- •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
Приклад застосування систем ймовірнісної діагностики
Розглянемо приклад формування банку даних для одного з класів захворювань, відомого під назвою «гострий живіт». Для спрощення задачі візьмемо тільки три хвороби даного класу (інфаркт міокарда, перитоніт, пневмонія) і тільки десять симптомів: C1 — біль у грудній клітці, C2 — біль у животі, C3 — підвищення температури, C4 — лейкоцитоз, C5 — зниження артеріального тиску, C6 — зміни в кардіограмі, C7 — загальна загальмованість, C8 — загальна слабість, запаморочення, C9 — здуття живота, Cl0 — розширення серця.
Нехай в результаті статистичних досліджень дістали такі дані:
Статистика захворювань в регіоні за останній місяць така: інфаркт міокарда — 600 чол., пневмонія — 100 чол., перитоніт — 30 чол. Загальне число захворювань — 100.000 випадків.
Серед 100 історій хвороб з перевіреним діагнозом інфаркт міокарда виявлено симптом C1 — 90 разів, C2 — 30 разів, C3 — 95 разів, C4 — 95 разів, C5 — 10 разів, C6 — 98 разів, C7 — 8 разів, C8 — 50 разів, C9 — 20 разів, C10 — 10 разів.
Серед 100 історій хвороб з перевіреним діагнозом перитоніт виявлено симптом C1 — 5 разів, C2 — 95 разів, C3 — 80 разів, C4 — 83 рази, C5 — 95 разів, C6 — 17 разів, C7 — 50 разів, C8 — 88 разів, C9 — 95 разів, C10 — 1 раз.
Серед 100 історій хвороб з перевіреним діагнозом пневмонія виявлено симптом C1 — 90 разів, C2 — 40 разів, C3 — 90 разів, C4 — 92 рази, C5 — 78 разів, C6 — 15 разів, C7 — 30 разів, C8 — 95 разів, C9 — 13 разів, C10 — 10 разів.
На основі цих даних складемо таблицю 28:
Таблиця 28. Приклад формування банку даних
Хвороби |
Апріорні ймовірності |
Симптоми |
|||||||||
C1 |
C2 |
C3 |
C4 |
C5 |
C6 |
C7 |
C8 |
C9 |
C10 |
||
X1 (інфаркт міокарда) |
0,006 |
0,9 |
0,3 |
0,95 |
0,95 |
0,1 |
0,98 |
0,08 |
0,5 |
0,2 |
0,1 |
X2 (перитоніт) |
0,0003 |
0,05 |
0,95 |
0,8 |
0,83 |
0,95 |
0,17 |
0,5 |
0,88 |
0,95 |
0,01 |
X3 (пневмонія) |
0,001 |
0,9 |
0,4 |
0,9 |
0,92 |
0,78 |
0,15 |
0,3 |
0,95 |
0,13 |
0,1 |
Після того як банк даних сформовано й записано на зберігання в пам’ять ЕОМ, переходять до наступного етапу діагностики. На цьому етапі, використовуючи значення симптомів конкретного пацієнта (наявність симптому позначається як 1, відсутність — як 0), програма обчислює умовні ймовірності P(Xf|C) хвороб Xf при комплексі симптомів C даного пацієнта за формулою Байєса:
, (18)
де P(C|Xf) – ймовірності прояву симптомів C1, C2, ... Ck, комплексу симптомів C у пацієнта при кожній хворобі X1 , X2 , ... , Xm , можливій при даній клінічній картині хворого. Вони обчислюються за формулою:
. За відсутності симптому Ci замість множника P(Ci|Xf) використовується різниця 1–P(Ci|Xf) .
Якщо в результаті обчислень виявиться, що для хвороби Xf умовна ймовірність P(Xf|C) значно перевершує ймовірності всіх інших, то програма приписує хворому це захворювання – Xf . Якщо в результаті обчислень виявиться, що для кількох хвороб умовні ймовірності набагато перевершують ймовірності всіх інших, то алгоритм рекомендує продовжити обстеження для уточнення діагнозу.