Системы искусственного интеллекта в поддержке принятия врачебных решений

«Портреты» болезней в ИСППВР могут быть построены на основе минимума признаков

• исключительно по данным лабораторного обследования;
• обнаруживаемых при первичном осмотре;
• относящихся к основным диагностическим критериям и сопровождающимся весовыми коэффициентами;
• состоящих из различных симптомокомплексов, встречающихся в практике

«Прозрачность» ИСППВР для пользователя определяется

• возможностью получения ответов ИСППВР в процессе решения задачи;
• диалогом с ИСППВР на естественном языке;
• информацией о содержании всей базы знаний системы;
• получением объяснения предлагаемой окончательной гипотезы

Аргументация ИСППВР в принятии решения основана

• на использовании признаков «за», подтверждающих гипотезу, при учете признаков «против»;
• на любом порядке рассмотрения признаков;
• на необходимости максимально большого объема информации о состоянии пациента;
• на учете степени «важности» аргументов

Взаимодействие ЭМК и ИСППВР

• автоматическая запись решения ИСППВР в ЭМК и объяснение по запросу врача;
• автоматический обмен данными без объяснений;
• автоматический поиск необходимых данных в ЭМК после запроса врача к ИСППВР;
• в режиме диалога

Выдвижение и обоснование гипотезы ИСППВР предполагает

• автопроверку выдвигаемых гипотез на основании дополнительной информации;
• возможность направленного дополнительного опроса врача об определенных симптомах у больного;
• обязательное наличие всей необходимой информации о состоянии пациента при первичном вводе данных;
• однозначность предлагаемого решения;
• указание критериев диагностической эффективности дополнительных исследований и их выполнимости с учетом состояния больного

Диагностический процесс в ИСППВР включает

• анализ острых заболеваний в анамнезе;
• анализ социального статуса пациента;
• выдвижение предварительной диагностической гипотезы;
• обоснование окончательной гипотезы диагноза;
• построение дифференциального ряда на основе дополнительных гипотез

Динамические интеллектуальные системы оперативно предупреждают

• о возможности быстрого развития осложнений патологического процесса;
• о возникновении угрожающих отклонений в состоянии пациента;
• о риске смерти больного;
• об ошибках в лечении

ИСППВР включает

• базу данных больных;
• базу знаний для поддержки принятия врачебных решений;
• блок объяснения предложенных гипотез принятия решений;
• блок статистической обработки данных

ИСППВР для ЭЭГ-экспертизы позволяет

• осуществить дифференциальную диагностику;
• представить ЭЭГ в виде структурных блоков, связанных с определенными системами мозга;
• сопоставить ЭЭГ с данными нейропсихологического тестирования и неврологического обследования;
• формировать заключение специалиста

ИСППВР для диагностики бессимптомного течения заболеваний (с синдромом гематурии у детей

• на основе различных показателей;
• на основе только лабораторных показателей;
• при случайном выявлении гематурии в отсутствии клинических проявлений;
• с использованием клинико-лабораторных и инструментальных признаков

ИСППВР для диагностики наследственных болезней может обеспечить

• диагностику по аналогичным описаниям болезни в собственном архиве системы;
• дифференциальную диагностику на долабораторном этапе;
• получение родословной;
• результаты лабораторной диагностики

ИСППВР использует для подтверждения решения

• вычислительные методы;
• дифференцирующие признаки как необходимые условия эффективного решения;
• обязательное наличие всех диагностических или прогностических наиболее важных признаков;
• оценки правдоподобия гипотез

ИСППВР обеспечивают

• автоматизацию лечебно-диагностического процесса;
• диагностику атипичных вариантов и стадий заболеваний;
• работу врача в медицинской информационной системе;
• учет связи признаков

ИСППВР позволяет уточнить симптоматическую картину у пациента

• выявить ошибки в результатах проведенных исследований;
• обнаружить несоответствие жалоб;
• определить не зафиксированные симптомы;
• сравнить проявления у пациента с традиционными для данной патологии

ИСППВР помогает в выявлении

• атипичных форм заболеваний;
• жалоб больного;
• ошибок в заключениях при проведении исследований;
• редких болезней

ИСППВР принимает решения с помощью

• запроса у врача дополнительных сведений о признаках у больного;
• исследования частоты различных болезней;
• предложения описания болезни в книгах;
• проверки возможных гипотез в базе знаний

Интеллектуальная система поддержки решений врача является

• ассистентом в принятии решений;
• программой, основанной на медицинских знаниях;
• электронной записной книжкой;
• электронной книгой;
• электронным консультантом

Интеллектуальные клинические системы основаны

• на данных большого объема историй болезни;
• на данных о методах лечения за многие десятилетия;
• на данных статистики;
• на знаниях медицинской литературы

Искусственный интеллект означает

• выявление неизвестных закономерностей;
• имитацию мыслительной деятельности человека;
• искусственный разум;
• моделирование человеческих знаний

Метод «маски» в ИСППВР позволяет

• выявлять признаки у больного, не относящиеся к диагностированному заболеванию;
• обнаруживать болезни, скрывающиеся под чужими масками;
• определять признаки болезни, не отмеченные врачом или отсутствующие у больного;
• предполагать наличие других болезней в анамнезе

На невозможность определенных болезней указывают

• антисимптомы;
• другие заболевания;
• поло-возрастные характеристики;
• проведенная вакцинация

Неопределенность в клинической медицине встречается

• в недоопределенности изображений, связанной с разрешающей способностью аппаратуры;
• в неопределенности эпидемической ситуации;
• в неточности определения внешних характеристик, например, форм носа

Неопределенность в процессах принятия решений может иметь причиной

• невозможность точного учета реакции организма пациента на выбранное лечение при имеющихся результатах обследования;
• недостаточную информированность;
• неполноту научных знаний по проблеме;
• неполноценное обследование больного

Неопределенность оценок в клинической картине определяется

• высоким сходством клинической картины отдельных болезней;
• недостаточным опытом врача;
• проявлением одних болезней под масками других болезней;
• трудностью характеристики переходных проявлений отдельных признаков

Области применения ИСППВР

• ведение медицинских электронных карт;
• выбор лечебной тактики;
• идентификация болезней;
• медицинская статистика

Области функционирования ИСППВР

• диагностика в широком круге заболеваний, включая стертую клиническую картину или ранние проявления патологии;
• идентификация редко встречающихся заболеваний;
• обследование пациента;
• получение субстрата от больного

Основные модули динамических интеллектуальных систем обеспечивают

• прогноз отдаленных последствий болезни;
• своевременное ведение записей об изменении в состоянии больных;
• формирование сигнала тревоги при критических значениях контролируемых параметров;
• экстренное обнаружение критических значений мониторируемых показателей;
• экстренные рекомендации по коррекции лечения

Отражение мнения врача в ИСППВР при новом случае

• в выборе возможных дополнительных методов исследований;
• в отношении разной роли признаков, характеризующих состояние больного;
• о таргетной терапии;
• об ответе пациента на лечебную тактику

Поддержка врача при работе с ИСППВР из системы ЭМК

• запрос к ИСППВР и ввод первичных данных пациента;
• отсутствие диалога;
• отсутствие необходимости первичного ввода данных пациента, но при ответе на дополнительные вопросы;
• получение консультации от различных ИСППВР, расположенных в центре обработки данных с возможностью диалога и объяснения

Поиск сходных клинических ситуаций применяется

• в диагностических целях;
• в научных целях;
• для подбора оптимальной терапии;
• для подтверждения появления новых видов заболеваний

При создании ИСППВР необходимо учитывать

• компьютерную грамотность пользователя;
• предшествующий опыт работы с компьютерными системами;
• применение в плановой или экстренной ситуации;
• специальность врача

Процесс генерации диагностических гипотез в ИСППВР позволяет

• контролировать работу системы;
• наблюдать за ходом работы системы;
• понять ход «рассуждений» системы;
• следить за ходом выдвижения промежуточных гипотез

Процесс от первичной гипотезы к окончательному диагнозу в ИСППВР опирается на

• анализ аргументов за и против каждой диагностической гипотезы;
• анализ клинических проявлений в сочетании со специальными исследованиями;
• данные функциональных исследований;
• подтверждающие симптомы при исключении из рассмотрения признаков, отвечающих клинической картине выдвинутой гипотезы

Решение ИСППВР о диагнозе в условиях дефицита времени осуществляется

• на основе проверки предполагаемого врачом диагноза;
• по ограниченному числу признаков, подтверждающих или отвергающих диагноз врача;
• с использованием мониторирующих датчиков;
• с обязательной информацией об облигатных признаках

Система для ассистирования в процессе консилиума

• может задавать уточняющие вопросы;
• позволяет видеть мнения участников консилиума;
• принимает окончательное решение;
• управляет консилиумом

Система искусственного интеллекта представляет

• замену врача умным компьютером;
• модель интеллектуальной деятельности специалиста;
• модель проблемной области;
• суперкомпьютер

Система формирует решения в реальном времени, используя

• данные мониторинга для построения графических портретов состояния физиологических систем;
• математическую модель и базу знаний;
• только обработку данных с мониторирующих систем;
• элементарную систему последовательных вычислений

Системы, основанные на прецедентах, принимают решение

• в связи с частотой встречаемости заболевания;
• по аналогии со случаями с подобной клинической картиной;
• по отдельным похожим признакам;
• по сходству с подобным описанием заболевания

Специфика ИСППВР для диагностики отравлений состоит

• в возможности выявления отравления вследствие приема одновременно двух препаратов;
• в необходимости прогноза летального исхода;
• в определении времени отравления;
• в получении гипотезы, которой соответствует наибольшее число подтверждающих факторов

Специфика нечеткой информации

• лингвистические шкалы для оценки переходных состояний;
• невозможность определить порядок следования признаков;
• отсутствие границы перехода из одного качества в другое;
• проявляется при переходе через определенные границы (цифровые значения);
• расплывчатость лингвистических переходов цвета

Специфика нечеткой клинической информации

• анамнез и жалобы больного;
• оценка звуков при перкуссии и фонендоскопии;
• температура тела больного, зависящая от иммунитета и нозологической формы;
• характер бредовых проявлений в психиатрии

Типовые функции ИСППВР включают

• диалоговый режим общения с врачом;
• общие принципы диагностики;
• персонифицированные рекомендации лечебно-диагностического плана;
• принципы хирургического лечения заболеваний;
• рекомендации по обследованию больных для уточнения предполагаемого диагноза

Формирование плана обследования пациента с помощью ИСППВР позволяет

• выбрать исследования, безопасные для пациента;
• выбрать оптимальный вариант обследования больного;
• определить порядок исследований;
• отказаться от некоторых исследований

Экспертные системы используют

• данные экспертизы временной нетрудоспособности;
• знания врачей-экспертов;
• опыт и интуицию врачей высокой квалификации;
• результаты медико-социальной экспертизы

Эффективность ИСППВР заключается

• в переходе на новый этап цифровизации здравоохранения;
• в получении оптимальных решений при недостаточно полноценной информации о больном;
• в расширении доступа к электронным ресурсам;
• в экономии времени на диагностику, прогноз и подбор лечения