ОПРЕДЕЛЕНИЕ КЛИНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАТИКИ И ЕГО ОБОСНОВАНИЕ

33. Определение медицинской информатики. Составные элементы медицинской информатики. Разделы медицинской информатики

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КЛИНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАТИКИ И ЕГО ОБОСНОВАНИЕ

Медицинскаяинформатика– прикладной раздел информатики,занимающийся исследованием процессаполучения, хранения, передачи ипредставления информации в медицине издравоохранении происходит с помощьюкомпьютерных технологий, внедрением ииспользованием техники и технологий.

Разделы:

-Медицинская организационно-управленческая

-Клиническая информатика – занимаетсяинформационными технологиями в клинике.

ФункцииИС:

  1. контроль документа оборота (кадры, бухучет, справочные службы.. )

  2. оперативное получение информации о балансах всех видов.

  3. анализ бюджета ЛПУ

  4. поддержка взаимоотношений с банками.

  5. реестр имущества и фондов

  6. составление расписания

34. Классификация информационных технологий (ит) в медицине. Ит управления медицинскими учреждениями. Ит клинической информатики(-)

Информационныетехнологии включают:

  1. Административно-управленческая система

  2. Система медико-статистического учета

  3. органы управления здравоохранения

  4. обязательное мед страхование

  5. интеграция электронной медицинской информации в единую информационную систему

Клиническаяинформатика:

  1. автоматизированные системы обработки данных

  2. Экспертные системы – интеллектуальные системы поддержки

  3. математическое моделирование телемедицинские технологии

ИТуправления мед учреждениями.

Вовсех ЛПУ обработка данных идет по учетнымформам «Единый талон амбулаторногопациента» и «Карта выбывшего изстационара».

Тем самым были сформулированыединые требования к первичному документу,информация из кот поступает в информационныесистемы учреждений здравоохранений.

Для специализированных учрежденийздравоохранения, таких как онкологическийдиспансер, противотуберкулёзныйдиспансер, клиническая психологическаябольница, роддом, также разработаны ииспользуются учетные стандартные формыдля автоматизированной обработкиинформации.

Компьютерныепрограммы, обрабатывающие даннуюстатистическую информацию, формируютбазы данных пациентов, обратившихся замед помощью; все отчетные формы учрежденныеМинистерством здравоохранения исоциального развития РФ; реестры счетовна пациентов, зарегистрированных всистеме ОМС, а также любые отчетныеформы по всем позициям, содержащихся вданных документах. Реестры счетовпредставляются в страховые медицинскиекомпании в электронном виде.

ИТклинической информатики.

Автоматизированныесистемы обработки инструментальных илабораторных данных, включающиеавтоматизированные рабочие меставрачей. Использованиекомпьютерных технологий в клиническихфункциональных исследованиях позволяетзначительно повысить точность и скоростьобработки информации о состояниипациента.

применениеПК обеспечивает надежное нахождение ираспознавание информационныхграфоэлементов в записях биосигналовразличных органов и систем организма,повышает точность измерительных процедурвыделенных элементов сигнала, а такжеускоряет процесс идентификации полученныхданных с показателями нормы или сразличными видами патологии. Для решенияэтих вопросов необходимо наличиесоответствующего алгоритмического ипрограммного обеспечения, моделирующегопроцесс проведения функциональныхисследований врачом-экспертом. Однойиз основных целей применения КТ вфункциональных исследованиях являетсяповышение надёжности врачебнойдиагностики за счёт примененияматематических методов, обеспечивающихвысококачественное измерение и вычислениекомплексных электрофизиологическиххарактеристик и формализующих процесспринятия решения с учетом опыта ведущихспециалистов в этой области.

Основнаязадача автоматизированных системфункциональной диагностики заключаетсяв обеспечении врача наглядной идостаточной информацией для правильнойпостановки диагноза.

Многиеучреждения здравоохранения используютв своей работе автоматизированныерабочие места (АМР) специалистов.

АМРврача– рабочее место, оснащенное средствамивычислительной техники, программнымисредствами и, при необходимости,медицинским оборудованием дляинформационной поддержки выполняемыхпрофессиональных задач.

ФункцииАМР врача:

  1. ведение истории болезни или медицинской карты

  2. поиск по прецедентам (в целях диагностики, выбора лечения)

  3. выбор оптимального плана обследования с учётом критерия альтернативы, включающего риск предполагаемого исследования.

  4. обработка и анализ данных функциональных исследований (ЭКГ, ЭЭГ)

  5. анализ результатов лабораторных исследований

  6. поддержка диагностических решений врача

  7. прогноз течения заболевания, включая развитие осложнений

  8. выбор лечебной тактики

Источник: https://studfile.net/preview/5510275/page:16/

Информационные технологии клинической информатики

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КЛИНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАТИКИ И ЕГО ОБОСНОВАНИЕ

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

РЕФЕРАТ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ КЛИНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАТИКИ

Выполнил: студент 1 курса,

13-б группы, ЛПФ

Усков Д.А.

Рецензент:

Неграмотнов Иван Александрович

Ростов-на-Дону

2015

Введение

1. Клиническая информатика как инструмент для анализа состояния организма

2. Автоматизированные системы обработки инструментальных и лабораторных данных

3.Автоматизированные рабочие места

4.Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений

5. Экспертные системы

Заключение

Литература

Введение

В 1999 г. в России имелось в среднем по три ПК зарубежного производства на одно ЛПУ. При этом уже сформировались раздельные информационные пространства систем здравоохранения, служб ГСЭН и ТФОМС. Последние две структуры были обеспечены компьютерами лучше, чем здравоохранение.

Решение об их хотя бы частичном объединении с учетом общности решаемых задач так и “повисло в воздухе”. Какова сегодня обеспеченность ЛПУ компьютерами, едва ли достоверно известно, однако крупные стационары и некоторые поликлинические центры уже достигли уровня необходимого насыщения.

За короткий срок сделан очень большой количественный рывок.

Возникает естественный вопрос: как загружены имеющиеся ПК, чем они заняты, какие задачи решают и каковы фактические результаты столь обширной компьютеризации?

1. Клиническая информатика как инструмент для анализа состояния организма

Клиническая информатика – это самостоятельная наука (в рамках, как медицины, так и информатики) о системах и о законах накопления, передачи, обработки информации в организме больного и медицинских системах (и в организме здорового человека или преморбидного больного).

Предмет КИ – информационные процессы при патологических состояниях при их распознавании и в ходе помощи при них в реальных клинических условиях (информационные процессы существуют и у здорового человека).

Для этого необходим количественный подход к оценке патологического процесса, его вида и тяжести с использованием вероятностных моделей и метрологических шкал оценки тяжести патологического состояния.

В модели должны быть представлены процессы автоматического регулирования в организме в виде многочисленных контуров регулирования, звеньев этих контуров, взаимосвязей между звеньями и уравнений взаимосвязей, причем эти уравнения должны описывать не однозначно детерминированную, а вероятностную картину этих взаимосвязей. Многие экспертные системы не содержат вероятностных подходов, а основаны на детерминированных логических моделях (изменения на ЭКГ – ишемия, инфаркт).

Но вероятностный подход особенно важен для догоспитального и доспециализированного периодов оказания помощи, в которых совершается большинство ошибок, которые могут снизиться, благодаря информационным технологиям.

Процессы автоматического (информационного) управления в организме в норме и при патологических процессах моделируются N-мерным пространством признаков. И сегодня эта модель лежит в основе информационной концепции патологии как фундаментальной науки о патологических процессах в живых и неживых системах.

Например, уравнения химической кинетики уже используются для описания процессов развития опухолей (Н.М., Евсеенко Л.С. Количественные основы клинической онкологии. М.: 1970).

С этой точки зрения, например, легко понять основное отличие процессов регуляции при болезни от физиологической регуляции. Это примерно то же, что отличает аварийное регулирование в технических системах от нормального регулирования – изменение цели (вектора) регулирования (пример с тонущим кораблем).

Рассматриваемый подход к пониманию патологического процесса можно назвать «информационной сущностью патологии». Однако правильнее его рассматривать как этап в развитии самой патологии (можно привести тот же технический пример).

Суть этого этапа и этого подхода состоит в том, что патологический процесс рассматривается как процесс динамической угрозы, которая прогрессирует до реализации при недостаточной помощи и убывает до ликвидации при достаточной помощи, а под основной измеряемой и регулируемой величиной патологического процесса нужно понимать вероятность реализации определенной угрозы за определенный отрезок времени. клинический информатика автоматизированный моделирование

2. Автоматизированные системы обработки инструментальных и лабораторных данных

Автоматизированные системы обработки инструментальных и лабораторных данных, включающие автоматизированные рабочие места врачей. Использование компьютерных технологий в клинических функциональных исследованиях позволяет значительно повысить точность и скорость обработки информации о состоянии пациента.

Применение персональных компьютеров обеспечивает надежное нахождение и распознавание информативных графоэлементов в записях биосигналов различных органов и систем организма, повышает точность измерительных процедур выделенных элементов сигнала, а также ускоряет процесс идентификации полученных данных с показателями нормы или с различными видами патологии. Для решения этих вопросов необходимо наличие соответствующего алгоритмического и программного обеспечения, моделирующего процесс проведения функциональных исследований грамотным врачом-экспертом. Таким образом, одной из основных целей применения компьютерных технологий в функциональных исследованиях является повышение надежности врачебной диагностики за счет применения математических методов, обеспечивающих высококачественное измерение и вычисление комплексных электрофизиологических характеристик и формализующих процесс принятия решений с учетом опыта ведущих специалистов в этой области. данный информация врач интеллектуальный

Основная задача автоматизированных систем функциональной диагностики заключается в обеспечении врача добротной, наглядной и достаточной информацией для правильной постановки диагноза.

Целый ряд автоматизированных систем функциональной диагностики направлен на формирование результатов анализа в виде словесных синдромальных заключений.

Однако, несмотря на их достаточно высокую достоверность (70-95%), окончательный диагноз формируется врачом с учетом клинических проявлений.

3. Автоматизированные рабочие места

Многие учреждения здравоохранения используют в своей работе автоматизированные рабочие места (АРМ) специалистов.

Обеспечение потребностей врача в консультативной помощи при принятии решений по вопросам диагностики, прогнозирования и выбора методов обследования и лечения, то есть создание компьютерной системы поддержки врачебных решений, достигается путем включения в информационную систему на пользовательском уровне автоматизированных рабочих мест, имеющих специальное программное обеспечение, необходимое в деятельности конкретного врача-специалиста.

АРМ врача любой специальности должно выполнять ряд функций:

ведение истории болезни или медицинской карты;

поиск по прецедентам (в целях диагностики, выбора лечения);

выбор оптимального плана обследования больного с учетом критерия альтернативы, включающего риск предполагаемого исследования;

обработка и анализ данных функциональных исследований (ЭКГ, ЭЭГ и других, включая рентгенограммы) при непосредственном вводе биоэлектрических сигналов или оцифрованных изображений в ПК;

анализ результатов лабораторных исследований;

поддержка диагностических решений врача;

прогноз течения заболевания, включая развитие осложнений;

выбор лечебной тактики (с прогностической оценкой терапевтических воздействий).

4. Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений

Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений выполняют задачи анализа, моделирования и прогноза. Принятие решения – это акт целенаправленного воздействия на объект управления, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели.

При оказании медицинской помощи пациентам выделяют следующие четыре вида поддержки принятия решений:

предупреждение специалистов о возникновении угрожающей ситуации;

критический анализ ранее принятых решений;

предложения по лечебным мерам в ответ на вопросы медиков;

ретроспективные обзоры с целью обеспечения контроля за качеством лечения.

Таким образом, можно выделить две разновидности систем поддержки принятия решений: системы выработки врачебных рекомендаций и системы подготовки данных для решения.

Системы выработки врачебных рекомендаций позволяют:

сформировать множество альтернативных вариантов решения (далее – альтернатив);

сформировать множество критериев оценки альтернатив;

получить оценки альтернатив по критериям;

выбрать лучшую альтернативу, которая и выдается системой в качестве рекомендации.

Реализация этого варианта СППР требует решения некоторых нетривиальных проблем. Например:

учет важности критериев при диагностике определенного заболевания;

выбор способа «лучшей альтернативы» при лечении больного. Например, выбор консервативного либо хирургического лечения при определении стратегии лечения больных с ишемической болезнью сердца.

Системы подготовки данных для решения помогают решить следующие задачи:

1.подготовить базы данных (часто объемные и содержащие сложные взаимосвязи);

2.организовать гибкий и удобный доступ к базам данных через мощные средства формирования запросов;

3.получить результаты запросов в форме, максимально удобной для последующего анализа;

4.использовать мощные генераторы отчетов.

5. Экспертные системы

Экспертные системы.

Интеллектуализация программных средств поддержки врачебных решений предполагает использование так называемых экспертных, консультативных, систем (ЭС), построенных на основе использования знаний высококвалифицированных врачей-экспертов.

Назначение экспертных систем заключается в выдаче системой искусственного интеллекта экспертных заключений, относящихся к проблемам какой-либо медицинской области.

Экспертное заключение часто оказывается ответом на обращение лица, принимающего решение, за консультацией в конкретной ситуации.

Основными чертами экспертных систем являются следующие:

поддержка принятия решения возможна только в одной конкретной области;

программная система использует механизм рассуждений, которые могут быть представлены в виде пар посылок и заключений типа «если…, то…»;

система может объяснять ход решения задачи понятным пользователю способом;

база знаний системы является открытой и наращиваемой;

система способна обучаться, т.е. пополнение и (или) изменение базы знаний сопровождается увеличением эффективности ее работы.

Математическое моделирование – специальный инструмент, который позволяет оценить недоступные прямым измерениям свойства регуляторных систем и процессов.

Математическая модель представляет собой систему математических соотношений – формул, функций, уравнений, систем уравнений и т.д., описывающих те или иные стороны изучаемого объекта, явления, процесса. Модель – это не только отражение наших знаний об исследуемом объекте, но и источник новых сведений, полученных с помощью модели.

Модель, отображая или замещать его так, что изучение дает новую информацию об этом объекте.

Заключение

Необходимость применения в медицине математических методов моделирования с использованием компьютерной техники диктуется тем, что с их помощью можно адекватно и в короткий срок обобщить сложную сущность явлений и процессов, описать и понять факты, выявить взаимосвязи, найти рациональное решение с гораздо большей полнотой и надежностью, чем это делается на базе словесных характеристик. Метод математического моделирования в медицине помогает систематизировать и объединять знания о физиологических системах, идентифицировать важные параметры и определять общую чувствительность системы к вариации каждого параметра, количественно оценивать трудноизмеряемые и вообще неизмеряемые показатели, быстро и эффективно поверять гипотезы без обращения к эксперименту, планировать эксперименты и исследования, предсказывать поведение реальной системы.

Литература

1. Омельченко В.П., Демидова А.А. Математика: компьютерные технологии в медицине. Издание 2-е, исправленное, Ростов н/Д: Феникс, 2010. 576 с.

Размещено на Allbest.ru

Источник: https://revolution.allbest.ru/programming/00685503_0.html

Medic-studio
Добавить комментарий