Med_Inform_2005

11

2)освоение пакета,

3)собственно анализ данных.

Если ограничиваться минимальными представлениями о статистических методах, то освоение пакета анализа является одним из наиболее трудоемких этапов обработки данных.

Собственно анализ данных с использованием статистического пакета (работа с пакетом, собственно технология анализа данных) включает следующие разделы:

Планирование исследования. Наиболее предпочтительным случаем является такой, когда еще до проведения исследования уже существует определенная ясность о предполагаемых к использованию в дальнейшем методах обработки данных. В этом случае обычно удается спланировать исследование с учетом последующей обработки данных и избежать ситуаций, когда оказывается, что какие-то наблюдения были лишними, а каких-то не хватает для реализации выбранных методов анализа.

К сожалению, на практике на начальных этапах исследования часто еще нет полной ясности о методах обработки результатов исследований. Поэтому следует представлять себе наиболее часто используемые методы обработки медицинских данных и требования к исходному материалу, предъявляемые ими.

Современная технология обработки данных, как и прежде, начинается с этапа подготовки данных к анализу, целью которого является приведение данных к виду, позволяющему провести последующую их обработку, и предварительное формирование представлений о типе (структуре) анализируемых данных.

Обычно при проведении медицинского исследования стремятся учесть максимальное количество характеристик, которые существенны при анализе исследуемого вопроса. При этом исследование состоит из нескольких серий наблюдений, в которых в идентичных условиях регистрируются параметры отдельных объектов (например, больных каким-либо заболеванием). Имея дело с серией наблюдений, следует стремиться выразить их в простой форме, которая позволила бы непосредственно или путем последующих вычислений сделать из них заключения.

12

Все данные целесообразно свести в единую таблицу, в которой по строкам расположены различные объекты наблюдения (например, больные), а по столбцам параметры (например, соответствующие температура, частота сердечных сокращений, артериальное давление и т. п.). Внутри этой таблицы объекты могут быть объединены в несколько групп в соответствии с общим признаком (по возрасту, по патологии и т. д.). Чем больше групп может быть выделено, тем больше вариантов открывается для анализа. И если в дальнейшем окажется, что какие-то разбиения излишни, то при обработке отдельные группы легко могут быть объединены.

Важным разделом подготовки данных к анализу является визуализация, или просмотр данных. Чтобы решать, какие методы анализа надо применять к имеющимся данным и насколько удовлетворительны полученные результаты статистических процедур, нужно иметь возможность наглядно представлять себе эти данные и результаты, так как изучение таблиц менее удобно, чем представление в виде графиков и диаграмм. Графические образы передают идеи быстрее и нагляднее, чем текст или компьютерные распечатки. В медицинских научных разработках графическое представление помогает наблюдать за тенденциями изменения, выявлять сложные взаимодействующие факторы и упрощает сопоставление данных. Таким образом, использование графики облегчает предварительный анализ информации. Поэтому целесообразно построить различные графики для лучшего понимания полученного экспериментального материала. Все это помогает лучше представить обрабатываемые данные, получить общее представление об их особенностях и закономерностях. Результаты применения статистических процедур, как правило, представляются в наглядном графическом виде всегда, когда это возможно.

Еще раз, подчеркивая важность предварительного просмотра данных, отметим, что, как показывает практика, если закономерность не просматривается визуально уже на этапе подготовки данных к анализу, то чаще всего дальнейшее применение методов обработки не дает сколько-нибудь убедительных результатов.

Рассмотрим этап подготовки данных к анализу в целом. Он включает:

−ввод исходных данных;

−предварительное преобразование данных (получение вторичных, расчетных показателей, группировки, ранжирование и т.д.) перед непосредственным применением конкретного статистического метода;

−визуализацию данных при помощи того или иного типа графиков;

−предварительный просчет основных статистик.

Вторым этапом современной технологии обработки данных является предварительный или разведочный анализ, целью которого является формирование представлений о типе (структуре) анализируемых данных и предварительный выбор методов анализа.

После того, как предварительное мнение об экспериментальном материале сформировано, можно приступить к предварительному анализу данных.

13

Первое, что делают всегда: вычисляют элементарные статистические характеристики (как минимум: среднее, среднеквадратическое отклонение, ошибка среднего) по каждому параметру и по каждой группе. Полезно также вычислить эти характеристики для объединения родственных групп и суммарно по всем данным.

Далее, если хотят показать различия между группами, обычно вычисляют достоверность различия между соответствующими параметрами сравниваемых групп с помощью критерия Стьюдента. Естественно, параметры, показавшие достоверные различия, отмечаются. В тех случаях, когда данные не могут быть описаны числовыми величинами, используют непараметрические критерии различия.

Если необходимо выявить взаимосвязь параметров внутри группы, определяют коэффициенты корреляции между интересующими параметрами.

Рассмотрим этап предварительного анализа в целом. Он включает:

Выбор и реализация метода анализа в связи с многообразием методов может оказаться нетривиальной задачей. Однако в современных пакетах введенные данные достаточно просто обработать с использованием различных процедур, а затем можно выбрать метод, дающий наилучшие результаты.

В результате реализации предыдущего этапа – предварительного анализа данных – должно быть сформировано общее представление о данных, их структуре, существующих взаимосвязях и отличиях. Кроме того, на этом этане обычно осуществляется предварительный выбор метода или группы методов для основного анализа данных.

Применение конкретного статистического метода определяется общей целью исследования и впечатлением, сформировавшимся на этапе предварительного анализа данных. Так, если необходимо оценить степень влияния известных факторов на измеряемую величину, используют дисперсионные и/или регрессионный анализы. Если из большого числа влияющих факторов требуется выявить несколько ведущих – применяют регрессионный и факторный анализы. Для оценки особенностей явления, изменяющегося во времени, используют корреляционный и спектральный анализы. Для того чтобы разбить изучаемую совокупность случаев (объектов) на группы «схожих» случаев, применяют кластерный анализ, а простейшим способом решения задачи диагностики является дискриминантный анализ.

14

Отметим, что использование компьютерного анализа данных легко позволяет попробовать решить задачу несколькими сходными методами и выбрать метод, дающий наилучшие результаты.

Приводимая ниже таблица поможет лучше сориентироваться и сформировать предварительное мнение о необходимых методах обработки и анализа данных.

Таблица 1.: Основные математические методы обработки и анализа данных, используемые при типовых медицинских исследованиях

15

Однако достаточно часто заранее трудно решить, какой метод даст наилучший результат. Поэтому следует предусмотреть возможность применения различных способов обработки и прикидочного сравнения полученных результатов, чтобы определить, в каком модуле работать в дальнейшем с имеющимися данными.

Интерпретация результатов анализа часто вызывает затруднения у исследователей – медиков в связи с ограниченностью знаний в области статистики. Поэтому к этому этапу следует относиться особенно внимательно и, по возможности, быть предельно точными в следовании указаниям руководств. Это же относится и к практическим рекомендациям и выводам, которые делаются на основе результатов статистического анализа.

Представление результатов является одним из важнейших компонентов качества применения статистических методов. Поэтому полнота и уровень описания, как самого анализа, так и его результатов, наглядность их представления не должны снижать общий уровень выполненной работы, что особенно важно при оформлении диссертаций. Читающий должен иметь возможность ясно представлять себе всю последовательность обработки данных, оценить адекватность выбранных методов анализа и обоснованность сформулированных выводов.

1.3.3. Программные средства анализа данных

Важное значение имеет также программное средство (статистический пакет), которое используется при компьютерном анализе. Поскольку освоение пакета является, пожалуй, самым трудоемким этапом современной технологии обработки и анализа данных, обычно осваивается только один пакет и надолго.

Для обработки данных и, в частности, медицинских обычно используют два типа программных средств. Это пакеты обработки данных и электронные таблицы.

Пакеты обработки данных. Число пакетов для обработки данных, получивших распространение в России, достигает нескольких десятков. Из зарубежных пакетов это SYSTAT, STATGRAPHICS, BMDP, SPSS, SAS, CSS,

16

Statistica и др. Из отечественных – можно назвать такие пакеты, как STADIA, ЭВРИСТА, МЕЗОЗАВР, САНИ, КЛАСС-МАСТЕР, СИГАМД (DataScope) и др.

Основную часть имеющихся пакетов для обработки данных можно отнести к трем категориям: специализированные пакеты, пакеты общего назначения и профессиональные пакеты.

Специализированные пакеты обычно содержат методы из одного - двух разделов статистики или методы, используемые в конкретной предметной области.

Пакеты общего назначения или универсальные. Благодаря отсутствию ориентации на специфическую предметную область, широкому диапазону статистических методов, дружелюбному интерфейсу пользователя они являются наиболее удобными для начинающего пользователя. При этом, хотя в обработке медицинских данных и присутствуют специфические особенности, практически все медицинские задачи могут быть решены с помощью универсальных пакетов.

Профессиональные пакеты предназначены для пользователей, имеющих дело со сверхбольшими объемами данных или узкоспециализированными методами анализа.

Для обработки медико-биологической информации обычно используют универсальные пакеты программ обработки данных, такие как Statistica, STADIA, SYSTAT, SPSS, Statgraphics и другие.

Электронные таблицы или табличные процессоры менее удобны для анализа медицинских данных. Тем не менее, простейшая статистическая обработка данных в диссертационных работах часто проводится именно с помощью электронных таблиц вследствие их широкой распространенности.

Электронные таблицы предназначены, в основном, для организации относительно несложных расчетов с большим количеством идентичных данных, например, бухгалтерских расчетов.

Все распространенные электронные таблицы позволяют вычислять значения элементов таблиц по заданным формулам, строить по данным в таблице различные графики и т. д. Многие из них предоставляют и дополнительные возможности. Некоторые из них расширяют возможности по обработке данных – трехмерные таблицы, связь с базами данных и т. д.

Наиболее популярные электронные таблицы Suprecalc, Quatro PRO, Lotus 1-2-3, Excel и другие по мере развития стали оснащаться средствами статистической обработки данных. И, хотя даже самые мощные из них (Excel) существенно уступают специализированным пакетам обработки данных, тем не менее, в такие пакеты включены наиболее часто используемые статистические процедуры: средства описательной статистики, методы регрессионного анализа, средства анализа временных рядов, сглаживания и прогнозирования.

17

1.4. Введение в компьютерные коммуникации

Объединение компьютеров и телефонных сетей в единую систему создало качественно новую информационную технологию – компьютерные коммуникации.

Компьютерные коммуникации в последнее время становятся важнейшим направлением применения компьютерных технологий и, в частности, в медицине.

Многие врачи давно уже оценили возможность получать и рассылать деловые предложения, вести переписку, библиографический поиск с помощью компьютера. А если учесть, что компьютер сам дозванивается до партнеров и рассылает материалы, то агитировать за компьютерные коммуникации становится излишне.

Частным, но очень важным случаем компьютерных коммуникаций является Интернет. Стать пользователем Интернета может любой – достаточно иметь компьютер и модем. Благодаря 40 годам развития компьютерных сетей и миллионам часов человеческого труда, потраченных на отладку их программного обеспечения, сегодня миллионы пользователей по всему свету обладают неограниченным доступом к информации, начиная от генетического кода, библиотечных фондов, до почти любой информации, которая им нужна.

Таким образом, компьютерные коммуникации перестают быть диковинкой и становятся полноправной частью нашей жизни – деловой, государственной, научной, медицинской и т. д., какой в начале столетия стал телефон.

1.4.1.Медицинские приложения компьютерных сетей.

1)Медицинские ресурсы Интернета.

С помощью сети Интернет можно проводить, например, тематический поиск медицинской информации по следующим направлениям:

−библиографический поиск;

−поиск возможностей продолжения образования;

−поиск вакансий;

−поиск сведений о людях и организациях;

−поиск информации о научно-медицинских конференциях;

−поиск информации о фондах поддержки научных исследований.

2) Дистанционное медицинское образование

Под дистанционным образованием обычно понимают обучение при отсутствии прямого контакта с преподавателем. Идеи дистанционного образования начали активно реализовываться с развитием компьютерных коммуникаций. В настоящее время в России создается единая система дистанционно-

18

го образования во главе с Межвузовским центром дистанционного образования Минобразования России (http://www.ido.ru).

В ближайшей перспективе можно ожидать, что дистанционное образование будет играть важную роль в обучении каждого человека наряду с традиционными методами образования. В определенной мере этот процесс коснется и медицинского образования.

Важный аспект дистанционного медицинского образования – это дистанционное непрерывное обучение и переподготовка медицинских кадров на местах без выезда в центральные учреждения. Частью этой проблемы является обеспечение быстрого постоянного доступа специалистов медиков к новейшей медицинской информации.

Возможности Интернета соединять текст, графику, звук позволяют медицинскому образованию принять новые формы. В настоящее время материалы лекций могут включать в себя говорящие картинки, движущиеся объекты, указатели для облегчения поиска. Библиотеки обучающих материалов, таких как слайды по патологии или рентгенограммы, теперь доступны не одному человеку в данный момент времени, а множеству пользователей по всему земному шару.

Наибольшее распространение получили учебные курсы по различным областям медицины.

Например, электронный учебник «Хирургические болезни у детей», созданный в Центре детской телемедицнны и новых информационных технологий, является электронной версией печатного издания под редакцией Ю.Ф.Исакова.

3) Виртуальные госпитали

Лидером в медицинском дистанционном мультимедиа-образовании является Университет штата Айова (США), который, создав Виртуальный госпиталь, сделал эти ресуры доступными по Интернету (http://vh.radiology.uiowa.edu/VirtuaIHospital.html).

Виртуальный госпиталь предоставляет книги по анатомии легких, детским болезням респираторного тракта, общей лучевой медицине и другим разделам. Виртуальный госпиталь также включает описание клинических случаев в гипертекстовом формате со звуком, рисунками и движущимися картинками.

Совершенно ясно, что создание виртуального госпиталя – изумительное техническое достижение. Тем не менее компьютер в обозримом будущем не заменит обучение у постели больного или уроков анатомии и часов, проведенных в анатомическом театре. Однако дистанционное образование – это мощное средство, позволяющее сделать процесс обучения более эффективным.

4) Телемедицина.

19

Телемедицина – это комплекс современных лечебно-диагностических методик, предусматривающих дистанционное управление медицинской информацией.

Возникновение телемедицины обычно связывают с врачебным контролем при космических полетах. Первоначально это было измерение показателей жизнедеятельности у животных на космических аппаратах, затем у космонавтов.

С появлением сетевых технологий телемедицина получила мощный импульс в своем развитии. Конкретной причиной прорыва телемедицины в практику послужило бурное развитие коммуникационных сетей, а также методов работы с информацией, позволивших обеспечить двух- и многосторонний обмен видео- и аудиоинформацией и любой сопроводительной документацией.

Простейшим случаем реализации возможностей телсмедицины является быстрый доступ врача к необходимой справочной информации.

Безусловно, реализовать преимущества, привносимые использованием телемедицины, возможно лишь в рамках медицинской системы, обладающей развитой инфраструктурой:

–комплексными информационными системами лечебных учреждений, основанными на АРМ врачей, локальных вычислительных сетях, базах данных и базах знаний;

–системами оперативной связи с необходимой пропускной способностью и возможностью выхода в глобальные коммуникационные сети.

Основным приложением телемедицины является обслуживание тех групп населения, которые оказались вдали от медицинских центров или имеют ограниченный доступ к медицинским службам (например, сельских жителей).

Другим важным объектом телемедицины является система диагностических центров регионов, когда необходима оперативная связь между лечащим врачом и врачом-диагностом, которые оказываются в разных лечебных учреждениях, часто разнесенных на большие расстояния.

Еще одним важным направлением телемедицины является скоропомощная ситуация и сложные случаи, когда требуется срочная консультация специалистов из центральных медучреждений для спасения больного или определения тактики лечения в сложных ситуациях, в том числе в крупнейших мировых медицинских центрах.

Следующим направлением является также дистанционное медицинское образование.

Более отдаленной перспективой телсмедицины является задача обеспечения единого стандарта качества медицинского обслуживания в любом медицинском учреждении страны. Для обеспечения единого стандарта медицинского обслуживания потребуется создание единой распределенной базы данных медицинской информации, обеспечивающей сбор, хранение и доступ к медицинской управленческой информации вплоть до истории болезни каждого пациента. Более полное обеспечение функций тслемедицины вплоть до двухсторонних консультаций непосредственно во время операций является

20

абсолютно необходимым для обеспечения высокого медицинского стандарта обслуживания пациентов.

1.5.Медицинские информационные системы

1.5.1.Классификация медицинских информационных систем

Классификация медицинских информационных систем основана на иерархическом принципе и соответствует многоуровневой структуре здравоохранения, как отрасли, включающей базовый (клинический) уровень (врачи разного профиля), уровень учреждений (поликлиники, стационары, диспансеры, скорая помощь), территориальный уровень (профильные и специализированные медицинские службы и региональные органы управления), федеральный уровень (федеральные учреждения и органы управления). В пределах каждого уровня системы обычно классифицируются по функциональному принципу, т. е. по целям и задачам, решаемым системой.

1) Медицинские информационные системы базового уровня.

Представлены системами информационной поддержки технологических процессов (медико-технологические ИС)

Системы этого класса предназначены для информационного обеспечения принятия решений в профессиональной деятельности врачей разных специальностей. Основная их цель – компьютерная поддержка работы врачаклинициста, гигиениста, лаборанта и др. Они позволяют повысить качество профилактической и лечебно-диагностичсской работы, особенно в условиях массового обслуживания при дефиците времени и квалифицированных специалистов.

По решаемым задачам медико-технологические ИС можно разделить на следующие группы:

1. 1) Медицинские информационно-справочные системы

Необходимость накопления больших объемов профессионально ценной информации и оперирования с ними – одна из проблем, с которой приходится сталкиваться врачам. Информационно-справочные системы (ИСС) облегчают решение этой проблемы, выступая как средство надежного хранения профессиональных знаний, обеспечивающее удобный и быстрый поиск необходимых сведений.

Медицинские информационно-справочные системы (базы и банки данных) предназначены для ввода, хранения, поиска и выдачи медицинской ин-