Розробка медичних діагностичних систем ухвалення рішень та їх економічна ефективність

Автор(и)

  • Olga Kravchenko Черкаський державний технологічний університет, бул. Шевченка, 460, м. Черкаси, Україна, 18006, Україна https://orcid.org/0000-0002-9669-2579

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.128455

Ключові слова:

медичні системи підтримки ухвалення рішень, розробка програмного забезпечення, економічна ефективність

Анотація

Об’єктом дослідження є діагностичні системи підтримки ухвалення рішень (СПУР). Одним з найбільш проблемних місць в медичних діагностичних системах є формування бази знань на основі правил експерта, за якою надається рекомендація щодо хвороби. Проведено дослідження методів проектування медичних діагностичних систем. Розглянуто методи застосування потенціалу штучного інтелекту в медицині у вигляді формування нечітких правил або проведення діагностики на основі байєсівських мереж. Розглянуто інтелектуальні обчислювальні засоби у вигляді експертних систем на основі правил та нечіткої логіки, що застосовуються до нейронних мереж та генетичні алгоритми, що виконуються в медичній діагностиці.

Для розробки системи підтримки ухвалення рішень лікаря-педіатра було обрано метод формування бази знань на основі логічних правил «якщо…, то…». Використання даного методу дозволяє сформувати початкові умови вхідних даних до системи, та прискорити їх обробку в базі знань. Хоча при цьому база знань є досить громіздкою, але це не зменшує продуктивність використання системи.

В процесі дослідження описано розробку медичної діагностичної системи підтримки ухвалення рішень лікарем-педіатром за етапами проектування. Застосування даної системи дозволяє автоматизувати процес документообігу для лікаря-педіатра та пришвидшити етап попереднього оцінювання стану пацієнта.

Вбудований модуль електронного довідника педіатра не тільки автоматизує процес документообігу, що зменшує час роботи лікаря з паперами, а й дозволяє отримувати повну інформацію про пацієнта.

Виконано розрахунок економічної ефективності від впровадження СПУР лікарем-педіатром. Розрахована вартість системи має окупитися протягом 1 року.

Перспектива додавання модулів до системи за окремими хворобами та формування електронної картки з моменту народження з перспективою передачі даних до системи для дорослих є перевагами перед аналогами даного програмного продукту.

Біографія автора

Olga Kravchenko, Черкаський державний технологічний університет, бул. Шевченка, 460, м. Черкаси, Україна, 18006

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних технологій проектування

Посилання

  1. Reid, P. P., Compton, W. D., Grossman, J. H., Fanjiang, G. (Eds.). (2005). Building a Better Delivery System. Washington: National Academies Press, 276. doi:10.17226/11378
  2. Kitporntheranunt, M., Wiriyasuttiwong, W. (2010). Development of a Medical Expert System for the Diagnosis of Ectopic Pregnancy. Journal of the Medical Association of Thailand, 93 (2), 43–49.
  3. Milho, I., Fred, A. (2001). A User-Friendly Development Tool for Medical Diagnosis Based on Bayesian Networks. Enterprise Information Systems II. Dordrecht: Springer, 113–118. doi:10.1007/978-94-017-1427-3_16
  4. Reddy, K. (2009). Developing Reliable Clinical Diagnosis Support System. 56. Available at: http://www.kiranreddys.com/articles/clinicaldiagnosissupportsystems.pdf
  5. Kovalchuk, O. Ya., Ivanytskyi, R. I. (2004). Ekspertni systemy v medytsyni. Ternopil: Ternopilska derzhavna medychna akademiia imeni I. Ya. Horbachevskoho. Available at: http://studcon.org/perspektyvy-rozvytku-medychnyh-informaciynyh-system
  6. Musabekova, L. M., Irsimbetova, A. I. (2017, February 20). Overview of methods and tools for the expert systems in medicine // Eurasian Economic Club of Scientists Association. URL: http://group-global.org/en/node/58678
  7. Prasad, B., Wood, H., Greer, J., McCalla, G. (1989). A knowledge-based system for tutoring bronchial asthma diagnosis. Second Annual IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems. doi:10.1109/cbmsys.1989.47356
  8. Bursuk, E., Ozkan, M., Ilerigelen, B. (1999). A medical expert system in cardiological diseases. IEEE Engineering in Medicine and Biology 21st Annual Conference and the 1999 Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society. doi:10.1109/iembs.1999.804376
  9. Ibrahim, F., Ali, J. B., Jaais, A. F., Taib, M. N. (2001). Expert system for early diagnosis of eye diseases infecting the Malaysian population. IEEE Region 10 International Conference on Electrical and Electronic Technology. TENCON 2001. doi:10.1109/tencon.2001.949629
  10. Gebremariam, S. (2013). A Self Learning Knowledge Based System for Diagnosis and Treatment of Diabetes. Ethiopia: Addis Ababa University. Available at: http://etd.aau.edu.et/handle/123456789/8770
  11. Fatima, B., Amine, C. M. (2012). A Neuro-Fuzzy Inference Model for Breast Cancer Recognition. International Journal of Computer Science and Information Technology, 4 (5), 163–173. doi:10.5121/ijcsit.2012.4513
  12. Singla, J., Grover, D., Bhandari, A. (2014). Medical Expert Systems for Diagnosis of Various Diseases. International Journal of Computer Applications, 93 (7), 36–43. doi:10.5120/16230-5717
  13. SushilSikchi, S., Sikchi, S., Ali, M. S. (2012). Artificial Intelligence in Medical Diagnosis. International Journal of Applied Engineering Research, 7 (11). Available at: https://pdfs.semanticscholar.org/5bf4/2fe6806ac76065dea9db434c0f8acb5034ef.pdf
  14. Farrugia, A., Al-Jumeily, D., Al-Jumaily, M., Hussain, A., Lamb, D. (2013). Medical Diagnosis: Are Artificial Intelligence Systems Able to Diagnose the Underlying Causes of Specific Headaches? Developments in eSystems Engineering. doi:10.1109/dese.2013.72
  15. Veres, O. M. (2010). Otsiniuvannia proektu systemy pidtrymky pryiniattia rishen. Visnyk Natsionalnoho universytetu «Lvivska politekhnika». Informatsiini systemy ta merezhi, 673, 69–77.
  16. Oksamytna, L. P., Kravchenko, O. V. (2016). Rozrobka avtomatyzovanoi systemy obliku medychnykh doslidzhen. Visnyk Cherkaskoho tekhnolohichnoho universytetu. Seriia: Tekhnichni nauky, 4, 46–52.
  17. Ekspertna systema MYCIN. Available at: http://www.aiportal.ru/articles/expert-systems/expert-systems.html
  18. Skryninhovi kompiuterni diahnostychni systemy. Available at: http://pdnr.ru/d155912.html

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-12-28

Як цитувати

Kravchenko, O. (2017). Розробка медичних діагностичних систем ухвалення рішень та їх економічна ефективність. Technology Audit and Production Reserves, 2(2(40), 4–10. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.128455

Номер

Том 2 № 2(40) (2018): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційні технології: Оригінальне дослідження

Ліцензія

Авторське право (c) 2018 Olga Kravchenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.