Российская академия наук

ДАЛЬНЕВОСТОЧНОЕ ОТДЕЛЕНИЕ

Институт автоматики и процессов управления

М.Ю. Черняховская, И.Е. Зайченков

База знаний системы

интеллектуальной поддержки

обследования больных для врача

невропатолога

Часть I-II

Владивосток

2003

Черняховская М.Ю., Зайченков И.Е.

База знаний системы интеллектуальной поддержки обследования больных для врача невропатолога. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2003. Ч.1. 32 с. Ч.2.44с.

Представлена база знаний (часть 1), содержащая описание наблюдений (жалобы, история жизни, история настоящего заболевания) в проблемной области невропатология для использования его в системах интеллектуальной поддержки обследования больных, а также в экспертных системах медицинской диагностики.

Представлена база знаний (часть 2), содержащая описание наблюдений (данные объективного обследования, инструментальные и лабораторные данные) в проблемной области невропатология для использования его в системах интеллектуальной поддержки обследования больных, а также в экспертных системах медицинской диагностики.

Публикация рассчитана на экспертов в области медицины, участвующих в разработке баз знаний, преподавателей и студентов медицинских вузов, практических врачей.

Для удобства пользователей «База знаний системы интеллектуальной поддержки обследования больных для врача невропатолога» общедоступна на сайте -http://www.iacp.dvo.ru/es/

Библиография 9 и 10 наименований.

Ответственный редактор к.М.Н. З.С. Евдокимова

Рецензент д.м.н. А.Ф.Беляев

© Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, 2003 и 2004

Настоящая работа продолжает серию публикаций, посвященных формированию баз знаний для системы интеллектуальной поддержки обследования больных различными специалистами.

Мировая практика свидетельствует, что одним из наиболее эффективных средств обеспечения уровня квалификации врачей являются программные системы интеллектуальной поддержки медицинской деятельности, связанной с обследованием, диагностикой, лечением и т.п. Такие системы должны содержать большие базы знаний, соответствующие современному уровню науки и практики. При создании больших баз знаний для таких систем необходимо наличие модели медицинских знаний, отражающей современное состояние проблемы [1].

В настоящей работе описывается база знаний раздела медицины –невропатология для системы интеллектуальной поддержки обследования больных. Система предназначена для информационной поддержки деятельности врача в ходе лечебно-диагностического процесса. Кроме того, она может быть использована для повышения уровня образования студентов медицинских университетов, врачей интернов, клинических ординаторов, аспирантов.

I. Система интеллектуальной поддержки обследования больных

Эта система [2] поддерживает современный уровень обследования больных, избавляет врачей от рутинной работы по заполнению историй болезни, а также автоматически формирует компьютерный архив историй болезни. Архив может быть использован для любой статистической обработки, формирования отчетов и т.п.

Система обладает следующими функциями:

обеспечивает интеллектуальную поддержку обследования больных, так как в базе знаний имеется доступная для просмотра полная схема обследования больного для врача, а также структура описания любого наблюдения;

поддерживает формирование полной (традиционной) истории болезни (хотя и в формализованном виде) с любым количеством осмотров больного различными специалистами;

обеспечивает просмотр историй болезни на экране и оперативную выдачу их на бумаге и дискете;

автоматически формирует электронный архив историй болезни.

Все эти функции системы обеспечивают повышение профессиональ­ного уровня врачей, а также качества обследования больных, избавляют врачей от рутинной работы по записи истории болезни, а медицинские учреждения - от содержания громоздких архивов.

Система имеет дружественный интерфейс, основанный на принципе "меню" и "окон" - пользователю предлагается меню, начиная от выбора специалиста и кончая описанием любого наблюдения: жалоб, анамнестических данных, данных объективного исследования, лабораторных или инструментальных методов исследования.