Система поддержки принятия врачебных решений при выборе тактики лечения детей с эндокринопатиями
Компьютеризация здравоохранения создает возможности для развития системы поддержки принятия решений. Объем знаний в медицине постепенно растут, но время принятия решений сокращается. Количество врачебных ошибок возрастает, что приводит к различным негативным последствиям. Разработка ИТ-решений в врачебных целях является одним из наиболее перспективных и эффективных способов предотвращения этих последствий.
Цель исследования – разработка алгоритмической базы системы поддержки принятия врачебных решений при выборе тактики лечения детей с эндокринопатиями.
Объектом исследования является актуальная в наше время проблема избыточной массы тела у детей и подростков.
Предмет исследования – многомерный массив данных клинико-лабораторных показателей пациентов, страдающих ожирением разной степени.
Введение ………………………………………………………………………………………………………………………13
Глава 1 Анализ предметной области ……………………………………………………………………………..15
1.1 Обзор литературы ……………………………………………………………………………………………….15
1.2 Многомерные данные ………………………………………………………………………………………….17
1.3 Описание предметной области …………………………………………………………………………….19
Глава 2 Поиск методов и инструментария для решения поставленных задач ………………….22
2.1 Выбор метода решения ……………………………………………………………………………………….22
2.1.1 База знаний …………………………………………………………………………………………………….22
2.1.2 Дерево решений ……………………………………………………………………………………………..25
2.2 Выбор инструментария ……………………………………………………………………………………….26
2.2.1 RStudio ………………………………………………………………………………………………………….. 27
2.2.2 Rapid Miner …………………………………………………………………………………………………….28
Глава 3 Реализация проекта …………………………………………………………………………………………..29
3.1 Первичная обработка данных ……………………………………………………………………………… 29
3.2 Методы сокращения размерности ………………………………………………………………………..35
3.2.1 Оценка информативности по Кульбаку …………………………………………………………..39
3.2.2 Оценка информативности клинико-лабораторных показателей ………………………. 40
3.3 Описание операторов в Rapid Miner …………………………………………………………………….48
3.4 Построение дерева решений ……………………………………………………………………………….. 50
3.5 Алгоритм СППВР для выбора тактики лечения …………………………………………………… 52
Глава 4 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение ……………54
4.1 Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения научных
исследований с позиции ресурсоэффективности и ресурсосбережения …………………………. 55
4.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования ………………………………….55
4.1.2 Анализ конкурентных технических решений …………………………………………………. 56
4.1.3 Технология QuaD……………………………………………………………………………………………57
4.1.4 Диаграмма Исикавы ……………………………………………………………………………………….59
4.1.5 SWOT-анализ …………………………………………………………………………………………………59
4.1.6 Оценка готовности проекта к коммерциализации ……………………………………………61
4.2 Определение возможных альтернатив проведения научных исследований …………..62
4.3 Планирование научно-исследовательских работ …………………………………………………. 63
4.3.1 Структура работ в рамкам научного исследования ………………………………………….63
4.3.2 Определение трудоемкости выполнения работ ………………………………………………..64
4.3.3 Разработка графика проведения научного исследования ………………………………….65
4.3.4 Бюджет научно-технического исследования (НТИ) …………………………………………67
4.3.4.1 Расчет материальных затрат ………………………………………………………………………67
4.3.4.2 Основная заработная плата исполнителей темы ………………………………………….68
4.3.4.3 Дополнительная заработная плата исполнителей темы ……………………………….69
4.3.4.4 Отчисления во внебюджетные фонды (страховые отчисления) …………………..69
4.3.4.5 Накладные расходы ………………………………………………………………………………….. 70
4.3.4.6 Формирование бюджета затрат научно-исследовательского проекта …………..70
4.4 Определение ресурсной, финансовой, бюджетной, социальной и экономической
эффективности исследования ………………………………………………………………………………………..71
Глава 5 Социальная ответственность …………………………………………………………………………….74
5.1 Производственная безопасность ………………………………………………………………………….75
5.1.1 Анализ вредных факторов ……………………………………………………………………………… 75
5.1.1.1 Недостаточная освещенность рабочего места …………………………………………….75
5.1.1.2 Микроклимат …………………………………………………………………………………………….78
5.1.1.3 Повышенный уровень шума ………………………………………………………………………79
5.1.1.4 Повышенный уровень электромагнитных излучений ………………………………….79
5.1.1.5 Зрительное напряжение и монотонность трудового процесса …………………….. 80
5.1.2 Анализ опасных факторов ……………………………………………………………………………… 81
5.2 Экологическая безопасность ………………………………………………………………………………. 82
5.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………………………………….83
5.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности………………………. 84
Заключение…………………………………………………………………………………………………………………..86
Список источников:………………………………………………………………………………………………………88
Приложение А ……………………………………………………………………………………………………………… 92
В настоящее время вся информация хранится в электронном виде в базах данных и
занимает большие объемы. За счет того, что объем данных увеличивается в медицине и
время на принятия решений сокращается, возникают врачебные ошибки. Решением
данных проблем может быть внедрение в область медицины различных информационных
технологий.
Объектом исследования является актуальная в наше время проблема избыточной
массы тела у детей и подростков. Предмет исследования – многомерный массив данных
клинико-лабораторных показателей пациентов, страдающих ожирением разной степени.
Цель исследования – разработка алгоритмической базы системы поддержки
принятия врачебных решений при выборе тактики лечения детей с эндокринопатиями.
Задачи выпускной квалификационной работы:
• обзор литературных источников и публикаций для выявления отечественных и
зарубежных практик решения задач обработки многомерных данных и получения
новых знаний;
• обзор инструментария работы с многомерными данными, обоснование выбора
инструментария для решения задачи ВКР;
• первичная обработка и подготовка данных – анализ выбросов и пропущенных
значений;
• снижение размерности многомерных данных за счет выявления и отбора
информативных признаков;
• формирование набора правил (базы знаний), определяющих выбор траектории
лечения, оценка построенной модели;
• формирование алгоритма принятия решения о выборе траектории лечения для
детей с эндокринопатиями.
Разработка систем поддержки принятия врачебных решений актуальна по причине
частых диагностических ошибок и неправильных назначений врачей. Массовая
компьютеризация здравоохранения делает исключительно перспективным создание
систем для алгоритмической и информационной поддержки врачебных решений.
Актуальность исследований обусловлена тремя аспектами:
• правительство РФ ставит приоритетным проект РФ «Совершенствование
процессов организации медицинской помощи на основе внедрения
информационных технологий»;
важность решения задачи стабилизации доли населения России с ожирением,
особенно это важно для детей и молодежи;
• большое количество медицинских данных требует оперативной обработки.
Новизна данного исследования заключается в создании нового алгоритма принятия
решения о выборе траектории лечения для детей с эндокринопатиями (на основе анализа
клинико-лабораторных показателей).
Построенная на основе этого алгоритма система поддержки принятия решений
проходит опытную эксплуатацию на базе НИИ Курортологии и физиотерапии.
По теме исследования было сделано 6 публикаций и 4 доклада на конференциях.
В результате выполнения магистерской диссертации была разработана
алгоритмическая база системы поддержки принятия врачебных решений при выборе
тактики лечения детей с эндокринопатиями.
Решены следующие задачи выпускной квалификационной работы:
• был проведен обзор литературных источников и публикаций, изучены
отечественные и зарубежные практики решения задач обработки многомерных
данных и получения новых знаний;
• был проведен обзор инструментария работы с многомерными данными, выбраны
инструменты для решения задач, поставленных в ВКР, проведено обоснование
выбора инструментария;
• была проведена первичная обработка подготовка данных – анализ выбросов и
пропущенных значений, сформирован массив данных, готовый к дальнейшему
исследованию;
• была решена задача снижения размерности многомерных данных за счет
выявления и отбора информативных признаков;
• была построена база знаний на основе деревьев решений, определяющих выбор
траектории лечения, была проведена оценка построенной модели;
• сформирован алгоритм принятия решения о выборе траектории лечения для детей
с эндокринопатиями.
Построенная в рамках работы над ВКР система поддержки принятия решений
проходит опытную эксплуатацию на базе НИИ Курортологии и физиотерапии.
Результаты работы были доложены:
(перечень конференций)
Публикации по теме исследования:
1. Емельянова Ю. А. Оценка информативности многомерных данных//Молодёжь и
современные информационные технологии: сборник трудов XV Международной научно-
практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Томск, 04-07
декабря 2017 г. – 2018 – Томск: Д-Принт. – С.356-357. (Выступление с докладом, диплом
3 степени).
2. Емельянова Ю. А. Информационная технология оценки информативности
показателей основных физиологических систем организма в задаче диагностики степени
ожирения у детей и подростков// Информационные технологии и технологии
коммуникаций: современные достижения. Сборник материалов I Молодежной
международной конференции. – Астрахань: Издатель: Сорокин Роман Васильевич,2017. –
С. 235-237.
3. Емельянова Ю. А. Оценка информативности показателей основных
физиологических систем организма в задаче диагностики степени ожирения у детей и
подростков//Современные технологии медицинской реабилитации и санаторно-
курортного лечения: материалы Всероссийской научно-практической конференции,
посвященной 95-летию со дня основания Томского научно-исследовательского института
курортологии и физиотерапии. Томск, 2-3 ноября 2017 г. – С.24-28. (Выступление с
докладом).
4. Емельянова Ю. А. Применение математико-статистических методов в задаче
исследования значений клинико-лабораторных показателей пациентов до и после
лечений//Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и
медицине: сборник научных трудов IV Международной научной конференции. В 2 частях,
Томск, 5-8 декабря 2017. – Томск: ТПУ, 2017 – Ч.1 – С.331-335. (Выступление с докладом,
диплом 2 степени).
5. Marukhina O.V., Berestneva O.G., Emelyanova Yu.A. , Romanchukov S.V., Petrova L.,
Lombardo C., Kozlova N.V. Basic physiological systems indicator’s informative assessment for
children and adolescents obesity diagnosis tasks//The open access Journal of Physics:
Conference Series (InPress).
6. Емельянова Ю.А. Система поддержки принятия врачебных решений при выборе
тактики лечения детей с эндокринопатиями// VIII Международный молодежный научно-
культурный форум «Новые форматы транснациональной научно-образовательной
деятельности». (Выступление с докладом, диплом 2 степени, в печати).
Последние выполненные заказы
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!