ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА «ВСЕРОССИЙСКИЙ РЕЕСТР ГРЫЖ»

Hernia is a widespread and common disease. In recent years, the effectiveness of surgical treatment has remained at the same level, despite the introduction of various surgical procedures, the development of endovideo surgical approaches, and the use of synthetic materials. The purpose of this study is to create the structure of the information system “All-Russian hernia registry”. A design solution has been developed, within the framework of which the categories of users are distinguished and the functionality is delineated for each category. This distinction allows you to conveniently structure information. A card is generated for each patient. It contains links to each hernia of this patient, corresponding to this operation and treatment. Also in the patient's card information is formalized that can have an indirect effect on the occurrence of a hernia. For example, risk factors contain information about bad habits of a sports or sedentary lifestyle. There are data of concomitant diseases and drug intolerances in the patient profile. The questionnaire also indicates the patient's place of residence, which from an economic point of view can affect the patient's work and lifestyle. All this information for a group of patients forms statistical ratings, makes information more accessible to patients and stimulates hospitals to develop modern technologies that improve the quality of surgical treatment, and to quickly spread positive experience.Грыжа является широко распространённым и часто встречающимся заболеванием. В последние годы эффективность оперативного лечения остаётся на одном уровне, несмотря на введение различных методик операций, разработку эндовидеохирургических доступов, применение синтетических материалов. Целью этого исследования является создание структуры информационной системы «Всероссийский реестр грыж». Разработано проектное решение, в рамках которого выделены категории пользователей и для каждой категории разграничены функциональные возможности. Такое разграничение позволяет удобным образом структурировать информацию. Формируется карта на каждого пациента, в которой закреплены ссылки на каждую грыжу этого пациента, соответствующие этому операции и лечение. Также в карте пациента формализована его личная информация и сведения, которые могут оказывать косвенное воздействие на возникновение грыжи. Например, факторы риска содержат сведения о вредных привычках спортивном или сидячем образе жизни. Есть в анкете пациента данные о сопутствующих заболеваниях и непереносимости лекарств. Также в анкете указано место проживание пациент, которое с экономической точки зрения может влиять на работу и образ жизни пациента. Все эти сведения для группы пациентов образуют статистические рейтинги, делают информацию более доступной для пациентов и стимулируют больницы к развитию современных технологий, улучшающих качество оперативного лечения, к быстрому распространению положительного опыта

МЕТОДИКА ВЫБОРА ПРИЗНАКОВ ОБЪЕКТОВ НА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

One of the most important steps in constructing decision support systems is the selection of a feature model. Signs can be qualitative and quantitative. Qualitative signs reflect a verbal description of objects, the way a person sees an object. Quantitative signs have a numerical expression. It should be noted that the use of quantitative features is effective, for which the regularity of the correspondence of their values to the qualitative description is well identified. However, models for describing objects that differ from the usual perception of these objects by doctors (for example, wavelet analysis) are difficult to understand the decision-making process, therefore, they distrust the results. The choice of a system of features is carried out depending on the tasks of the system. Nevertheless, a system combining both models of signs can be useful for the recognition of malignant neoplasms, as training and clinical systems. It can serve as the basis for a classifier, and also teaches the associative perception of the appearance of a sign and its quantitative equivalent.Одним из важнейших этапов построения систем поддержки принятия решений является выбор модели признаков. Признаки могут быть качественными и количественными. Качественные признаки отражают словестное описание объектов, то, как человек видит объект. Количественные признаки имеют числовое выражение. Следует отметить, эффективность использование количественных признаков, для которых хорошо выявлена закономерность соответствия их значений - качественному описанию. Однако, модели описания объектов, которые отличаются от привычного восприятия этих объектов врачами (например, вейвлет анализ) сложны для понимания процесса формирования решения, поэтому вызывают недоверие к результатам. Выбор системы признаков осуществляется в зависимости от задач системы. Тем не менее, система, сочетающая обе модели признаков, может быть полезна для распознавания злокачественного новообразования, в качестве тренировочной и клинической систем. Может служить основой для классификатора, а также обучает ассоциативному восприятию появления знака и его количественного эквивалента