Актуальность темы
Существующие медицинские информационные системы прогноза ретинопатии недоношенных новорожденных (МИС ПРН) - одного из тяжелых заболеваний, приводящих ребенка к быстро наступающей слепоте, обеспечивают лишь «грубый» неоперативный прогноз. А для эффективного лечения необходим своевременный прогноз с «тонким» разделением степеней тяжести. Это требует развития прототипа МИС ПРН в части моделей, методов и программного обеспечения.
Теоретическим основам математического моделирования в медицине и применению моделирования для решения актуальных практических задач, в т.ч. в области НИОКР медицинских интеллектуально-информационных систем, посвящены работы как зарубежных ученых (Р. Беллман, Christine L. Tsien, N. Lavrae и др.), так и отечественных (С.А. Айвазян, А.А. Генкин, Е. В. Гублер, В. Дюк, М. Ю. Охтилев, Б. В. Соколов, Л. Б. Штейн, В. Эмануэль, Р. М. Юсупов и др.). Значительный вклад в развитие данной тематики внесён уральской школой (А.Н. Вараксин, С. Л. Гольдштейн, В. С. Казанцев, Н.Н. Красовский, Вл.Д. Мазуров, В.Д. Мазуров и др.).
Результаты применения математического моделирования в медико-биологических исследованиях и их информационно-программная поддержка свидетельствуют о существенном вкладе технических дисциплин в эффективность работы врачей, и особенно-исследователей с объектами высокой сложности.
Диссертация выполнена в рамках социального заказа от медицинских учреждений научно-практического типа на выполнение работ по моделированию и реализации систем информационно-программной поддержки медицинской деятельности в соответствии с программами министерства здравоохранения Свердловской области (тема №1150-пп «Развитие здравоохранения Свердловской области на 2007 - 2015 гг.» от 29.12.2006 г.), кафедры вычислительной техники УрФУ (тема № 3775 «Системная, информационная и компьютерная поддержка нечетких технологий»), грантами правительства Свердловской области (государственный контракт № 7-8/07 от 07.05 2007 г. «Разработка модели медико-социальной профилактики тяжелых нарушений зрительного анализатора у недоношенных детей»), ГБУЗ СО ДКБВЛ Научно-практического центра «Бонум» (договор № 694 от 13.12.2007 «Разработка пакета средств информационно-методической поддержки прогнозирования риска развития ретинопатии у недоношенных детей»).
Объект исследования - модели, методы и программы для развития МИС ПРН.
Предмет исследования - развитие моделей, методов и программ МИС ПРН.
Глобальная цель работы - развитая медицинская информационная система оперативного прогноза тяжелых степеней ретинопатии с выделением про-межуточных.
Локальные цели:
- получение нового знания в виде пакета моделей,
- применение пакета моделей для компьютерного решения в виде комплекса программ и его практического использования.
Основные задачи работы
1. Анализ состояния проблематики развития МИС ПРН (литературно-аналитический обзор с выходом на пакет прототипов медицинской информационной системы прогноза и ее подсистем) и определение модернизируемых и дополнительно вводимых ее подсистем и блоков.
2. Создание пакета полуформализованных (концептуальных, системных, структурных, алгоритмических) и математических моделей, необходимых для проектирования нового качества МИР ПРН и последующего программирования.
3. Развитие алгоритмов и методов дискриминантного анализа для «тонкого» разделения факторов с последующей идентификацией тяжелых (между 4 и 5) степеней патологии.
4. Разработка программного обеспечения для развитой МИС ПРН.
5. Инженерная реализация развитой МИС ПРН, ее испытание и внедрение.
Научная новизна
1. Дан анализ факторов, показавший, что
- исходный список факторов, используемых медицинскими специалистами для оценки риска возникновения РН, из порядка 100 наименований, может быть редуцирован методами статистики на порядок до списка информативных; при этом выявленные факторы разделены с помощью дискриминтатного анализа на 3 ранга: 4 сильно влияющих и по 3 средне- и слабо влияющих фактора;
- нецелесообразно использование лишь одного из факторов «масса» или «возраст», более информативна совместная массо-возрастная характеристика; применением математической комбинации кластерного анализа и двойной нормировки на плоскости состояний объекта впервые выделены три новых массо-возрастных группы;
- для дитохомического (да/нет) прогнозирования наличия или отсутствия РН достаточно учитывать сильно влияющие факторы; для легкой, средней и тяжелой - средне влияющие факторы, а для «тонкого» прогнозирования (между 1 и 2, а также между 4 и 5 степенями) - мало влияющие факторы.
2. Развиты алгоритмы:
- разрешения «пограничных» ситуаций (нахождение объекта в пересечении облаков классов) и получения однозначного ответа, отличающиеся математическими приемами использования операционных характеристик - чувствительности и специфичности, а именно - вычислением рейтинга и антирейтинга решающих правил;
- применения адаптированного дискриминантного анализа, отличающегося использованием условных (массо-возрастных) классификаций, малоинформативных признаков и разрешенных «пограничных» ситуаций, что позволило перейти от выделения 3-х степеней тяжести к их более «тонкому» разделению на 5 основных, методом идентификации с помощью предложенных продукционных правил;
- математического описания динамики готовности прогноза для прототипных и предлагаемого решений, отличающейся вводом в сигмоидное уравнение настраиваемых параметров времени реагирования и точности оценок.
3. Развиты структура и алгоритмы функционирования МИС ПРН, для чего:
- создан (методом критериальных взвешенных оценок аналогов с последующей процедурой отбора) трехранговый пакет научных и корпоративных прототипов, позволивший выявить недостатки системы, ее подсистем и блоков и сгенерировать гипотезы о парирующих эти недостатки новых технических решениях;
- предложен пакет полуформализованных моделей (концептуальных, системных, структурных, алгоритмических) основных объектов исследования, отличающийся строгим синтаксисом и интерпретируемой семантикой, связанной с настройкой на особенности пациента, патологии и деятельности медицинских специалистов;
- получен (из вербальных описаний опыта врачей методами контент- анализа) пакет иерархических кортежных моделей формализованного отражения логики решения основной задачи через вспомогательные и частные.
4. Новые технические решения по теме диссертации защищены:
- патентами на изобретения № 2007144799/14(049084) от 03.12.2007 и № 2011108890/14(012810) от 09.03.2011;
- свидетельствами об официальной регистрации программ для ЭВМ «Система поддержки прогнозирования степени риска развития ретинопатии недоношенных «СншРШ: № 2008610460 от 24.01.2008 и № 2009615071 от 16.09.2009.
Практическая значимость работы
Развитая МИС ПРН может применяться в медицинских учреждениях со-ответствующего профиля. Она прошла испытания и передана в ОДКБ №1 и в НПЦ «Бонум» г. Екатеринбург (имеются акты внедрения).
Модели, методы и программы используются в учебном процессе по на-правлению «Информационные системы и технологии в медицине» на кафедре вычислительной техники ФГАОУ ВПО УрФУ, а также - на кафедре педиатрии ФПК и ПП ГОУ ВПО УрГМА Росздрава, г. Екатеринбург (имеются акты внедрения).
Методы исследования
В ходе решения задач исследования использовали методы системотехники и системологии, математического моделирования, многомерного анализа данных, теории распознавания образов, статистического анализа, экспертных оценок, опроса и обработки экспертных данных, вычислительного эксперимента, объектно-ориентированного программирования.
Положения, выносимые на защиту:
1. Созданный пакет научных и корпоративных прототипов МИС РН, обладающих структурно - функциональной и параметрической неполнотой, может быть надежной основой для сравнения с требованиями к задаче и необходимого развития ее структуры и алгоритмов функционирования в части модификации четырех прототипных подсистем (выявления специфики и объединения данных, прогноза профильными специалистами, оценки прогноза, прогноза профильными специалистами при поддержке медицинской инженерии) и введения новой - прогноза «тонких» степеней, а также их блоков.
2. Кортежно-иерархически представленная логика решения нечеткой по исходной постановке задачи развития МИС ПРН, а также полуформализованные (концептуальные, системные, структурные, алгоритмические и пр.) и математические модели для интеграции разнородных данных, редукции списка факторов, оперативного (к 14 дням после рождения) прогнозирования «тонких» степеней тяжести заболевания обеспечивают подтверждение прогноза в 93% случаев против (35-88 %) «да/нет» и «легкого/среднего/тяжелого» неоперативного (к 70-80 дню) прогнозирования в прототипах, а также оценку динамики готовности прогнозов.
3. Численные методы дискриминантного анализа, адаптированные и развитые под специфику задач за счет сочетания условных (массо-возрастных) классификаций, учета малоинформативных признаков и разрешения «пограничных» ситуаций в составе способов прогноза, защищенных патентами на изобретения, могут быть основой для корректной обработки данных при компьютерной реализации.
4. Разработанное программное обеспечение МИС ПРН, на которые получены свидетельства о регистрации, может быть успешно внедрено в медицинскую практику и учебный процесс.
Личный вклад автора. Разработка программного обеспечения по сбору и структуризации данных; алгоритма интеграции разрозненной информации и соответствующего программного обеспечения; формализованной карты учета, статистическая обработки данных по выявлению информационно ценных признаков, разработаны математические модели для прогноза степени риска развития РН до 14 дней жизни, с возможностью выделения «тонких» (между 4 и 5) тяжелых степеней в составе МИС ПРН, а также организация и участие в испытаниях и внедрении.
Реализация и апробация работы. Результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на Международной научной конференции «Информационно - математические технологии в экономике, технике и образовании» (Екатеринбург, 2007, 2008, 2009), 1-ом международном научно-практическом симпозиуме «Современные наукоемкие технологии: теория, эксперимент и практические результаты» (Хургада, Египет, 2007), ХУ-й Международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (Санкт-Петербург, 2007), II общероссийской научной конференции с международным участием «Инновационные медицинские технологии» (Москва, 2010), 11-ой Межрегиональной конференции «Актуальные вопросы детской офтальмологии и ретинопатии не-доношенных» (Екатеринбург, 2007), VI съезде РАСПМ и 111-ем Конгрессе специалистов перинатальной медицины (Москва, 2008), заседаниях ученого совета НПЦ «Бонум» (2007, 2008, 2010), научных семинарах кафедры вычислительной техники УрФУ (2010-2012г.г.).
Публикации. Основное содержание диссертации представлено в 26 публикациях, из них 4 - в журналах из списка ВАК, 7 единиц интеллектуальной собственности.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы из наименований, и содержит стр. основного машинописного текста, рисунков и таблиц.
Сформирован пакет прототипов МИС ПРН и ее составляющих, на базе которых выполнено развитие системы. Разработаны и реализованы алгоритмы сбора, объединения и унификации информации, первично регистрируемой в разрозненных источниках данных. Получены: набор информативных и значимых переменных для оценки риска развития РН; массо-возрастные классификации, используемые в качестве независимой переменной в основном правиле прогноза; набор линейных дискриминантных функций и вариант применения дискриминантного анализа для выявления степени риска развития РН, превосходящий по качеству прототип и реализованный в виде программного средства. Предложена модель динамики готовности прогноза. Есть патенты на изобретения, а также свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ.
Сделан вывод о том, что предложенные модели, методы и разработанные средства информационно-компьютерной поддержки деятельности врачей- неонатологов обеспечили развитие МИС ПРН и достаточны для достоверного прогнозирования основных и промежуточных степеней патологии.
1. Марчук Ю.В., Кожевников М.А., Хамидулина О. Н., Монтиле А.И., Погосян И. А. Разработка средства поддержки диагностики на основе дискриминантного анализа клинико-анамнестических данных // Журнал «Информационные технологии», №6. 2009 г. - С. 65-69
2. Марчук Ю.В., М.А. Кожевников, С.И. Блохина, А.И. Монтиле, Е.В. Власова Адаптация методов многомерного анализа к прогнозированию риска развития ретинопатии недоношенных // Журнал «Вестник Воронежского государственного технического университета», Том 4 №10.- Воронеж, 2008 г.-С.143-147
3. Блохина С.И., Ковтун О.П., Власова Е.В., Марчук Ю.В., Кожевников М.А. Клинико-лабораторные критерии оценки тяжести и прогнозирования ретинопатии недоношенных детей на основе методов многомерного анализа данных // Журнал «Вестник уральской медицинской академической науки», №2.- Екатеринбург, 2008г.-С.56-62
4. Хамидуллина О.Н., Погосян И.А., Кожевников М.А., Марчук Ю.В. Диагностика структурных нарушений на основании комплекса анамнестических и клинических данных // Журнал «Вестник уральской медицинской академической науки», №2.- Екатеринбург, 2008г.-С.148-153
Работы, опубликованные в научных журналах
5. Марчук Ю.В., Власова Е.В., Кожевников М.А. Разработка системы поддержки прогнозирования степени риска развития ретинопатии недоношенных «GimRN» // Электронный на-учный журнал «Системная интеграция в здравоохранении», №1.- Екатеринбург, 2008г.-С. 48-55
6. Марчук Ю.В., Кожевников М.А. Пакет средств информационно-программной поддержки раннего выявления риска развития ретинопатии у недоношенных детей // Научно-практический журнал «Прикладная информатика», № 4(16). 2008г. С.96-106
7. Марчук Ю.В., Власова Е.В., Блохина С.И., Ткаченко Т.Я. Применение методов много-мерного анализа к прогнозированию риска развития ретинопатии недоношенных // Журнал «Успехи современного естествознания», №12, 2010, С. 64-66.
8. Марчук Ю.В., Власова Е.В. Математическая модель прогноза риска развития ретинопатии недоношенных // Системная интеграция в здравоохранении: электронный научный журнал. - Екатеринбург, 2010. - №1 (7). - Систем. требования Adobe Acrobat Reader. URL: http://sys-int.rU/file/2010.1/76/sys_int_62_1_7_2010.pdf(дата обращения 05.05.2010).
Работы, опубликованные в научных сборниках и материалах
конференций международного уровня
9. Применение многомерного анализа и разработка информационно-интеллектуальной системы к диагностике ретинопатии / Марчук Ю.В., Кожевников М.А., Власова Е.В., Гольдштейн С.Л. / Информационно - математические технологии в экономике, технике и образовании. Вып.4: Прикладные аспекты моделирования и разработки систем информационно¬аналитической поддержки принятия решений: сборник материалов 2-й Международной научной конференции. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2008.- С. 162-169.
10. Применение метода дискриминантного анализа для поддержки диагностики структурных нарушений краниовертебральной области у детей / Кожевников М.А., Марчук Ю.В., Хамидуллина О.Н., Погосян И.А., Гольдштейн С.Л. / Информационно - математические технологии в экономике, технике и образовании. Вып.4: Прикладные аспекты моделирования и разработки систем информационно-аналитической поддержки принятия решений: сборник материалов 2-й Международной научной конференции. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2008.- С. 226-233.
11. Автоматизированная система поддержки принятия решения логопедом: обзор аналогов и вы-бор прототипа / Марчук Ю.В., Гольдштейн С.Л., Ткаченко Т.Я./ Сборник материалов Международной научной конференции «Информационно - математические технологии в экономике, тех-нике и образовании». Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2007. - С. 201-207
12. Адаптация дискриминантного анализа к диагностике опорно-двигательного аппарата. / Кожевников М.А., Хамидуллина О.Н., Гольдштейн С. Л., Марчук Ю.В./ Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования, образование. Т. 11: Сборник трудов Четвертой международной научно-практической конференции “Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности“. 02-05.10.2007, Санкт-Петербург, Россия. Под ред. А.П. Кудинова, Г.Г. Матвиенко. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2007. С. 264-266
13. Прогнозирование исходов заболеваний ретинопатии у недоношенных детей методом дискриминации и интерпретации межгрупповых различий/ Гольдштейн С.Л., Марчук Ю.В., Кожевников/ Тезисы докладов второй международной конференции «Информационно - математические технологии в экономике, технике и образовании». Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ - УПИ, 2007. - С. 228 - 229.
14. Применение метода дискриминантного анализа для диагностики типа структурных на-рушений кранио-вертебральной области у детей / Кожевников М.А., Хамидуллина О.Н., Марчук Ю.В., Погосян И.А. Гольдштейн С.Л./ Тезисы докладов второй международной конференции «Информационно - математические технологии в экономике, технике и образовании». Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ - УПИ, 2007. - С. 221 - 223.
15. Применение метода дискриминантного анализа для диагностики степени выраженности структурных нарушений кранио-вертебральной области у детей / Кожевников М.А., Хамидуллина О.Н., Марчук Ю.В., Погосян И.А. Гольдштейн С.Л./ Тезисы докладов второй международной конференции «Информационно - математические технологии в экономике, технике и образовании». Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ - УПИ, 2007. - С.219-221.
16. К определению системно-интеллектуального подсказчика в медицине / Марчук Ю.В., Кожевников М.А./Современные наукоемкие технологии: теория, эксперимент и практические результаты: Тезисы докладов 1 междунар. науч.-практич. симпозиума 14 -20 апреля 2007 г./ Под общ. ред. чл.-кор. РАН В.П. Мешалкина. - М.; Тула: ТулГУ, 2007. - С. 68-69
17. К вопросу о выборе математического аппарата разрешения нетипичных ситуаций в медицине / Кожевников М.А., Марчук Ю.В. / Современные наукоемкие технологии: теория, эксперимент и практические результаты: Тезисы докладов 1 междунар. науч.-практич. симпозиума 14-20 апреля 2007 г./ Под общ. ред. чл.-кор. РАН В.П. Мешалкина. - М.; Тула: Изд- во, 2007. - С. 69-70
18. Автоматизированная система поддержки принятия решения логопедом: обзор аналогов и выбор прототипа / Марчук Ю.В., Гольдштейн С.Л., Ткаченко Т.Я. / Тезисы докладов международной конференции «Информационно - математические технологии в экономике, технике и образовании». Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ - УПИ, 2006. - С. 232 - 233.
19. Структурное моделирование информационно-интеллектуального подсказчика логопеда / Ю.В. Марчук, Обухова Н.В., Степаненко Д.Г. / Инженерные и инновационные технологии в медицине. -сб. статей / Под ред. Проф. В. М. Лисиенко, проф. С.И. Блохиной.- Екатеринбург: «СВ-96»,2006.- 234-240.
Интеллектуальная собственность
20. Хамидуллина О.Н., Марчук Ю.В., Кожевников М.А., Блохина С.И. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007614539 от 29.10.2007 Система диагностики патологии кранио-вертебральной области у детей «GimOrt»
21. Марчук Ю.В., Власова Е.В., Кожевников М.А., Степанова Е.А., Ковтун О.П., Блохина С.И. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2008610460 от 24.01.2008 Система поддержки прогнозирования степени риска развития ретинопатии недоношенных «GimRN»
22. Система поддержки прогнозирования степени риска развития ретинопатии недоношенных «GimRN 2» / Ю. В. Марчук, М.А.Кожевников, О.П.Ковтун, С.И.Блохина; - Свидетельст¬во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009615071 от 16.09.2009.
23. Прогноз развития мультифакторной патологии у детей «ART-babies» / Марчук Ю.В., Плаксина А.Н., Ковтун О.П., Блохина С.И., Кузнецов Н.Н. Свидетельство о, официальной государственной регистрации программ для ЭВМ № 2011613486 от 9 марта 2011 г.
24. Способ диагностики структурной патологии краниовертебральной области у детей / Хамидуллина О.Н., Погосян И.А., Кожевников М.А., Марчук Ю.В. Патент на изобретение №2007144799
25. Способ прогнозирования степени риска развития ретинопатии у недоношенных детей / Марчук Ю. В., Кожевников М.А., Блохина С.И., Ковтун О.П. -Патент на изобретение №2008112453; Заяв. 31.03.2008; Опубл. 10.10.2009, Бюл. №28
26. Способ прогнозирования развития мультифакторной патологии детей, рожденных с помощью вспомогательных репродуктивных технологий. / Плаксина А.Н., Ковтун О.П., Блохина С.И., Кузнецов Н.Н., Марчук Ю.В. Патент на изобретение № 2011108890/14(012810) от 09.03.2011