Система поддержки принятия врачебных решений (англ. Clinical decision support system)

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Система поддержки принятия врачебных решений (англ. Clinical decision support system) — медицинская информационная система, предназначенная для помощи врачам и иным медицинским специалистам. Рабочее определение было предложено Робертом Хейвордом, сотрудником Центра доказательной медицины: «Системы поддержки принятия врачебных решений связывают результаты клинических исследований с данными, имеющимися в отношении конкретного пациента, влияя на выбор врачебного решения для более эффективного оказания медицинской помощи». Разработка и внедрение систем поддержки принятия врачебных решений в практику принадлежат к самым главным направлениям развития искусственного интеллекта в медицине. Еще одно определение гласит: «Системы поддержки принятия врачебных решений — это активные информационные системы, использующие два и более элемента из массива данных пациента для генерирования специфических рекомендаций».

На самом деле, системы поддержки принятия врачебных решений существовали, конечно, очень давно, задолго до появления компьютеров и искусственного интеллекта, просто обладали далеким от привычного сегодня «интерфейсом»: это были различные справочники, таблицы и даже мнемонические правила. Вспомните: когда герой «Записок юного врача» Булгакова делает первый в жизни «поворот за ножку» у роженицы с неправильным предлежанием плода, он ненадолго выбегает из операционной и мчится в свою квартиру, чтобы по книге освежить в голове план операции. Еще пример: до недавнего времени у многих врачей под стеклом на рабочем столе лежали таблички и схемы, зачастую сделанные самими докторами и понятные только им, которые связывали, например, те или иные характеристики пациента (вес, возраст, данные анализов) с необходимыми для назначения препаратами и их дозировками.

Сегодня, конечно, большинством таких систем врачи пользуются с помощью компьютеров и гаджетов, системы работают онлайн и представляют собой программные комплексы от закрытых решений для экспертов до доступных всем мобильных приложений. Удобство использования систем поддержки врачом (не нужно никуда выбегать или даже просто отвлекаться) — один из главных критериев качества систем поддержки принятия врачебных решений.

Ранее считалось, что системы поддержки принятия врачебных решений должны продуцировать готовые клинические решения. Врач вводит информацию и ждет, пока система поддержки выдаст «правильный» вариант, вслед за чем он будет лишь следовать предложенному алгоритму. Однако современная методология применения систем поддержки принятия врачебных решений в качестве вспомогательного средства предполагает, что врач взаимодействует с системой поддержки, используя собственные знания, оценку состояния пациента и его особенностей, данную живым специалистом, а также информацию, содержащуюся в системе поддержки и предложенные стандарты действий. Подобный подход характерен даже в рамках телемедицины и консультаций на расстоянии.

Существует две основных разновидности систем поддержки принятия врачебных решений — «знаниевые», то есть основанные на научных знаниях и выводах из исследований, и «незнаниевые», основанные преимущественно, например, на результатах обработки собранных статистических данных математическими методами.

Системы первого типа, «знаниевые», состоят из трех частей — информационной базы, механизма логических выводов и механизма коммуникации. Информационная база содержит правила и связи данных анализа, которые чаще всего принимают форму правил «если — то». Приведем простой пример: «если пациенту назначен препарат Х, то препараты группы Y ему назначать нельзя из-за возможности неблагоприятного взаимодействия» или, еще проще: «если пациенту меньше 12 лет, то препарат такой-то ему назначать нельзя». Такие системы предполагают постоянное обновление на основе всё новых научных исследований, так называемый «этап экспертного ввода» и по своей сути близки к традиционным справочникам.

Системы второго типа, «незнаниевые», как правило, предполагают в современных условиях работу искусственного интеллекта. Они не используют напрямую научные медицинские знания. Системы искусственного интеллекта обучаются на основании полученного опыта и больших объемов статистических данных и помогают устанавливать закономерности в пределах массива клинических данных. Именно в использовании таких систем в организации медицины и прямой работе с пациентами многие специалисты видят неограниченные перспективы в повышении качества лечения.

Значительная часть экспертов видит ключевую точку роста для систем поддержки принятия врачебных решений в качественном объединении систем двух типов. Так, задача участников технологического конкурса НТИ Up Great AI’m Doctor — cоздать интеллектуальную систему поддержки принятия врачебных решений для формулировки заключительного клинического диагноза на основе анализа комплекса клинико-лабораторно-диагностических данных пациента и информации из профессиональных баз медицинских знаний и клинических рекомендаций.


Источник: vk.com

Комментарии: