Глава 6. Информационно-интеллектуальная поддержка лечебно-диагностического процесса

 

6.1. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ЛЕЧЕБНО-ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

Традиционные методы воздействия на лечебно-диагностический процесс через обучение, административные и организационные приемы, ресурсное обеспечение, финансирование повышают его эффективность, но не могут значительно уменьшить неточности, ошибки и несогласованность в действиях врачей. Выход видится не столько в материальном, моральном или административном стимулировании врача, сколько в информационной поддержке. Автоматизация лечебно-диагностического процесса на основе интеллектуальной поддержки его участников и полной формализации истории болезни делает этот процесс управляемым на всех уровнях. Требования к врачу практически сводятся к соблюдению технологии работы с компьютерной историей болезни. Требования к руководителям в значительной мере сводятся к соблюдению детально разработанной технологии оперативного управления.

6.1.1. Информационная модель лечебно-диагностического процесса. Лечебно-диагностический процесс как объект автоматизации

Лечебно-диагностический процесс (ЛДП) - это технология информационного взаимодействия между субъектами, принимающими решения. Его можно описать как совокупность трех групп отношений:

• лечащего врача и пациента;

• лечащего врача с больницей;

• главного врача с больницей.

Понятие «главный врач» объединяет самого главного врача и его заместителей по медицинским вопросам. Во второй группе отношений под больницей понимаются все медики лечебного учреждения, имеющие отношение к пациенту (все, кто призван обеспечить работу лечащего врача, но ему не подчинен). В третьем отношении под больницей имеются в виду сотрудники, подчиненные главному врачу.

Лечебно-диагностический процесс - это, с одной стороны, система управления множеством лиц, принимающих решения в интересах пациентов, а с другой стороны, содержательно, это процесс информационный. Автоматизация ЛДП не меняет его информационной сути.

 

Рис. 6.1. Схема взаимоотношений между элементами лечебно-диагностического процесса

Более того, она развивает и совершенствует эту суть своими приемами обращения с информацией, например, представляя медицинские знания в виде имитационной модели, а результаты деятельности - в виде записей в электронной медицинской карте (электронной истории болезни).

Схема взаимоотношений между элементами лечебно-диагностического процесса отражена на рис. 6.1.

Так как лечебно-диагностический процесс - это процесс информационный, то в его осуществлении важнейшую роль играют способы регистрации, хранения, передачи и обработки информации о пациенте и обо всем, что с ним происходит. Первичный и основной носитель информации о пациенте и действиях врача - история болезни. В аналоговой форме история болезни не годится для машинной обработки. Структурированы и строго формализованы лишь титульные данные.

Для эффективного развития ЛДП необходимо, чтобы автоматизация была сопряжена с детальной структуризацией и формализацией истории болезни.

Электронная история болезни на структурированной основе позволяет:

• проверять внутреннюю логику истории болезни;

• осуществлять интеллектуальную поддержку врачу;

• составлять списки, аналитические таблицы и отчеты;

• характеризовать работу отдельного врача, подразделения и всего учреждения за любые отрезки времени;

• подсчитывать затраты, выявлять резервы;

• обращать внимание руководителей на сиюминутные и хронические проблемы, предполагать их причины.

Автоматизация лечебно-диагностического процесса на основе интеллектуальной поддержки его участников и полной формализации истории болезни делает этот процесс управляемым на всех уровнях. Требования к врачу практически сводятся к соблюдению технологии работы с компьютерной историей болезни. Требования к руководителям тоже в значительной мере сводятся к соблюдению детально разработанной технологии оперативного управления.

 

6.1.2. Этапы автоматизации лечебно-диагностического процесса

Основой автоматизации ЛДП служит замена обычной истории болезни электронной медицинской картой (ЭМК).

Следующим шагом автоматизации необходимо заложить в систему функции интеллектуальной поддержки лечебно-диагностического процесса. Здесь появляется база знаний (схем) ЛДП.

В стартовый блок системы необходимо включить подсистему ведения и использования общих справочников, каталогов и реестров, которая составляет основу интеграционной шины системы.

Базовая информационная модель лечебно-диагностического процесса отражена на рис. 6.2.

На первом этапе информатизации ЛДП автоматизируют работу лечащего врача, который находится в постоянном взаимодействии со множеством других участников ЛДП. Для связей врача с лабораторным звеном на начальном этапе достаточно снабдить блок электронной истории болезни подсистемой вывода данных и интерфейсом для ручного ввода информации, а также электронной почтой. Основное внимание придают информатизации связи лечащего врача и заведующего отделением и главным врачом. Они вместе с лечащим врачом образуют вертикаль основной деятельности ЛПУ в интересах пациента. Взаимодействие между ними должно быть автоматизировано с самого начала. Заведующий отделением осуществляет оперативное управление работой своих ординаторов - лечащих врачей. Главному врачу нужно постоянно знать основные параметры повседневной деятельности учреждения, своевременно реагировать на проблемы.

Рис. 6.2. Базовая информационная модель лечебно-диагностического процесса

 

В связи с этим к стартовому комплексу добавляют «Блок анализа и отчетности», благодаря которому из ЭМК можно извлекать полную и своевременную информацию, отражающую важнейшие формы взаимодействия ЛДП:

• утренний рапорт врачей в отделении;

• рапорт дежурного врача главному врачу;

• еженедельные совещания у главного врача;

• клинические разборы;

• клинический обход в госпитальном отделении;

• передача информации из акушерского отделения в родильный блок и из родильного блока в отделение новорожденных;

• контроль работы с вновь выявленными больными в поликлинике;

• контроль профилактических мероприятий и проч.

Медицинский статистик сможет постоянно следить как за своевременным и правильным оформлением медицинских карт, так и за регулярной (периодической) отчетностью.

Затем добавляются объекты второй очереди - «Телемедицина» и «Лабораторно-диагностический комплекс»: диагностические кабинеты и лаборатории, а также отделение физиотерапии (рис. 6.3). Автоматизация позволяет направлять сюда запросы врачей и передает результаты прямо в ЭМК. Пока лаборатории не внедрены, результаты могут вводиться медицинскими сестрами через ручной интерфейс. В поликлинике объектами «второй очереди» являются флюорографическая станция и проч.

Рис. 6.3. Полная информационная модель лечебно-диагностического процесса

На этом же этапе расширяются сервисные функции электронной медицинской карты: регистрация больничных листов, обеспечение взаимодействия с консультантами. Приемный покой в стационаре и регистратура в поликлинике подключаются к электронной истории болезни уже на первом этапе (регистрация больных). На втором этапе лишь расширяется их функциональность, например, добавлением расписания работы врачей и записи на прием.

Основным элементом эффективной организации лечебно-диагностического процесса является АРМ врача, состоящее из компьютерных историй болезни и способов обработки накопленной в них информации. Эта обработка делается для планирования работы, для ее обобщения и передачи сведений на уровни управления. Средства автоматизации должны обеспечивать передачу сведений вверх (от врача вплоть до городского отдела здравоохранения) и обратно с любой необходимой периодичностью и скоростью.

 

6.1.3. Элементы врачебной деятельности как объект информатизации

Обследование и лечение - это почти всегда многокомпонентные акты, наборы нескольких действий, поэтому составляются их примерные перечни. Поскольку по ходу болезни обследование и лечение надо видоизменять, то создаются разной сложности схемы, а то и целые алгоритмы врачебных действий. Эти разумные правила важно включить в АРМ врача. Там можно заранее конструировать различные наборы действий (алгоритмы) применительно к тому или иному «типичному» состоянию, а врачу, выбравшему схему процесса, предоставить возможность что-то в нем изменить - удалить, дополнить.

Сходную помощь АРМ должен оказывать врачу и при описании пациента, будь то первоначальное описание, этапное подведение итогов, протокол оперативного вмешательства или дневниковые записи. Врачу можно предлагать заранее составленные специалистами тексты-шаблоны, чтобы он, введя такой текст в историю болезни, редактировал его там по своему усмотрению. Описанными инструментами автоматизация поможет врачу использовать типовые правила описания, обследования и лечения и одновременно осуществлять принцип индивидуального подхода («лечить не болезнь, а больного»).

Упомянутые выше правила и алгоритмы как раз и составляют содержание «Базы знаний ЛДП».

Известно, что за все отвечает лечащий врач, но традиционен и другой принцип врачевания - советоваться. Потребность в совете возрастает с числом сопутствующих заболеваний, при тяжелом состоянии, при неудаче проведенного лечения. В качестве советчиков бывают необходимы и врачи других специальностей, заведующий отделением, начальник медицинской службы, профессор клиники, главный врач. В практике госпитальных отделений используются клинические разборы. В ответственных случаях назначаются консилиумы. Автоматизация ЛДП должна поддерживать этот важный раздел деятельности. Врачу для обращения к консультантам надо предоставить их исчерпывающий перечень, заявку врача передавать адресатам автоматически, получать заключение консультанта прямо в ЭМК. Регистрировать повод для консультации, учитывать срок удовлетворения заявки, автоматически извещать главного врача о задержке с консультацией. Для оценки самого врача полезно учитывать, как часто он обращается за советами, что от этого меняется в его работе.

 

В условиях автоматизации увеличивается личная ответственность врача. Средства автоматизации извлекают из электронных историй болезни аргументы и факты для контроля администрацией, потребность в экспертных комиссиях снижается, а личная ответственность и заинтересованность врача возрастают.

В 50-60-е гг. XX столетия была введена единая форма истории болезни, сохранившаяся до наших дней. Ее главное назначение - быть средством общения между врачами и служить основой для единообразного обобщения, анализа и оценки информации на всех уровнях здравоохранения. Так было создано единое информационное пространство здравоохранения. С помощью автоматизации необходимо сохранить уже имеющееся информационное единство. Автоматизация позволяет уточнить медицинские понятия, составить перечни вариантов, установить их единое понимание, контролировать их единое употребление. ЭМК и АРМ врача в целом должны обеспечивать всем медикам информационное единство.

6.1.4. Электронная медицинская карта.

Основные требования к составлению формализованных медицинских документов

За последние 20 лет история болезни обросла множеством вторичноучетных статистических форм, дополнивших собою документацию. В той информации, которую требуют от ЛПУ внешние инстанции, не может быть ничего, чего нет в истории болезни. Точнее, нужна лишь часть тех сведений, которые есть в истории. Проблема в том, как нужные сведения оттуда извлечь. Непременным требованием к электронной медицинской карте является следующий аспект: в истории вся информация, которая может понадобиться в принципе, должна не только быть, но и содержаться в виде, позволяющем комбинировать ее детали любым образом. Тогда можно применить инструменты, используемые для анализа и формирования отчетов как в табличном, так и в графическом виде, для доставки и передачи информации по требованию в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе фактических данных. В результате исчезает необходимость заполнения различных статистических талонов врачом.

 

Структура компьютерной истории болезни состоит из самой истории болезни, большого комплекта справочников и программы ввода и вывода информации. История болезни имеет разделы: «Паспортная часть», «Социальная характеристика», «Медицинское состояние». Главное меню предлагает врачу любой из этих разделов для ввода или изменения информации. В каждом из них - свои подразделы. Они позволяют подробно описать пациента (рис. 6.4) и действия врача и вывести на экран и на печать разнообразную информацию.

Рис. 6.4. Начальная страница компьютерной истории болезни

Рис. 6.5. Блок истории болезни, отражающий медицинское состояние пациента

Содержание паспортной части - фамилия и инициалы, дата рождения, пол, домашний адрес, фонд медицинского страхования и номер страхового полиса. В поликлинике к этому добавляются группа учета и дата взятия в группу, в стационаре - дата и время поступления, сведения об экстренности, о давности болезни, направившем учреждении, диагнозе при направлении, фамилия врача приемного покоя и т. п.

Раздел «Социальная характеристика» позволяет подробно охарактеризовать жилищные условия, материальное и семейное положение пациента, его образование, профессию и место работы или учебы (а для неработающих - причины незанятости), профессиональные вредности, необходимость трудоустройства (в поликлинической истории болезни), группу инвалидности, принадлежность к особым контингентам (участники войн, беженцы, пострадавшие от радиации и др.), психосоциальные особенности.

Основной раздел истории болезни - «Медицинское состояние» - содержит около трех десятков подразделов, позволяющих зафиксировать установленные диагнозы, осложнения, онкологические подозрения и онкологический риск, задачи госпитализации или диспансерного наблюдения, запросы врача на консультации, лабораторные и другие специальные исследования (и их удовлетворение), проведенные операции и процедуры, выдачу листка нетрудоспособности, исходы лечения, для женщин - акушерский анамнез и сведения о беременности (рис. 6.5).

Здесь же фиксируются организационные проблемы, возникающие у врача при ведении пациента: отсутствие или задержка с предоставлением тех или иных средств, его замечания в адрес предыдущих медицинских этапов, замечания медицинской сестре.

 

6.1.5. Формализация и структуризация записей в электронной медицинской карте

Для ввода информации в электронную медицинскую карту используется комплекс приемов, которые облегчают врачу ведение истории болезни. Движение по разделам и подразделам истории болезни обеспечено системой меню. В большинстве разделов ввод информации сводится к выбору из заранее приготовленных справочников. Они появляются на экране в нужный момент упорядоченными по алфавиту («Лечащие врачи», «Консультанты», «Улицы», «Медицинские учреждения», «Рецепты») или по определенным разделам («Диагнозы», «Осложнения», «Лабораторные исследования», «Группы учета»). Кроме того, поиск в них возможен путем нажатия клавиш с начальными буквами искомого слова. Широкое использование справочников освобождает врача от написания значительного количества текстов и предупреждает ошибки и опечатки. Еще важнее, что в таких разделах, как «Диагнозы», «Социальное состояние» и ряде других, справочники гарантируют использование общепринятых или официально установленных терминов (рис. 6.6).

В большинстве разделов надо не только выбрать текст из справочника, но и ввести дату: дату постановки диагноза, дату возникшей потребности в консультации или лабораторном анализе, дату больничного листа и проч. В части случаев требуется и вторая дата - отмены диагноза, излечения, проведения консультации, закрытия больничного листа. Ввод сегодняшней даты не требует набора цифр - достаточно нажать кнопку (рис. 6.7).

 

В остальных случаях программный контроль не допускает ни невозможных дат, ни дат, противоречащих логике событий. Не удастся, например, отчитаться за консультацию или закрытие больничного листа датой, которая еще не наступила. Не будет допущена в историю болезни ни одна дата меньше даты рождения пациента. Меньше даты начала наблюдения за пациентом могут быть только даты рождения и диагнозов.

Рис. 6.6. Справочник «Диагноз» в электронной истории болезни

Рис. 6.7. Разделы в электронной истории болезни

В то же время врачу предоставляется возможность ввести неформализованные произвольные тексты, вводя их с клавиатуры: дополнения к диагнозу, описание дефектов, допущенных предыдущим медицинским этапом, лечебные назначения, протокол операции и т. п. Описание анамнеза, истории заболевания и статуса больного, а также дневниковые записи могут быть сделаны как произвольно, так и с помощью заранее заготовленных шаблонов (рис. 6.8). Они вызываются в историю болезни и в ней подправляются в соответствии с фактическим состоянием больного. Набор шаблонов может пополняться, а сами они - совершенствоваться по мере накопления опыта в их применении. В разделах, представляющих собою обширные тексты (история заболевания, дневники, протокол операции), врачу предоставляются основные возможности текстового редактора, включая работу с блоками, отмену сделанных изменений и поиск.

Программный контроль вводимой информации, помимо слежения за допустимостью дат, обеспечивает и более сложные функции. Так, не будет позволено описание беременности, если не описан акушерский анамнез. При явке больного в поликлинику программа напоминает врачу, что надо запланировать следующую явку. При нескольких диагнозах она потребует определить, какой из них является на сегодня основным. При впервые поставленном диагнозе будет автоматически оформлен статистический талон, а при первой явке хроника в текущем году - «статистические талоны с минусом» на все его заболевания.

 

Рис. 6.8. Оформление жалоб больного с помощью шаблонов

Кроме того, при ряде впервые поставленных диагнозов в историю болезни автоматически вводятся обязательные при соответствующих заболеваниях диагностические назначения, а у хронических больных - обязательные контрольные исследования, если истек установленный срок после предыдущего контроля. При ряде диагнозов в историю болезни автоматически вносится пометка об онкологическом риске. Автоматически рассчитываются денежные средства, потраченные на лечение (рис. 6.9).

Таким образом, компьютеризация истории болезни позволила уменьшить затраты врача на ведение записей и одновременно сделать их более полными и защищенными от терминологических, логических и орфографических ошибок.

Компьютерная история позволяет легко и быстро ориентироваться в информации, которая накапливается о пациенте. Прежде всего, на экран выводится титул истории болезни: паспортная часть, социальное состояние и основной диагноз. Из предложенного меню можно по желанию вызвать на экран или распечатать полную историю болезни, начиная от любой заданной даты до текущего дня, за исключением протоколов операций, оформить выписку из истории болезни (та же история болезни, но без разделов «Организационные трудности», «Рекомендации врачу» и «Замечания» и без сведений о запланированных, но не осуществленных мерах) с включением анализов, рекомендаций следующему медицинскому этапу и любых дополнительных текстов, этапный эпикриз (все сведения о запланированных, но не осуществленных мерах), переводной эпикриз по установленной схеме (рис. 6.10), дневники за любой отрезок времени, только лечебные назначения, только описание жалоб, анамнеза и течения болезни, только дополнительные тексты, наконец, протоколы операций и процедур.

Рис. 6.9. Автоматический расчет денежных средств, потраченных на лечение

Рис. 6.10. Переводной эпикриз

 

Кроме информации, введенной в историю болезни врачом, на экран выдаются и результаты ее некоторой обработки: напоминания о том, что наступил запланированный врачом срок, подсчет дня болезни или дня послеоперационного периода (в стационаре), срока беременности, сигнал о том, что еще не выставлен клинический диагноз, и т. п. В разделе «Диагнозы» выдаются напоминания о том, с чем следует дифференцировать выставленный диагноз и какие осложнения следует при нем искать. В разделе «Операции и процедуры» выводится и может быть напечатан протокол операции. Наконец, удобна и возможность напечатать прямо из компьютерной истории болезни справку, направление, рецепт. Паспортные сведения о пациенте и ряд других сведений вводятся в эти документы автоматически. Все они могут быть предварительно просмотрены на экране.

Описанные возможности достаточны для того, чтобы практически отказаться от рукописных текстов в «бумажной» истории болезни - их можно заменить машинными распечатками. Одновременно эти возможности означают, что именно компьютерная история болезни, а не ее бумажный аналог, становится наиболее удобным и эффективным инструментом обдумывания и обсуждения врачебных действий. На экране она, помимо того что легко сортирует и выразительно представляет информацию о пациенте, проявляет активность: напоминает, подсказывает, предостерегает. Кроме того, работа с историей на экране позволяет тут же зафиксировать новые решения с уверенностью, что они не будут забыты.

Компьютерная история болезни разработана в двух основных вариантах - для стационара (рис. 6.11) и для поликлинического учреждения (рис. 6.12). Они различаются отдельными особенностями, отражающими специфику врачебной работы. Так, в стационаре регистрируется не только дата, но и время поступления, есть возможность отмечать клинические разборы, в эпикризе перечисляются лечащие врачи, напротив назначений, сделанных не самим лечащим врачом, в квадратных скобках указывается фамилия врача и т. д. В поликлинической истории отмечается группа диспансерного учета, переводы из группы в группу, курсы амбулаторного лечения, вакцинопрофилактика и др. Кроме того, поликлиническая история болезни настраивается на особенности профиля, когда речь идет о детской поликлинике, женской консультации или противотуберкулезном диспансере.

 

Рис. 6.11. Электронная медицинская карта стационарного больного

Рис. 6.12. Титульная страница компьютерной амбулаторной карты больного

Во всех перечисленных вариантах основные разделы истории: диагнозы, лечебные назначения, консультации, лабораторные исследования, операции и процедуры, осложнения, больничный лист, замечания и рекомендации, описание социального состояния пациента - выполнены одинаково и обеспечиваются одними и теми же программными модулями. Такая унификация удобна тем, что врач, переходя из стационара в поликлинику или наоборот, оказывается в знакомой ему обстановке. Одновременно облегчается совершенствование программного обеспечения в обеих областях его эксплуатации.

История болезни как важнейший способ ввода информации о больном и ее регулярного пополнения используется только в стационаре и поликлинике.

Есть, однако, еще две сферы действия врача - скорая медицинская помощь и массовые профилактические осмотры, где такой ввод осуществляется каждый раз как единственный и окончательный акт. В классическом виде история болезни здесь неуместна - она заменяется соответственно картой выезда скорой медицинской помощи и картой профилактического обследования. Вряд ли целесообразно заменять эти документы, обычно заполняемые не в самых благоприятных условиях, машинными программами, однако максимально формализовать их и обеспечить в них необходимую полноту информации для последующего ввода в компьютер необходимо.

«Карта обслуживания вызова скорой медицинской помощи» подготовлена с таким расчетом, чтобы врач легко фиксировал там свой личный код, основные временные точки (получение вызова, выезд, приезд к пациенту, начало и окончание транспортировки, возвращение на станцию), диагноз, свое заключение о тяжести и профиле патологии. В такой карте достаточно по возвращении на станцию проставить код диагноза, чтобы она была полностью готова к машинной обработке. Понятно, что автоматизировать и саму эту карту несложно. Это, несомненно, будет сделано, когда появится реальная возможность обеспечить мобильным компьютером каждую бригаду скорой помощи.

 

Для массовых профосмотров разработана двухэтапная система, при которой на доврачебном этапе пациент заполняет формализованную анкету (обводит кружками номера вопросов, на которые хочет дать положительный ответ), куда потом заносятся результаты лабораторных исследований, флюорографии, электрокардиографии и проч. Медицинская сестра вводит эти данные в компьютер, после чего программа обработки выдает направления к специалистам (рис. 6.13). Результаты осмотра специалистами фиксируются в этих же направлениях и потом вводятся в базу данных, что позволяет не только отчитываться о результатах профосмотра, но и оценивать эффективность программного анализа симптомов. Описанная выше компьютерная история болезни для поликлиники и стационара содержит модуль, который позволяет осуществить и такой ввод данных и обработку.

Рис. 6.13. Электронная запись пациента к другому врачу

6.1.6. Особенности принятия решений в медицине

Особенности принятия решений в медицине связаны с таким термином, как «активность истории болезни». Это свойство автоматизации заслуживает отдельного обсуждения. Активность компьютерной истории болезни проявляется уже в виде самих меню: они напоминают врачу о разделах, по которым можно описать пациента, возникновение проблем и их решение. Программа действий представляется в этих меню компактно и достаточно выразительно. Далее действия врача строго программируются некоторыми справочниками, такими как «Диагнозы», «Факторы риска», «Осложнения», «Исходы». Они не просто облегчают оформление записей, а еще и удерживают рассуждения врача в рамках общепринятых терминов, классификаций, понятий. Лучший пример - справочник «Диагнозы», благодаря которому диагноз может быть поставлен только в соответствии с Международной классификацией болезней и причин смерти, причем врачу предоставляются все разделы классификации. То же надо сказать и о шаблонах текстов. Несколько десятков этих шаблонов, составленных с участием специалистов, - это программы квалифицированного обследования и толкового описания его результатов. Наконец, во многих случаях на экран выводятся подсказки, обеспечивающие правильное и единообразное толкование терминов (определение групп диспансерного учета, понятий «основной» и сопутствующий» диагноз, различий между «контрольным осмотром» специалиста и «консультацией» специалиста и т. п.).

 

Перечисленная группа средств - аналоги хорошо составленных бланков, если не считать способа подачи - на экране, в подходящий момент. Но сведения, которые врач вводит в историю болезни, могут автоматически оцениваться отнюдь не только на предмет их формальной допустимости. Анализ может быть значительно глубже и с более обширными последствиями, чем одно обеспечение достоверности данных.

За выполнением программы действий, которую задал себе врач, можно следить автоматически, сопоставляя запланированные даты с текущей датой. Напоминания о сроках - вторая и на этот раз специфическая группа приемов, обеспечивающая активность компьютерной истории болезни. Эти напоминания делаются на экране: когда настает время сделать намеченное, рядом с соответствующей строкой меню загорается сигнал тревоги - красная звездочка. Достаточно бегло взглянуть на экран, чтобы ознакомиться с задачами на данный момент.

Третья группа приемов - автоматические врачебные назначения при ряде диагнозов. Во-первых, это назначения при выявлении заболевания. Так, например, при диагнозе ангины в истории болезни автоматически назначается мазок из зева на бациллу Леффлера, а при распознавании вегетососудистой дистонии - рекомендация обследовать пациента на предмет ишемической болезни сердца (ИБС) и гипертензии. Во-вторых, это контрольные исследования у хронически больных в соответствии с существующими медицинскими стандартами: компьютерная история болезни сама следит за своевременным назначением очередного контроля, учитывая и диагноз, и пол, и возраст пациента, и уже проведенное обследование. Сюда же относятся стандарты профилактического диспансерного обследования здоровых лиц, обследование детей первого года жизни, обследование беременных (так называемый «акушерский минимум»).

 

Четвертая группа приемов - автоматические предположения о диагнозе и прогнозе. Так, при установлении ряда диагнозов компьютерная история болезни сама относит пациента к группе онкологического риска, сообщая об этом «сигналом тревоги», а при повторной или затянувшейся пневмонии регистрирует подозрение на рак легкого и требует это подозрение либо опровергнуть, либо подтвердить.

Наконец, пятая группа приемов - это автоматизированный диалог с врачом. Примером может служить опрос по схеме Халфена-Роузе на предмет выявления ИБС, который проводится у мужчин за 30 лет и у женщин старше 40, второй - у мужчин после 50 лет. В стационаре это требуется 1 раз за госпитализацию, в поликлинике - 1 раз в год. Опрос завершается автоматическим заключением, и при положительном заключении в истории болезни автоматически назначаются необходимые исследования и консультации. Сам диалог тоже запоминается в истории болезни.

6.1.7. Автоматизация работы руководителя в лечебно-диагностическом процессе

Необходимая исходная информация для эффективного управления ЛДП заключена в ЭМК. При автоматизации хорошо структурированная ЭМК должна автоматически выделять типичные ситуации, требующие повышенного внимания: отсутствие обязательных сведений, тяжелое состояние пациента, неудовлетворенные запросы на ресурсы, расходование важнейших ресурсов, нелогичные сочетания разных сведений и т. д.

Главное средство автоматизированного информирования руководителей - это специально формируемые сводки и списки. При этом используются два рода инструментов: обязательные регулярные сводки (в стационаре - ежедневные, в поликлинике - еженедельные и ежемесячные) и разнообразные произвольные выборки из базы данных, которыми руководитель пользуется тогда, когда считает нужным.

 

Регулярные сводки нужны для решения нескольких важных задач. Первая из них - слежение за течением дел по ключевым сведениям. В стационаре это данные об использовании коечного фонда, в поликлинике - о движении диспансерных групп. Фактическая нагрузка врачей: в стационаре - число больных, которых ведет каждый врач, в поликлинике - число приемов и вызовов на дом. Вторая задача - наблюдать за запросами врачей на специальные ресурсы (консультации, госпитализация, санаторное лечение). Их можно сопоставлять с численностью и структурой контингентов, выявлять избыточность запросов или недостаточное использование ценных способов медицинской помощи. Третья задача - вовремя узнавать о тех ситуациях с больными, где от руководителя может потребоваться конкретное содействие. Это тяжелобольные. Это количество (а для заведующего отделением - и фамилии) больных с факторами риска. Сюда же надо отнести сигналы врачей о задержках с консультациями и анализами, об отсутствии для больного тех или иных медикаментов, а также о дефектах, допущенных, с точки зрения врача, на предыдущем медицинском этапе. Еще одна задача - автоматически получать от врачей сведения о хозяйственных проблемах, ухудшающих условия их работы.

В поликлинике руководителям необходимо поставлять количественные сведения о том, что планирует каждый врач на предстоящую неделю и что не выполнено из предшествующего плана. Особое значение имеет количество больных, уклоняющихся от диспансерного наблюдения, от очередной своевременной явки к врачу. Заведующему поликлиническим отделением нужны списки больных с некоторыми впервые выявленными заболеваниями (такими, например, как ИБС) для слежения за своевременностью врачебных действий. Главному врачу важны количественные характеристики выявления новых заболеваний. Все это - информация об отклонениях от должного или желаемого. Она обеспечивает управление по отклонениям, ситуационное управление.

 

Другой необходимый компонент оперативного информационного обеспечения руководителей - это выборки из базы данных по запросу самих руководителей. Это может быть перечень актуальных (а не архивных) ЭМК с типичными дефектами, списки больных с чрезмерно длительными сроками больничного листа или с затянувшейся госпитализацией, списки подготовленных к клиническому разбору, оперированных, относящихся к льготным категориям, имеющих те или иные сопутствующие заболевания, получающих те или иные медикаменты.

Ни один из документов, информирующих руководителей, не должен требовать ни от врача, ни от руководителя никаких специальных усилий. Автоматизированная система сама добывает из электронных медицинских карт все необходимое. При этом общий источник обеспечивает всем участникам ЛДП информационное единство.

В таких условиях, когда информация для принятия решений автоматически отобрана, рассортирована и представлена в форме, удобной для быстрого ознакомления и осмысления, даже очень занятому человеку легко ориентироваться, уточнять то, что требует уточнений, дополнять это своим знанием людей, знанием дела и точно, прицельно действовать. Информационное обеспечение руководителей не ограничивается оперативной информацией - автоматизация создает еще и возможность глубокого ретроспективного анализа накопленных данных. Но именно обеспечение всех участников ЛДП оперативной информацией делает систему по-настоящему эффективной.

6.1.8. Алгоритмы анализа врачебной информации

Работу врача можно представить как повторяющуюся последовательность процессов:

• сбор информации;

• рассуждения на ее основе;

• принятие решений;

• действия, которые приносят очередную порцию информации;

• рассуждения на основе новой информации и т. д.

 

Весь информационный процесс, совершаемый врачом, можно описать с помощью трех структурных элементов: рекомендаций, вопросов и ответов. Врач всегда начинает со сбора некоторого минимума сведений. По ходу работы ему требуется та или иная новая, дополнительная информация. Не только обследование, но и лечение можно рассматривать как сбор информации о текущих результатах лечебных воздействий. Сбор сведений - постоянная забота врача. Алгоритм должен в нужные моменты рекомендовать врачу тот или иной комплекс мер (обследование, лечение, наблюдение, организационные мероприятия), который принесет очередную порцию информации.

Пусть для изложения этих этапных рекомендаций служит элемент «r» - рекомендация.

С получением информации становится возможным рассуждение. Всякому логичному рассуждению можно придать форму диалога, изложить его в виде вопросов и ответов. Это и есть два других структурных элемента: элемент «q» - вопрос, и элемент «а» - ответ. После сбора информации врачу надо порекомендовать правильный вопрос, а к вопросу дать полное множество ответов, из которых врач сделает выбор. За каждым ответом в рациональном диалоге всегда последует либо заранее определенный следующий вопрос, либо заранее определенная рекомендация о дальнейшем сборе информации (о лечении, обследовании, наблюдении) или о завершении диалога.

 

6.1.9. Общая структура алгоритмов действий врача. Особенности принятия решений в медицине - статистические и основанные на знаниях

Разделим всю практическую лечебную медицину по органному принципу: кардиология, пульмонология, нефрология и т. д. Такое деление выгодно потому, что с органным принципом соотносится большинство методов обследования, лечения и наблюдения.

Назовем каждый раздел алгоритмом: алгоритм «Акушерство и гинекология», алгоритм «Лечение воспаления» и т. д. Для удобства последующей автоматизации пронумеруем алгоритмы, пользуясь двузначными кодами от 01 до 99. Чтобы врачу было удобно работать с алгоритмом по своей специальности, разделим каждый алгоритм на классы ситуаций (их тоже пронумеруем двузначными кодами).

В основу деления на классы положим те признаки, которые для врача являются ведущими первоначально, при первой встрече с пациентом. Для кардиолога это будут болевой синдром, артериальная гипертензия, аритмия и т. д. Соответственно, алгоритм «Кардиология» делится на следующие классы: «Боли. ИБС», «Артериальная гипертензия», «Аритмии», «Шумы. Суставы. Ревматизм», «Недостаточность кровообращения».

Дополним этот перечень классом «Дополнительный», куда отнесем тех, у кого ведущим первоначальным признаком болезни сердца или сосудов является не боль, не гипертония и не сердечные шумы, а нечто иное, не такое определенное.

У кардиологического пациента могут быть и внесердечные болезни - выделим для них класс «Сопутствующие». Жизнеопасные ситуации целесообразно выделить в класс «Острые ситуации», а внесердечные - в класс «Неотложные».

Теперь каждого своего пациента кардиолог может отнести к одному из этих классов или сразу к нескольким из них.

Расчленим работу врача в каждом классе на такие реально существующие моменты, в каждом из которых врач имеет некоторую информацию, представляет свою ближайшую задачу и средства ее решения и говорит пациенту: «Сделаем то-то и то-то, получим результат, а тогда решим, что дальше». При этом врач всегда может предположить все возможные результаты намеченных им ближайших действий и срок получения этих результатов. Назовем такой момент элементарной клинической ситуацией или просто ситуацией. Заметим, наконец, что для каждого из возможных результатов врач уже теперь может прогнозировать свои дальнейшие шаги - это будут следующие элементарные ситуации со своей информацией, своей задачей, своими сроками и возможными результатами.

 

Работа врача с пациентом состоит именно в движении из одной элементарной клинической ситуации в другую. Их общее количество велико, но не безгранично. Одни и те же ситуации повторяются, разные пути движения часто сходятся в одних и тех же ситуациях. Огромное многообразие лечебно-диагностического процесса определяется не столько количеством ситуаций, сколько многообразием их сочетаний.

Опишем элементарные клинические ситуации одну за другой, нумеруя их внутри каждого класса. Самой начальной ситуации дадим первый номер. Логика каждой ситуации приводит либо к завершению всей работы врача, либо к переходу в следующую ситуацию. Укажем в ситуации все возможные результаты и связанные с ними переходы, т. е. номера следующих ситуаций. Наконец, введем простое правило: выбрав класс, врач начинает работать в нем с ситуацией № 1.

Структура становится понятной врачу и напоминает алгоритм. Он выберет класс, отработает с 1-й ситуацией, по ее указаниям перейдет в следующую ситуацию и будет так двигаться по алгоритму, пока не получит рекомендацию о завершении действий.

Для лечащего врача описанный алгоритм - средство принятия решений. Но для того, кто наполняет его содержанием, это еще и способ передать свой личный опыт во всей его действенности. Искусство интеллектуальной работы, его умение точно применять знания, быстро ориентироваться, действовать своевременно и оптимально - все это можно сохранить в алгоритме действий врача, создать совершенствующийся инструмент ЛДП.

 

6.1.10. Перспективы развития автоматизированного лечебно-диагностического процесса

Переход от «бумажной» технологии к компьютерной является поэтапным процессом и для разработчиков автоматизированных систем, и для ее пользователей. Поэтому автоматизацию ЛДП начинают с разработки системного проекта автоматизации - среднесрочной программы развития на 3-4 года. В этом проекте должна быть представлена целевая система, пути и тенденции ее развития, бюджет и план работ.

На рис. 6.14 отображена логическая структура системы, которая автоматизирует основные процессы деятельности, прежде всего, лечебнодиагностические.

Рис. 6.14. Схема автоматизации лечебно-диагностического процесса

Помимо основной деятельности в каждом медицинском учреждении существует огромный пласт работ, которые обеспечивают функционирование основной деятельности. Данный блок можно назвать «Обеспечивающая деятельность». Сюда входят все процессы, которые принято называть финансово-хозяйственной деятельностью:

• продажа медицинских услуг;

• техническое обслуживание и ремонт медицинского оборудования;

• материально-техническое обеспечение деятельности, включая медикаментозное обеспечение (аптека);

• закупочная деятельность (организация и проведение конкурсных закупок);

• обеспечение деятельности трудовыми ресурсами;

• осуществление финансовых операций;

• хозяйственное и транспортное обеспечение деятельности;

• формирование налоговой и бухгалтерской отчетности;

• организационно-методическое обеспечение деятельности;

• нормативное обеспечение деятельности;

• обеспечение административного документооборота;

• правовое обеспечение деятельности;

• обеспечение безопасности деятельности;

• информационное и коммуникационное обеспечение деятельности.

 

6.2. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ КАК ОСНОВА ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ВРАЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ¹

6.2.1. Искусственный интеллект

В 50-х гг. ХХ столетия на стыке кибернетики, программирования, лингвистики и психологии возникла одна из интереснейших на сегодняшний день научных дисциплин, получившая название «искусственный интеллект» (ИИ, artificial intelligence). Классификация основных направлений работ по ИИ представлена на рис. 6.15.

Основной задачей ИИ является исследование механизмов интеллектуальной деятельности человека и создание как физических моделей, так и алгоритмов для ЭВМ, воспроизводящих различные функции человеческого интеллекта, такие как логический вывод и принятие решения, обучение, распознавание изображений и анализ сцен, машинный перевод, общение на естественных языках и т. п.

На сегодняшний день существуют два направления решения проблем искусственного интеллекта: бионическое и функциональное.

Бионическое направление состоит в моделировании нервных клеток - нейронов - и составлении из них структур, воспроизводящих психофизиологическую деятельность человеческого мозга. Теоретические основы моделирования нейронных сетей и основные положения теории деятельности головного мозга были заложены в начале 40-х гг. XX столетия в знаменитых работах У. Маккалока и У. Питтса. Серьезное развитие это направление получило в работах нейрофизиолога Ф. Розенблата. В 1958 г. он предложил модель обучаемой нейронной сети, получившей название персептрон. Первые персептроны были способны распознавать некоторые буквы латинского алфавита.

Рис. 6.15. Работы по искусственному интеллекту

В 70-е гг. интерес к нейронным сетям значительно упал, однако работы по их исследованию продолжались. Был предложен ряд интересных разработок, таких, например, как когнитрон, позволяющих распознавать образы независимо от поворота и изменения масштаба изображения. Автором когнитрона является японский ученый И. Фукушима.

В настоящее время в связи с развитием нанотехнологий открываются новые перспективы развития данного направления: создание и использование нейрокомпьютеров, представляющих собой параллельные компьютеры с большим количеством процессоров, соединенные в сети, моделирующие иерархическую структуру мозга.

¹Автор подраздела - доц. Н.А. Алексеева.

 

Функциональное направление заключается в разработке для ЭВМ алгоритмов, воспроизводящих те или иные функции человеческого интеллекта при решении задач. Среди них особый интерес представляют задачи классификации, распознавания образов, обучения, логического вывода, постановки цели, принятия решения, общения на естественных языках.

Остаются и, видимо, останутся открытыми следующие вопросы.

• Действительно ли методы, используемые в ИИ, имитируют то, что мы считаем интеллектом?

• Есть ли такие аспекты интеллектуальной деятельности, которые нельзя смоделировать на ЭВМ?

Задача превзойти в ИИ наивысшие достижения человеческого интеллекта на всех направлениях несравненно сложнее моделирования рядового интеллекта. Возможно, необходимость в ее решении и не возникнет.

Основным отличительным признаком систем искусственного интеллекта (СИИ) является работа со знаниями. Если для обычных программ проблема представления данных определяется на уровне языка программирования, то для СИИ представление знаний выливается в комплексную проблему.

• Что такое знания?

• Какие знания хранить в системе в виде базы знаний (БЗ)?

• В каком виде, как их использовать, пополнять? И т. д.

Знания - это совокупность конкретных и обобщенных сведений об определенной сфере деятельности или части окружающего мира. Знания можно разделить на факты (относятся к предметной области) и правила (идут из опыта специалиста).

Знания, в отличие от данных, обладают следующими свойствами:

• внутренней интерпретируемостью - вместе с информацией в БЗ представлены информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их;

• структурированностью - декомпозицией сложных объектов на более простые и установлением связей между объектами;

• связанностью - свойством отражать закономерности фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними;

• активностью - знания обеспечивают целенаправленное использование информации.

 

СИИ создаются для реализации в программно-технической системе знаний и умений, которыми обладают люди, чтобы решать задачи из области творческой деятельности человека. При этом знания, на которые опирается человек, решая ту или иную задачу, существенно разнородны.

• Фактографические знания - количественные и качественные характеристики конкретных объектов, явлений и их элементов. Традиционно накапливаются в виде таблиц, справочников и баз данных.

• Понятийные знания - набор базовых понятий некоторой предметной области, а также свойств и взаимных связей этих понятий (например, научные знания).

• Конструктивные знания - знания о структуре и взаимоотношениях частей объектов. Сюда относятся сведения из прикладных наук.

• Процедурные знания - методы, алгоритмы и программы для различных задач, с которыми человек уже сталкивался и научился их решать. В производственной сфере это технологические знания о способах организации и осуществления производственных процессов. Особенно много таких знаний накоплено в научно-технической практике, медицине (диагностика, методики консервативного и оперативного лечения, рецептурные справочники), агротехнике и т. п.

 

6.2.2. Общие сведения

Одним из наиболее значительных достижений функционального направления искусственного интеллекта стала разработка мощных компьютерных программ, получивших название «экспертные системы» (ЭС).

Определение

Экспертная система - это система, объединяющая возможности компьютера со знанием и опытом эксперта в такой форме, что система может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи. Дополнительной (или основной) характеристикой системы является способность пояснить ход своих рассуждений в понятной форме.

Из этого определения следует, что ЭС создаются:

• для накопления знаний высококвалифицированных специалистов в конкретной предметной области;

• для получения на их основе разумных решений, не уступающих по качеству решениям экспертов;

• для объяснения принятых решений.

Процесс создания ЭС часто называют инженерией знаний (knowledge engineering), и он рассматривается в качестве применения методов искусственного интеллекта.

ЭС нашли применение для тех областей человеческой деятельности, где требуется принимать решения в условиях неполной информации, находить выход из интеллектуальной проблемы при отсутствии алгоритма, а также где традиционно используется мнение экспертов при решении проблем.

ЭС ориентированы на решение неформализуемых либо трудноформализуемых задач узких предметных областей. Такие задачи обладают неполнотой, неоднозначностью и противоречивостью как исходных данных, так и знаний о проблеме, и для своего решения требуют привлечения высококвалифицированных специалистов (экспертов).

Подобные задачи часто возникают в таких областях, как медицина и фармацевтическое производство, административное управление, прогнозирование и мониторинг, авиация, космос и оборона, химия, энергетика, металлургия, телекоммуникации, связь и т. д.

 

6.2.3. Классификация экспертных систем Классификация по типу решаемой задачи

Можно выделить следующие группы ЭС по решаемым ими задачам.

• Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.

• Диагностика. Большая часть ЭС посвящена решению именно этой задачи. Выявляются отклонения исследуемой системы (будь то техническая или биологическая) от нормы, ставится диагноз и предлагаются рекомендации по воздействию или лечению.

• Прогнозирование и управление. По исходным данным дается прогноз событий или явлений, предсказывается направление возможных изменений контролируемого параметра. В соответствии с прогнозом принимается решение о воздействиях на систему для поддержания нужного режима ее функционирования или для достижения поставленной цели.

• Планирование. Составление последовательности действий, приводящих к достижению поставленной цели.

• Мониторинг. Обработка и интерпретация параметров контролируемой системы в реальном времени, оповещение о выходе значений параметров за допустимые пределы.

• Проектирование. Подготовка набора необходимой документации, чертежей и пояснительных записок, проведение расчетов и т. д. для создания объектов или систем с заранее заданными свойствами.

• Обучение. Повышение квалификации специалистов в конкретной предметной области. Большинство ЭС могут решать подобную задачу, так как в их структуру входит подсистема объяснения принятого решения.

• Поддержка принятия решения. ЭС, снабжая пользователя необходимой информацией и рекомендациями, облегчает ему процедуру выбора из множества альтернатив при принятии ответственных решений.

Классификация по связи с реальным временем

• Статистические ЭС. База знаний таких ЭС и интерпретируемые данные не меняются во времени.

• Квазидинамические ЭС. Интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.

• Динамические ЭС. Работают в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступающей в систему информации.

 

Классификация по типу ЭВМ

На сегодняшний день существуют:

• ЭС для уникальных стратегически важных задач на суперЭВМ;

• ЭС на ЭВМ средней производительности;

• ЭС на символьных процессорах и рабочих станциях;

• ЭС на мини-ЭВМ и супермини-ЭВМ;

• ЭС на персональных компьютерах; большинство медицинских ЭС ориентировано на применение ПК.

Классификация по степени интеграции с другими программами

• Автономные экспертные системы работают непосредственно в режиме консультаций с пользователем для специфически «экспертных» задач, для решения которых не требуется привлекать традиционные методы обработки данных (расчеты, моделирование и т. д.).

• Гибридные экспертные системы представляют программный комплекс, агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (например, математическую статистику, распознавание образов, изображений или системы управления базами данных) и средства манипулирования знаниями. Это может быть интеллектуальная надстройка над пакетами прикладных программ или интегрированная среда для решения сложной задачи с элементами экспертных знаний.

На рис. 6.16 схематично представлены различные способы классификации экспертных систем.

Рис. 6.16. Классификация экспертных систем

6.2.4. Структура и функции экспертной системы Базовые функции экспертной системы

К базовым функциям, которые реализуются в ЭС, относятся следующие четыре функции:

• представление знаний;

• управление процессом поиска решений;

• приобретение знаний;

• разъяснение принятых решений.

Представление знаний. Это совокупность методов формального описания больших массивов информации для последующей обработки этих знаний на основе символических вычислений. Это систематизированная методика описания того, что знает эксперт, это определенная организованность знаний, позволяющая хранить их в машинной памяти и извлекать в нужной ситуации с помощью относительно несложного механизма.

 

Формальное описание означает упорядочение знаний в рамках языка, который обладает четко формализованным синтаксисом построения выражений и семантикой, связывающей смысл выражения с его формой.

Символические вычисления представляют собой выполнение нечисловых операций, в которых могут быть созданы символические структуры для представления конечных понятий (концептов) и отношений между ними.

Синтаксис специфицирует набор правил, которые регламентируют объединение символов для формирования выражений.

Семантика определяет, как должно интерпретироваться выражение, построенное в соответствии с синтаксическими правилами.

Управление процессом поиска решений. Заключается в осуществлении механизмов (стратегий) доступа к знаниям и механизмов использования знаний при поиске решений. Знания о том, какие знания нужны в той или иной конкретной ситуации, умение ими распорядиться являются важнейшей частью процесса функционирования ЭС. Такие знания носят название метазнаний, т. е. знания о знаниях.

Решение нестандартных задач требует определенного уровня планирования и управления при выборе того, какой тест выполнить, какой вопрос задать.

Приобретение знаний. Это процедура получения опыта решения задач от специалиста в конкретной предметной области, а также преобразования этого опыта в вид, доступный для использования в программе. Как правило, выполняется в процессе достаточно длительных собеседований между специалистом по проектированию ЭС и высококвалифицированным специалистом в интересуемой предметной области.

Данная процедура считается самым «узким местом» в технологии ЭС. Во-первых, специалист не всегда может объяснить доступным языком то, что он знает и как он решает возникающие проблемы. Вовторых, факты и принципы, лежащие в основе многих специальных знаний, не могут быть выражены математическими формулами или обозримыми детерминированными моделями. В-третьих, экспертный анализ даже в очень узкой предметной области предполагает наличие многих дополнительных знаний, которые эксперту кажутся очевидными, но для постороннего таковыми не являются.

 

Разъяснение принятых решений. Данная функция состоит в объяснении пользователю того, как было получено предложенное ЭС решение проблемы.

Способность системы давать пояснения о ходе принятия решения называют прозрачностью системы.

Все объяснения подразделяются на три вида:

1) объяснения действий системы в ходе диалога;

2) ответы на вопросы о динамических значениях рабочей памяти;

3) ответы на вопросы о статических знаниях базы знаний.

Подобная информация дает пользователю уверенность в правильности полученного решения, начинающему специалисту позволит получить дополнительные знания о механизмах принятия решения, эксперт может проследить ход рассуждений и внести коррективы в программу и т. д.

Обобщенная структура ЭС

Рассмотренные выше функции нашли отражение в структуре ЭС (рис. 6.17).

Типичная архитектура ЭС состоит из следующих компонентов:

• база знаний;

• решатель (интерпретатор);

• подсистема объяснений;

• база данных (рабочая память);

• подсистема приобретения знаний;

• редактор базы знаний;

• интерфейс пользователя (диалоговая компонента).

База знаний (БЗ). Совокупность программных средств, обеспечивающих поиск, хранение, преобразование и запись в памяти ЭВМ сложно структурированных информационных единиц (знаний).

База знаний создается экспертами в соответствующей предметной области.

В отличие от всех остальных компонент ЭС, база знаний - «переменная» часть системы, которая может пополняться и модифицироваться.

Рис. 6.17. Обобщенная структура экспертной системы

Существует несколько способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной форме (элементарными компонентами представления знаний являются тексты, списки и другие символьные структуры).

Решатель (интерпретатор). Программа, управляющая процессом поиска решений и моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в базе знаний. Синонимы: дедуктивная машина, машина логического вывода.

Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из базы знаний, формирует такую последовательность правил, которые на основе исходных данных приводят к решению задачи.

Эта же программа управляет процессом консультации, запрашивая у пользователя информацию, когда для срабатывания очередного правила в рабочей памяти оказывается недостаточно данных.

Подсистема объяснений. Программа, предназначенная для того, чтобы объяснить пользователю, как экспертная система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала. Наличие объяснения повышает доверие пользователя к полученному результату, способствует обучению пользователя с невысоким уровнем квалификации в соответствующей предметной области, а также облегчает эксперту тестирование системы.

Подсистема приобретения знаний. Совокупность программ для автоматизации приобретения знаний - накопления фактов и правил (процедур) их обработки. Степень автоматизации может быть различной: от проверки непротиворечивости фактов и правил до автоматической генерации знаний на основе уже имеющихся знаний, анализа литературных источников и т. д.

Решает такие задачи, как:

• обнаружение неполноты базы знаний и выявление новых знаний, устраняющих эту неполноту;

• введение в систему новых знаний;

• объединение новых знаний со старыми.

Редактор знаний. Программа, предназначенная для создания, корректировки и пополнения базы знаний в диалоговом режиме с экспертом или инженером по знаниям.

Подсистема приобретения знаний и редактор знаний выполняют функцию приобретения знаний.

База данных (рабочая память). Предназначена для временного хранения исходных и промежуточных данных, фактов и гипотез, возникающих в процессе решения конкретной задачи.

Интерфейс пользователя. Комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС на стадии ввода информации, в ходе решения задачи, в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

Обеспечивает пользователям возможность общаться с ЭС на понятном (естественном или профессиональном) языке, преобразуя входные данные, выраженные на внешнем языке в представление на внутреннем языке системы и сообщения системы из внутреннего представления в представления на внешнем языке.

Эксперт. Специалист в данной предметной области, способный принимать экспертные решения и формулирующий знания о предметной области для ввода их в базу знаний.

Пользователь ЭС. Специалист в данной предметной области, квалификация которого уступает квалификации эксперта.

Принцип работы ЭС заключается в следующем. Пользователь через интерфейс пользователя передает запрос экспертной системе. Исходные данные заносятся в БД. Происходит активизация решателя. Он анализирует исходные данные, обращается к БЗ, извлекает подходящие для этого состояния знания и генерирует новые факты, помещая их в БД. Данный процесс повторяется до тех пор, пока решение не будет найдено. После этого решатель формирует ответ и передает его пользователю либо в виде решения, либо в виде рекомендации. Подсистема объяснений генерирует объяснение полученного решения.

Конкретная архитектура и принцип работы ЭС непосредственно зависят от типа решаемой задачи и от конкретной предметной области.

 

6.2.5. Основные этапы разработки экспертной системы

В настоящее время сложилась определенная технология разработки ЭС, которая включает следующие шесть этапов: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование и опытная эксплуатация.

Этап идентификации. Этап идентификации связан, прежде всего, с осмыслением тех задач, которые предстоит решить будущей ЭС, и формированием требований к ней. Результатом данного этапа является ответ на вопросы: что надо сделать и какие ресурсы необходимо задействовать (идентификация задачи, определение участников процесса проектирования и их роли, выявление ресурсов и целей)?

Идентификация задачи заключается в составлении неформального (вербального) описания, в котором указываются: общие характеристики задачи; подзадачи, выделяемые внутри данной задачи; ключевые понятия (объекты), их входные (выходные) данные; предположительный вид решения, а также знания, относящиеся к решаемой задаче.

Этап концептуализации. На данном этапе проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач. Этот этап завершается созданием модели предметной области (ПО), включающей основные концепты и отношения.

Этап формализации. На данном этапе определяются состав средств и способы представления декларативных и процедурных знаний, осуществляется это представление, и в итоге формируется описание решения задачи ЭС на предложенном (инженером по знаниям) формальном языке.

Выходом этапа формализации является описание того, как рассматриваемая задача может быть представлена в выбранном или разработанном формализме. Сюда относится указание способов представления знаний (фреймы, сценарии, семантические сети и т. д.) и определение способов манипулирования этими знаниями (логический вывод, аналитическая модель, статистическая модель и др.) и интерпретации знаний.

 

---

---