Інформаційна технологія обробки неоднорідних медичних даних для підтримки прийняття рішень під час діагностики - Автореферат

Підвищення вірогідності висновків за вхідними даними може бути досягнуте введенням до складу інформаційної технології моделей та методів на основі сумішей і сплайн-розподілів. Таким чином, постає завдання створення нової інформаційної технології автоматизованої обробки неоднорідних медичних даних, яка б дозволила підвищити адекватність і вірогідність діагностики психологічних особливостей у хворих на АГ. Створення інформаційної технології автоматизованої обробки неоднорідних медичних даних, яка забезпечує підтримку прийняття рішень медичним фахівцем під час діагностики захворювання. Для досягнення поставленої мети передбачається вирішення таких задач: - проаналізувати існуючу інформаційну технологію обробки неоднорідних медичних даних під час діагностики хворих на артеріальну гіпертензію з різними психологічними особливостями; У роботах, виконаних у співавторстві, здобувачем виконано: запропоновано й реалізовано обчислювальну технологію відтворення двовимірного сплайн-нормального розподілу [1; 10] з подальшою класифікацією на його основі [9; 12]; досліджено властивості часткових випадків двовимірного сплайн-нормального розподілу з однією та двома прямими склеювання [20]; запропоновано метод визначення імовірностей перебування двох медичних показників у межах їх нормативних величин (зонах контролю) на основі параметричного і непараметричного оцінювання функції щільності розподілу імовірностей показників [4; 5]; розроблено та апробовано автоматизовану систему обробки неоднорідних медичних даних [7; 13]; запропоновано інформаційну технологію обробки неоднорідних медичних даних [15; 19].Виходячи з існуючої практики постановки діагнозу, коли наявність захворювання та його стадії визначаються за заданою межею, модель суміші розподілів може втрачати свою інформативність, оскільки заздалегідь не враховує факту часткового випадку, коли поділ має бути строго по прямих. Для задач медичної діагностики вперше запропоновано модель двовимірного сплайн-нормального розподілу з однією та двома прямими склеювання, паралельними осям спостережень. Для вводяться функції розподілу: - у вигляді двовимірного сплайн-нормального розподілу з однією прямою склеювання Для двовимірного сплайн-нормального розподілу з однією прямою склеювання, з урахуванням маргінальної властивості функції розподілу, визначено, що одновимірна випадкова величина , яка є складовою , розподілена за сплайн-нормальним законом з одним вузлом С, а - за нормальним законом. Визначення оцінок імовірностей перебування 1-го та q-го показників у межах зон контролю , , , проводиться згідно з виразом: , t = 1,2,3, (6) де - оцінка імовірності, знайдена на основі двовимірного сплайн-нормального розподілу; - на основі суміші двовимірних нормальних розподілів; - на основі непараметричної оцінки функції щільності; - оцінка функції щільності розподілу показників у вигляді двовимірного сплайн-нормального розподілу; - у вигляді суміші двовимірних нормальних розподілів; - непараметрична оцінка функції щільності розподілу показників.У результаті дисертаційних досліджень, виконаних автором, розвязана актуальна задача, що полягає в розробці інформаційної технології обробки неоднорідних медичних даних, заснованої на моделях розподілу даних, для підтримки прийняття рішень у задачах медичної діагностики. Вперше запропоновано та проведено дослідження моделей двовимірного сплайн-нормального розподілу з однією та двома прямими склеювання, паралельними осям спостережень, на основі яких реалізовано обчислювальні схеми відтворення розподілу та сформульовано правила класифікації. Удосконалено метод визначення меж "норми-патології" медичних показників на основі одновимірних моделей сплайн-нормальних та сумішей нормальних розподілів, що забезпечує врахування неоднорідності вхідних даних та адекватність отримуваних норм показників. Створено інформаційну технологію обробки неоднорідних медичних даних, яка надала змогу реалізувати підтримку прийняття рішень медичним фахівцем за рахунок визначення меж "норми-патології" психологічних показників для хворих на артеріальну гіпертензію; кластеризації хворих із визначенням чітких меж, що визначають різні стадії захворювання; виділення груп хворих із різними психосоматичними взаємозвязками.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ

У результаті дисертаційних досліджень, виконаних автором, розвязана актуальна задача, що полягає в розробці інформаційної технології обробки неоднорідних медичних даних, заснованої на моделях розподілу даних, для підтримки прийняття рішень у задачах медичної діагностики.

Основні результати дисертаційної роботи полягають у такому: 1. Вперше запропоновано та проведено дослідження моделей двовимірного сплайн-нормального розподілу з однією та двома прямими склеювання, паралельними осям спостережень, на основі яких реалізовано обчислювальні схеми відтворення розподілу та сформульовано правила класифікації. Встановлено адекватність та вірогідність запропонованих обчислювальних схем шляхом реалізації обчислювального експерименту.

2. Удосконалено метод визначення меж "норми-патології" медичних показників на основі одновимірних моделей сплайн-нормальних та сумішей нормальних розподілів, що забезпечує врахування неоднорідності вхідних даних та адекватність отримуваних норм показників.

3. Розроблено метод оцінювання імовірностей перебування двох медичних показників у зонах контролю, який передбачає параметричне та непараметричне оцінювання функції розподілу показників, дозволяє скласти цілісну картину про перебіг захворювання та виділити групи хворих із різними психосоматичними взаємозвязками. Для врахування неоднорідності даних параметричну оцінку запропоновано здійснювати у вигляді двовимірного сплайн-нормального або суміші нормальних розподілів.

4. Створено інформаційну технологію обробки неоднорідних медичних даних, яка надала змогу реалізувати підтримку прийняття рішень медичним фахівцем за рахунок визначення меж "норми-патології" психологічних показників для хворих на артеріальну гіпертензію; кластеризації хворих із визначенням чітких меж, що визначають різні стадії захворювання; виділення груп хворих із різними психосоматичними взаємозвязками. Розроблена інформаційна технологія може бути застосована для обробки неоднорідних статистичних даних в інших галузях науки і техніки, зокрема економіці, геології, енергетиці, аерокосмічній галузі тощо із відповідними пристосовуваннями до обраної предметної галузі.

5. Розроблено програмне забезпечення "VERMED" автоматизованої обробки неоднорідних медичних даних, у якому реалізовано запропоновані методи та модель. Система дозволяє визначати межі "норми-патології" показників, імовірності перебування двох показників у зонах контролю, проводити кластеризацію та класифікацію даних із використанням сплайн-нормального або суміші нормальних розподілів, а також проводити первинний статистичний та кореляційний аналіз кількісних та якісних медичних даних, параметричну (для розподілів з класу нормальних) та непараметричну оцінку функції розподілу імовірностей показників в одновимірному та двовимірному випадках.

6. Отримано деклараційний патент № 10032 на корисну модель "Спосіб оцінки перебігу артеріальної гіпертензії", яка реалізована в розробленій інформаційній технології. Інформаційна технологія застосовується Кримським республіканським науково-дослідним інститутом фізичних методів лікування та медичної кліматології ім. І.М. Сєченова, у науково-дослідному й навчальному процесах Дніпропетровської державної медичної академії, Харківської медичної академії післядипломної освіти, діагностично-лікувальному процесі санаторіїв "Ай-Петрі" та "Україна".

1. Приставка А.Ф. Информационная технология восстановления неоднородных двумерных нормальных распределений / А.Ф. Приставка, О.Н. Мацуга // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій. - Д.: Вид-во Дніпропетр. ун-ту, 2004. - Т.8. - С. 20-31.

2. Мацуга О.М. Практична реалізація системи DROZD у системі медичного моніторингу // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій. - Д.: Вид-во Дніпропетр. ун-ту, 2005. - Т.9. - С. 22-33.

3. Мацуга О.М. Статистичні методи класифікації при обробці медичних даних // Вісн. ХНТУ. - 2006. - №2(25). - С.313-318.

4. Мацуга О.М. Реалізація сумішей розподілів в автоматизованій системі VISTAMED / О.М. Мацуга, А.Ю. Дереза // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій. - Д.: Вид-во Дніпропетр. ун-ту, 2006. - Т.10. - С. 15-25.

5. Мацуга О.М. Технологія оцінки впливу психологічних особливостей хворих на артеріальну гіпертензію на рівень артеріального тиску / О.М. Мацуга, І.В. Дроздова // Укр. журн. мед. техніки і технології. - 2006. - №4. - С. 46-69.

6. Пат. 10032 UA, МПК 7 А61В10/00. Спосіб оцінки перебігу артеріальної гіпертензії: Пат. 10032 UA, МПК 7 А61В10/00 / І.В. Дроздова, О.М. Мацуга - Заявл.06.06.2005; Опубл.17.10.2005. - 12с.

7. Щудро С.А. Імовірнісна оцінка взаємозвязку фізичного розвитку та якості життя підлітків / С.А. Щудро, О.М. Мацуга // Мед. перспективи. - 2006. - №3. - С. 141-152.

8. Мацуга О.М. Імітаційне моделювання завад в неоднорідних структурах // Наука і молодь. Прикл. сер. - К.: НАУ, 2005. - Вип. 5. - С. 79-82.

9. Приставка О.П. Класифікація двовимірних неоднорідних нормально розподілених даних / О.П. Приставка, О.М. Мацуга // Матеріали VI Міжнарод. наук.-техн. конф. "АВІА-2004", 26-28 квітня 2004 р. - К., 2004. - Т.2. - С. 23.25-23.28.

10. Приставка А.Ф. Имитационное моделирование и восстановление двухмерных сплайн-нормального и смеси нормальных распределений / А.Ф. Приставка, О.Н. Мацуга // Тези доп. Міждерж. наук.-метод. конф. "Проблеми математичного моделювання", 26-28 травня 2004 р. - Дніпродзержинськ, 2004. - С.111-112.

11. Мацуга О.М. Моніторування серцево-судинної системи на основі сумішей і сплайн-розподілів // Тези доп. ІІ Міжнарод. наук.-практ. конф. "Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем", 17-19 листопада 2004 р. - Д., 2004. - С. 89-90.

12. Мацуга О.М. Дискримінантний аналіз неоднорідних статистичних даних в системах моніторингу / О.М. Мацуга, О.П. Приставка // Тези VII Міжнарод. молодіжної наук.-практ. конф. "Людина і космос", 13-15 квітня 2005 р. - Д.: НЦАОМУ, 2005. - С.237.

13. Приставка О.П. Обчислювальні технології в автоматизованих системах медичної діагностики / О.П. Приставка, О.М. Мацуга // Тези доп. Міждерж. наук.-метод. конф. "Проблеми математичного моделювання", 25-27 травня 2005 р. - Дніпродзержинськ., 2005 - С.166.

14. Мацуга О.М. Інформаційне наповнення системи обробки медичної інформації "Drozd" // Тези доп. ІІІ Міжнарод. наук.-практ. конф. "Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем", 16-18 листопада 2005 р. - Д., 2005. - С. 112.

15. Мацуга О.М. Інформаційні технології при опрацюванні даних медичного обстеження пацієнтів / О.М. Мацуга, О.П. Приставка // Зб. тез VIII Міжнарод. молодіжної наук.-практ. конф. "Людина і космос", 13-14 квітня 2006 р. - Д.: НЦАОМУ, 2006. - С.209.

16. Мацуга О.М. Імовірнісна модель оцінки взаємозвязку артеріальної гіпертензії з психологічними факторами // Тези доп. Міждерж. наук.-метод. конф. "Проблеми математичного моделювання", 24-26 травня 2006 р. - Дніпродзержинськ, 2006. - С.182.

17. Мацуга О.М. Система VERMED для автоматизації робочого місця кардіолога // Тези доп. ІІІ Міжнарод. наук.-техн. конф. з автоматичного управління (Автоматика-2006), м. Вінниця, 25-28 вересня 2006 р. - Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2006. - С. 331.

18. Мацуга О.М. Двовимірні сплайн-нормальні розподіли при обробці медичних даних // Тези доп. IV Міжнарод. наук.-практ. конф. "Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем", 15-17 листопада 2006р. - Д., 2006. - С. 105-106.

19. Мацуга О.М. Застосування сплайн-нормального розподілу в інформаційному забезпеченні діагностування артеріальної гіпертензії / О.М. Мацуга, О.П. Приставка // Зб. тез ІХ Міжнарод. молодіжної наук.-практ. конф. "Людина і космос", 18-20 квітня 2007 р. - Д.:НЦАОМУ, 2007.- С.236.

20. Приставка О.П. Властивості двомірного сплайн-нормального розподілу / О.П. Приставка, О.М. Мацуга // Тези доп. Міждерж. наук.-метод. конф. "Проблеми математичного моделювання", 23-25 травня 2007 р. - Дніпродзержинськ, 2007. - С.38-39.