содержание
экспозиций тематических выставок указывают на повторение
авторами ошибок прошлого, состоящих в стремлении воспроизводить
в средствах ДО метафору электронного учебника в режиме
«электронного перелистывания страниц».
С технологической точки зрения современные средства ДО
представляют
собой
некоторую
совокупность
регламентов
эксплуатации
специализированных
web-порталов.
Данное
обстоятельство делает ДО разновидностью технологий, за которыми
ранее закрепился термин «e-business» [6]. Рассмотрение ДО как
разновидности e-business значительно сближает понятие ДО с
понятием телемедицины (ТМ), которая длительное время развивалась
и обсуждалась как отдельно стоящая проблема.
В отношении медицинских бизнес-процессов нами были
получены данные, указывающие на прямую зависимость их
эффективности от показателя интегрированности источников данных
для пользователей [1]. Аналогичная зависимость выявлена в ходе
проведения ТМ-сеансов [3]. Учитывая, что телемедицинский сеанс, по
сути, является вариантом использования некоторой медицинской
информационной системы (МИС) [2], полученные результаты
оказываются ожидаемыми. Более интересным в контексте настоящей
работы представляется предсказание эффективности систем ДО на
основании данных, ранее полученных при изучении МИС и
собственно ТМ-систем.
Переход от метафоры электронного учебника и электронного
преподавателя к метафоре электронного пациента означает
необходимость отображения в рабочую среду обучаемого главного
объекта предметной области, а именно – организма человека в
различных состояниях. Традиционным и наиболее естественным
восприятием пациента врачом является зрительное восприятие, а
значит, от учебной модели, как отображения пациента в
образовательную среду обучаемый будет, в первую очередь, ожидать
того, что отображение окажется визуальным. Задача такого
отображения многократно усложняется при попытках динамически
описать изменения состояния организма под влиянием различных
видов лечения [4]. Визуализация в медицине, с точки зрения ИКТ,
отличается
повышенной
ресурсоёмкостью,
как
в
части
алгоритмизации, так и в части требований к аппаратным ресурсам и
каналам связи. Учитывая, что современное ДО основано на
технологиях Интернет, содержание значительной части задач
медицинского ДО сводится к визуализации в среде web-браузера.
Попытки прямого переноса программных решений, выработанных
для специализированных клиентов в сетях масштаба предприятия, на
универсальных клиентов территориальных сетей приводят либо к
неприемлемому увеличению времени отклика обучающей системы,
либо к росту стоимости каналов связи, исключающему какую бы то ни
было
массовость
ДО.
Оптимизация
проектирования
и
алгоритмизации в медицинской визуализации [10], применяемая в
передовых PACS-системах для обеспечения работоспособности в Web,
в известной мере решает проблему в отношении растровых
медицинских изображений, но не может считаться универсальной
мерой. Распределение технологических и вычислительных ресурсов, в
соответствии с клинической значимостью различных видов
медицинской информации, оправданное при проектировании
специализированных ТМ-систем [3], также не может применяться в
собственно обучающих системах. Это объясняется тем, что обучаемый
обращается к тем или иным источникам данных, исходя из
субъективных
потребностей,
связанных
с
индивидуальной
способностью усваивать материал, а не с необходимостью применять
его в практической деятельности.
Виртуальная модель, определяемая как «воспроизведение
трёхмерного мира компьютерными средствами» (цит. по [5]), при
описании свойств такого объекта как организм человека, резко
увеличивает объём обрабатываемой и воспроизводимой информации
(например, количество визуализируемых «деталей» достигает
нескольких десятков тысяч). В системе электронного обучения с
объектом «виртуальный пациент» всегда взаимодействуют обучаемый
и преподаватель, также требующие отображения компьютерными
средствами. В большинстве случаев взаимодействие этих трёх
объектов опосредовано настолько гетерогенными дополнительными
источниками данных, что включение последних в границы модели
делает единственно возможным видом работы с моделью - мысленный
эксперимент.
Неизбежность упрощения целостности при интеграции
гетерогенных источников данных в итоговую компьютерную
обучающую систему, тем более, в систему ДО, основанную на web,
ставит вопрос о методологии такого упрощения. Существующая уже
сейчас необходимость внедрения ДО в учебный процесс не позволяет
соглашаться на сколько-либо длительный научный поиск или
ожидание его результатов. Поэтому в качестве объекта-прототипа для
переноса в виртуальную обучающую среду мы предлагаем
использовать не сам организм пациента, взаимодействующий с
врачом, а его адекватную феноменологическую модель, в процессе
создания которой достаточное упрощение целостности уже
произведено исторически. Такой феноменологической моделью
первого порядка является совокупность медицинских документов,
сопровождающая конкретный случай заболевания и обобщаемая
термином «история болезни». История болезни даже в бумажном
виде интегрирует данные из многих гетерогенных источников и
содержит необходимые упрощения целостности. Электронная
система создания и ведения истории болезни представляет собой
ничто иное, как упоминаемую выше МИС.
Нельзя сказать, что МИС, как модель системы «пациент-врач»
второго порядка, не имеет традиций использования в медицинском
образовании. Однако эти традиции практически исчерпываются
рассмотрением МИС в качестве предмета обучения в курсе
медицинской информатики. При этом, в соответствии с
классификацией [7], МИС оказывается продуктом для медицинского
образования, позволяющим реализовать модель активного обучения
без ограничения пробной деятельности обучаемого. Уникальность
МИС как продукта для медицинского образования заключается в его
полиморфизме, т.е. способности одновременно проявлять свойства
многих объектов предметной области. В особенности это относится к
так называемым «комплексным» МИС, спроектированным для
автоматизации всех или большей части рабочих процессов ЛПУ и
способным интегрировать данные из гетерогенных источников.
Традиционно при изучении клинических дисциплин учебная
история болезни, как и 200 лет назад, ведётся студентом на бумажном
носителе (в тетради). Также традиционно при изучении медицинской
информатики знакомство с МИС остаётся для студентов абстракцией,
поскольку оторвано от повседневного опыта, академических
традиций и практики. Напротив, электронное ведение учебной
истории болезни при использовании МИС переводит на качественно
новый уровень обучение информатике, клиническим и некоторым
теоретическим дисциплинам. При изучении клинических и
теоретических дисциплин МИС обеспечивают действенную
мотивацию
к
активному
обучению
и
формирование
междисциплинарных компетенций, поскольку работа в МИС
заставляет применять полученные знания на практике в
интегрированной предметной среде. Важным для целей ДО следует
считать тот факт, что всё больше производителей МИС заявляют об
адаптации своих продуктов для работы в Web [8]. Таким образом,
наличие должной методологии и разработанных методик обучения
становится единственным критическим фактором использования
МИС в качестве современного средства ДО.
Список использованной литературы:
1. Галиуллин А.Н., Латыпов А.И. Интеграция гетерогенных
источников данных для повышения эффективности лечебнопрофилактических учреждений. / Электронный Мед. Журнал. – 2009,
2. - http://emm.infomed.su/09_2_1/
2. Гимадеев Ш.М., Латыпов А.И., Радченко С.В. Интеграция
источников медицинской информации: цели и методология. / Врач и
информационные технологии. – 2006. – № 6. – С. 61-67.
3. Гимадеев Ш.М., Латыпов А.И., Радченко С.В. Роль клинической
значимости видов медицинской информации в проектировании
телемедицинских систем. / Гаcтроэнтерология – Н. Новгород, 2004,
апр. спецвып. – С. 75-76.
4. Латыпов А.И., Радченко С.В., Столяров О.Э., Тазетдинов Д.У.
Автоматизация моделирования патологических состояний в
медицине для экспертизы качества лечения, прогнозирования, и
обучения. / Сб. трудов Межд. конф. «OS/2 и современные
информационные технологии». - Казань, 2004 г.
5. Новосельцев В.Н. Математическое моделирование и теория
управления. / Электронный Мед. Журнал. - 2000, 1. http://1gkb.kazan.ru/00_1_1/
6. Радченко О.Р., Радченко С.В., Фросин В.Н., Хазиахметов Д.Ф.
Современные требования к обучающим порталам в медицинском
образовании. / Мат-лы XXXI межд. конф. «Информационные
технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе». Осенняя
сессия. - Изд. Запорожского ГУ - Крым, Гурзуф, 22-29 сент. 2004 г. –
С.77.
7. Радченко
С.В.
Обзор
программных
продуктов
для
медицинского образования. Часть 1. / Информационные технологии
в здравоохранении. - 2001, № 6-7.
8. Царский И. Интернет как инструмент выбора МИС. / PC
Week
Doctor.
№4
(4),
декабрь
2008.
http://www.pcweek.ru/themes/detail.php?ID=116859
9. Pages J.C. et al. Meeting the challenge: Informatics and Medical
Education. / Amsterdam: North Holland, 1983.
10. Pianykh O.S., Tyler J.M. Compression ratio boundaries for
predictive signal compression. / IEEE Trans. Image Process. - 2001. - 10(2).
- p. 323-326.
11. The Apple Guide to Courseware Authoring // Apple Computer.
- Cupertino, 1989. - p. 42.