Интеграл 4/2019

DOI 10.24411/2658-3569-2019-14057

Разработка экспертной системы поддержки принятия решений при постановке диагноза сахарный диабет 2 типа

Ялышев Тимур Наилевич, ГБУЗ АО «Александро-Мариинская областная клиническая больница», администратор вычислительной сети

Филоненко Александр Васильевич, кандидат технических наук, доцент, ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет»

Аннотация: В отличие от инфекционных заболеваний, которые быстро развиваются, такие хронические заболевания как сахарный диабет второго типа развиваются медленно и при обнаружении на очень ранних стадиях имеют благоприятный исход лечения. Однако, в связи с этим возникает проблема ранней диагностики заболевания, когда оно протекает практически бессимптомно. Данная проблема связана как с технической сложностью раннего выявления симптомов болезни, так и с отсутствием необходимого охвата потенциально подверженного данным заболеваниям населения. Решением данной проблемы может стать система выявления заболевания на ранней стадии по стандартным анализам, которые практически каждый человек сдает в процессе плановых диспансеризаций. Для того, чтобы организовать плановую оценку стандартных анализов на первые признаки сахарного диабета, требуется привлечение большого количества специалистов, которые обладают достаточными знаниями для того, чтобы сопоставить различные параметры, полученные в результате выполнения стандартных анализов, и оценить вероятность заболевания сахарным диабетом у конкретного пациента. В большинстве медицинских организаций достаточное количество квалифицированных кадров для выполнения этой работы отсутствует. В данном случае решением проблемы могла бы стать автоматизация процесса оценки результатов анализов.

Summary: Unlike infectious diseases that develop rapidly, chronic diseases such as type II diabetes develop slowly and when detected at very early stages have a favorable outcome of treatment. However, in this regard, there is a problem of early diagnosis of the disease, when it is almost asymptomatic. This problem is related both to the technical complexity of early detection of symptoms of the disease, and to the lack of necessary coverage of the population potentially exposed to these diseases. The solution to this problem can be a system of detecting the disease at an early stage by standard tests, which almost everyone passes in the process of routine medical examinations. In order to organize a planned assessment of standard tests for the first signs of diabetes, it requires the involvement of a large number of specialists who have sufficient knowledge to compare the various parameters obtained because of standard tests, and to assess the likelihood of diabetes mellitus in a particular patient. In most medical organizations, there is no sufficient number of qualified personnel to perform this work. In this case, the solution would be to automate the process of evaluating the results of analyses.

Ключевые слова: сахарный диабет, диспансеризация, инфекция, анализы, пациенты, заболевания.

Key words: diabetes mellitus, clinical examination, infection, tests, patients, diseases.

В связи несбалансированным питанием и отсутствием подвижного образа жизни у большей части планеты заболеваемость сахарным диабетом второго типа постоянно растет, а общее число пациентов с данным видом заболевания уже достигло 8% населения Земли.

В таблице 1 приведены основные критерии, используемые для дифференциальной диагностики разных типов диабета.

С помощью дифференциальной диагностики также можно выявить следующие разновидности диабета:

  • гестационный,
  • скрытый,
  • стероидный.

Возможность применения медицинской экспертной системы для диагностики сахарного диабета второго типа в конкретном медицинском учреждении зависит от следующих факторов:

  • соответствие основных параметров медицинской системы решаемой задаче (позволяет ли данная медицинская экспертная система проводить диагностику сахарного диабета второго типа),
  • стоимость приобретения и эксплуатации медицинской экспертной системы (необходимо учитывать как расходы на непосредственную закупку и установку системы, а также её эксплуатацию, так и расходы на обучение персонала),
  • наличие технической базы для внедрения медицинской экспертной системы (например, если для использование медицинской экспертной системы предполагается наличие планшета у каждого врача и медицинской сестры, то в наличии должно быть необходимое количество данных планшетов),
  • наличие у медицинского персонала необходимых навыков для работы с данной медицинской экспертной системой (навыки работы с компьютером, знание языка интерфейса медицинской экспертной системы).

На основе проведенного анализа сделаны выводы, что адаптация не русскоязычного программного обеспечения для обеспечения возможности работы на нем русскоязычного персонала является очень дорогостоящей и сложной процедурой, поэтому целесообразно разработать собственный программный продукт для оценки вероятности сахарного диабета у пациента, а наиболее подходящей технологией является система поддержки принятия решений на основе нейронной сети.

Разработана общая структура информационной сети, которая будет состоять из базы данных, сервера, экспертной системы. системы поддержки принятия решений и рабочих компьютеров пользователей.

Разработана структура алгоритма машинного обучения, который будет использована в системе поддержки принятия решений, а также её реализация на языке программирования Python.

Проведено тестирование разработанного программного обеспечение на разработанных тестовых наборах данных, которое показало корректную работу информационной системы во всех рассмотренных случаях.

Таким образом, в процессе выполнения работы были решены следующие задачи:

  • проведен обзор литературы по проблеме диагностики сахарного диабета второго типа,
  • на основе результатов проведенного обзора определены параметры, которые могут быть использованы для автоматической оценки вероятности наличия сахарного диабета у конкретного пациента,
  • проведен анализ параметров анализов, которые доступны в качестве обучающей выборки, а также в качестве параметров для оценки в конкретном медицинском учреждении,
  • проведен обзор литературы по современным технологиям, используемым для оценки данных,
  • на основе результатов анализа выбрана технология наиболее подходящая для применения в рассматриваемой ситуации,
  • разработана общая структура информационной системы для оценки вероятности сахарного диабета на основе выбранной технологии,
  • выбран язык программирования, на котором будет реализована информационная система,
  • информационная система реализована на выбранном языке программирования,
  • разработаны наборы исходных данных для проведения тестирования разработанной информационной системы,
  • разработана методика тестирования информационной системы,
  • проведено тестирование информационной системы, на основе которого сделаны выводы о возможности применения разработанной информационной системы для поставленной в работе задачи.

В результате выполнения работы достигнута её основная цель – разработано программное обеспечение для определения вероятности сахарного диабета второго типа у пациентов.

Список литературы

  1. ЛаричевО.И., ПетровскийА.В. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. − Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987. с. 131−164
  2. ТерелянскийП.В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования: монография / П. В. Терелянский; ВолгГТУ.− Волгоград, 2009.127 с.
  3. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных; Горячая Линия — Телеком — , 2008. — 392 c.
  4. Бажова Юлия Сети; Центрполиграф — Москва, 2013. — 480 c.
  5. Барский А. Б. Логические нейронные сети; Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний — Москва, 2007. — 352 c.
  6. Величко В. В., Субботин Е. А., Шувалов В. П., Ярославцев А. Ф. Телекоммуникационные системы и сети. Том 3. Мультисервисные сети. Учебное пособие; Горячая Линия — Телеком — , 2005. — 592 c.
  7. Галушкин А. И. Нейронные сети. Основы теории; Горячая Линия — Телеком — , 2012. — 496 c.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *