- •Розділ 1. Основні поняття медичної інформатики. Комп’ютер у діяльності майбутнього лікаря
- •1.1. Основні поняття медичної інформатики
- •Інформація та її визначення
- •Носії повідомлень
- •Визначення кількості інформації
- •Представлення інформації в комп’ютері
- •Системи числення
- •Десяткова система числення
- •Двійкова (бінарна) система числення
- •Переведення числової інформації з десяткової системи числення в двійкову
- •Кодування нечислової інформації
- •Логічні елементи в комп’ютері
- •Предмет та об’єкт медичної інформатики
- •Медична інформація та її види
- •Інформація, дані, знання
- •Типи медичних знань.
- •Інформаційний медичний документ
- •Опис даних: якісні, порядкові та кількісні дані. Шкали вимірювання
- •Якісні дані. Шкала класифікації (номінальна).
- •Порядкові дані. Шкала порядку.
- •Кількісні дані. Шкала інтервалів і шкала відношень.
- •Медичні дані
- •Питання для самоконтролю
- •1.2. Передача інформації. Мережеві технології. Основи телемедицини Передача інформації, схема передачі інформації
- •Основні поняття комп’ютерних мереж
- •Комунікаційне обладнання
- •Комунікаційне програмне забезпечення
- •Класифікація комп’ютерних мереж
- •Локальні мережі
- •Глобальні мережі
- •Глобальна мережа Internet та її можливості
- •Виникнення глобальної мережі Internet.
- •Протоколи мережі Internet.
- •Ідентифікація комп’ютерів в мережі. Адресація в Internet.
- •Основні послуги Internet.
- •Робота з електронною поштою
- •Поштові адреси та структура електронного листа.
- •Робота з гіпертекстовими сторінками World Wide Web.
- •Пошук в Internet
- •Робота з файлами засобами ftp-сервера
- •Загальні алгоритми пошуку інформації в Internet .
- •Основи телемедицини
- •Технології, що застосовуються у телемедицині
- •Будова телемедичних систем. Засоби передачі інформації в телемедицині
- •Функції телемедичних центрів
- •Стандарти, які застосовуються в телемедицині.
- •Стандарт Health Level 7
- •Проблеми телемедицини
- •Питання для самоконтролю
- •1.3. Комп’ютерні дані: типи даних, обробка та управління. Основні концепції баз даних
- •Класифікація баз даних
- •Основні типи моделей даних
- •Ієрархічна модель даних.
- •Модель даних типу мережа.
- •Реляційна модель даних.
- •Класифікація сучасних систем керування базами даних
- •Мовні засоби систем керування базами даних
- •Майбутнє субд
- •Питання для самоконтролю
- •Розділ 2. Медичні дані. Методологія обробки та аналізу інформації.
- •2.1. Кодування та класифікація. Історія класифікації і кодування
- •Поняття класифікації
- •Двоосьова icpc .
- •Поняття кодування
- •Проблеми класифікації та кодування
- •Класифікаційні системи
- •Системи класифікації в Україні
- •Питання для самоконтролю
- •2.2. Аналіз біосигналів. Методи обробки біосигналів. Візуалізація медико-біологічних даних. Обробка та аналіз медичних зображень. Біосигнали та їх обробка.
- •Реєстрація, трансформація та класифікація сигналів
- •Біосигнали і нестаціонарні сигнали.
- •Типи сигналів.
- •Приклади застосування аналізу біосигналів
- •Поняття медичного зображення.
- •Формування медичних зображень
- •Медичне зображення як об’єкт медичної інформатики.
- •Методи отримання медичних зображень
- •Обробка медичних зображень.
- •Основні принципи обробки зображень.
- •Попередня обробка.
- •Зміна контрастності зображення.
- •Затемнення і видимість деталей зображення
- •Зменшення шуму.
- •Квантування рівня сірого
- •Відновлення зображень
- •Покращення зображень
- •Методика виявлення краю або контуру
- •Сегментація.
- •Стиснення зображення
- •Перетворення зображення
- •Повне перетворення
- •Розрахунок параметрів.
- •Інтерпретація зображень.
- •Проблеми обробки та аналізу зображень
- •Проблема візуалізації зображень.
- •Двовимірні томографічні зображення.
- •Тривимірне об’ємне зображення.
- •Способи двовимірної візуалізації.
- •Способи дійсної три вимірної візуалізації.
- •Застосування тривимірної візуалізації.
- •Сучасні тенденції обробки зображень
- •Обробка двовимірних та тривимірних медичних зображень. Обробка двовимірних медичних зображень
- •Обробка тривимірних медичних зображень
- •Питання для самоконтролю
- •2.4. Методи біостатистики. Сучасна технологія аналізу даних
- •Планування дослідження.
- •Підготовка даних до аналізу
- •Попередній аналіз даних
- •Вибір і реалізація методу аналізу
- •Закони розподілу дискретних випадкових величин Біноміальний розподіл (розподіл Бернуллі)
- •Розподіл Пуассона
- •Закони розподілу неперервних випадкових величин Нормальний закон розподілу (Гауса)
- •Розподіл
- •Розподіл Ст’юдента (Госсета)
- •Емпіричні закони розподілу випадкових величин
- •Оцінка параметрів розподілу та перевірка гіпотез Загальні поняття
- •Етапи перевірки гіпотез
- •Критерії перевірки гіпотез
- •Стійкість критеріїв
- •Послідовність операцій при виборі критерію
- •Постановка задачі
- •Визначення додаткових умов вибору критерію
- •Вибір конкретного критерію
- •Вимоги до вибірок
- •Критерій (критерій Пірсона)
- •Кореляційний аналіз
- •Регресійний аналіз
- •Тестові завдання для самоконтролю
- •Розділ 3. Медичні знання та прийняття рішень в медицині
- •3.1. Формалізація та алгоритмізація медичних задач. Основні поняття
- •Алгоритми та їх властивості.
- •Способи подання алгоритмів
- •Типи алгоритмів та їх структурні схеми Лінійні алгоритми
- •Циклічні алгоритми
- •Цикл-поки
- •Цикл-до
- •Питання для самоконтролю
- •3.2. Формальна логіка у вирішенні медико-біологічних задач. Основи логіки висловлень
- •Поняття висловлення
- •Множина значень висловлення
- •Алфавіт логіки висловлень
- •Логічні операції та таблиці істинності. Бінарні і унарні операції
- •Операція заперечення.
- •Операція кон’юнкції
- •Операція диз’юнкції
- •Операція імплікації
- •Операція еквівалентності
- •Діаграми Вена
- •Властивості логічних операцій
- •Основні логічні функції.
- •Логічна функція якщо
- •Способи подання логічних функцій
- •Питання для самоконтролю
- •3.3. Методи підтримки прийняття рішень. Стратегії отримання медичних знань Типи діагностичних і прогностичних технологій
- •Види лікарської логіки.
- •Детерміністична логіка
- •Табличні методи
- •Машинні технології
- •Логіка фазових інтервалів
- •Фазовий простір станів
- •Застосування ймовірнісної логіки в діагностиці
- •Основи теорії ймовірнісної діагностики
- •Розробка систем ймовірнісної діагностики
- •Приклад застосування систем ймовірнісної діагностики
- •Метод послідовного статистичного аналізу Вальда
- •Визначення й архітектура систем знань
- •Людина і комп’ютер
- •Експертні системи в медицині
- •Штучний інтелект.
- •Історія ес
- •Розробка експертних систем
- •База знань
- •Формальні моделі зображення знань
- •Продукційні моделі
- •Семантичні моделі
- •Модель типу фрейм
- •Характеристики експертних систем
- •Приклади застосування експертних систем
- •Тенденції розвитку систем знань
- •Питання для самоконтролю
- •3.4. Клінічні системи підтримки прийняття рішень. Засоби прогнозування. Моделювання медико-біологічних процесів . Поняття системи
- •Властивості систем
- •Структура систем
- •Загальна теорія систем. Системний підхід
- •Поняття моделі. Типи моделей
- •Типи моделей
- •Математична модель. Історія
- •Ступені складності математичної моделі
- •Ступені адекватності
- •Математичне моделювання
- •Етапи математичного моделювання
- •Обмеження і переваги методу математичного моделювання
- •Приклади математичних моделей.
- •1. Гемодинаміка судинного русла
- •2. Модель зміни концентрації лікарського препарату в крові пацієнта
- •3. Моделювання росту популяцій
- •57. Випадкові відхилення 58. Випадкові відхилення
- •4. Математична модель «хижак – жертва»
- •5. Моделювання клітинного росту
- •6. Математичне моделювання в імунології.
- •7. Моделювання епідемічних процесів
- •Питання для самоконтролю
- •3.5. Доказова медицина Доказова медицина. Принципи доказової медицини
- •Визначення доказовості
- •Аспекти доказової медицини
- •Умови ефективного функціонування доказової медицини
- •Алгоритм дій
- •Мета-аналіз
- •Види мета-аналізу
- •Переваги мета-аналізу
- •Проблеми мета-аналізу
- •Кокранівські бази даних
- •Принципи Кокранівського Співробітництва
- •Проблемні групи зі створення систематичних оглядів
- •Кокранівські робочі групи з методології оглядів
- •Кокранівські спеціалізовані групи
- •Кокранівські центри
- •Кокранівська мережа споживачів
- •Кокранівська електронна бібліотека
- •Кокранівська база даних систематичних оглядів
- •Кокранівський реєстр контрольованих випробувань
- •Прийняття оптимальних рішень в охороні здоров’я
- •Тенденції розвитку Кокранівського Співробітництва
- •Стислий довідник з доказової медицини
- •Принципи створення довідника
- •І. Систематичні огляди як джерело доказів.
- •Іі. Рандомізовані контрольовані випробування як джерела доказів
- •Особливості викладу матеріалу
- •Питання для самоконтролю
- •Розділ 4. Системи, направлені на пацієнтів, та інституційні інформаційні системи в охороні здоров’я
- •4.1. Типи інформаційних систем в галузі охорони здоров’я. Госпітальні інформаційні системи та їх розвиток. Вимоги до інформації
- •Основні аспекти інформатизації медичної діяльності
- •Загальна технологічна схема діагностично-лікувального процесу.
- •Етапи створення і основні характеристики міс
- •Класифікація медичних інформаційних систем
- •Медичні інформаційні системи базового рівня
- •Інформаційно довідкові системи.
- •Консультативно-діагностичні системи.
- •Арм лікаря.
- •Автоматизоване робоче місце лікаря діагноста
- •Медичні інформаційні системи рівня лікувально-профілактичного закладу
- •Інформаційні системи консультативних центрів.
- •Скрінінгові системи.
- •Інформаційні системи лікувально-профілактичної установи Особливості організації інформаційного середовища лікувально профілактичної установи
- •Основні типи даних
- •Інформаційні системи поліклінічного обслуговування.
- •Міс територіального і державного рівня
- •Інформаційне забезпечення міс
- •Госпітальні інформаційні системи
- •Архітектура гіс.
- •Автоматизовані робочі місця головного лікаря та його замісників.
- •Регістратура
- •Електронна медична карта (емк)
- •Стаціонар
- •Лабораторні дослідження.
- •Операційна
- •Облік лікарських засобів.
- •Питання для самоконтролю
- •4.2. Електронна медична картка. Ведення медичної документації за допомогою персонального комп’ютера.
- •Концепція побудови електронних медичних карток
- •Ступінь захисту інформації про пацієнтів
- •Система медичного документообігу закладів охорони здоров’я
- •Структура системи
- •Етапи документообігу
- •Питання для самоконтролю
- •4.3. Інформаційні ресурси системи охорони здоров’я
- •4.4. Етичні та правові принципи в системі охорони здоров’я Захист медичної інформації
- •Медична інформаційна система як об’єкт захисту
- •Проблеми організації захисту лікарської таємниці
- •Загрози інформації, що містить лікарську таємницю.
- •Проблеми впровадження комплексних систем захисту.
- •Вимоги до моделі процесів інформаційної безпеки.
- •Формування моделі інформаційної безпеки.
- •Питання для самоконтролю
- •Додатки Нейронні мережі.
- •Основні поняття
- •Моделі нейронних мереж Багатошаровий персептрон
- •Ймовірнісна нейронна мережа в задачах класифікації.
- •Узагальнено-регресійна нейронна мережа в задачах регресії
- •Карти Кохонена, що самоорганізуються
- •Лінійна мережа
- •Алгоритм побудови нейронних мереж Оцінка адекватності нейромережевих моделей
- •Методика побудови нейронної мережі в пакеті neuropro 0.25.
- •Розпізнавання образів у програмі емуляції нейронної мережі «numbers»
- •Класифікація даних на прикладі аналізу «ірисів фішера»
- •Поняття про приборно – комп’ютерні системи.
- •Коротка історична довідка.
- •Класифікація медичних приборно-комп’ютерних систем
- •Класифікація за функціональними можливостями
- •Класифікація за призначенням
- •Основні принципи побудови мпкс Структура мпкс.
- •Медичне забезпечення
- •Апаратне забезпечення мпк Деякі елементи обчислювальної техніки
- •Програмне забезпечення мпкс.
- •1. Підготовки дослідження.
- •2. Проведення дослідження.
- •3. Перегляду і редагування записів.
- •4. Обчислювального аналізу.
- •5. Оформлення висновку.
- •6. Роботи з архівом.
- •Системи для проведення функціональної діагностики. Системи для дослідження функцій кровообігу.
- •Комп’ютерна електрокардіографія
- •Комп’ютерна реографія.
- •Системи для дослідження органів дихання.
- •Системи для дослідження головного мозку
- •Комп’ютерна електроенцефалограма
- •Системи для ультразвукових досліджень
- •Комп’ютерна ехотомографія
- •Інші типи спеціалізованих систем
- •Методи обробки й аналізу медичних зображень.
- •Мпкс для рентгенівських досліджень
- •Мпкс для магнітно-резонансних досліджень.
- •Мпкс для радіонуклідних досліджень(рнд).
- •Багатофункціональні системи
- •Системи для проведення моніторингу
- •Специфіка моніторингових систем
- •Електрокардіографічний моніторинг
- •Системи управління лікувальним процесом.
- •Системи інтенсивної терапії.
- •Системи оберненого біологічного зв’язку.
- •Системи протезування та штучні органи.
- •Перспективи розвитку мпкс
- •Питання для самоконтролю
Розподіл
Нехай незалежні випадкові величини х1, х2,..., хn розподілені за нормальним законом з m=0 та =1.
Закон розподілу випадкової величини
,
називається хі-квадрат розподілом з ступенями вільності (кількість незалежних координат).
Зі збільшенням ступенів вільності розподіл наближається до нормального.
Розподіл Ст’юдента (Госсета)
Нехай х, у незалежні випадкові величини, причому х розподілено за нормальним законом з параметрами (0;1), у – за законом з n ступенями вільності. Тоді, розподіл випадкової величини називається законом Ст’юдента з n ступенями вільності або t-розподілом.
При збільшенні числа ступенів вільності розподіл Ст’юдента наближається до нормального.
Значення коефіцієнтів Ст’юдента для відповідної довірчої ймовірності та п ступенями вільності затабульовані.
В математичній статистиці при визначенні оцінок ймовірностей попадання випадкової величини в довірчий інтервал – інтервал, який із заданою ймовірністю р покриває параметр випадкової нормально розподіленої величини, використовують t-розподіл Ст’юдента:
Математичне очікування розподілу Ст’юдента дорівнює 0, а дисперсія – . Щільність ймовірності і функція розподілу Ст’юдента представлені на рис. 30 і 31 відповідно.
Число ступенів вільності – це кількість незалежних координат.
Рис. 30. Щільність ймовірності розподілу Ст’юдента
Рис. 31. Функція розподілу випадкової величини Ст’юдента зі ступенем вільності 1
Емпіричні закони розподілу випадкових величин
В більшості випадків при розв’язанні реальних задач закони розподілу невідомі, тому їх необхідно оцінювати по вибірці.
Набір значень (х1,х2,...,хn) випадкової величини Х, котрі отримані в результаті п дослідів, називається вибіркою об’єму n. За частотою ознак, котрі попали у вибірку ми можемо оцінити долю ознаки в усій партії, тобто в генеральній сукупності. Вибірка називається репрезентативною, якщо вона представляє всі частини генеральної сукупності.
Зазвичай на практиці ми отримуємо емпіричний розподіл випадкової величини. Результати вимірювання можна представити у вигляді діаграми, яка показує, як часто були отримані ті чи інші значення. Такий емпіричний графік розподілу називається гістограмою (рис. 31).
Для побудови гістограми весь діапазон отриманих значень розбивають на малі інтервали і підраховують ймовірність попадання випадкової величини в даний інтервал, тобто вісь ординат – це вісь ймовірностей попадання випадкової величини в даний інтервал, а вісь абсцис – це вісь результатів спостережень, котрі розбиті на напівзамкнені інтервали. Отримаємо фігуру, що складається з прямокутників, кількість яких дорівнює числу інтервалів на які розбиті результати спостережень.
Приклади таких спостережень: частота серцевих скорочень, частота дихання у групи осіб (рис. 32); розподіл числа імпульсів, що поступають від звукового генератора за певний проміжок часу тощо.
Рис. 32. Частота дихання
Оцінка параметрів розподілу та перевірка гіпотез Загальні поняття
Статистичні гіпотези – це припущення, котрі відносяться до виду розподілу випадкової величини або окремих його параметрів.
Задача випробування статистичних гіпотез виникає тоді, коли обставини вимушують нас робити вибір між двома способами дії.
Для оцінювання параметрів по емпіричним законам формулюється нульова гіпотеза (Н0) про «відсутність розбіжностей». Нульова гіпотеза є прикладом статистичного висновку: якщо нульову гіпотезу відкинути, то висновок полягає в тому, що у сукупності, котра розглядається є розбіжності, тобто приймається альтернативна гіпотеза Н1.
Ймовірність з якою може бути відхилена нульова гіпотеза, коли вона є вірною, називається рівнем значущості (для медико-біологічних досліджень достатнім є рівень значущості ). Рівень значущості задається заздалегідь.
Ймовірність прийняття правильності рішення (гіпотеза Н0 є вірною) називається довірчою ймовірністю (для медико-біологічних досліджень ).
Перевірка гіпотез як правило зводиться до перевірки статистичних характеристик, що оцінюють параметри законів розподілу.
Для перевірки гіпотез використовують статистичний критерій K – це вирішуюче правило, яке забезпечує прийняття вірності гіпотези і відхилення хибної з великою ймовірністю.
Сукупність значень, при яких основна гіпотеза не приймається називається критичною областю. Точки, що відділяють критичну область від області прийняття рішень називаються критичними.
Для визначення критичної області задається рівень значущості α. Для кожного з критеріїв є таблиці, за якими знаходять значення критичних точок.
Задача найкращого вибору критичної області розв’язується звичайно так, щоб критерій перевірки мав найбільшу чутливість, тобто щоб ми мали найбільшу ймовірність попадання нашого критерія в критичну область, коли вірна альтернативна гіпотеза. Ця ймовірність носить назву міцності критерію.
В силу того, що гіпотези не можуть бути доведені, а можуть бути перевірені при прийнятті гіпотези можливі помилки.
Розглянемо приклад.
Процес виробництва ліків є складним. Будь-яке відхилення (навіть незначне) від технології спричиняє появу високотоксичної побічної домішки. Токсичність цієї домішки може бути настільки великою, що навіть така її кількість яка не може бути визначена при хімічному аналізі є небезпечною для пацієнта. Тому перед тим як випускати у продаж партію ліків її досліджують на токсичність біологічними методами: невеликі дози препарату вводяться певній кількості тварин і результати реєструються. Кількість тварин, що загинули є випадковою величиною. Як правило ін’єктується декілька груп тварин.
Дослідження препарату може призвести до однієї з двох можливих дій:
випустити партію ліків у продаж;
повернути партію постачальнику для переробки або знищення.
Вибір між двома діями може привести до здійснення помилок двох видів:
визнати препарат безпечним для пацієнтів, коли насправді препарат небезпечний. Ця помилка може коштувати життя пацієнта.
визнати препарат небезпечним для пацієнтів, коли насправді він є безпечним. Наслідки цієї помилки можуть бути виражені і додаткових фінансових затратах.
Таким чином наслідки помилок є різними за своїми значеннями, тому при випробуванні гіпотез є вважливим уникати однієї із можливих помилок, яка є більш важлива ніж інша.
Отже, при перевірці гіпотез можливі помилки двох видів:
Н0 відкидається, коли вона правильна – помилка I-го роду.
Н0 приймається, коли правильна Н1 – помилка II-го роду.
В табл. 19 показані можливі ситуації при перевірці гіпотез.
Таблиця 19. Ймовірність помилок при різних варіантах ситуацій, що виникають при перевірці гіпотез
|
|
Фактична ситуація |
|
|
|
Н0 правильна |
Н0 неправильна |
Дії перевіряючого |
Відкинути гіпотезу Н0 |
|
1- |
Прийняти гіпотезу Н0 |
1- |
|
Понижуючи рівень значущості ми зменшуємо ймовірність помилки першого роду, але при цьому збільшується ймовірність помилки другого роду.
Зазначимо, що чим більша міцність критерію, тим менша ймовірність помилки другого роду.