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

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

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

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

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

    Рима С.
    5 (18 отзывов)
    Берусь за решение юридических задач, за написание серьезных научных статей, магистерских диссертаций и дипломных работ. Окончила Кемеровский государственный универси... Читать все
    Берусь за решение юридических задач, за написание серьезных научных статей, магистерских диссертаций и дипломных работ. Окончила Кемеровский государственный университет, являюсь бакалавром, магистром юриспруденции (с отличием)
    #Кандидатские #Магистерские
    38 Выполненных работ
    Елена С. Таганрогский институт управления и экономики Таганрогский...
    4.4 (93 отзыва)
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на напис... Читать все
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на написании курсовых и дипломных работ, а также диссертационных исследований.
    #Кандидатские #Магистерские
    158 Выполненных работ
    Евгений А. доктор, профессор
    5 (154 отзыва)
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - ... Читать все
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - по социальной работе.
    #Кандидатские #Магистерские
    260 Выполненных работ
    Лидия К.
    4.5 (330 отзывов)
    Образование высшее (2009 год) педагог-психолог (УрГПУ). В 2013 году получено образование магистр психологии. Опыт преподавательской деятельности в области психологии ... Читать все
    Образование высшее (2009 год) педагог-психолог (УрГПУ). В 2013 году получено образование магистр психологии. Опыт преподавательской деятельности в области психологии и педагогики. Написание диссертаций, ВКР, курсовых и иных видов работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    592 Выполненных работы
    Анна С. СФ ПГУ им. М.В. Ломоносова 2004, филологический, преподав...
    4.8 (9 отзывов)
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания... Читать все
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания и проверки (в качестве преподавателя) контрольных и курсовых работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    16 Выполненных работ
    Анна К. ТГПУ им.ЛН.Толстого 2010, ФИСиГН, выпускник
    4.6 (30 отзывов)
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помог... Читать все
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помогала студентам, вышедшим на меня по рекомендации.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Егор В. кандидат наук, доцент
    5 (428 отзывов)
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Ск... Читать все
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Скорее всего Ваш заказ будет выполнен раньше срока.
    #Кандидатские #Магистерские
    694 Выполненных работы
    Андрей С. Тверской государственный университет 2011, математический...
    4.7 (82 отзыва)
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на... Читать все
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на продолжение диссертационной работы... Всегда готов помочь! ;)
    #Кандидатские #Магистерские
    164 Выполненных работы
    Екатерина С. кандидат наук, доцент
    4.6 (522 отзыва)
    Практически всегда онлайн, доработки делаю бесплатно. Дипломные работы и Магистерские диссертации сопровождаю до защиты.
    Практически всегда онлайн, доработки делаю бесплатно. Дипломные работы и Магистерские диссертации сопровождаю до защиты.
    #Кандидатские #Магистерские
    1077 Выполненных работ

    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)