Информатика. 1 Информатика и информация в медицине понятие медицинской информации свойства медицинской информации Медицинская информатика
 Скачать 1.31 Mb.
|
|
1)Информатика и информация в медицине понятие медицинской информации свойства медицинской информации Медицинская информатика – наука, изучающая закономерности информационных процессов в медико-биологических системах и способы внедрения информационных технологий в медицинскую практику. Медицинская информация — это медицинские знания и данные. Свойства мед информации: объективность, полнота, достоверность, доступность, актуальность, валидность (адекватность). Объективность и субъективность информации. Т.к. понятие объективности информации является относительным 2. Медикобиологические данные. Виды медико-биологических данных. Оценка медико-биологических данных. Этапы операций с медико-биологическими данными. Все биологически активные процессы, происходящие в че ловеческом организме, сопровождаются выработкой различных сигналов. Зарегистрированные сигналы называются данными. Медико-биологические данные могут быть систематизированы в следующие группы: 1.Количественные данные - параметры; их можно охаракте ризовать дискретными величинами: рост пациента, концентрация в крови форменных элементов и биологически активных веществ, заболеваемость туберкулезом в группе населения, количество ВИЧ- инфицированных больных и др. 2.Качественные данные - признаки; они не поддаются точной оценке, хотя и могут быть ранжированы (т.е. систематизированы по условным баллам: один балл, два балла и т.д.). К таким данным относятся, например, цвет кожных покровов, наличие болей, качество жизни человека и др. Качественные признаки, которые могут быть отнесены только к двум категориям (их наличию или отсутствию), называются дихотомическими. 3. Статические картины органов человека или всего его тела - отображают картину различных участков патологически измененных тканей пациента, чаще всего с помощью средств лучевой диагностики - рентгенологической, радионуклидной, ультразвуковой, магнитно-резонансной; например, патологические изменения на рентгенограмме грудной клетки, изображение головного мозга на компьютерной томограмме. К статическим картинам относят фотографии макропрепаратов и гистологических срезов, эндоскопические изображения. 4.Динамические картины органов человека - получаются при непрерывной регистрации (на мониторе или жестком диске компьютера) движущихся органов, например, сердца, легких, при изучении быстроменяющихся картин прохождения по организму рентгеноконтрастных или радионуклидных веществ (при рентгенологическом исследовании пищеварительного тракта, радионуклидном исследовании сердца). 5.Динамические данные физиологических функций - электро кардиограмма, электроэнцефалограмма, кривые, зареги стрированные при прохождении радиоактивного вещества по организму и др. При оценке медико-биологических данных следует четко выделять два различных понятия - признак и параметр, поскольку каждый из них по-разному обрабатывается средствами информационных технологий. Признак - это характеристика пациента (или явления), которая может иметь только два значения: наличие или его отсутствие. Примеры - наличие болей, лихорадка, покраснение кожных покровов, припухлости в какой-то части тела, определение патологического образования на рентгенограмме грудной клетки, деформация зубцов ЭКГ. Параметр - это величина, характеризующая свойство про цесса, явления или системы в абсолютных или относительных величинах. Винформационной технологии работы с данными медицинского характера, существует несколько основных этапов операции с данными: 1. Сбор и первичная обработка данных - это накопление результатов исследований в том объеме, который задан условиями поставленной задачи или необходимостью принять адекватное решение. Существуют специальные правила, определяющие объем требуемых данных для каждого класса задач. Собранные данные подлежат первичной обработке, которая включает в себя отсечение «лишних», некорректно зарегистрированных сигналов. Первичная группировка реализуется по типу данных и классам изучаемых явлений. 2.Оценка эффективности измерения данных - это определение степени точности и величины погрешности зарегистрированных сигналов и полученных данных. 3.Сохранение данных - это регистрация данных на специальных бланках в виде твердых копий или на магнитных носителях. 3. МИС БАЗОВОГО УРОВНЯ Медицинская информационная система (МИС) – это разветвленная информационная сеть, которая при помощи компьютерных технологий охватывает и связывает между собой все составляющие сферы здравоохранения в масштабе учреждения, региона и даже страны. Первые МИС использовались для оптимизации простых, но трудоемких операций – регистрации и учета пациентов, записи на прием, финансовых расчетов. Современные системы автоматизируют весь процесс управления клиникой, берут на себя большую часть нагрузки по ведению медицинских записей и карт пациентов, а также упрощают взаимодействие с государственными органами управления, страховыми и социальными службами. МИС базового уровня – это информационные системы, которые используют доктора в своей ежедневной практике. Они оказывают информационную, справочную, экспертную поддержку врачебной деятельности. Сюда же относят оборудование для проведения диагностических и лабораторных тестов, лечебного воздействия и автоматизированные рабочие места специалистов. Цели их внедрения:упростить текущую работу специалиста, делегировав часть врачебных операций компьютерной программе улучшить качество медицинского обслуживания там, где наблюдается дефицит кадров или повышенная нагрузка на имеющихся специалистов. Исходя из этого, внутри базовых МИС выделяют четыре группы подсистем. Первая группа – информационно-справочные системы. Они содержат определенный объем знаний и данных предметной области и предоставляют доступ к этим данным. Это может быть, например, перечень существующих торговых названий лекарственного препарата, который назначает врач, банк научных статей по описанным клиническим случаям какого-либо заболевания, и многое другое. Вторая группа – консультативно-диагностические системы(КДС). В основе КДС лежит база знаний медицинских случаев по различным нозологиям – перечень симптомов, частота выражения, список возможных диагнозов, методы лечения и их результаты. Работа осуществляется в диалоговом режиме. Исходной информацией служат данные по состоянию наблюдаемого пациента. Внутри КДС разделяют на экспертные и вероятностные системы. Вероятностные системы основываются на Байесовской статистике, то есть определяют степень доверия событию – априорную или личную, и на этой основе выводят условную вероятность того или иного заболевания. Экспертные системы являются одной из разновидностей технологии искусственного интеллекта. Опираются на профессиональный опыт. Их создание является попыткой воспроизвести алгоритм врачебного решения при помощи компьютерных технологий. Медицинские приборно-компьютерные системы (МПКС) – это совокупность оборудования для выполнения диагностических и лечебных процедур. МПКС состоит из трех основных блоков: Аппаратная часть – это внешние технические устройства. Сюда относят разнообразные датчики, электроды, излучатели, анализаторы, а также компьютеры и микропроцессоры для обработки информации и вычислений. Программное обеспечение (ПО) – определяет функционал приборов, методики и алгоритмы их работы, задает интерфейс пользователя. Медицинская часть – это база знаний профессиональной области: что и зачем делают приборы, и каким должен быть результат. Последняя группа, автоматическое рабочее место врача (АРМ врача). Это базовая единица цифровизации медицинского сектора. Общее назначение – управление информацией, которая составляет основу работы каждого конкретного специалиста. Под управлением понимается получение и ввод данных, их хранение, обработка, поиск и распространение. Таким образом, все описанные выше группы базовых МИС должны иметь интеграцию с АРМ. Автоматизированные рабочие места врачей используются как на базовом уровне, так и на уровне медицинских учреждений. 4) МИС уровня ЛПУ а) ИС консультативных центров (предназначены для обеспечения функционирования соответствующих подразделений и информационной поддержки врачей при консультировании, диагностике и принятии решений при неотложных состояниях), б) банки информации медицинских служб (содержат сводные данные о качественном и количественном составе работников учреждения, прикрепленного населения, основные статистические сведения, характеристики районов обслуживания и другие необходимые сведения), в) персонифицированные регистры (содержащие информацию на прикрепленный или наблюдаемый контингент на основе формализованной истории болезни или амбулаторной карты), г) скрининговые системы (для проведения доврачебного профилактического осмотра населения, а также для выявления групп риска и больных, нуждающихся в помощи специалиста), д) ИС ЛПУ (основаны на объединении всех информационных потоков в единую систему и обеспечивают автоматизацию различных видов деятельности учреждения), е) ИС НИИ и медицинских вузов (решают 3 основные задачи: информатизацию технологического процесса обучения, научно- исследовательской работы и управленческой деятельности НИИ и вузов) 5.Медицинские информационные системы территориального уровня – предназначены для обслуживания отдельно взятой территории (города, области, края, республики). Их основное назначение обеспечить управление различными медицинскими службами (поликлиниками, стационарами и т.д.), а также осуществлять взаимосвязь с системой медицинского страхования, службой санитарного контроля, медицинскими образовательными учреждениями и т.д. Они представлены: 1) ИС территориального органа здравоохранения; 2) ИС для решения медико-технологических задач, обеспечивающие информационной поддержкой деятельность медицинских работников специализированных медицинских служб; 3) компьютерные телекоммуникационные медицинские сети, обеспечивающие создание единого информационного пространства на уровне региона. В МИС территориального уровня выделяют несколько подсистем, важными из которых являются: - административно-управленческая информационная система; - статистические информационные системы - информационные системы отдельных лечебных учреждений (поликлиник, стационаров, аптек и т.д.); - информационные системы фонда медицинского страхования и отдельных страховых компаний. Вопрос 6. МИС. Медицинские информационные системы федерального уровня. Медицинские информационные системы федерального уровня – предназначены для обеспечения полноценной деятельности здравоохранения страны. Основные подсистемы этого уровня являются следующие: -административно-управленческая информационная система (осуществляет управление региональными органами здравоохранения); - статистические информационные системы (обеспечивают свободные данные по стране всех статистических показателей из регионов); -справочно-правовая информационная система (предназначена для консультационной поддержки по всем вопросам организации здравоохранения: приказы, нормативные документы); -медицинско-технологические информационные системы профильного назначения по различным медицинским специальностям; -консультативно-диагностические системы федерального уровня (поддерживаются крупнейшими научно-исследовательскими институтами и клиниками); - библиографические информационные системы (содержат библиографические и тематические обзоры по различным разделам медицины и здравоохранения). 7.Принципы работы АРМ должен основываться на принципах системности, устойчивости, гибкости и эффективности. Это означает, что определенное АРМ врача – это обособленный участок общей структурной сети, способное подвергаться модернизации, оставаясь при этом функционалом, независящим от внешних или внутренних воздействующих негативных факторов. Эффективность применения АРМ подразумевает экономическую целесообразность внедрения, действенное перераспределение функциональных обязанностей между специалистом и информационными технологиями. Автоматизированное рабочее место врача представляет собой комплекс аппаратно-технического и программного обеспечения рабочего процесса, связанного с выполнением профессиональных обязанностей специалиста. Основное предназначение АРМ – облегчить и ускорить исполнение врачом определенного круга задач. Основные возможности АРМ врача Функционал, заложенный в автоматизированное рабочее место врача, может отличаться в зависимости от профиля специалиста, но основные задачи являются базовыми: Ведение электронной истории болезни, с возможностью подразделения документа на амбулаторные, диспансерные, профилактические, смотровые карты пациента. Сбор, внесение и сохранение в базе данных об анамнезе, жалобах, динамическом изменении здоровья пациента. Фиксирование лечебно-диагностического процесса, определение диагноза по МКБ-10. Планирование работы, осмотров, проведение профилактических мероприятий (иммунизации, вакцинации и т.д.), контроль соблюдения сроков. Создание индивидуальных программ обследований и лечения. Доступ к клиническим протоколам заболеваний. Выписка рецептов. Выдача листов временной нетрудоспособности. Вывод необходимых данных на бумажный носитель. 8. Информационные технологии. Уровни ит «информационная технология» - это совокупность средств и методов, с помощью которых происходит сбор, обработка, хранение, передача и отображение информации о состоянии объекта, процесса или явления Уровни информационных технологий в медицине можно представить в виде следующей возрастающей последовательности. К их числу можно отнести: сбор информации, обработку информации, проверку информации, коммуникативный уровень, уровень искусственного интеллекта Процесс «сбора информации» связан с переходом от реального представления предметной области к его описанию в формальном виде и в виде данных, которые отражают это представление. Процесс «обработки информации» состоит в получении одних «информационных объектов» из других «информационных объектов», путем выполнения некоторых алгоритмов; он является одной из основных операций, выполняемых над информацией и главным средством увеличения ее объема и разнообразия. В процессе «коммуникационный уровень» осуществляется передачу информации на расстояние для ускоренного обмена и организации быстрого доступа к ней, используя при этом различные способы преобразования. В процессе «Data mining» происходит проверка (достоверности) полученной информации. Этот уровень является новым направлением для развития медицинских информационных технологий. Уровень «Data mining» позволяет ответить на практически значимые для принятия решений ответы. Примерами вопросов, на которые может ответить информационная технология «Data mining», могут быть такие: встречаются ли точные шаблоны людей, подверженных остеопорозу или алкоголизму, какие биографические черты портрета людей имеют влияние на продолжительность ремиссии при алкоголизме? Процесс «искусственный интеллект» связан с необходимостью накопления и долговременного хранения данных, обеспечением их актуальности, целостности, безопасности, доступности. Этот процесс направлен на решение задачи доступа к информации в удобной для пользователя форме.  9.Решение задач с использованием пакета Статистика После того как организована расчетная таблица, необходимо выбрать в основном меню опцию DATA (данные). В появившемся меню нужно выбрать опцию Weight Cases (взвесить наблюдения). В появившемся диалоговом окне Weight Cases (рис. 8.3) необходимо выбрать опцию Weight Cases by (взвесить наблюдения по), поставив мышью точку в кружечке рядом. После чего необходимо перенести переменную VAR00003 в поле Frequency variable (частота переменной), нажав на кнопку со стрелкой. Затем необходимо нажать ОК и в основном меню выбрать опцию Analyze, в ней опцию Descriptive Statistics (дескриптивные статистики), в ней опцию Crosstabs (таблицы сопряженности). В появившемся диалоговом окне Crosstabs (таблицы сопряженности) надо перенести первую переменную VAR00001 в поле, обозначенное Rows (строчки), и переменную VAR00002 в иоле Columns (столбцы), переменную VAR00003 в поле Next.  11. сравнение групп, дисперсионный анализ. критерий стьюдента. t-критерий Стьюдента – общее название для класса методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на распределении Стьюдента. Наиболее частые случаи применения t-критерия связаны с проверкой равенства средних значений в двух выборках. Для чего используется t-критерий Стьюдента? t-критерий Стьюдента используется для определения статистической значимости различий средних величин. Может применяться как в случаях сравнения независимых выборок (например, группы больных сахарным диабетом и группы здоровых), так и при сравнении связанных совокупностей (например, средняя частота пульса у одних и тех же пациентов до и после приема антиаритмического препарата). В последнем случае рассчитывается парный t-критерий Стьюдента В каких случаях можно использовать t-критерий Стьюдента? Для применения t-критерия Стьюдента необходимо, чтобы исходные данные имели нормальное распределение. Также имеет значение равенство дисперсий (распределения) сравниваемых групп (гомоскедастичность). При неравных дисперсиях применяется t-критерий в модификации Уэлча (Welch's t). При отсутствии нормального распределения сравниваемых выборок вместо t-критерия Стьюдента используются аналогичные методы непараметрической статистики, среди которых наиболее известными является U-критерий Манна — Уитни. Как рассчитать t-критерий Стьюдента? Для сравнения средних величин t-критерий Стьюдента рассчитывается по следующей формуле:  где М1 - средняя арифметическая первой сравниваемой совокупности (группы), М2 - средняя арифметическая второй сравниваемой совокупности (группы), m1 - средняя ошибка первой средней арифметической, m2 - средняя ошибка второй средней арифметической. Дисперсионный анализ, предложенный Р. Фишером, является статистическим методом, предназначенным для выявления влияния ряда отдельных факторов на результаты экспериментов. В основе дисперсионного анализа лежит предположение о том, что одни переменные могут рассматриваться как причины (факторы, независимые переменные), а другие как следствия (зависимые переменные). Независимые переменные называют иногда регулируемыми факторами именно потому, что в эксперименте исследователь имеет возможность варьировать ими и анализировать получающийся результат. Сущность дисперсионного анализа заключается в расчленении общей дисперсии изучаемого признака на отдельные компоненты, обусловленные влиянием конкретных факторов, и проверке гипотез о значимости влияния этих факторов на исследуемый признак. Сравнивая компоненты дисперсии друг с другом посредством F — критерия Фишера, можно определить, какая доля общей вариативности результативного признака обусловлена действием регулируемых факторов. Исходным материалом для дисперсионного анализа служат данные исследования трех и более выборок, которые могут быть как равными, так и неравными по численности, как связными, так и несвязными. По количеству выявляемых регулируемых факторов дисперсионный анализ может быть однофакторным (при этом изучается влияние одного фактора на результаты эксперимента), двухфакторным (при изучении влияния двух факторов) и многофакторным (позволяет оценить не только влияние каждого из факторов в отдельности, но и их взаимодействие). |