Комплекс решений для е-Правительства , Самара ул. Ярмарочная 55, тел./факс: +7 (846) Web: Самара 2014 Использование баз знаний в сфере электронного здравоохранения Самарской области Использование баз знаний в сфере электронного здравоохранения Самарской области

Базы знаний в сфере электронного здравоохранения От традиционных систем к интеллектуальным решениям

Модуль «Решения для внутриведомственного и межведомственного взаимодействия» Технологии компьютерного представления и обработки знаний, используемые при реализации проектов, базируются на научных основах в области интеллектуальных технологий Общедоступность. Все жители региона обладают возможностью повсеместного доступа к базам знаний посредством сети Интернет. Адресность. Предоставление информации пользователю происходит на основе семантики с учётом его персональных характеристик и индивидуальных параметров запроса. Релевантность. В результате запроса пользователь получает в удобной для восприятия форме только интересующую его информацию, причем из различных источников. Открытость. Система открыта для непрерывного пополнения новыми знаниями с целью поддержания ее в актуальном состоянии. Интеграция. Структура системы предусматривает возможность ее быстрого совмещения с уже существующими в регионе информационными системами различной степени сложности. Адаптивность. В основу системы заложена возможность высокой приспособляемости всех её элементов к изменениям условий информационной среды в реальном времени. Тиражируемость. Система спроектирована таким образом, чтобы ее внедрение и развитие не требовало дополнительных затрат трудовых и материальных ресурсов. Принципы реализации программных решений на основе баз знаний Базы знаний в сфере электронного здравоохранения

База данных - Однородные данные -Жестко структурированная модель - Разнородные данные - Открытая модель База знаний - Набор записей - Семантическая сеть Отличие баз данных от баз знаний Базы знаний в сфере электронного здравоохранения

База знаний (БЗ; англ. Knowledge base, KB) в информатике и исследованиях искусственного интеллекта – это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). Базы знаний позволяют пользователям быстро и на основе адресного подхода находить нужную для их деятельности информацию с возможностью её интерпретирования в контексте текущей задачи. Ценность применения баз знаний для сферы здравоохранения прежде всего в возможности сохранить, актуализировать и сделать широкодоступными значимые области медицинских знаний для специалистов различного профиля – от врача терапевта до служащего министерства здравоохранения Базы знаний в сфере электронного здравоохранения Определение и назначение баз знаний

Базы знаний в сфере электронного здравоохранения Существует несколько основных способов построения баз знаний, которые могут применяться по отдельности или комбинированно: 1)Создание онтологии (семантического описания) необходимой предметной области в виде семантической модели объектов и связей между ними (семантическая сеть). К несомненным достоинствам такого подхода относится наглядность полученного результата; 2)Описание правил и связей предметной области при помощи специальных языков программирования с применением в экспертных системах (например, продукт Drools компании Jboss); 3)Индексация массивов информации с целью быстрого поиска релевантной информации по запросу пользователя. Например, такие продукты, как Hadoop (Apache corp.) или Fast (Microsoft) Способы реализации

Автоматизированная информационная система поддержки принятия решений в сфере диетологии Применение передовых технологий SemanticWeb и онтологий для построения интеллектуальных систем Все медицинские данные представляются в виде онтологий (систем баз знаний ) Возможность внесения изменений в Систему без навыков программирования Функциональные возможности системы Индивидуаль­ная оценка факторов риска развития заболеваний, осложнений, угрожаю­ щих жизни Аналитическая обработка данных пациентов (более 140 параметров анамнеза) Индивидуальный подбор рациона питания и параметров двигательной активности Гибкая конфигурируемость и масштабируемость Интеграция со внешними МИС Особенности Системы

Автоматизированная информационная система поддержки принятия решений в сфере диетологии Медицина Информационные технологии Научно-техническая новизна решения обеспечивается тем, что в систему заложена кардинально новая методика на основе многокритериального анализа параметров анамнеза, характера питания, двигательной активности, антропометрических данных и других показателей, полученных от 150 пациентов Уникальной технологической особенностью выступает разработка системы поддержки принятия решений на основе передовых методов построения интеллектуальных систем – технологий Semantic Web и онтологий для формального представления медицинских знаний о заболеваниях, вызванных метаболическими нарушениями, рационов питания

Базы знаний в сфере электронного здравоохранения Интеллектуальная распределённая система популяционного скрининга онкологических заболеваний Система предназначена для использования в сфере здравоохранения и направлена, в частности, на оказание адресной медицинской помощи при профилактике и лечении онкологических заболеваний. НАЗНАЧЕНИЕ И ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ Основными местами применения Системы будут являться ЛПУ, медицинские институты и учреждения, занимающиеся популяционным скринингом и лечением онкологических заболеваний, специализированные онкоцентры.

Базы знаний в сфере электронного здравоохранения Интеллектуальная распределённая система популяционного скрининга онкологических заболеваний Информационная поддержка врачей-онкологов при диагностировании и/или определении степени вероятности риска развития онкологического заболевания на основе результатов анализа данных исследований пациентов. ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Ожидаемые результаты применения решений для человека – уменьшение количества врачебных ошибок, необоснованных назначений для врача – возможность применения современных знаний в лечебном процессе, поддержка принятия решений при постановке диагноза, назначениях, базирующаяся на знаниях, применение стандартов качества для органов управления– введение технологической дисциплины, единых подходов к лечебно-диагностическому процессу Повышение качества медицинской помощи: Базы знаний в сфере электронного здравоохранения

снижение непроизводительных затрат времени медицинских работников повышение эффективности использования ресурсов, задействованных в здравоохранении обеспечение преемственности в оказании медицинской помощи обеспечение безопасности и защиты прав пациентов и медицинских работников повышение удовлетворенности пациентов и медицинских работников Повышение эффективности управления: Ожидаемые результаты применения решений Базы знаний в сфере электронного здравоохранения

Спасибо за внимание! Контактная информация ООО «Открытый код» Адрес: , г. Самара, ул. Ярмарочная, д. 55 тел./факс: (846)