<<
>>

Информационная модель пациента

Получение знаний является одной из главной функций информационных моделей и конструкций в предметных областях [41]. Для получения знаний существует три основных метода.

Первый из них заключается в применении интеллекта человека.

Данный метод эффективен, когда информационные барьеры не работают, когда человек довольно легко воспринимает информационные модели как источники знаний. Таким образом, благодаря рассуждениям и применению логических методов рожда­ется само знание.

Второй метод эффективен, когда объемы воспринимаемой человеком информации слишком громоздки и сложны, и он уже не в состоянии один справиться с таким огромным числом количественных и качественных харак­теристик. Таким образом, первый подход утрачивает свою эффективность и не может применяться в виду большого числа связей, которые выстраивают трудоемкие для адекватного восприятия и анализа человком совокупности данных. В такой ситуации принято прибегать к информационным технологиям, так как имеено они способны повлиять, а точнее, преобразовать начальную информацию в виде вторичных информационных моделей в новую, понятную человеку. Следова­тельно, такой подход можно назвать алгоритмическим в виду того, что информация здесь обрабатывается согласно составленных человеком алгоритмам. Важно также отметить, что не смотря на то, что в данном методе за человеком остается решаю­щее слово, уровень информационной нагрузки на человека значительно уменьша­ется. Чего нельзя сказать о первом методе.

В случае, когда оба предыдущих метода не эффективны, применяют третий метод, при котором исходная информация в больших количествах крайне сложна для восприятия человеком и не может быть обработана даже с помощью информационных технологий и систем. Именно тогда обращаются к методам ис­кусственного интеллекта, таким как нейронные сети. Важно отметить, что такой подход принято называть интеллектуальным.

Таким образом, согласно трем методам получения знаний, среди информационных моделей можно выделить модели дескриптивные или информационно-описательные, обновляемые или информационно-ресурсные, а также интеллектуальные модели [42].

Рассмотрим кратко каждый из них.

Дескриптивные модели представляют собой модели, которые построены в виде описания того или иного процесса или явления, объекта или факта [43].

Дескриптивные модели выполняют функции информационного сообщения [83]. Таким моделям присущи структурированность и связанность информации, а также интерпретируемость, которая достигается благодаря примнению тезисов или словарей [84, 85].

Снимок компьютерного томографа, текстовый документ, файл с данными ре­чевое сообщение - все это можно отнести к примерам дескриптивных моделей в области медицины.

Κ следующему классу информационных моделей - информационно­ресурсным, относят модели, вбирающие в себя совокупность свойств моделей информационно-описательного класса, имеющие способности накапливать и ак­туализировать полученную информацию. Иными словами, обладают возможностью обновления информации, содержащейся в модели при сохранении модели как таковой.

Информационно-ресурсные модели способны описывать объект, а также не только хранить поступившую, но и получать дополнительную информацию благодаря выполнению запросов к уже имеющейся информации.

Следует также рассмотреть понятие «ресурсность». «Ресурсность модели» - это свойство, характеризующееся накоплением информации о данной модели (иными словами опыта) и возможностью ее применения для улучшения харак­теристик и параметров модели. Любая информация обладает своими харак­теристиками качества. Таким образом, ресурстность не только подразумевает повышение качества модели, но и расширяет возможности ее использования [44].

Кроме вышесказанного информационно-ресурсные модели также обладают структурированностью, связностью, внутренней интерпретируемостью. Эти параметры напрямую зависят от построения модели базы данных.

Что касается интеллектуальных моделей, они обладают возможностью накопления информации, самосовершенствования и выполнения тех или иных действий независимо от создавшего эту модель субъекта. К этим моделям применим термин «когнитивности», который является синоним термина «интеллек­туальный» [45].

Важно отметить, что интеллектуальные модели обычно сильно типизированы и структурированы, а также являются когнитивными.

Таким образом, интеллектуальные модели характеризуются внутренней упорядоченностью, интерпретируемостью, связностью, а также шкалированием и семантической метрикой.

Описанные выше модели используются при информационном моделировании. Под информационным моделированием понимают исследование объектов окружающего мира на базе соответствующих им информационных моде­лей, построенных на конкретных информационных объектах и ситуациях, опреде­ленных процессах и информационных единицах [46 - 48].

Следует отметить, что в рамках информационных технологий и моделей явля­ется акруальной проблема сохранения информативности модели по отношению к ее оригиналу [49].

Β процессе анализа были разработаны такие информационные модели, как:

- модель пациента;

- модель медико-лабораторных исследований;

- модель диагностических исследований;

- модель цифровой обработки рентгеновских снимков;

- модель принятия врачебных решений;

- модель ведения тактики лечения.

Обработка и хранение истории болезни пациента в электронном виде в спроектированной экспертной системе, разделены на этапы хранения, внутреннего представления электронной карты пациента, и пользовательского представления пациента [50].

Эта информация хранится в иерархическом виде, образуя n-арное дерево, состоящее из результатов обследований этого пациента. При этом записи карты пациента группируются по виду обследований.

Само хранилище электронных историй болезни пациентов непосредственно не содержит результатов обследований, а включает в себя ссылки на таблицы и на записи в таблицах, где хранятся результаты.

Каждая электронная запись пациента включает в себя уникальный идентификатор (Id_pat), автоматически сгенерированный номер медицинской карты (N_lpy), дату регистрации пациента в системе (Date_entry), имя пациента (Name_pat), фамилия пациента (Lname_pat), отчество пациента (Partrοnymiс_pat), его предварительный диагноз, который врач ставит на первом приеме (Diagnοsis), возраст (Age_pat), пол (Sex_pat), ссылку на врача, который занимается лечением пациента (Id_dοс), паспорт (Passpοrt) и адрес проживания (Address).

Таблица 2.1 - Структура хранения данных пациентов

Имя поля Тип данных Размер поля Примечание
Id_pat Number ID
N lpy Varchar2 20 Номер медицинской

карты

Date_entry Date Дата регистрации пациента в системе
Name_pat Varchar2 50 Имя пациента
Lname_pat Varchar2 50 Фамилия пациента
PartiOiiymie pat Varchar2 50 Отчество пациента
Diagndsis Varchar2 500 Предварительный

диагноз

Age_pat Number Возраст пациента
Sex_pat Varchar2 20 Пол пациента
Id_dοс Number Врач пациента
Passpοrt Number 10 Паспорт пациента
Address Varchar2 300 Адрес проживания пациента

2.1

<< | >>
Источник: Васильченко Владислав Алексеевич. ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ В РАМКАХ БИОТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ ПУЛЬМОНОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Воронеж - 2019. 2019

Еще по теме Информационная модель пациента:

  1. Глава 21. МЕДИКО-ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
  2. Оценка медицинской организации на соответствие модели делового совершенства (Премия Правительства РФ в области качества)
  3. ГЛАВА 19. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ВНЕДРЕНИЮ МЕЖДУНАРОДНОГО СТАНДАРТА ISO/IEC 27001:2005 ПРИ ПОСТРОЕНИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ МЕДИЦИНСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ
  4. Информирование пациентов.
  5. ГЛАВА 4. ОПТИМИЗИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ ОРГАНИЗАЦИИ РОДОВСПОМОЖЕНИЯ РЕСПУБЛИКИ ДАГЕСТАН
  6. Модель пациента - основа стандартизации флюорографического обследования населения
  7. Служба информационно-аналитического обеспечения
  8. ВИРТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ СТАДИРОВАНИЯ ОПУХОЛЕЙ ПЕЧЕНИ
  9. ВИРТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ БИОЛОГИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА
  10. БИОЛОГИЧЕСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ЗАДАЧАХ ТЕЛЕМЕДИЦИНЫ
  11. ГЛАВА 1. ВНЕДРЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СИСТЕМЕ ПОСЛЕДИПЛОМНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МЕДИЦИНСКИХ РАБОТНИКОВ
  12. 3.1 Информационно-аналитическая модель принятия решений по прогнозированию и метафилактике МКБ
  13. 2.3. Информационно-аналитическая модель принятия решений по прогнозированию и ранней диагностике профессиональных заболеваний.
  14. Роль информационных технологий в медицине
  15. Информационно-аналитическая модель принятия решений прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний в электроэнергетике.
  16. СОДЕРЖАНИЕ
  17. Информационная модель пациента
  18. Информационная модель лечебно-диагностического процесса, как объекта автоматизации
  19. Информационная модель принятия врачебных решений
- Акушерство и гинекология - Анатомия - Андрология - Биология - Болезни уха, горла и носа - Валеология - Ветеринария - Внутренние болезни - Военно-полевая медицина - Восстановительная медицина - Гастроэнтерология и гепатология - Гематология - Геронтология, гериатрия - Гигиена и санэпидконтроль - Дерматология - Диетология - Здравоохранение - Иммунология и аллергология - Интенсивная терапия, анестезиология и реанимация - Инфекционные заболевания - Информационные технологии в медицине - История медицины - Кардиология - Клинические методы диагностики - Кожные и венерические болезни - Комплементарная медицина - Лучевая диагностика, лучевая терапия - Маммология - Медицина катастроф - Медицинская паразитология - Медицинская этика - Медицинские приборы - Медицинское право - Наследственные болезни - Неврология и нейрохирургия - Нефрология - Онкология - Организация системы здравоохранения - Оториноларингология - Офтальмология - Патофизиология - Педиатрия - Приборы медицинского назначения - Психиатрия - Психология - Пульмонология - Стоматология - Судебная медицина - Токсикология - Травматология - Фармакология и фармацевтика - Физиология - Фтизиатрия - Хирургия - Эмбриология и гистология - Эпидемиология -