Розробка медичних діагностичних систем ухвалення рішень та їх економічна ефективність

The object of research is the diagnostic decision support system (DSS). One of the most problematic areas in medical diagnostic systems is the formation of a knowledge base based on expert rules, which provides a recommendation for the disease. The methods of designing medical diagnostic systems have been studied. Methods for applying the potential of artificial intelligence in medicine in the form of fuzzy rules or conducting diagnostics on the basis of Bayesian networks are considered. Intellectual computing tools in the form of expert systems based on rules and fuzzy logic, applied to neural networks and genetic algorithms performed in medical diagnostics are considered.To develop a decision support system for a pediatrician, a method to build a knowledge base on the basis of logical rules «If ..., then ...» was chosen. Using this method allows to create initial conditions for input data in the system, and speed up their processing in the knowledge base. Although the knowledge base is quite cumbersome, this does not reduce the performance of the system.In the process of research, the development of a medical diagnostic system for decision support by a pediatrician for the design stages is described. The application of this system allows to automate the process of document circulation for a pediatrician and to speed up the stage of preliminary assessment of the patient's condition.The built-in pediatrician electronic pediatric module not only automates the workflow process, reduces the doctor's work time with papers, but also allows to obtain complete information about the patient.The calculation of economic efficiency from the DSS introduction by a pediatrician is performed. The system cost is to be recouped within 1 year.The prospect of adding modules to the system for individual diseases and forming an electronic record from the moment of birth with the prospect of transferring data to the system for adults are advantages over analogues of this software product.Объектом исследования являются диагностические системы поддержки принятия решений (СППР). Одним из самых проблемных мест в медицинских диагностических системах является формирование базы знаний на основе правил эксперта, по которой предоставляется рекомендация по болезни. Проведено исследование методов проектирования медицинских диагностических систем. Рассмотрены методы применения потенциала искусственного интеллекта в медицине в виде формирования нечетких правил или проведения диагностики на основе байесовских сетей. Рассмотрены интеллектуальные вычислительные средства в виде экспертных систем на основе правил и нечеткой логики, применяемые к нейронным сетям и генетические алгоритмы, выполняемые в медицинской диагностике.Для разработки системы поддержки принятия решений врача-педиатра был выбран метод формирования базы знаний на основе логических правил «если ..., то ...». Использование данного метода позволяет сформировать начальные условия входных данных в систему, и ускорить их обработку в базе знаний. Хотя при этом база знаний является достаточно громоздкой, но это не уменьшает продуктивность использования системы.В процессе исследования описана разработка медицинской диагностической системы поддержки принятия решений врачом-педиатром по этапам проектирования. Применение данной системы позволяет автоматизировать процесс документооборота для врача-педиатра и ускорить этап предварительной оценки состояния пациента.Встроенный модуль электронного справочника педиатра не только автоматизирует процесс документооборота, уменьшает время работы врача с бумагами, но и позволяет получать полную информацию о пациенте.Выполнен расчет экономической эффективности от внедрения СППР врачом-педиатром. Рассчитанная стоимость системы должен окупиться в течение 1 года.Перспектива добавления модулей к системе по отдельным болезнями и формирования электронной карточки с момента рождения с перспективой передачи данных в систему для взрослых являются преимуществами перед аналогами данного программного продукта.Об’єктом дослідження є діагностичні системи підтримки ухвалення рішень (СПУР). Одним з найбільш проблемних місць в медичних діагностичних системах є формування бази знань на основі правил експерта, за якою надається рекомендація щодо хвороби. Проведено дослідження методів проектування медичних діагностичних систем. Розглянуто методи застосування потенціалу штучного інтелекту в медицині у вигляді формування нечітких правил або проведення діагностики на основі байєсівських мереж. Розглянуто інтелектуальні обчислювальні засоби у вигляді експертних систем на основі правил та нечіткої логіки, що застосовуються до нейронних мереж та генетичні алгоритми, що виконуються в медичній діагностиці. Для розробки системи підтримки ухвалення рішень лікаря-педіатра було обрано метод формування бази знань на основі логічних правил «якщо…, то…». Використання даного методу дозволяє сформувати початкові умови вхідних даних до системи, та прискорити їх обробку в базі знань. Хоча при цьому база знань є досить громіздкою, але це не зменшує продуктивність використання системи.В процесі дослідження описано розробку медичної діагностичної системи підтримки ухвалення рішень лікарем-педіатром за етапами проектування. Застосування даної системи дозволяє автоматизувати процес документообігу для лікаря-педіатра та пришвидшити етап попереднього оцінювання стану пацієнта.Вбудований модуль електронного довідника педіатра не тільки автоматизує процес документообігу, що зменшує час роботи лікаря з паперами, а й дозволяє отримувати повну інформацію про пацієнта.Виконано розрахунок економічної ефективності від впровадження СПУР лікарем-педіатром. Розрахована вартість системи має окупитися протягом 1 року.Перспектива додавання модулів до системи за окремими хворобами та формування електронної картки з моменту народження з перспективою передачі даних до системи для дорослих є перевагами перед аналогами даного програмного продукту

Розробка медичних діагностичних систем ухвалення рішень та їх економічна ефективність

The object of research is the diagnostic decision support system (DSS). One of the most problematic areas in medical diagnostic systems is the formation of a knowledge base based on expert rules, which provides a recommendation for the disease. The methods of designing medical diagnostic systems have been studied. Methods for applying the potential of artificial intelligence in medicine in the form of fuzzy rules or conducting diagnostics on the basis of Bayesian networks are considered. Intellectual computing tools in the form of expert systems based on rules and fuzzy logic, applied to neural networks and genetic algorithms performed in medical diagnostics are considered.To develop a decision support system for a pediatrician, a method to build a knowledge base on the basis of logical rules «If ..., then ...» was chosen. Using this method allows to create initial conditions for input data in the system, and speed up their processing in the knowledge base. Although the knowledge base is quite cumbersome, this does not reduce the performance of the system.In the process of research, the development of a medical diagnostic system for decision support by a pediatrician for the design stages is described. The application of this system allows to automate the process of document circulation for a pediatrician and to speed up the stage of preliminary assessment of the patient's condition.The built-in pediatrician electronic pediatric module not only automates the workflow process, reduces the doctor's work time with papers, but also allows to obtain complete information about the patient.The calculation of economic efficiency from the DSS introduction by a pediatrician is performed. The system cost is to be recouped within 1 year.The prospect of adding modules to the system for individual diseases and forming an electronic record from the moment of birth with the prospect of transferring data to the system for adults are advantages over analogues of this software product.Объектом исследования являются диагностические системы поддержки принятия решений (СППР). Одним из самых проблемных мест в медицинских диагностических системах является формирование базы знаний на основе правил эксперта, по которой предоставляется рекомендация по болезни. Проведено исследование методов проектирования медицинских диагностических систем. Рассмотрены методы применения потенциала искусственного интеллекта в медицине в виде формирования нечетких правил или проведения диагностики на основе байесовских сетей. Рассмотрены интеллектуальные вычислительные средства в виде экспертных систем на основе правил и нечеткой логики, применяемые к нейронным сетям и генетические алгоритмы, выполняемые в медицинской диагностике.Для разработки системы поддержки принятия решений врача-педиатра был выбран метод формирования базы знаний на основе логических правил «если ..., то ...». Использование данного метода позволяет сформировать начальные условия входных данных в систему, и ускорить их обработку в базе знаний. Хотя при этом база знаний является достаточно громоздкой, но это не уменьшает продуктивность использования системы.В процессе исследования описана разработка медицинской диагностической системы поддержки принятия решений врачом-педиатром по этапам проектирования. Применение данной системы позволяет автоматизировать процесс документооборота для врача-педиатра и ускорить этап предварительной оценки состояния пациента.Встроенный модуль электронного справочника педиатра не только автоматизирует процесс документооборота, уменьшает время работы врача с бумагами, но и позволяет получать полную информацию о пациенте.Выполнен расчет экономической эффективности от внедрения СППР врачом-педиатром. Рассчитанная стоимость системы должен окупиться в течение 1 года.Перспектива добавления модулей к системе по отдельным болезнями и формирования электронной карточки с момента рождения с перспективой передачи данных в систему для взрослых являются преимуществами перед аналогами данного программного продукта.Об’єктом дослідження є діагностичні системи підтримки ухвалення рішень (СПУР). Одним з найбільш проблемних місць в медичних діагностичних системах є формування бази знань на основі правил експерта, за якою надається рекомендація щодо хвороби. Проведено дослідження методів проектування медичних діагностичних систем. Розглянуто методи застосування потенціалу штучного інтелекту в медицині у вигляді формування нечітких правил або проведення діагностики на основі байєсівських мереж. Розглянуто інтелектуальні обчислювальні засоби у вигляді експертних систем на основі правил та нечіткої логіки, що застосовуються до нейронних мереж та генетичні алгоритми, що виконуються в медичній діагностиці. Для розробки системи підтримки ухвалення рішень лікаря-педіатра було обрано метод формування бази знань на основі логічних правил «якщо…, то…». Використання даного методу дозволяє сформувати початкові умови вхідних даних до системи, та прискорити їх обробку в базі знань. Хоча при цьому база знань є досить громіздкою, але це не зменшує продуктивність використання системи.В процесі дослідження описано розробку медичної діагностичної системи підтримки ухвалення рішень лікарем-педіатром за етапами проектування. Застосування даної системи дозволяє автоматизувати процес документообігу для лікаря-педіатра та пришвидшити етап попереднього оцінювання стану пацієнта.Вбудований модуль електронного довідника педіатра не тільки автоматизує процес документообігу, що зменшує час роботи лікаря з паперами, а й дозволяє отримувати повну інформацію про пацієнта.Виконано розрахунок економічної ефективності від впровадження СПУР лікарем-педіатром. Розрахована вартість системи має окупитися протягом 1 року.Перспектива додавання модулів до системи за окремими хворобами та формування електронної картки з моменту народження з перспективою передачі даних до системи для дорослих є перевагами перед аналогами даного програмного продукту

Expertensystem Anämiediagnostik

5. Zusammenfassung Das Ziel dieser Arbeit war es, ein wissensbasiertes Expertensystem zur Anämiediagnostik zu entwickeln. Die Software j.MD - Java System to Support Medical Diagnostik Reasoning, der Firma Wormek in Kooperation mit Sysmex Deutschland war vorgegeben. Aufbauend auf allgemeingültigen Erläuterungen zur Anämiediagnostik, morphologischen Kriterien und ätiologisch-pathogenetischer Gesichtspunkte wurden Entscheidungsbäume gebildet, die die Grundlage für das Regelwerk der Wissensbasis in j.MD darstellten. Die Erstellung des Expertensystems mit der Struktur der j.MD-Software, die auf das Vorgängermodell Pro.M.D. aufbaut, war der zentrale Abschnitt der vorliegenden Arbeit. Die drei Teilbereiche der j.MD-Software – Erstellung und Testung von Wissensbasen (j.MD-Knowledge Editor mit j.MD Debugger) sowie die seperate Benutzeroberfläche für den Anwender (j.MD Front End) – wurden vorgestellt und untersucht. Der Debugger ist das Prüfelement der Knowledge- und Text Base und zeigt bei der Überprüfung und Fehlersuche gleichzeitig den Ort des fehlerhaften Elementes an. Mittels des Front End ist der Nutzer in der Lage, schnell seine Daten zu überprüfen und sofort einen Befundkommentar (Report) zu erhalten. Dieser Report ergibt sich aus der Verarbeitung der Links zwischen den Elementen der Knowledge- und der Text Base, gemäß den vorab definierten Konzepten und Regeln. Der Bericht wurde in einer definierten, individuell festlegbaren Struktur präsentiert. Im Rahmen der Programmierarbeit kam diesem Element jedoch eine untergeordnete Bedeutung zu. Es wurde eine Wissensbasis zur Anämiediagnostik (rotes Blutbild) erstellt, die sich aus zwei Hauptteilen, der Knowledge Base und der Text Base zusammensetzt. Insgesamt beinhalten beide Teile 76 Konzepte und Unterkonzepte mit 76 dazugehörigen Regeln sowie 30 Laborparameter. Den Laborparametern wurden die entsprechenden LOINC-Codes zugeordnet. Ferner wurden zusätzliche Regeln programmiert, die den Befundbericht in der Text Base definieren (Layout). Außerdem wurden 100 Testpatienten mit Laborparametern angelegt, da eine Überprüfung der programmierten Daten (Konzepte, Regeln) im Testelement Debugger nur mithilfe von Patientendaten möglich ist. Die Testpatienten wurden mit der j.MD-Software angelegt. Die Testdaten müssen jedoch extern auf der Festplatte des Computers gespeichert werden und sind in j.MD nicht zu sehen. Die Ergebnisse aus der Datenüberprüfung im Debugger werden in dem sogenannten Befundkommentar (Report) zusammengefasst dargestellt. Es konnte gezeigt werden, dass j.MD zur Entwicklung von wissensbasierten Expertensystemen geeignet ist, jedoch die Anwendung für Laien ohne Einführung und begleitende Expertenunterstützung nicht möglich ist. Obwohl j.MD in der plattformunabhängigen Programmiersprache JAVATM erstellt wurde, was die problemlose Integration in ein vorhandenes Labor-EDV-System ermöglichen sollte, war die Software nicht selbsterklärend, sodass trotz eines Einführungsseminars die Unterstützung durch einen sogenannten „knowledge engeneer“ in Anspruch genommen werden musste. Erschwerend kam in der vorliegenden Untersuchung hinzu, dass die Software zum Zeitpunkt der Erstellung des Expertensystems nicht fertig entwickelt war, Fehler (Bugs) waren vorhanden und mussten kontinuierlich durch die Firma Wormek korrigiert werden. Die Einbindung einer vorinstallierten LOINC© Datenbank zur Identifikation von Laborparametern ermöglichte eine exakte Codierung von Parametern und bot gleichzeitig eine Verbindung zu internen Kommunikationssystemen. Die regelmäßig vom Regenstief Institut aktualisierte Datenbank war ein hilfreiches Element der Software, da die Laborparameter nicht einzeln neu definiert werden mussten. Das Ziel, ein wissensbasiertes Expertensystem zur Anämiediagnostik mithilfe der Software j.MD zu erstellen, wurde erreicht. Aufgrund verschiedener Schwierigkeiten in der Anwendung und diverser Unzuverlässigkeiten des Systems sowie unerwarteter Einschränkungen wie etwa die Tatsache, dass nur eindeutige Referenzbereiche und nur das rote Blutbild in das Expertensystem eingebracht werden konnten, wurde jedoch auf eine Integration des j.MD Expertensystems in die Labor-EDV in Marburg verzichtet