Юр'єв Дмитро Васильович

Факультет комп'ютерних наук і технологій

Кафедра автоматизировані системи управління

Спеціальність «Комп'ютерні системи технічної і медичної діагностики»

Тема випускної роботи:

«Розробка спеціалізованої комп'ютерної системи постанови діагнозу по біохімічному аналізу крові»

Керівник: к.т.н., доцент Ярошенко М.О.

Введение. Обоснование актуальности темы

Біохімічний аналіз крові — - це лабораторний метод дослідження, що використовується в медицині, який відображає функціональний стан органів та систем організму людини. Він дозволяє оцінити роботу багатьох внутрішніх органів зокрема печінки, нирок, активний запальний процес, ревматичний процес, а також порушення водно-сольового обміну і дисбаланс мікроелементів. Біохімічний аналіз один із способів лабораторної діагностики, який дуже інформативний для лікаря і відрізняється високим ступенем вірогідності. Тому він може не тільки розкрити повну картину функціонування того чи іншого органу, а й розповість, чи відчуває людина недолік в тому чи іншому мікроелементі або вітаміні. Біохімічний аналіз допомагає поставити діагноз, призначити і скорегувати лікування, а також визначити стадію захворювання. В даний час обробка результатів аналізу, і постановка діагнозу відбувається в ручну.

Актуальною проблемою в галузі медицини є автоматизація постановки попереднього діагнозу захворювань за біохімічним аналізом крові та сечі.

Мета і завдання роботи

Метою розробки СКС є постановка попереднього діагнозу за біохімічним аналізом крові та сечі.

Для досягнення сформульованої мети необхідно розробити СКС яка буде вирішувати наступні завдання:

• Створення бази даних, що містить відомості про результати біохімічного аналізу даних пацієнта.

• Аналіз і вибір методу обробки результатів даних.

• Розробка математичної моделі постановки діагнозу.

• Розробка програмного забезпечення для постановки попереднього діагнозу.

• Розробка технічного забезпечення СКС.

Передбачувана наукова новизна і практична цінність

Біохімічний аналіз крові видає двадцять п'ять показників, за якими можна оцінити стан людини. Показники аналізу такі: загальний білок, загальний білірубін; прямий білірубін; аспартатамінотрансфераза (АСТ); аланінамінотрансфераза (АлАТ); лужна фосфатаза; амілаза; гамма-глутамілтрансферази (Гамма-ГТ); креатинфосфокиназа; холестерин; тригліцериди; глюкоза; сечовина; креатинін; сечова кислота, залізо; магній, фосфор; кальцій; хлориди; лактатдегідрогеназа (ЛДГ); калій; натрій; С-реактивний білок; ревматоїдний фактор; антістрептолізін-О.

Існують певні норми біохімічного аналізу крові - тобто і кількість показників, яке повинно бути присутнім в крові людини певного віку і статі. Це статистично встановлені показники здорових людей є як еталонними. Відхилення від цих показників є симптомами всіляких порушень у діяльності організму, збій в роботі певних органів або в системі органів.

Новизною проекту є розробка математичної моделі автоматизації, процесу постановки діагнозу. Практична цінність роботи полягає в тому, що розробляється система зможе автоматично обробляти дані, і по розробленої моделі ставити попередній діагноз пацієнта, остаточне рішення постановки діагнозу робить лікар, що прискорює і оптимізує роботу медперсоналу в діагностиці.

Огляд існуючих досліджень і розробок по темі

Аналіз існуючих засобів діагностики

Біохімічний аналізатор крові використовує механічні, оптичні та комп'ютерні технології для отримання величини концентрації того чи іншого речовини в крові. Біохімічні аналізатори дозволяють визначити рівні ферментів (амілази, АЛТ ГГТ та ін.), Субстратів (білірубін, глюкоза), мікроелементів (натрій, калій), жири (холестерин, тригліцериди). Існують різні аналізатори, які відрізняються кількістю тестів, що проводяться, продуктивністю, надійністю але за будовою всі біохімічні аналізатори розділені на два види: напівавтоматичні і автоматичні.

У напівавтоматичному біохімічному аналізаторі лікар проводить змішування реактивів, необхідні розрахунки, а сам аналізатор проводить вимірювання, нагрівання, обробку даних роздрук. Кількість аналізів які виконує такі аналізатори не велике, висока трудомісткість, не виключена вплив людського фактора на результати аналізів.

Такі недоліки відсутні в автоматичному біохімічному аналізаторі, який проводить дозування, змішування промивання, обробку, розрахунки, роздрукування самостійно. Біохімічні аналізатори такого класу використовуються великими лабораторіями, що дозволяє максимально економити час і отримати точний результат дослідження.

Але всі ці системи мають загальні недоліки - вони вимагають додаткової обробки їх результатів, яка забирає час. Для вирішення цієї проблеми необхідно створювати спеціалізовану СКС. Розроблена СКС буде покращувати якість діагностики за рахунок ведення сучасної електронної бази пацієнтів, яка дозволить автоматизувати процес постановки діагнозу.

Дослідження

Розробки бази даних, що містить відомості про
результати біохімічного аналізу даних пацієнта

Вимогам, що стосуються інформаційного забезпечення БД віднесемо:

• створення бази даних повинне здійснюватися з використанням сучасних засобів розробки;

• автоматизація введення та обробки інформації збереженої в БД;

• підтримка цілісності та надійного зберігання даних,
  

  що є невід'ємним фактором проектованої БД;

• забезпечити введення первинних документів, використовуючи відповідні форми
  

  введення і заповнюючи відповідні форми;

• організація перевірки коректності введеної інформації;

• реалізації доступу до даних, при формуванні запитів;

• забезпечення високої продуктивності і швидкості доступу до даних, при генерації звітів;

• забезпечення захисту від несанкціонованого доступу до БД, за допомогою аутентифікація користувача.

Опис методу прийняття рішення обробки результатів аналізу

Основою будь-якої системи підтримки прийняття рішень (СППР) є сукупність знань, структурована з метою спрощення процесу прийняття рішення. Для фахівців в області штучного інтелекту термін знання означає інформацію, яка необхідна програмі, щоб вона вела себе «інтелектуально». Ця інформація приймає форму фактів і правил. Факти і правила в СППР не завжди або істинні, або хибні. Іноді існує деякий ступінь непевності у вірогідності факту або точності правила. Якщо цей сумнів виражений явно, то воно називається «коефіцієнтом впевненості».
Коефіцієнт впевненості - це число, яке означає ймовірність або ступінь упевненості, з якою можна вважати даний факт або правило достовірним або справедливим. Даний коефіцієнт є оцінкою ступеня довіри до рішення, що видається системою. Теорія впевненості пропонує поняття довіри і недовіри. Ці поняття є незалежними один від одного і таким чином не можуть бути об'єднані тим же шляхом, як імовірності, але вони можуть бути об'єднані і представлені в математичній моделі постановки діагнозу, представленого нижче. Принципи роботи системи підтримки прийняття рішень, заснованої на знаннях, ілюструються на рис.1. Користувач передає в систему факти або, в нашому випадку, симптоми і отримує як результату експертні знання або діагноз. За своєю структурою експертна система підрозділяється на два основних компоненти - базу знань і машину логічного висновку. База знань містить знання (свідчення), на підставі яких машина логічного висновку формує висновку (діагноз). Ці висновки є відповіді системи підтримки прийняття рішень на запити користувача, що бажає отримати експертні знання.

Рисунок 1 — Основні принципи функціонування системи підтримки прийняття рішень

Розробка математичної моделі постановки діагнозу

Перелік завдань, що вирішуються за допомогою математичних методів:

• забезпечення адекватності і точності одержуваних результатів;

• забезпечення швидкодії при обробці даних.

Забезпечення адекватності і точності одержуваних результатів полягає в СППР З вище викладеного, що теорія впевненості пропонує поняття довіри і недовіри. Ці поняття є незалежними один від одного і таким чином не можуть бути об'єднані тим же шляхом, як імовірності, але вони можуть бути об'єднані у відповідності з наступною формулою:
КВ (Й, С) = МД (Й, С)-МН (Й, С), де КВ - коефіцієнт впевненості, МД - міра довіри, МН - міра недовіри, Й - ймовірність, С - свідоцтво або подія. Можливі кілька способів досягнення мети, кожен з різними КВ для даної безлічі фактів. Коли ми маємо систему, засновану на знаннях з кількома взаємопов'язаними правилами, кожне з яких робить те ж висновок, але з різним коефіцієнтом впевненості, тоді кожне правило може розглядатися як частина свідчення, яке підтримує спільний висновок. Результат об'єднання обчислюється як:
КВ (П1, П2) = КВ (П1) + КВ (П2) [1-КВ (П1)].
Забезпечення швидкодії при обробці даних укладається від складності побудови диагностирующих продукційних експертних систем (ЕС), і апаратних можливості СКС.

Розглянемо один з підходів до створення диагностирующих продукційних ЕС. Відповідні інтерпретації можуть бути різними і тому область застосовності обговорюваних конструкцій виявляється досить широкою. Задане величезна кількість фактів

що складається з елементів двох типів. Елементи a_ij визначають звичайні декларативні знання з конкретної предметної області. Елементи q_i визначають вид взаємодії із зовнішнім середовищем і в даному випадку є питаннями користувачеві у вигляді альтернативного меню:

деякі з q_i, мають інший зміст - результуючих висновків чи діагнозів, оформлених у вигляді відповідних повідомлень користувачеві. Продукції в даній системі мають вигляд

Все дуже багато фактів і продукцій організовані в деяку систему, представлену у вигляді графа "АБО". Фрагмент такого діагностуючого графа з вершинами-діагнозами q₉, q₁₀, q₁₁, q₁₂ (терминальными вершинами) представлен на рис.2 [2].

Рисунок 2 — Діагностує граф

Вимоги до розробки програмного забезпечення,
для постановки попереднього діагнозу

Програмне забезпечення (ПЗ) повинна являти собою сукупність програм, за допомогою яких вирішуються функціональні завдання в спеціалізованій комп'ютерній системі. ПЗ містить загальносистемне програмне забезпечення та спеціальне програмне забезпечення.

Загально системне програмне забезпечення має включати:

• Операційна система;

• Драйверів для роботи периферійних пристроїв;

• Антивірусні системи;

• Архіватори.




Спеціальне ПЗ:




• Повинно бути побудовано на модульному принципі;

• Має включати в себе програмний модуль проведення процесу планування;

• Програмне забезпечення, має бути відкритою системою і повинно передбачати
  

  можливість розширення функціональних можливостей;

• Забезпечувати можливість додавання нових модулів і внесення змін в існуючі.

Вимоги до розробки технічного забезпечення СКС

Технічна частина системи включає: процесор, системна плата, оперативна пам'ять, чіпсет, жорсткий диск, монітор і відеоадаптер, клавіатура, миша, принтер.

Вимоги до технічного забезпечення:

• Процесор повинен відповідати типу сокета
  

  вибраної системної плати з мережевим інтерфейсом;

• Тактова частота не менше 2 ГГц;

• Пропускна здатність шини не менше 800 МГц;

• 512 Кб кеша другого рівня;

• Кількість ядер - 2 або більше;

• Пропускна здатність RAM не менше 800 МГц;

• Монітор ЖК 17 дюймів;

• HDD накопичувач - 7200 обор / хв.

• Оптичний CD-DVD привід;

• Клавіатура;

• Опріческая мишка;

• Принтер, сканер;

Висновок

1. Обрана методика формування попередніх діагнозів, розрахунок їх вірогідності.

Всі розрахунки відбуваються на підставі значень характеристик крові і сечі (показників),

отриманих за допомогою біохімічного аналізу крові та сечі.

2. Виявлено основні показники біохімічного аналізу крові та їх вплив на відповідні захворювання.

3. Розроблена CКC, що включає в себе програму "Діагностика" для постановлення попереднього

діагнозу і базу даних, в якій зберігаються анкетні дані піддослідних, лікарів, користувачем БД,

налагодження програми і результати обстежень та власне і самі діагнози.

4. Автоматизований процес обробки досліджень, а це має важливу роль в медицині, т.ч. зменшує

витрачений час на проведення обстеження і прояв показників, які не знаходяться в своєму

дозволеному діапазоні. Також автоматизація призводить до зменшення помилок, які з'являються

за рахунок людського фактора.

Список літератури

1. Данилова Л.А., "Анализ крови и мочи" - 4-е изд., исправ. СПб.: "Салит-Медкнига", 2003г. - 128с.

2. Корячкин В.А., Страшнов В.И., Чуфаров В.Н. "Клинические функциональные и лабораторные тесты в анестезиологии и интенсивной терапии" - 2-е изд., перераб., и доп. СПб.: Санкт-Петербургское медецинское издательство. 2004г. - 304с.

3. Лившиц В.М., Сидельникова В.И. "Медецинские лабораторные анализы" Справочник - М.: "Триада-Х", 2000г. - 312с.

4. Хмелевский Ю.В., Усатенко О.К. "Основные биохимические константы человека в норме и при патологии" - 2-е изд., перераб. и доп. К.: "Здоров'я", 1987г. - 160с.

5. Руанет В.В. "Теория и техника лабораторных работ" учеб. пособ.,/Под ред. проф. Хетагуровой А.К. - М.:"ВУНМЦ Росздрава", 2007г. - 176с.

6. Назаренко Г.И., Кишкун А.А. "Клиническая оценка результатов лабораторных исследований" - М.: "Медецина", 2000г. - 544с.

7. Продеус А.Н., Захрабова Е.Н. "Экспертные системы в медицине" - М.: "Мир", 1991г. - 408с.

8. Маршалл В.Д "Клиническая биохимия" - М.: "Бином" 2002г. - 383с. [Электронный ресурс] &mdash Режим доступа: http://patfiza.net/books/med/biochem/Marshall_Klinicheskaya_bioximiya_%281999%29%28ru%29%28373s%29.djvu

9. Черноруцкий И.Г. "Методы принятия решений" — СПб.: "БХВ-Петербург", 2005г. — 416с.

10. Бочков В.Н., Добровольский А.Б., Кушлинский Н.Е., Логинов В.А., Панченко Е.П., Титов В.Н., Ткачук В.А. "Клиническая биохимия" учеб. пособ., "ГЭОТАР-МЕДИА" 2008г. - 264с.

Примітка

При написанні даного автореферату магістерська робота ще не завершена. Дата остаточного завершення роботи: грудень 2011 р. Повний текст роботи і матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його наукового керівника після вказаної дати.