инф. 1. Проприаторное и открытое программное обеспечение (ПО). Лицензия по. Особенности проприаторного и открытого программного обеспечения, их достоинства и недостатки.
 Скачать 206.36 Kb.
|
|
1. Проприаторное и открытое программное обеспечение (ПО). Лицензия ПО. Особенности проприаторного и открытого программного обеспечения, их достоинства и недостатки. Основные положения лицензионного соглашения проприаторного и открытого ПО. Примеры ОС и прикладных программ проприаторного и открытого ПО. Открытое программное обеспечение — программное обеспечение с открытым исходным кодом. Исходный код таких программ доступен для просмотра, изучения и изменения, что позволяет пользователю принять участие в доработке самой открытой программы, использовать код для создания новых программ и исправления в них ошибок. Проприета́рное программное обеспечение — программное обеспечение, являющееся частной собственностью авторов или правообладателей и не удовлетворяющее критериям свободного ПО (наличия открытого программного кода недостаточно). Правообладатель проприетарного ПО сохраняет за собой монополию на его использование, копирование и модификацию, полностью или в существенных моментах. Лице́нзия на програ́ммное обеспе́чение — это правовой инструмент, определяющий использование и распространение программного обеспечения, защищённого авторским правом. По сути, лицензия выступает гарантией того, что издатель ПО, которому принадлежат исключительные права на программу, не подаст в суд на того, кто ею пользуется. Преимущества и недостатки: 1.Открытость: + возможность исключить скрытые программные модули - происходит ожесточенная конкуренция - подгон вирусов на закрытые ПО 2. Программная поддержка: в закрытых быстрее решение ряда сложных задач (+), но они догоже (-), а в открытых медленне решение (-), но они дешевле (+). Основные положения лицензионного соглашения открытого ПО: 1. Любой пользователь может свободно использовать, копировать, изучать любой текст программы; 2. создавать новые закрытые версии; 3. все новые версии должны иметь корневое имя. Основные положения лицензионного соглашения проприаторного ПО: 1. Нельзя свободно копировать текст; 2. Нельзя просматривать, изучать код (текст); 3. Особые, специфические положения, касающиеся льгот. Примеры ОС открытого ПО: Linux OC(Mandriva 2007, 2010, 2011), Free BD OC. Примеры ОС проприаторного ПО: Linux XP, Linux Hat. Прикладные прог-мы открытого ПО: OpenOffice Pro на базе OpenOffice.org. Компоненты: Base, Impress, Math, Draw,Whiter; Прикладные прог-мы закрытого ПО: MS Office. Компоненты: Excell, Word, Power Point, Access, Out Look. 2. Перечислить и охарактеризовать основные события в разработке методов медицинской информатики в период времени 40-50 гг. и 50-70 годы 20-го века. Перечислить и охарактеризовать основные события в разработке методов медицинской информатики в периоды времени 70-80 г.г., 1995-2005 г.г. и с 2005-по н.вр. 1.1940-1945гг.-создание основных теоретических и технических основ медицинской информатики : Фон Нейман разработал аксиоматические основы формальных (вычислительных) методов(Использование двоичной системы счисления в вычислительных машинах, Программное управление ЭВМ, Ячейки памяти ЭВМ имеют адреса, которые последовательно пронумерованы) СППР .Самым главным следствием этих принципов можно назвать то, что теперь программа уже не была постоянной частью машины (как например, у калькулятора). 2.1950-1970гг.Разработка базовых прикладных программ для компьютеров, обеспечивающих поддержку принятия решений в административной, диагностической, лечебной деятельности. Создание интегральных систем (БИС дает возможность создавать компактные ЭВМ т. к. не требует технического персонала, что привело к развитию программ для рядовых пользователей) 3.1970-1980гг. Создание единых программно-технических систем для медицины, которые получили название Госпитальных информационных системы (HIS или МИС(HELP и LDS)).Создание электронных карт пациентов(ЭКП-PROMIS). Создание действующих прототипов интеллектуальных систем поддержки принятия решения в диагностике ,лечении и лабораторных исследованиях(МС ПППР(DENTRAL)).Создание INTERNIST -1 основанная на Байесовской диагностике, причинно-следственная (направленный граф(узлы(случайные переменные) и дуги(причинно-следственные связи между переменными)), не содержащий направленных циклов) и нейросетях, поддерживающая интеллектуальны модуль. 4.1980-1994гг.Установление самостоятельных учебных программ и программ курсов по медицинской информатике. Байесовский метод- метод дифференциальной диагностики ,основанный на вероятности (Байесовская вероятность — это интерпретация понятия вероятности - степень уверенности в истинности суждения. Для определения степени уверенности в истинности суждения при получении новой информации в используется теорема Байеса.) Нейросети - специализированное ПО для МИС. Установка стандарта обмена медицинскими данными-HL7( health level- протокол обмена, формат данных) 5.1995-2005гг. Широкое распространение технологий обмена между локальными МИС. Создание модуля административных решений в МИС .Широкое распространение микрокомпьютерных устройств, работающих On-Line c компьютерной сетью больницы .Развитие глобальных сетевых ресурсов (Internet),обмена данными МИС, появление on-line библиотек, интернет-баз данных ,развитие телемедицины, EC(единая МИС-2003) 5)2005-сд. Разработка национальной и интернациональной МИС. Развитие системы ЭКП. Развитие портативных технологий(датчики физиологических параметров и тд(запись и отправка ЭКГ на портативном устройстве)).Появление и развитие медицинских GRID технологий .CERN(сеть коллайдера). 3. Понятие о модели и моделировании. Дайте характеристику информационной модели. Дайте характеристику математической модели и методу математического моделирования. Назовите этапы процесса математического моделирования. Модель – это создаваемое человеком подобие изучаемого объекта (макет, изображение, схема, словесное описание и тп). Метод моделирования состоит в исследовании объекта, явления или процесса путем построения моделей и их изучения. Необходимость моделирования объясняется принципиальной невозможностью исследования многих объектов или большой ресурсоемкостью их изучения. Различают биофизические, физические, электрические, ситуационные, информационные, математические и др. Информационная модель – модель объекта, процесса или явления, в которой представлены информационные аспекты моделируемого объекта, процесса или явления. Среди информационных моделей особое место занимают модели представления знаний. Математическая модель – приближенное описание объекта, явления или процесса с помощью математической символики. Эта модель представляет собой систему математических соотношений: формул, функций, уравнений, систем уравнений, описывающих те или иные стороны изучаемого объекта, явления или процесса. Математическое моделирование – мощное средство познания, прогнозирования и управления. Анализ мат.модели помогает проникнуть в суть изучаемого объекта. Мат.модели строятся на основе данных эксперимента или умозрительно, описывают гипотезу, теорию или закономерность того или иного феномена и требуют дальнейшей проверки на практике. Мат.моделирование часто позволяет предвидеть характер изменения исследуемого процесса в условиях, трудно воспроизводимых в эксперименте, а в отдельных случаях позволяет предсказать ранее неизвестные явления и процессы. Процесс мат.моделирования принято делить на несколько этапов.
В медицине модели применяются для исследования структур, функций и процессов на разных уровнях организации живого организма: атомарно-молекулярном, субклеточном, клеточно-тканевом, органно-системном, организменном, биоценотическом. 4. Назовите виды медицинских данных и приведите примеры. Назовите особенности медицинских данных. Как эти особенности учитываются в медицинской практике? Мат.статистика – универсальный инструмент для анализа любых данных, в том числе экспериментальных клинических и биомедицинских. 2 основных типа данных: количественный и качественный. Качественные данные подразделяются на порядковые, или ранговые (напр., тяжесть проявлений заболевания), и классификационные, или номинальные (напр., перенесенные заболевания, классы ксенобиотиков). При обработке данных часто приходится переводить качественные данные в количественные. В клинической и экспериментальной медицинской практике исследователь реже употребляет слово «данные», но чаще – «параметры» или «переменные», ставя между этими понятиями знак равенства. Нужно отличать понятие «переменная» от понятия «признак»: температура тела – параметр(переменная), температура тела >37 – признак (человек нездоров). Особый тип данных – даты. Бывает, что по смыслу работы с ними приходится производить действия (напр., определять, сколько времени прошло между соседними исследованиями), поэтому нужно следить, чтобы они записывались в определенном формате. Особенности мед.данных: 1) В описательной статистике при работе с иед.данными необходимо поступать следующим образом: с одной стороны, не допускать потерь исходной информации, с другой стороны, при представлении результатов статистической обработки данных не приводить избыточной информации. 2) В мат.статистике выводы основаны на допущении: то, что верно на случайной выборке, верно и для генеральной совокупности, из которой она получена. Генеральная совокупность – набор данных, описывающих нечто всеобъемлющее, напр., все дети, живущие на Земле, вся совокупность пациентов, которые могли бы получать определенный препарат. Выборка – часть генеральной совокупности, описывающая её с той или иной долей погрешности. 5. Приведите примеры аналоговых сигналов, используемых для диагностики состояния пациента. Чем аналоговый сигнал отличается от цифрового? Дайте понятие дискретизации аналогового сигнала, времени и частоты дискретизации. Рекомендуемая для дискретизации ЭКГ частота. Какие устройства используются для преобразования аналогового сигнала в цифровой? Автоматизированные системы обработки кривых и изображений являются самыми многочисленными среди разработанных систем. При регистрации кривых и изображений осуществляется преобразование физических характеристик организма в электрические сигналы. Получаемые кривые (электрокардиограмма, реограмма) являются аналоговыми (непрерывными) сигналами. Современная вычислительная машина (аналого-цифровой преобразователь) может обрабатывать информацию, представленную только в цифровом формате. Суть аналого-цифрового преобразования сводится к многократным, сделанным с определенной частотой, измерениям напряжения вводимого аналогового сигнала. Частота, с которой осуществляется преобразование, называется частотой дискретизации сигнала, которая измеряется в герцах. Любой периодический сигнал можно представить набором синусоид. Чем чаще изменяется сигнал, тем больше синусоид нужно для его описания. Представление сигнала как набора синусоид называется его спектром. Чтобы получить представление сигнала в цифровой форме, достаточное для выявления характерных точек, которые необходимы для обработки сигнала, частота дискретизации должна вдвое превышать максимальную частоту его спектра. Для оцифровки кардиологических кривых используется бОльшая частота дискретизации, чем для респираторных: напр., для сигнала ЭКГ используется частота дискретизации 500Гц, реографического сигнала – 100Гц. 6. Определите, что означает термин «порог нормальности» для количественного диагностического признака. Приведите пример, диагностического признака и его порога нормальности. Объясните значения терминов «истинно положительные» (TP), «истинно отрицательные» (TN), «ложно положительные» (FP) и «ложно отрицательные» (FN). Чувствительность и специфичность лабораторного теста зависят от выбранной границы нормы. Чем ниже граница нормы, тем выше чувствительность теста, т.е. тем больше положительных ответов отмечается среди больных. В то же время, пропорционально будет возрастать число ложно-положительных ответов в группе контроля. Понятие нормы, как и понятие здоровья, весьма условно. Можно определить понятие «порог нормальности» теста как биологическое и медицинское понятие. Если биологический порог определяется биологической вариацией изучаемого параметра в популяции, то медицинский порог, прежде всего, определяется теми клиническими задачами, которые предполагается решить с помощью применяемого диагностического вмешательства. Медицинская норма зависит от современных представлений медицинской науки. Так верхняя граница нормы для С-реактивного белка (СРБ), которая используется для диагностики воспалительных заболеваний, составляет 10 мг/л, а в случае, если используются новые высокочувствительные тесты определения СРБ для диагностики нестабильной стенокардии или риска сердечно-сосудистых заболеваний составляет 4 мг/л. Лактатдегидрогеназа синтезируется внутриклеточно, и в норме лишь небольшая часть этого фермента попадает в кровь. При повреждении миокарда (например, при инфаркте миокарда), печени (при гепатитах, циррозе печени) в результате цитолиза (разрушения клеток) этот фермент попадает в кровь, что выявляется лабораторными методами. Норма:дети старше 12 лет и взрослые — 250 Ед/л TP – верно классифицированные положительные примеры (так называемые истинно положительные случаи); TN – верно классифицированные отрицательные примеры (истинно отрицательные случаи); FN – положительные примеры, классифицированные как отрицательные (ошибка I рода). Это так называемый "ложный пропуск" – когда интересующее нас событие ошибочно не обнаруживается (ложно отрицательные примеры); FP – отрицательные примеры, классифицированные как положительные (ошибка II рода); Это ложное обнаружение, т.к. при отсутствии события ошибочно выносится решение о его присутствии (ложно положительные случаи). 7. Дайте формулу для диагностической чувствительности диагностического признака (симптома) и пояснить статистическую значимость этой формулы. Чему равно максимальное значение чувствительности? При каком условии она его принимает? Приведите пример, когда целесообразно выбирать максимальное значение чувствительности. Se=TP/(TP+FN) диагностическая чувствительность показывает отношение числа здоровых людей к общему числу исследуемых. Диагностическая чувствительность — это доля позитивных результатов теста в группе (в популяции) больных пациентов. Максимальное значение чувствительности равно 1. она его принимает когда мало значение ложного отрицательного.  ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ - это доля всех больных, которых можно выявить с помощью диагностического метода. Хороший метод должен выявлять большую долю больных. Если у теста высокая чувствительность, то по его отрицательному результату можно надежно исключить подозреваемую болезнь. При обследовании таким тестом группы людей невозможно пропустить больных. Максимальное значение 100%, при идеальном тесте. Но так, как идеальный тест понятие абстрактное и даже при самых точных исследованиях(гистология рака), бывают неточности, то реальное значение чувствительности не может быть больше 99,9 % Максимальное значение ДС нужно использовать при испытании нового метода диагностики( идет сравнение метода с высокой чувствительностью, который или идеальный или приближается к нему). Также максимальное значение ДС нужно использовать, если исследуется группа пациентов и необходимо выявить больных с максимальной точностью. Для проверки нового метода диагностики необходимо использовать методы «золотого стандарта», которые дают максимально положительный результат при диагностике соответствующей патологии у пациента. Если у теста высокая чувствительность, то по его отрицательному результату можно надежно исключить подозреваемую болезнь. При обследовании таким тестом группы людей невозможно пропустить больных. Чувствительность (sensitivity): доля позитивных результатов теста в группе (в популяции) больных пациентов Специфичность (specificity):доля негативных результатов теста в группе здоровых пациентов Использование в клиническом обследовании Чувствительный тест часто дает положительный результат при наличии заболевания (обнаруживает его). Однако, особенно информативен он, когда дает отрицательный результат, т.к. редко пропускает пациентов с заболеванием. |