Введение 5
1. Мультиагентные системы и технологии 9
1.1 Мультиагентный подход 9
1.2 Понятие «агент» 11
1.3 Мультиагентные системы 13
1.4 Структура сложных сетевых систем 15
1.5 Управление мультиагентными системами 17
1.6 Современные международные стандарты создания агентов
и платформ МАС 18
2. Использование мультиагентного подхода для мониторинга
состояния пациента 21
2.1 Общие сведения о периоде реабилитации пациента 21
2.2 Возможности Интернета вещей 23
2.3 Архитектура Интернета вещей 25
2.4 Когнитивный Интернет вещей 26
2.5 Диагностика на основе мобильных систем 27
2.6 Алгоритм принятия решения в системе агентов 29
2.7 Протоколы взаимодействия агентов 31
2.8 Техническое обоснование 33
3. Разработка мультиагентной системы для
непрерывного контроля состояния пациента 35
3.1 Общее описание системы 35
3.2 Мета-агент «Пациент» 39
3.2.1 Агенты «Термометр, тонометр, пульсометр, глюкометр, ЭКГ» 39
3.2.2 Агент «Пульсоксиметрия» 43
3.2.3 Агент «Темп движения» 44
3.2.4 Агент «Гироскоп» 45
3.2.5 Агенты «УФ-излучение, Калории, Осанка» 47
3.3 Мета-агент «Служба оповещения» 48
3.3.1 Агент «Т екстовые сообщения» 48
3.3.2 Агент «SOS» 49
3.4 Процесс мониторинга и архитектура уровня приложений и
инфраструктуры 50
3.5 Создание интерфейса для реализации системы мониторинга
пациента 51
3.5.1 Средства для разработки интерфейса 51
3.5.2 Описание структуры базы данных 52
3.5.3 Примерный пользовательский интерфейс приложения 54
Заключение 60
Список литературы 61
Приложения 67
Приложение 1 67
Приложение 2 68
Приложение 3 68
Приложение 4 69
Приложение 5 69
Приложение 6 76
Приложение 7 77
Приложение 8 78
Начало XXI века стало новым этапом перехода от постиндустриального к информационному обществу. Информатизация многих сфер общественной жизни достигла глобальных размеров. Медицина не стала исключением. В последние годы российская система здравоохранения активно использует технологии и инструменты информатизации во всех ее проявлениях, поскольку прогрессивные технологии в области медицины способны дополнить количественные улучшения процесса предоставления медицинских услуг качественными. Благодаря привлечению информационных технологий (IT) и микроэлектроники зарождаются новые направления такие, как Medtech, телемедицина, Digital Healthcare и другие. В ближайшем будущем применение информационных технологий в медицине должны справляться с такими проблемами как:
• повышение качества оказания медицинских услуг и минимизация врачебных ошибок;
• устранение очереди в больницах;
• уменьшение времени на этап диагностики и повышение ее достоверности;
• снижение вне лечебной нагрузки на врачей-специалистов;
• устранение побочных эффектов лечения;
• снижение процента случайных потерь и необоснованных трат медицинских материалов, оборудования и инвентаря;
• совершенствование внутреннего медицинского учета;
• разработка новых методов в лечении многих серьезных
заболеваний c использованием новых технологий;
• оптимизация процесса обязательной отчетности перед вышестоящими организациями, представлять результаты работы учреждений здравоохранения (УЗ) для руководства в реальном времени;
• повышение лояльности врачей и среднего медицинского персонала.
Отметим, что на сегодняшний день в нашей стране распространение медицинских информационных систем постепенно начинает набирать обороты, что призвано привести к успешному функционированию больниц, поликлиник, госпиталей, клиник и т. д.
Среди всевозможных медицинских услуг наиболее важными и сложными являются хирургические вмешательства, но не менее важен и период реабилитации после проведения операции. Восстановительная терапия позволяет предупреждать возможные осложнения операции, снимать боли и ограничения подвижности, возвращать пациента к активной здоровой жизни. Однако, в то время как у одного пациента процесс выздоровления может произойти в кратчайший срок, у другого может затянуться надолго. Зачастую, ввиду перегруженности медицинских учреждений , пациент недополучает надлежащий контроль, что приводит к тяжким последствиям, ухудшая здоровье пациента.
В диссертационной работе описан алгоритм, в основу которого лег мультиагентный подход, позволяющий посредством современных гаджетов и сетевых технологий вести постоянный и эффективный контроль за состоянием пациента в период реабилитации. Определены основные понятия мультиагентных систем. Разработка и применение данного подхода в нашей работе означает содержание ее научной новизны.
Концептуально-функциональный прототип мультиагентной системы является достаточно универсальным и может быть легко внедрен в любое медицинское учреждение. Исходя из этого, объектом исследования является любое медицинское учреждение (больница, поликлиника, санаторий и т. д.), которое имеет систему информационной поддержки и сопровождения медицинской деятельности, предмет исследования - мультиагентные технологии и системы и их использование в целях разработки концептуально-функционального прототипа мультиагентной системы.
Современные методы, применяемые для контроля за состоянием пациента в период реабилитации, характеризуются, с одной стороны, большим числом различного, как правило, стационарного оборудования, и, с другой стороны, большим числом задействованных медицинских работников. При этом практически всегда есть необходимость собирать и систематизировать данные, полученные с помощью медицинских приборов, вручную. Таким образом, целью данной работы является разработка концептуально-функционального прототипа мультиагентной системы с использованием технологий Интернета вещей, позволяющей отслеживать и контролировать состояние больного, а также управлять корректирующими мероприятиями в реабилитационный период в режиме online.
Разработанный прототип программного продукта позволяет:
• предупреждать осложнения, а также критические ситуации в состоянии пациента в послеоперационный период;
• задавать нормальные показатели и допустимые отклонения от них в соответствии с индивидуальными показателями пациента;
• увеличить частоту проводимых замеров для повышения качества и достоверности анализа;
• максимально повысить скорость реагирования медицинского персонала в критические ситуации;
• сократить личные встречи с лечащим врачом при нормальном восстановлении пациента в послеоперационный период;
• идентифицировать местоположение пациента в критических ситуациях;
• минимизировать количество необходимых медицинских гаджетов.
Для достижения поставленной цели необходимо реализовать следующие задачи:
1. исследовать специфику работы с мультиагентными системами (МАС);
2. проанализировать методы, применяемые для стационарного контроля за состоянием пациента в период реабилитации;
3. изучить рынок физических датчиков, релевантных для исполь-зования в разрабатываемой МАС;
4. разработать концептуально-функциональный прототип и макет пользовательского интерфейса мультиагентной системы, позволяющего контролировать процесс реабилитации
дистанционно.
Информатизация сферы медицинского обслуживания только начинает активно развиваться в России. Тем не менее, задача удаленного медицинского контроля за физиологическими показателями пациента уже является одной из наиболее востребованных на рынке. Развитие новых технологий и миниатюризация средств измерения способствуют решению данной задачи.
В нашей работе мы рассмотрели возможность использования мультиагентного подхода для решения задачи дистанционного мониторинга состояния пациента в период реабилитации. Такой подход позволяет сократить время пребывания пациента в лечебном учреждении, повысить качество контроля путем увеличения частоты производимых замеров физиологических показателей и минимизировать человеческое вмешательство при нормальном протекании периода восстановления.
В начале мы изучили специфику работы с мультиагентыми системами.
Затем нами были проанализированы методы, применяемые для контроля за состоянием пациента, изучены миниатюрные медицинские датчики и рассмотрена возможность применения мультиагентного подхода для поставленной задачи удаленного мониторинга состояния пациента.
Для решения поставленной задачи был составлен алгоритм работы системы, которая состоит из двенадцати агентов, представленных в виде набора стандартных процедур.
Нами был разработан концептуально-функциональный прототип и примерный пользовательский интерфейс системы, решающей задачу эффективного дистанционного наблюдения за физиологическим состоянием пациента и управления корректирующими мероприятиями в период реабилитации на основе мультиагентного подхода в режиме online.
Подводя итог нашей работе, хочется отметить, что решение задачи дистанционного контроля за физиологическими показателями на основе мультиагентных технологий имеет большие перспективы не только в медицинской сфере, но и во всех сферах, где здоровье людей подвержено риску, в таких как космонавтика, нефтедобыча в условиях крайнего севера, добыча полезных ископаемых в шахтах и др.
[1] Ivaschenko A., Minaev A. Multi-agent solution for adaptive data analysis in sensor networks at the intelligent hospital ward // International Conference on Active Media Technology. - Springer International Publishing, 2014. - С. 453¬463.
[2] Liu Y., Sahandi R. Zigbee network for remote patient monitoring on general hospital wards // Information, Communication and Automation Technologies, 2009. ICAT 2009. XXII International Symposium on. - IEEE, 2009. - С. 1-7.
[3] Reynolds H.N., Rogove H., Bander J., McCambridge M., Cowboy E., Niemeier M. Telemedicine and e-Health, 17(10), 12.2011. - pp. 773 - 783
[4] Sahandi R., Noroozi S., Roushanbakhti G., Heaslip V., Liu Y. Wireless technology in the evolution of patient monitoring on general hospital wards // Journal of Medical Engineering and Technology, 34 (1), 2010. - pp. 51-63
[5] Shnayder V., Chen B., Lorincz K., Fulford-Jones T.R.F., Welsh M. Sensor networks for medical care // Technical Report TR-08-05, Division of Engineering and Applied Sciences, Harvard
[6] Shoham Y., Leyton-Brown K. MULTIAGENT SYSTEMS Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. - 2009
[7] Stone P., Veloso M. Multiagent systems: A survey from a machine learning perspective // Autonomous Robots. - 2000. - Т. 8. - №. 3. - С. 345-383.
[8] Алимов Н. А., Ерофеева В.А., Шалымов Д. С. Анализ возможности методов классификации для автоматизации работы дефибриллятора // В сб. «Адаптивное управление с прогнозирующими моделями при переменной структурет пространства состояний / Под ред. проф. О. Н. Граничина — СПб.: Изд-во ВВМ, 2018. — С. 159-185
[9] Амелин К.С., Амелина Н.О., Граничин О.Н., Кияев В.И. Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom (монография). — Санкт-Петербург: ВВМ, 2012. — 211 С.
[10] Амелин К.С., Баклановский М.В., Граничин О.Н. и др. Адаптивная мультиагентная операционная система реального времени // В сб. Стохастическая оптимизация в информатике. - СПб. Изд-во С-Петерб. ун-та, 2013, с. 3-16.
[11] Амелина Н.О., Корнивец А.Д., Иванский Ю.В., Тюшев К.И. Применение консенсусного протокола для балансировки загрузки стохастической децентрализованной сети при передаче данных // В сб. трудов XII Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ- 2014), Россия, Москва, ИПУ РАН, 16-19 июня 2014 г.
[12] Амелина Н. О. Мультиагентные технологии, адаптация, самоорганизация, достижение консенсуса // В сб. стохастическая оптимизация в информатике. - 2011. - Т. 7. - №. 1. - С. 149-185.
[13] Андриянова Е. А., Гришечкина Н. В. Проблемы формирования системы электронного здравоохранения в России // Здравоохранение российской федерации. - 2012. - №. 6.
[14] Вальчук Э. А. Диспансеризация и медицинская реабилитация // ЭА Вальчук // Вопросы организации и информатизации здравоохранения. - 2009. - №. 2. - С. 16-21.
[15] Виттих В. А., Скобелев П. О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах. - Самара, 2009
[16] Гелиг А.Х., Леонов Г.А., Якубович В.А. Устойчивость нелинейных систем с неединственным состоянием равновесия. М.: Наука, 1978.
[17] Городецкий В. И. и др. Прикладные многоагентные системы группового управления //Искусственный интеллект и принятие решений. - 2009. - №. 2. - С. 3-24.
[18] Граничин О. Н., Кияев В. И. Информационные технологии в управлении: учебное пособие // М.: Интернет-университет информационных технологий. - 2008.
[19] Граничин О. Н., Кияев В. И. Информационные технологии и системы в современном менеджменте. - СПб: Изд-во ВВМ, 2014. - 897 с.
[20] Граничин О. Н. Информационно-управляющие системы при переменной структуре пространства состояний // В сб. «Адаптивное управление с прогнозирующими моделями при переменной структурет пространства состояний» / Под ред. проф. О. Н. Граничина — СПб.: Изд-во ВВМ, 2018. — С. 29-64.
[21] Граничин О. Н., Амелина Н. О., Проскурников А. В. и др. Адаптивное управление с прогнозирующими моделями при переменной структуре пространства состояний с приложением к системам сетевого управления движением и автоматизации медицинского оборудования // В сб. «Адаптивное управление с прогнозирующими моделями при переменной структурет пространства состояний» / Под ред. проф. О. Н. Граничина — СПб.: Изд-во ВВМ, 2018. — С. 5-28.
[22] Граничина Н. О. Мультиагентная система для распределения заказов. - СПб.: СПбГУ, 2010
[23] Гулякина Н. А. и др. Модели представления и обработки данных и знаний. Лабораторный практикум: учебно-метод. пособие; под ред. ВВ Голенкова: в 3 ч. Ч. 1. - 2007.
[24] Ерофеева В. А., Иванский Ю. В., Кияев В. И. Управление роем динамических объектов на базе мультиагентного подхода //Компьютерные инструменты в образовании. - 2015. - №. 6. - С. 36-44.
[25] Зайцев Д. А., Шмелева Т. Р. Моделирование телекоммуникационных систем в CPN Tools //Учебное пособие по курсу «Математическое моделирование информационных систем» для подготовки магистров в отрасли связи, Одесса. - 2008.
[26] Иванов Д. Я. Использование принципов роевого интеллекта для
управления целенаправленным поведением массово-применяемых
микророботов в экстремальных условиях //Известия высших учебных заведений. Машиностроение. - 2011. - №. 9.
[27] Иващенко А.В., Карсаев О.В., Скобелев П.О., Царев А.В., Юсупов Р.М. Мультиагентные технологии для разработки сетецентрических систем управления // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2011. - № 3 (116). - с. 11-23
[28] Кайдалов А. Информатизация медицины: проблемы и решения //Век качества. - 2008. - №. 4.
[29] Калакутский Л. И., Манелис Э. С. Аппаратура и методы клинического мониторинга: Учебное пособие. - Самара: Самар. гос. аэрокосм. ун-т., 1999. -161 с.
[30] Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Распределенные системы планирования действий коллективов роботов. - M.: Янус-К, 2002
[31] Кияев В.И., Герасимов Р.В. Интеллектуальный CRM на базе мультиагентного подхода // В сб. «Стохастическая оптимизация в информатике». —СПб.: изд-во С.Петербург. ун-та, т. 8, вып. 1, 2012. - с. 50¬94.
[32] Кияев В.И., Решетняк О.О. Мультиагентная система для online- мониторинга состояния пациента в период реабилитации // В сб. «Технологическая перспектива в рамках Евразийского пространства: новые рынки и точки экономического роста. Материалы 3-ей Международной научной конференции /26-28 октября 2017» / Под ред. к.э.н. Барабановой М.И., к.т.н. Зайцевой А.А., проф. Кораблева В.В., проф. Кораблевой О.Н., д.т.н. Кулешова С.В., проф. Трофимова В.В., проф. Харченко Л.П., проф. Шелепина Ю.Е., проф. Якуцени П.П. - СПб: Издательство «Астерион», 2017. — С. 266-271.
[33] Кобалава, Ж.Д. Международные стандарты по артериальной гипертонии: согласованные и несогласованные позиции / Ж. Д. Кобалова // Кардиология, 1999. № 11. С. 78-91.
[34] Копаница Г., Цветкова Ж. Европейский опыт и пути развития информатизации системы здравоохранения //Врач и информационные технологии. - 2013. - №. 1.
[35] Курс лекций по дисциплине «Интеллектуальные информационные
системы» для студентов специальности «Информационные системы и технологии» [Электронный ресурс] / Студопедия. - Режим доступа: http: //studopedia. ru/3_9864_o sno vnie-napravleniya-razvitiya- sistemiskusstvennogo-intellekta.html, свободный. (Дата обращения:
20.03.2019г.).
[36] Минаев А.А, Иващенко А.В. Мультиагентные технологии сбора и обработки информации в задачах медицинской диагностики. - 2016.
[37] Минаев А. А., Купер Д. В., Иващенко А. В. Современные тенденции по реализации распределенной медицинской диагностики на базе Интернета вещей //Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2016. - Т. 18. - №. 4-4.
[38] Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000
[39] Мокшеев В.А. Современные подходы к организации системы мониторинга в образовании. [Электронный ресурс] / Депеду. - Режим доступа: http: //www.depedu.yar.ru/megaproj/pronworkings/schoollmon/moksheev. html, свободный (Дата обращения: 19.03.2019г.).
[40] Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход //физика. - 2006. - Т. 537. - №. 322. - С. 3.
[41] Ратова, Л.Г. Суточное мониторирование артериального давления в клинической практике / Л. Г. Ратова, В. В. Дмитриев, С. Н. Толпыгина, И. Е. Чазова // Консилиум. - 2001. - приложение Артериальная гипертензия: Т. 3, № 13. - с. 3-14.
[42] Реброва, О. Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. / О. Ю. Реброва. М., МедиаСфера, 2002, 312 с.
[43] Решетняк О.О. Разработка мультиагентной системы для удаленного мониторинга состояния пациента в период реабилитации // В сб. «Козыбаевские чтения - 2017: Казахстан и современные вызовы времени»: материалы международной научно-практической конференции: в 2-х томах. Т. 2. - Петропавловск: СКГУ им. М. Козыбаева, 2017. - С. 161 - 164.
[44] Решетняк О.О. Разработка системы для дистанционного контроля за состоянием пациента в период реабилитации на основе мультиагентного подхода // В сб. «Проблемы социальной сферы и их решения»: сборник научных трудов по материалам I Международной научно-практической конференции, 25 сентября 2017 г. Самара: НОО «Профессиональная наука», 2017. - С. 56-60.
[45] Рогоза, А. Н. К вопросу о точности измерения АД автоматическими приборами / А. Н. Рогоза // Функциональная диагностика. - M.; № 1, 2003.
[46] Росляков А. В., Ваняшин С.В., Гребешков А.Ю. Интернет вещей: учебное пособие. - Самара: ПГУТИ, 2015. - 200 с.
[47] Севастьянов В. В. Инженерное дело в медико-биологической практике. Введение в специальность: учебное пособие. Йошкар-Ола: МагГТУ, 2002. 162с.
[48] Сердюк В. Практические аспекты мониторинга и управления событиями информационной безопасности. - Москва, 2014
[49] Скобелев П. О. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений //Автометрия. - 2002. - Т. 38. - №. 6. - С. 45.
[50] Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным
организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдиториал
УРСС, 2002. - 352 с
[51] Устюжанин В.А. Технические средства в системе здравоохранения: учеб. пособие / Разраб. В.А. Устюжанин. Чита: ЧитГУ, 2004. Ч. 1. 186 с.
[52] Чеботарев П.Ю., Агаев Р.П. Согласование характеристик в многоагентных системах и спектры лапласовских матриц орграфов // Автоматика и телемеханика. 2009. №3. С. 136-151.
[53] Черемисинов Д., Черемисинова Л. Подход к программированию агентов в мультиагентных системах. - 2008.
[54] Яременко К.В. Оптимальное состояние организма и адаптогены. СПб.: Изд-во ЭЛБИ-СПб., 2007. 131 с.
[55] Проблемы сетевого управления [Электронный ресурс]:
монография / Н. О. Амелина, М. С. Ананьевский, Б. Р. Андриевский [и др.]; под ред. А. Л. Фрадков. — Электрон. текстовые данные. — Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, Институт компьютерных исследований, 2015. — 392 с. — 978-5-4344-0344-3. — Режим доступа:
http: //www. iprbookshop. ru/69364. html
[56] Способ дистанционного мониторинга состояния человека
[Электронный ресурс] / Файндпатент. - Режим доступа: http://www.findpatent.ru/patent/ 244/2442531.html, свободный (Дата
обращения: 19.03.2019г.).