Использование инструментария семантических сетей для оценки состояния пациента по данным врачебных осмотров

Кушеева, Мария Николаевна Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Интеллектуальный анализ данных в настоящее время используется в различных направлениях, в том числе и в медицине. Семантические сети, в свою очередь, позволяют визуально и доступно объяснить связи между объектами, явлениями и субъектами действий. Такие технологии могут применяться для описания состояния пациента с различными нозологиями. В работе предлагается использовать инструментарий семантический сетей для оценки состояния пациента с инфекционными заболеваниями по данным врачебных осмотров.

Введение ………………………………………………………………………………………………. 14

1. Обзор технологий семантического моделирования в здравоохранении ….. 17

1.1 Семантические сети как модель представления данных…………………… 17

1.2 Семантические сети в медицине…………………………………………………….. 19

1.2.1 Объединенная база медицинских знаний ………………………………….. 19

1.2.2 Онтология медицинской диагностики для интеллектуальных
систем поддержки принятия решений ……………………………………………… 22

1.2.3 Система поддержки принятия клинических решения управляемая
онтологией для диагностики инфекционных заболеваний и назначения
антибиотиков …………………………………………………………………………………. 26

1.3 Обзор методов автоматического определения степени тяжести
заболеваний ………………………………………………………………………………………. 28

1.3.1 Классификация степени тяжести заболевания на основе
искусственных нейронных сетей ……………………………………………………… 29

1.3.2 Автоматическое распознавание тяжести симптомов по записям
психиатрической экспертизы…………………………………………………………… 31

1.4 Описание метода оценки качества семантических сетей ………………….. 33

1.5 Выводы по главе …………………………………………………………………………… 35

2. Разработка метода автоматической оценки состояния тяжести заболевания
пациента по данным врачебных осмотров на основе использования
семантических сетей ……………………………………………………………………………… 37

2.1 Описание способа использования семантических сетей в определении
степени тяжести заболевания ……………………………………………………………… 37

2.2 Построение семантических сетей …………………………………………………… 39

2.3 Формализованное описание входных данных …………………………………. 41
2.4 Формальная постановка задачи ……………………………………………………… 43

2.5 Проектирование метода определения состояния пациента ………………. 43

2.6 Диаграмма классов ……………………………………………………………………….. 45

2.7 Детальное проектирование ……………………………………………………………. 47

2.7.1 Загрузка файлов ……………………………………………………………………… 47

2.7.2 Алгоритм функции преобразования файла в матрицу ……………….. 48

2.7.3 Алгоритм фрагментации семантической сети …………………………… 49

2.7.4 Алгоритм функции сравнения семантических сетей………………….. 51

2.8 Выводы по главе …………………………………………………………………………… 54

3. Программная реализация предложенного метода оценки состояния
тяжести пациентов ………………………………………………………………………………… 55

3.1 О программе…………………………………………………………………………………. 55

3.2 Описание структуры данных …………………………………………………………. 56

3.3 Описание основных функций ………………………………………………………… 58

3.3.1 Загрузка файлов ……………………………………………………………………… 58

3.3.2 Результат работы программы…………………………………………………… 59

3.4 Выводы по главе …………………………………………………………………………… 61

4. Тестирование разработанного метода определения степени тяжести
заболевания на базе историй болезни пациентов с рожистыми воспалениями
…………………………………………………………………………………………………………….. 62

4.1 Функциональное тестирование ………………………………………………………. 66

4.2 Тестирование программного прототипа на корректность оценки
состояния пациента ……………………………………………………………………………. 70

4.3 Выводы по главе …………………………………………………………………………… 76

5 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение … 77
5.1 Предпроектный анализ ………………………………………………………………….. 77

5.2 Организация и планирование работ ……………………………………………….. 80

5.3 Расчет сметы затрат на выполнение проекта …………………………………… 83

5.4 Оценка экономической эффективности проекта ……………………………… 88

5.5 Риски научно-исследовательского проекта …………………………………….. 89

Выводы по разделу …………………………………………………………………………….. 90

6 Социальная ответственность ……………………………………………………………….. 91

Введение …………………………………………………………………………………………… 91

6.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ….. 92

6.2 Производственная безопасность…………………………………………………….. 95

6.3 Экологическая безопасность………………………………………………………… 106

6.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях ……………………………………… 107

Выводы по разделу …………………………………………………………………………… 111

Заключение …………………………………………………………………………………………. 112

Список использованных источников …………………………………………………….. 115

Приложение А …………………………………………………………………………………….. 119

Приложение Б ……………………………………………………………………………………… 132

Приложение В …………………………………………………………………………………….. 137

Приложение Г ……………………………………………………………………………………… 142

В настоящее время практически треть текстовой информации,
требующей специализированной обработки, составляют такие медицинские
данные, как анамнез, результаты осмотров и обследований и многое другое.
Такие данные, как правило, хранятся в неструктурированном виде. Проблемам
создания систем обработки естественного языка, представленных в текстовом
формате, посвящены работы большого количества исследователей (Баранов
А.А., Намазова-Баранова Л.С., Смирнов И.В., Девяткин Д.А., Шелманов А.О.)
[1,2]. Анализ их работ показал, что семантические сети достаточно
эффективно могут быть применены в области медицины и имеют огромный
потенциал в использовании при решении самых разных задач.
Семантические сети, как модель представления знаний для анализа
текстовых данных, позволяют визуализировать и доступно объяснять связи
между объектами, явлениями и субъектами различных действий. Поэтому они
достаточно эффективно могут применяться для описания состояния пациента
с различными нозологиями.
Установление тяжести заболевания в целях упрощения работы
медицинского персонала, ведения истории болезни, автоматизации работы

Основные результаты, полученные в процессе выполнения работы:
1. Выполнен анализ существующих способов и методов применения
семантических сетей в сфере здравоохранения. Признано, что модификация
метода оценки качества семантических сетей применима для определения
степени тяжести состояния пациента.
2. Разработан и описан метод определения степени тяжести
инфекционного заболевания пациента, также было сформулировано
формализованное представление входных данных и приведено описание
использованных алгоритмов.
3. Реализован программный прототип на языке C# в среде разработки
MS Visual Studio 2019, реализующий метод определения степени тяжести
пациента.
4. Проведено тестирование программного прототипа и, соответственно,
самого разработанного метода на реальных данных пациентов с рожистыми
воспалениями на предмет верной оценки состояния тяжести. Всего в выборке
содержалось 50 случаев рассматриваемого заболевания разной степени
тяжести. Тестирование показало, что легкая степень тяжести определяется
безошибочно в 100% случаях, средняя степень в 70%, а тяжелая в 85%.
Неверно определенные случаи имеют более низкую степень тяжести, чем
заявлено в медицинской карте пациента.
Стоит отметить, что созданный программный прототип нуждается в
дальнейшей модификации и дополнениях для полноценного введения в
эксплуатацию, а разработанный метод может быть использован в другой
медицинской информационной системе.
Рекомендации:
 метод определения степени тяжести заболеваний можно
рекомендовать для определения степени тяжести заболеваний различных
нозологий, необязательно для инфекционных;
 программу определения степени тяжести заболевания можно
рекомендовать для внедрения в большие медицинские информационные
системы.
Также в рамках данной работы были разработаны разделы «Финансовый
менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение», «Социальная
ответственность», а также раздел на иностранном языке (английский) –
«Overview of Semantic Modeling Technologies in Healthcare», размещенный в
Приложении А.
Публикации:
1. Кушеева М.Н. Исследование метода выделения терминов текста /
М.Н. Кушеева, А.А. Аюшеева // научно-практический журнал «ASпирант» .
г. Ростов-на-Дону. – 2018. – N4. – c.18-20
2. Кушеева М.Н. Метод оценки качества семантической сети текста /
М.Н. Кушеева, А.А. Аюшеева, Т.Н. Гомбожапова Т.Н // Современные
наукоемкие технологии. – 2019. – N11. – c. 77-81
3. Кушеева М.Н. О применении метода анализа семантических сетей в
медицинской статистике / М.Н. Кушеева // Материалы ВНКСФ-26. – 2020. –
с. 383-384
4. Кушеева М.Н. О применении метода анализа семантических сетей в
определении степени тяжести заболевания / М.Н. Кушеева // Сборник
научных трудов XVIII Международной научно-практической конференции
студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодёжь и современные
информационные технологии». – 2021.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Дарья П. кандидат наук, доцент
    4.9 (20 отзывов)
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных... Читать все
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных исследований, связанных с журналистикой, филологией и литературой
    #Кандидатские #Магистерские
    33 Выполненных работы
    Оксана М. Восточноукраинский национальный университет, студент 4 - ...
    4.9 (37 отзывов)
    Возможно выполнение работ по правоведению и политологии. Имею высшее образование менеджера ВЭД и правоведа, защитила кандидатскую и докторскую диссертации по политоло... Читать все
    Возможно выполнение работ по правоведению и политологии. Имею высшее образование менеджера ВЭД и правоведа, защитила кандидатскую и докторскую диссертации по политологии.
    #Кандидатские #Магистерские
    68 Выполненных работ
    Анастасия Б.
    5 (145 отзывов)
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическо... Читать все
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическому и гуманитарному направлениях свыше 8 лет на различных площадках.
    #Кандидатские #Магистерские
    224 Выполненных работы
    Шагали Е. УрГЭУ 2007, Экономика, преподаватель
    4.4 (59 отзывов)
    Серьезно отношусь к тренировке собственного интеллекта, поэтому постоянно учусь сама и с удовольствием пишу для других. За 15 лет работы выполнила более 600 дипломов и... Читать все
    Серьезно отношусь к тренировке собственного интеллекта, поэтому постоянно учусь сама и с удовольствием пишу для других. За 15 лет работы выполнила более 600 дипломов и диссертаций, Есть любимые темы - они дешевле обойдутся, ибо в радость)
    #Кандидатские #Магистерские
    76 Выполненных работ
    Ольга Б. кандидат наук, доцент
    4.8 (373 отзыва)
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских... Читать все
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских диссертаций, дипломных и курсовых работ. Слежу за новинками в медицине.
    #Кандидатские #Магистерские
    566 Выполненных работ
    Татьяна П.
    4.2 (6 отзывов)
    Помогаю студентам с решением задач по ТОЭ и физике на протяжении 9 лет. Пишу диссертацию на соискание степени кандидата технических наук, имею опыт годовой стажировки ... Читать все
    Помогаю студентам с решением задач по ТОЭ и физике на протяжении 9 лет. Пишу диссертацию на соискание степени кандидата технических наук, имею опыт годовой стажировки в одном из крупнейших университетов Германии.
    #Кандидатские #Магистерские
    9 Выполненных работ
    Екатерина Б. кандидат наук, доцент
    5 (174 отзыва)
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподав... Читать все
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподавала учебные дисциплины: Бюджетная система Украины, Статистика.
    #Кандидатские #Магистерские
    300 Выполненных работ
    Татьяна М. кандидат наук
    5 (285 отзывов)
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    #Кандидатские #Магистерские
    495 Выполненных работ
    Петр П. кандидат наук
    4.2 (25 отзывов)
    Выполняю различные работы на заказ с 2014 года. В основном, курсовые проекты, дипломные и выпускные квалификационные работы бакалавриата, специалитета. Имею опыт напис... Читать все
    Выполняю различные работы на заказ с 2014 года. В основном, курсовые проекты, дипломные и выпускные квалификационные работы бакалавриата, специалитета. Имею опыт написания магистерских диссертаций. Направление - связь, телекоммуникации, информационная безопасность, информационные технологии, экономика. Пишу научные статьи уровня ВАК и РИНЦ. Работаю техническим директором интернет-провайдера, имею опыт работы ведущим сотрудником отдела информационной безопасности филиала одного из крупнейших банков. Образование - высшее профессиональное (в 2006 году окончил военную Академию связи в г. Санкт-Петербурге), послевузовское профессиональное (в 2018 году окончил аспирантуру Уральского федерального университета). Защитил диссертацию на соискание степени "кандидат технических наук" в 2020 году. В качестве хобби преподаю. Дисциплины - сети ЭВМ и телекоммуникации, информационная безопасность объектов критической информационной инфраструктуры.
    #Кандидатские #Магистерские
    33 Выполненных работы

    Другие учебные работы по предмету

    Модернизация системы автоматизации АСУ ТП АО «Farg’onaazot»
    📅 2020 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Интеграционный сервис передачи данных между АСУ ТП и MES
    📅 2018 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Методы сегментации новообразований головного мозга
    📅 2020 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)