Информационные технологии клинической информатики - Реферат

В 1999 г. в России имелось в среднем по три ПК зарубежного производства на одно ЛПУ. При этом уже сформировались раздельные информационные пространства систем здравоохранения, служб ГСЭН и ТФОМС.Клиническая информатика - это самостоятельная наука (в рамках, как медицины, так и информатики) о системах и о законах накопления, передачи, обработки информации в организме больного и медицинских системах (и в организме здорового человека или преморбидного больного). Предмет КИ - информационные процессы при патологических состояниях при их распознавании и в ходе помощи при них в реальных клинических условиях (информационные процессы существуют и у здорового человека). В модели должны быть представлены процессы автоматического регулирования в организме в виде многочисленных контуров регулирования, звеньев этих контуров, взаимосвязей между звеньями и уравнений взаимосвязей, причем эти уравнения должны описывать не однозначно детерминированную, а вероятностную картину этих взаимосвязей. Многие экспертные системы не содержат вероятностных подходов, а основаны на детерминированных логических моделях (изменения на ЭКГ - ишемия, инфаркт). И сегодня эта модель лежит в основе информационной концепции патологии как фундаментальной науки о патологических процессах в живых и неживых системах.Применение персональных компьютеров обеспечивает надежное нахождение и распознавание информативных графоэлементов в записях биосигналов различных органов и систем организма, повышает точность измерительных процедур выделенных элементов сигнала, а также ускоряет процесс идентификации полученных данных с показателями нормы или с различными видами патологии. Таким образом, одной из основных целей применения компьютерных технологий в функциональных исследованиях является повышение надежности врачебной диагностики за счет применения математических методов, обеспечивающих высококачественное измерение и вычисление комплексных электрофизиологических характеристик и формализующих процесс принятия решений с учетом опыта ведущих специалистов в этой области. данный информация врач интеллектуальныйМногие учреждения здравоохранения используют в своей работе автоматизированные рабочие места (АРМ) специалистов. Обеспечение потребностей врача в консультативной помощи при принятии решений по вопросам диагностики, прогнозирования и выбора методов обследования и лечения, то есть создание компьютерной системы поддержки врачебных решений, достигается путем включения в информационную систему на пользовательском уровне автоматизированных рабочих мест, имеющих специальное программное обеспечение, необходимое в деятельности конкретного врача-специалиста. АРМ врача любой специальности должно выполнять ряд функций: ведение истории болезни или медицинской карты;Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений выполняют задачи анализа, моделирования и прогноза. Принятие решения - это акт целенаправленного воздействия на объект управления, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели. При оказании медицинской помощи пациентам выделяют следующие четыре вида поддержки принятия решений: предупреждение специалистов о возникновении угрожающей ситуации; Таким образом, можно выделить две разновидности систем поддержки принятия решений: системы выработки врачебных рекомендаций и системы подготовки данных для решения. Системы выработки врачебных рекомендаций позволяют: сформировать множество альтернативных вариантов решения (далее - альтернатив);Интеллектуализация программных средств поддержки врачебных решений предполагает использование так называемых экспертных, консультативных, систем (ЭС), построенных на основе использования знаний высококвалифицированных врачей-экспертов. Назначение экспертных систем заключается в выдаче системой искусственного интеллекта экспертных заключений, относящихся к проблемам какой-либо медицинской области. Экспертное заключение часто оказывается ответом на обращение лица, принимающего решение, за консультацией в конкретной ситуации. Основными чертами экспертных систем являются следующие: поддержка принятия решения возможна только в одной конкретной области;Необходимость применения в медицине математических методов моделирования с использованием компьютерной техники диктуется тем, что с их помощью можно адекватно и в короткий срок обобщить сложную сущность явлений и процессов, описать и понять факты, выявить взаимосвязи, найти рациональное решение с гораздо большей полнотой и надежностью, чем это делается на базе словесных характеристик.

Содержание

Введение

1. Клиническая информатика как инструмент для анализа состояния организма

2. Автоматизированные системы обработки инструментальных и лабораторных данных

3. Автоматизированные рабочие места

4. Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений

5. Экспертные системы

Заключение

Литература

В 1999 г. в России имелось в среднем по три ПК зарубежного производства на одно ЛПУ. При этом уже сформировались раздельные информационные пространства систем здравоохранения, служб ГСЭН и ТФОМС. Последние две структуры были обеспечены компьютерами лучше, чем здравоохранение. Решение об их хотя бы частичном объединении с учетом общности решаемых задач так и "повисло в воздухе". Какова сегодня обеспеченность ЛПУ компьютерами, едва ли достоверно известно, однако крупные стационары и некоторые поликлинические центры уже достигли уровня необходимого насыщения. За короткий срок сделан очень большой количественный рывок.

Возникает естественный вопрос: как загружены имеющиеся ПК, чем они заняты, какие задачи решают и каковы фактические результаты столь обширной компьютеризации?

Необходимость применения в медицине математических методов моделирования с использованием компьютерной техники диктуется тем, что с их помощью можно адекватно и в короткий срок обобщить сложную сущность явлений и процессов, описать и понять факты, выявить взаимосвязи, найти рациональное решение с гораздо большей полнотой и надежностью, чем это делается на базе словесных характеристик. Метод математического моделирования в медицине помогает систематизировать и объединять знания о физиологических системах, идентифицировать важные параметры и определять общую чувствительность системы к вариации каждого параметра, количественно оценивать трудноизмеряемые и вообще неизмеряемые показатели, быстро и эффективно поверять гипотезы без обращения к эксперименту, планировать эксперименты и исследования, предсказывать поведение реальной системы.

1. Омельченко В.П., Демидова А.А. Математика: компьютерные технологии в медицине. Издание 2-е, исправленное, Ростов н/Д: Феникс, 2010. 576 с.

Размещено на .ru