О журнале Издательская этика Редколлегия Редакционный совет Редакция Для авторов Контакты
Russian

Экспорт новостей

Журнал в базах данных

eLIBRARY.RU - НАУЧНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА



crossref.org
vak.ed.gov.ru/vak

GoogleАкадемия

Google Scholar

Вниманию авторов!
Плата с авторов за публикацию рукописей не взимается

Импакт-фактор журнала в РИНЦ равен 0,982.

C 2017 года редакция публикует материалы Документационного Центра Всемирной Организации Здравоохранения.

DOI присваивается всем научным статьям, публикуемым в журнале, безвозмездно. 
Главная arrow Архив номеров arrow №1 2021 (67) arrow КОНЦЕПТУАЛИЗАЦИЯ КОМПОНЕНТОВ ДИАГНОЗА КЛИНИЧЕСКИХ СИТУАЦИЙ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННОГО МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА ЛЕКАРСТВЕННОЙ ПОМОЩИ
КОНЦЕПТУАЛИЗАЦИЯ КОМПОНЕНТОВ ДИАГНОЗА КЛИНИЧЕСКИХ СИТУАЦИЙ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННОГО МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА ЛЕКАРСТВЕННОЙ ПОМОЩИ Печать
05.03.2021 г.

DOI: 10.21045/2071-5021-2021-67-1-10

Луговкина Т.К.
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний» Минздрава России, Москва, филиал – «Уральский научно-исследовательский институт фтизиопульмонологии», Екатеринбург, Россия

Резюме

Актуальность. Процесс реализации Программ государственных гарантий оказания медицинской помощи гражданам России бесплатно определяет актуальность создания электронных платформ для информационной поддержки врача при назначении лекарственных препаратов и мониторинга качества оказания лекарственной помощи. Концептуализация схем информационного пространства клинической практики, трактовка терминов и понятий компонентов диагноза клинических ситуаций являются важными условиями эффективного функционирования медицинских электронных платформ.

Цель работы: концептуальная схема информационного пространства клинической практики для поддержки принятия решений и мониторинга качества оказания лекарственной помощи.

Материал и методы. Концептуальная схема информационного пространства клинической практики выполнена в соответствии с системными принципами. Методология создания концептуальных схем выстроена на общих принципах философских оснований науки, применении онтологий, опыте, накопленном в процессе экспертной деятельности при разработке интеллектуальных систем на основе экспертных знаний.

Результаты. Разработаны концептуальные схемы, понятийный аппарат и информационные среды для структурных элементов диагноза клинических ситуаций. Сформирован словарь общих терминов и понятий, используемых для цифрового кодирования ситуаций. На основе разработанной методологии создан алгоритм трансформации диагноза клинических ситуаций в цифровой формат. Алгоритм апробирован на прототипах электронных платформ в разных профильных областях клинической практики.

Выводы. Применение онтологий, интеллектуальных систем на основе экспертных знаний в сочетании с использованием программного алгоритма цифрового кодирования компонентов диагноза клинических ситуаций, является перспективным подходом к решению задач мониторинга, управления качеством клинической практики и учета затрат на лекарственные препараты в процессе реализации Программ государственных гарантий.

Область применения результатов. Концепты компонентов диагноза клинических ситуаций удовлетворяют параметрам междисциплинарного уровня информационного пространства и применимы для создания электронных платформ различных профильных областей клинической практики.

Ключевые слова: понятийный аппарат; компоненты диагноза; мониторинг; качество лекарственной помощи; электронная платформа.

Контактная информация: Луговкина Татьяна Константиновна, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Информация об авторе: https://orcid.org/0000-0003-2088-8150
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Конфликт интересов. Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Для цитирования: Луговкина Т.К. Концептуализация компонентов диагноза клинических ситуаций для электронного мониторинга качества лекарственной помощи. Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание] 2021; 67(1):10. URL: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1236/30/lang,ru/ DOI: 10.21045/2071-5021-2021-67-1-10

CONCEPTUALIZATION OF THE DIAGNOSED CLINICAL SITUATION COMPONENTS FOR ELECTRONIC MONITORING OF THE TREATMENT QUALITY
Lugovkina T.K.

FGBU “National Health Research Center for Phthisiopulmonology and Infectious Diseases” of the of Health Ministry of the Russian Federation, Moscow, branch – “Ural Scientific Research Institute of Phthysiopulmonology”, Ekaterinburg, Russia.

Abstract

Significance. Free care delivery within the framework of the State Guarantee Programs substantiates the development of electronic platforms for information support of doctors in prescribing medicines and monitoring quality of treatment. Conceptualization of the unified information environment of clinical practice, unified interpretation of the terms and components of the diagnosed clinical situations are important conditions for effective implementation of the medical electronic platforms.

Purpose: the conceptual scheme of the information space of clinical practice to support decision-making and monitor quality of treatment.

Material and methods. The conceptual schemes of the information (environment) space of clinical practice have been developed in accordance with the system principles. The methodology for constructing conceptual schemes is based on the general principles of philosophical foundations of science.

Results. The conceptual schemes, conceptual apparatus and information environments of structural elements of the diagnosed clinical situations have been developed. A glossary of general terms and concepts of the information environments for clinical situations diagnosis practice has been created. The program algorithm based on the created methodology to construct the digital codes for diagnosed clinical situations was tested at the prototypes of electronic platforms across different medical specialties.

Conclusion. The use of ontologies and intelligent systems based on the expert knowledge in combination with digital coding of the diagnosed clinical situations serve a promising approach to monitor and control quality of care delivery and cost accounting within the framework of the State Guarantee Programs implementation.

Scope of application. The concepts of the components of the diagnosed clinical situations meet the compliance with the parameters of the interdisciplinary level of the clinical practice information space and are applicable for creating electronic platforms in various specialized areas.

Keywords: conceptualization, components of the diagnosis, monitoring, drug treatment quality, electronic platform.

Corresponding author: Tatyana K. Lugovkina, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Information about author:
Lugovkina T.K.,
https://orcid.org/0000-0003-2088-8150
Financing of the study. The study had not any sponsorship.
Conflict of the interests. The author declares no conflict of interests.
For citation: Lugovkina T.K. Conceptualization of the diagnosed clinical situation components for electronic monitoring of the treatment quality. Social'nye aspekty zdorov'a naselenia / Social aspects of population health [serial online] 2021; 67(1):10. Available from: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1236/30/lang,ru/ DOI: 10.21045/2071-5021-2021-67-1-10. (In Rus).

Введение

Сочетание существующих экономических проблем системы отечественного здравоохранения и актуальных задач совершенствования клинической практики в процессе реализации Программ государственных гарантий обусловливает потребность в создании и внедрении электронных платформ информационной поддержки врача, мониторинга качества лечения и учета затрат на лекарственную помощь в конкретных клинических ситуациях.

При непрерывно изменяющихся условиях внешней среды сохранение равновесия любой системы требует высокого уровня упорядоченности, организации и плотности внутренних связей её элементов. Стержнем системы здравоохранения является подсистема клинической практики, которая формировалась на основе взаимодействий врача и пациента. Функционирование медицинских организаций в России ориентировано на принцип «пациент-центричности» [1]. Задачи врача клинической практики многогранны: сбор и анализ информации о причинах, истории и характере заболевания пациента, постановка диагноза, принятие решений при выборе методов лечения, выполнение надлежащих медицинских воздействий, мониторинг клинического статуса пациента, оценка лабораторных изменений, освоение современных технологий диагностики и лечения, обобщение и осмысление опыта, накопление новых знаний.

Любая предметная область знаний оперирует специфической терминологией. В медицине точность используемых терминов и понятий особенно важна. При анализе текстов медицинских изданий (учебников, монографий, научных статей) обращает на себя внимание факт применения широкого спектра синонимов для обозначения одного и того же процесса, события или явления, что свидетельствует о преобладании полисемии в медицинских терминах. Клиническая практика сегодня находится на этапе поиска путей трансформации накопленных знаний и навыков в цифровой формат систематизированного клинического опыта [2]. Разработка электронных платформ для решения задач клинической практики по совершенствованию качества лекарственной помощи способствует осознанию важности понятийного аппарата с однозначной трактовкой терминов компонентов диагноза на междисциплинарном уровне информационного пространства, что и определяет актуальность представленной работы [3,4].

Цель работы: концептуальная схема информационного пространства клинической практики для поддержки принятия решений и мониторинга качества лекарственной помощи на основе электронной платформы.

Материал и методы

Объект исследования: информационное пространство клинической практики.

Предмет исследования: концепты структуры информационного пространства клинической практики, компонентов диагноза клинической ситуации в момент принятия решений и информационной среды структурных элементов диагноза и лекарственной помощи в рамках клинических ситуаций.

Концептуальная схема информационного пространства клинической практики была сформирована в соответствии с системными принципами: иерархии, единообразия, достаточного разнообразия, дополнительности, симметрии, необратимости времени и др. [5,6,7,8,9,10,11,12]. Методология построения концептуальных схем сформирована на общих принципах философских оснований науки – онтологических, логических, этических [3,4,13,14,15]. Формулирование понятий компонентов диагноза клинической ситуации в момент принятия решений (т.е. стадии заболевания, фазы активности процесса, степени тяжести клинического статуса пациента, уровня сложности клинической ситуации) выполнено с учетом взаимной обусловленности и связей информации о клинической ситуации с такими универсальными свойствами материи, как системность, пространство и время. Изучены также определения понятий для терминов стадия, фаза, степень тяжести в энциклопедиях и специализированных словарях [16,17,18,19].

Результаты

Построена концептуальная схема информационного пространства клинической практики. Определены концепты информационного поля, компонентов диагноза клинических ситуаций, информационного поля лекарственной помощи, информационной среды структурных элементов клинических ситуаций.

Введено понятие компонентов диагноза клинических ситуаций - информационных векторов, отражающих характеристики стадий, фаз, степеней тяжести клинического статуса пациента, уровня сложности клинических ситуаций. Персональный диагноз клинической ситуации в момент принятия решений может быть отражён в цифровом формате при использовании четко идентифицируемых терминов и понятий. Например, стадия заболевания – это компонент диагноза (информационный вектор). Каждый компонент диагноза представлен набором признаков, которые соответствуют выраженности структурных и функциональных изменений органов и систем организма, что позволяет врачу на основе сформированных критериев оценить клиническую ситуацию с позиции её принадлежности к той или иной стадии заболевания. Сформулированы определения понятий: стадия, фаза, степень тяжести, уровень сложности клинической ситуации для единого информационного пространства электронной платформы клинической практики. Информационная среда структурных элементов диагноза клинических ситуаций была апробирована на прототипах моделей электронной платформы [20,21]. Разработан алгоритм для программного формирования цифровых кодов диагноза клинических ситуаций. Протестирован потенциал инструментария онтологий для поиска в базе знаний востребованной модели надлежащей практики по цифровым кодам и построения правил логического вывода на основе имеющейся базы данных, когда востребованная модель в базе знаний отсутствует. Составлен краткий словарь терминов и понятий, использованных в процессе разработки концептуальной схемы информационного пространства клинической практики и концептов информационной среды структурных элементов.

Структура информационного пространства клинической практики

  • единое информационное пространство клинической практики;
  • информационные пространства профильных предметных областей клинической практики;
  • информационное пространство клинических случаев;
  • информационное пространство клинических событий;
  • информационное пространство клинических ситуаций в моменты принятия решений.

Термины и понятия информационного пространства клинической практики

Информационное пространство – философия трактует понятие информационного пространства как мир имен и названий [22]. Это - результат семантической деятельности человека.

Информационное пространство клинической практики - совокупность накопленных в печатном и электронном форматах знаний и данных о клинических случаях, событиях и ситуациях в различных предметных областях клинической практики.

Единое информационное пространство клинической практики имеет системную структуру, состоящую из профильных предметных областей знаний. Каждая профильная область предметных знаний на своём уровне имеет сложившуюся систему отношений между терминами и понятиями. Общими и постоянными (междисциплинарными) структурами диагноза для всех предметных областей информационного пространства служат коды Международной классификации болезней – МКБ-10. Междисциплинарный уровень информационного пространства клинической практики на электронной платформе представлен общей структурой отражения событий клинической практики, информационным полем диагноза клинических ситуаций и цифровой информационной средой системы лекарственной помощи.

Случай клинической практики – понятие в данной статье не рассматривается, т.к. имеет отношение к индивидуальной электронной карте пациента для статистического учета обращений в медицинские организации.

Событие клинической практики (клиническое событие – Clinical Event - CE) - категория, отражающая клинический диагноз и совокупность выполненных лекарственных либо других медицинских воздействий пациенту. Событие клинической практики включает информацию обо всех имевших место клинических ситуациях, когда вносились изменения в диагноз, объём и характер оказанной лекарственной/медицинской помощи пациенту в процессе лечения определённого заболевания.

Во многих научных исследованиях для описания свойств пространства и реального мира используют понятие информационного поля [3,23,24,25]. В пространстве клинической практики основные характеристики заболевания отражены в информационном поле диагноза.

Информационное поле диагноза клинической ситуации включает в себя компоненты (информационные векторы) диагноза, отражающие характеристики ситуации в момент принятия решений – стадию, фазу активности, степень тяжести и т.д. В информатике компонентам информационного поля диагноза клинической ситуации соответствует понятие «фасетной структуры».

Фасетная структура – это классификационная структура, основанная на делении классифицируемого множества по нескольким классификационным признакам одновременно. Фасетная структура состоит из элементов (фасетов), которые выполняют функции информационной среды для компонентов диагноза. Содержание фасетов соответствует характеристикам конкретной стадии заболевания, фазы активности процесса, тяжести клинического статуса пациента и т.д. Критерии стадий, фаз, степеней тяжести клинического статуса пациента, уровней сложности клинической ситуации формируются экспертными сообществами профильных областей клинической практики и хранятся в базе знаний. После ввода врачом информации о пациенте в электронную базу данных программный алгоритм формирует цифровое отражение диагноза клинической ситуации на основе содержания фасетов.

Фасетная классификация — фасеты формируются на основе деления классифицируемого множества одновременно по нескольким классификационным признакам. Это - множество, элементами которого являются другие множества. В нашем случае – это согласованные с экспертами критерии стадий заболевания, активности фаз процесса, степени тяжести клинического статуса пациента, уровни сложности клинической ситуации.

Информационное поле диагноза клинических ситуаций представлено комбинацией информационных векторов двух видов:

1) с дискретной структурой – стадия заболевания, фаза активности процесса, степень тяжести клинического статуса пациента, уровень сложности клинической ситуации;

2) целостные, однокомпонентные векторы (complete – завершенный компонент) - имя заболевания, синдрома, симптома в виде кода МКБ-10, а также зарегистрированные и пронумерованные (получившие персональный номер) в базе знаний электронной платформы факторы и условия, влияющие на выбор лекарственных препаратов/медицинских воздействий.

Информационное поле диагноза клинической ситуации

  1. Имя основного заболевания (либо синдрома, симптома) – по МКБ-10 является целостным/однокомпонентным вектором.
  2. Стадия патологического процесса (1,2,3,4,5) – дискретный вектор.
  3. Фаза активности процесса (1,2,3,4,5) – дискретный вектор.
  4. Факторы и условия, влияющие на сложность клинической ситуации и выбор медицинских воздействий (1,…n) – целостные/однокомпонентные векторы, наделённые весом по степени влияния на результат.
  5. Уровень сложности клинической ситуации - совокупная оценка сложности ситуации определяется степенью тяжести клинического статуса пациента и влиянием дополнительных факторов и условий:
    1. Степень тяжести клинического статуса пациента (1,2,3,4,5) – дискретный вектор.
    2. Сила влияния дополнительных факторов и условий на уровень сложности клинической ситуации оценивается по шкале коэффициентов влияния k - от 0 до 1. Принимая во внимание отсутствие, в большинстве случаев, статистических данных о выраженности влияния различных факторов и условий (их весов в конкретной клинической ситуации) на сложность клинической ситуации, шкала коэффициентов выстраивалась на основе мнения экспертов – специалистов в конкретной предметной области клинической практики. По мере накопления данных информация о коэффициенте влияния факторов и условий на сложность клинической ситуации подлежит уточнению и последующему построению определённой математической модели.

Информационное поле лекарственной помощи в информационном пространстве клинической практики

  1. Формуляр лекарственных препаратов (ФЛП), востребованных в рамках предметной области клинической практики, формируется с учетом данных доказательной медицины и хранится в базе знаний.
  2. Перечни лекарственных препаратов (ЛП), соответствующие потребностям лечения конкретных заболеваний предметной области клинической практики (по МКБ-10) формируются с учетом данных доказательной медицины и хранятся в базе знаний.
  3. «Синдромные перечни» ЛП, соответствующие потребностям лечения заболеваний и сформированные на основе синдромного подхода, хранятся в базе знаний.
  4. Перечни ЛП, соответствующие потребностям симптоматической терапии, хранятся в базе знаний.
  5. Модели надлежащей лекарственной помощи стандартных клинических ситуаций хранятся в базе знаний.
  6. Клинические паспорта ЛП с инструкциями по применению, характеристиками уровня доказанной эффективности при заболеваниях, указанных в перечне зарегистрированных показаний, хранятся в базе знаний.
  7. Электронный справочник по взаимодействию ЛП хранится в электронной базе знаний.
  8. Правила назначений ЛП, отраженные в нормативно-правовых и нормативных документах, хранятся в электронной базе знаний.
  9. Правила назначений ЛП для клинических ситуаций с факторами и условиями, влияющими на принятие решений, сформулированные, в связи с отсутствием таковых в Федеральных клинических рекомендациях, экспертами и врачебными комиссиями. Правила хранятся в электронной базе данных. При накоплении достаточного количества данных для статистической обработки и получении высокой оценки уровня достоверности клинической результативности правил, они могут быть переведены в базу знаний.
  10. Правила назначений ЛП для клинических ситуаций с факторами и условиями, влияющими на принятие решений, сформированные с применением инструментария онтологий на основе логических выводов, одобренные врачебной комиссией медицинской организации. Правила хранятся в электронной базе данных. При получении высокой оценки достоверности положительной результативности, правила могут быть переведены в базу знаний.
  11. Электронный журнал фактических назначений лекарственных препаратов в конкретных клинических ситуациях хранится в базе данных.
  12. Электронная регистрация процедуры введения/приёма лекарственных препаратов выполняется с применением сканера и хранится в электронной базе данных.
  13. Переносимость лекарственных препаратов пациентом. Оценка переносимости лекарственных препаратов в клинической практике является обязательным пунктом электронного «чек-листа» лекарственной помощи и хранится в электронной базе данных историй болезни.
  14. Клинический результат оказания лекарственной помощи/медицинских воздействий в конкретной ситуации хранится в электронной базе данных.

Стандартная модель надлежащей лекарственной помощи в конкретной клинической ситуации формируется на основе Федеральных клинических рекомендаций и с учетом стандартов медицинской помощи [1], хранится в базе знаний, имеет цифровой код соответствующий диагнозу клинической ситуации, представленному в модели. Набор моделей для мониторинга приверженности врачей клиническим рекомендациям и стандартам лекарственной помощи определяет Клинический совет по качеству или врачебная комиссия в конкретной медицинской организации на основании данных о клинических результатах.

При наличии факторов и условий, влияющих на принятие решений о выборе медицинских воздействий в конкретной клинической ситуации, важную роль играет инструментарий онтологий. Поиск правил принятия решений осуществлялся программой по следующим направлениям:

  • в нормативных, нормативно-правовых документах, Федеральных клинических рекомендациях (в базе декларативных знаний);
  • среди правил, которые ранее были сформулированы клиническими экспертами, врачебными комиссиями и зарегистрированы в базе знаний медицинской организации;
  • при отсутствии правил в базе знаний врачебные комиссии медицинской организации располагают возможностью обратиться к инструментарию онтологий для получения новых правил логического вывода на основе, базы данных реальных клинических ситуаций. Решения о применении новых правил подлежат согласованию с врачебной комиссией и сопровождаются оформлением протокола, т.к. юридическая ответственность за принятие решений остаётся прерогативой врача;
  • новые правила логического вывода, сформированные на основе применения онтологий, одобренные врачебной комиссией медицинской организации при накоплении статистических данных, достаточных для достоверного вывода о положительном результате, могут быть зарегистрированы в электронной базе при отсутствии ограничений или противоречий с нормативно-правовой базой.

Информационная среда фасетов в структуре диагноза клинических ситуаций

Информационная среда – формируется человеком для решения конкретных задач и всегда связана с объектом, относительно которого она была создана. Информационная среда клинических ситуаций выполняет функции подсистемы в рамках сразу двух объектов: 1) в информационном поле диагноза конкретной клинической ситуации и 2) в пространстве клинических ситуаций, которые отражены в цифровом формате.

В дискретных компонентах диагноза клинической ситуации (информационных векторах, фасетных структурах) среда представлена фасетами. Каждый фасет имеет свое подмножество структурных элементовхарактеристик, признаков, критериев. В данном случае, среда - это результат согласованного мнения экспертов профильной предметной области о границах и содержании каждого фасета. Информация о критериях границ и содержании фасетов находится в базе знаний и имеет связь с их цифровым значением фасета. На основе использования инструментария онтологий происходит опознание принадлежности введенной врачом в базу данных информации о пациенте к определённому набору фасетов. Эта процедура позволяет выполнить цифровое кодирование дискретных компонентов диагноза (стадии, фазы и т.д.). Цифровой код диагноза, сформированный для реальной клинической ситуации на основе программного алгоритма после ввода данных о пациенте, предоставляет врачу оперативный доступ к поиску и просмотру модели надлежащей лекарственной помощи/других медицинских воздействий при клинической ситуации с аналогичным цифровым кодом в базе знаний. При отсутствии стандартной модели в базе знаний, врач может провести поиск реальной ситуации, зафиксированной ранее в базе данных с аналогичным кодом. Это свидетельствует о том, что на пространственном уровне цифровые коды с номерами фасетов служат информационной средой клинических ситуаций и надлежащей или фактической лекарственной помощи. Реальная клиническая ситуация часто имеет индивидуальные факторы и условия, которые влияют на принятие решения о выборе лекарственных препаратов/медицинских воздействий. При наличии дополнительных факторов и условий применяется инструментарий онтологий и программный алгоритм оценки степени их влияния на выбор.

Выполнение задачи поиска комплементарных (взаимно соответствующих) кодов требует постоянства мерности дискретных информационных векторов/компонентов диагноза. Мерность дискретных компонентов выбрана равной пяти. Выбор 5-мерной дискретности был обусловлен задачами мониторинга клинических ситуаций для выполнения сравнительной оценки в динамике, а также психо-физиологическими особенностями процессов восприятия человеком входящей информации. Человек воспринимает входящую информацию пятью органами чувств. Наиболее рациональный путь оперативной обработки информации в процессе анализа свойств объектов - это формирование и последующее распознавание образов объектов в соответствии с принципом симметрии отражения. Целесообразность выбора 5-мерной градации информационных векторов диагноза клинических ситуаций (фасетных структур) для цифрового кодирования подтверждена практическими результатами не только при апробации прототипов электронных платформ для клинической практики [20,21], но и в процессе использования данной мерности и в других областях деятельности, таких, как кадровый менеджмент [26].

Клинические ситуации являются подклассами клинических событий и представлены двумя составляющими:

1) диагноз клинической ситуации в момент принятия решений (см. информационное поле диагноза);

2) содержание лекарственной помощи/медицинских воздействий (см. информационное поле лекарственной помощи/медицинских воздействий).

Компоненты диагноза клинических ситуаций (термины и определения)

Стадия заболевания (Stage of Disease = StD) - подкласс клинической ситуации, отражающий совокупность изменений структур и функций тканей, органов и систем организма, характеризующий развитие хронического процесса. Стадийность течения заболевания – необратимый процесс, развивающийся в соответствии со «стрелой времени» [5,6,7,8,9,10,11]. Содержание каждой стадии включает информацию о данных анамнеза заболевания, клинического, лабораторного, инструментального, рентгенологического и других методов исследования, выраженности функциональных и структурных изменений органов и систем, оцениваемых по критериям в рамках 5-уровневой градации компонентов диагноза клинической ситуации.

Фаза (Phase of the Disease = PhD) активности процесса - подкласс клинической ситуации, отражающий совокупность признаков острого или обострения хронического процесса, степень выраженности структурно-функциональных изменений органов или систем организма, оцениваемых по критериям 5-уровневой градации компонентов диагноза клинической ситуации. Фаза активности острого или обострения хронического процесса может иметь обратимые (например, инфильтративные) или необратимые (например, некроз, рубцевание) изменения структуры и функций органов и тканей. В случае развития необратимых изменений в острой фазе, происходит трансформация процесса в одну из стадий хронического процесса (персистирующего или рецидивирующего) либо в выздоровление с необратимым структурным дефектом.

Степень тяжести клинического статуса пациента (Severity of the Patient Clinical Status = SevPCSt) – подкласс клинической ситуации, отражающий оценку имеющихся данных о клиническом статусе пациента (по результатам анализа клинических, лабораторных рентгенологических, функциональных и др. исследований) на соответствие согласованным критериям одного из 5-ти фасетов (степеней тяжести клинического статуса пациента) в момент принятия решений.

Уровень сложности клинической ситуации в момент принятия решения

Класс клинической ситуации - категория, отражающая совокупную оценку имеющихся данных о клинической ситуации с учетом индивидуальных факторов и условий, влияющих на принятие решения при выборе лекарственных препаратов, медицинских воздействий. Факторы (характеристики воздействия на параметры клинического статуса пациента) и условия (внешние причины, влияющие на клинический результат) классифицированы на два вида – ситуационные и прогностические. Сила влияния факторов и условий оценивалась по согласованной с экспертами шкале коэффициентов (k). Принадлежность клинической ситуации к одному из уровней сложности определялась при помощи программного алгоритма, сформированного на основе шкалы коэффициентов.

Общие термины и понятия, использованные в процессе разработки концептуальных схем

Онтоло́гия в информатике — формализация предметных областей знаний с помощью концептуальных схем. Такие схемы содержат классы объектов, отражают их связи и правила [27,28,29]. Онтологии отражают модели реального мира и часто рассматриваются как компоненты базы знаний интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

Категория (греч. kategoria - суждение, определение) - наиболее общая форма понятия, от которой происходят все остальные понятия. Пример понятия категории: мера - демаркационная линия, отделяющая одно качество от другого. Мера имеет большое значение для анализа и осознания роли такого важного медико-биологического понятия, как «норма». Мера в клинической практике (вес, рост, возраст, степень тяжести клинического статуса пациента и т.д.) позволяет отделить одно состояние пациента от другого и сформировать последовательный ряд клинических ситуаций с градацией по степени тяжести клинического статуса, сложности клинической ситуации и т.д.

Обсуждение

По данным отечественной медицинской литературы, в понятийном аппарате клинической практики одна и та же информационная сущность может быть обозначена многочисленными синонимами. Например, слова: этап = стадия = период = фаза = ступень [16] часто используются как синонимы в медицинских учебниках и статьях.

Работа по стандартизации термино­логической базы в биомедицинской области стартовала в 1986 г. в Соединенных Штатах. В течение длительного времени сравнение результатов различных исследовательских групп было затруднено из-за гетерогенности данных, которые присущи опубликованным результатам исследований, включая различия в стадиях заболевания, индивидуальных особенностях анамнеза заболевания, данных обследования пациентов, анализируемых образцах, методах лечения и т.д.[30]. В течение последних лет сотрудничество между исследовательскими группами консорциумов стандартов обмена клиническими данными было существенно облегчено в результате разработки терминологии для экспериментальных систем. Так, в 2014г в США был разработан первый проект онтологии для клинических данных по туберкулезу - CDISC3 и CPATH4 [30]. Это было достигнуто путём модификации и адаптации клинически ориентированной терминологии. Был разработан и сформирован набор терминов, сформулированы определения, связанные с диагностикой и лечением туберкулеза. Для этих целей были использованы различные базы данных по туберкулезу. Работа была завершена в рамках инициативы Critical Path to TB Drug Regimens (CPTR) 4 [30].

Каждый исторически сложившийся тип общества генерирует новые категориальные смыслы [14,15]. Любые преобразования научного познания происходят в результате влияния на процесс познания философских оснований науки - системы философских идей и принципов, посредством которых обосновывают вновь формулируемые представления научной картины мира – объективной реальности. Функции философских оснований науки характеризуются эвристическим потенциалом на­учного поиска, прогностическим потенциалом научных знаний и служат средством адаптации этих знаний к доминирующим мировоззренческим установкам. По мере расширения диапазона использования информационных технологий в клинической практике требования к научным терминам-понятиям будут возрастать, что и определяет потребность в их унификации и систематизации при создании медицинских электронных платформ. Комплексные электронные платформы, построенные на основе систематизированного, структурированного и цифрового информационного пространства клинической практики обладают большим потенциалом. Основными направлениями оптимизации клинической практики с использованием комплексных электронных платформ могут стать мониторинг лекарственной помощи при актуальных для населения и затратных для государства заболеваниях, а также редких заболеваниях. Совершенствование качества лечения, сравнительный анализ клинической результативности, экономической эффективности и безопасности применения различных лекарственных препаратов, схем и методов лечения, оптимизация процессов клинического управления в медицинских организациях – это далеко не полный перечень тех возможностей, которые могут быть реализованы на основе комплексных электронных платформ.

Выводы

  1. Решение задач клинической практики по совершенствованию качества лекарственной помощи с использованием потенциала информационных технологий требует систематизации, структурирования и цифровизации информационного пространства клинической практики.
  2. Концептуальные схемы информационного пространства клинической практики, связи, зависимости информационной среды структурных элементов и информационного поля компонентов диагноза позволяют создать условия для программного формирования цифровых кодов индивидуального диагноза клинических ситуаций, поиска модели надлежащей лекарственной помощи, правил принятия решений без раскрытия персональных данных о пациенте.
  3. Применение онтологий и интеллектуальных систем на основе экспертных знаний в условиях систематизированного и структурированного информационного пространства клинической практики в комплексе с цифровым кодированием индивидуального диагноза клинических ситуаций является перспективным направлением разработки электронных платформ для решения клинических задач в процессе реализации Программ государственных гарантий в различных профильных областях клинической практики.

Библиография

  1. Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации: федеральный закон от 21.11.2011 № 323-ФЗ (ред. от 07.03.2018) Гл.5 ст.37 п.4.; (ред. от 25.12.2018 ст.37 п.1.3: ФЗ №489) [Интернет]. [Размещение на сайте 26.12.2018] URL: http://base.garant.ru/12123352/. (Дата обращения: 03.01.2019).
  2. Карта онтологических ресурсов. [Интернет]. [Размещение на сайте 20.02.2014] URL: http://nbmz.ru/obedinenie-ontologii/(Дата обращения: 24.04.2020).
  3. Панков А. В., Шевченко С. В. Обоснование роли и формирование концептуальной модели системы интеллектуальной обработки информации в едином информационном пространстве ВС РФ. Информатика и компьютерные технологии. Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2018;1:38-43.
  4. Бездушный А.Н., Гаврилова Э.А., Серебряков В.А., Шкотин А.В. Место онтологий в единой интегрированной системе РАН. [Интернет]. [Дата загрузки на сайт: 15.09.2019]. URL: http://www.olap.ru/home.asp?artId=2362 (Дата обращения на сайт: 20.05.2020).
  5. Эшби У.Р. Введение в кибернетику [Успенский В.А., редактор]. М.: Издательство иностранной литературы;1959. 433с.
  6. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой [Пер. с англ.]. В.И. Аршинов, Ю.Л. Климонтович, Ю.В. Сачков, редакторы. М.: Прогресс; 1986. 432с.
  7. Боулдинг К.Э. Общая теория систем— скелет науки. Исследования по общей теории систем [пер. с англ.]. М: Наука;1969.118с.
  8. Onsager L., and Machlup S. Fluctuation and irreversible processes I,II. Phys.Rev.1953; 91:1505-1515. (Eng).
  9. Onsager L. Reciprocal relations in irreversible processes, Phys.Rev.1931; 38(12):2265.
  10. Eddington, A.S. Theory of Relativity and its Influence on Scientific Thought [Romanes Lecture, 1922]. Oxford: Clarendon Press.1922; 32.
  11. Необратимый процесс. Физическая энциклопедия [Интернет]. [Размещение на сайте 05.09.2017] URL:https://rus-physical-enc.slovaronline.com/2488-(дата обращения на сайт 06.05.2020).
  12. Kadomtsev B. B., Irreversibility of classical and quantum, Phys.Usp.1995;165(8): 967-973. [Интернет]. [Размещение на сайте 05.09.2017] URL:http://www.ufn.ru/ru/articles/1995/8/e/( Дата обращения на сайт 06.05.2020).
  13. Философия медицины [Шевченко Ю.Л., редактор], М: ГЭОТАР –Медиа; 2004. 480 с.
  14. Философские основания науки [Интернет].URL: https://helpiks.org/8-2257.html (дата обращения: 25.05.2020).
  15. Философские основания науки. Электронная библиотека ИФ РАН. Новая философская энциклопедия. [Интернет]. [Размещение на сайте 05.09.2019] URL:https://iphlib.ru/library/collection/newphilenc/document/HASHfa8b4ead682875851d14fa (Дата обращения на сайт 06.05.2020).
  16. Александрова З. Е. Словарь синонимов русского языка. Практический справочник. М.: Русский язык. 2001;568. [Интернет]. [Размещение на сайте 15.09.2016] URL: https://azbyka.ru/otechnik/Spravochniki/slovar-sinonimov-russkogo-jazyka (Дата обращения на сайт: 25.05.2020).
  17. Словарь медицинских терминов. [Интернет]. [Размещение на сайте 05.09.2011] URL:http://deus1.com/vocab-17. (Дата обращения на сайт 06.05.2020).
  18. Улумбеков Э.Г. Большой энциклопедический словарь медицинских терминов. М: ГЭОТАР-Медиа;2012:2263.
  19. Светуньков С.Г., Хан Т.В. Логико-гносеологическая терминология в экономике (краткий словарь). СПб.: СПбГУЭФ; 2004:115 - 117.
  20. Сертификат государственной регистрации компьютерной программы ООО "Tринидата" (No. 2018617324 от 21 июня 2018).
  21. Lugovkina T., Skornyakov S.,Egorov E., Medvinskiy I. Methodology for Electronic Monitoring of Quality Drug Prescriptions in Phthisiopulmonology. Clinical Therapeutics. 2017;39, (8),Supplement: e43–e44[Интернет]. [Размещение на сайте 15.10.2017] URL: http://www.clinicaltherapeutics.com/(Дата обращения на сайт: 25.11.2017).
  22. Философская энциклопедия [Интернет]. [Размещение на сайте 05.09.2017] URL:http://dic.academic.ru/dic.nsf/ (дата обращения на сайт 06.05.2020).
  23. Ожерельева Т.А. Об отношении понятий информационное пространство, информационное поле, информационная среда и семантическое окружение. Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014;10(2): 21-24. [Интернет].URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=5989 (дата обращения: 25.05.2020).
  24. Ozhereleva T.A. Geodetic Education. European Researcher. 2013;40 (2-1): 268–272.
  25. Tsvetkov V.Ya. Information Interaction as a Mechanism of Semantic Gap Elimination. European Researcher. 2013;45(4–1):782–786.
  26. John O. P., Robins R. W., & L. A. Pervin (Eds.). Paradigm Shift to the Integrative Big-Five Trait in Handbook of personality: Theory and research. NY: Guilford Press.2008:114-158.
  27. Gruber T.R. A translation approach to portable ontologies [Интернет]. [Размещение на сайте 05.11.2015] Knowledge Acquisition. 1993;5(2):199-220. Доступ: http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html.(Eng).
  28. Онтология_(информатика). [Интернет]. [Размещение на сайте 05.09.2019] URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/(Дата обращения на сайт 06.05.2020).
  29. Gorshkov S, Kralin S, Miroshnichenko M. Multi-viewpoint Ontologies for Decision-Making Support. Communications in Computer and Information Science. Springer, Cham. 2016; (649):3-17.
  30. Levine D.M., Dutta N.K., Eckels J., Scanga C., Stein C., Mehra S., Kaushal D., Karakousis P.C., Salamon H. Tuberculosis Ontology for Host Systems Biology. Tuberculosis (Edinb). 2015 Sep; 95(5): 570–574. [Online] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4554888/ (Дата обращения на сайт – 07.05.2020).

References

  1. Ob osnovakh okhrany zdorov'ya grazhdan v Rossiyskoy Federatsii [On bases of health protection for citizens of the Russian Federation]. Federal'nyy zakon ot 21.11.2011 № 323-FZ (red. ot 07.03.2018) Gl.5 st.37 p.4.; red. ot 25.12.2018 st.37 p.1.3: FZ №489 [Online] [cited 2018 Dec 20]. Available from: http://base.garant.ru/12123352/. (In Russian).
  2. Karta ontologicheskikh resursov [The map of the ontological resources]. [Online] [cited 2020 Apr 24]. Available from: http://nbmz.ru/obedinenie-ontologii/.(In Russian).
  3. Pankov A.V., Shevchenko S.V. Obosnovanie roli i formirovanie kontseptual`noy modeli sistemy intellektual`noy obrabotki informatsii v edinom informatsionnom prostranstve VS RF [Justification of the role and conceptual model formation for the system of intellectual information processing in the unified information space of the Armed Forces of the Russian Federation]. Informatika i komp`yuternye tekhnologii. Izvestiya SPbGE`TU «LE`TI». 2018;1:38-43. (In Russian).
  4. Bezdushnyy A.N., Gavrilova E`.A., Serebryakov V.A., Shkotin A.V. Mesto ontologiy v edinoy integrirovannoy sisteme RAN [The place of ontology in the unified integrated system of the Russian Academy of Sciences].[Online] [cited 2020 May 20]. Available from: http://www.olap.ru/home.asp?artId=2362. (In Russian).
  5. Eshbi U.R. Vvedenie v kibernetiku [Introduction to cybernetics]. Uspenskiy V.A., editor. Moscow: Izdatel`stvo inostrannoy literatury;1959. 433p. (In Russian).
  6. Prigozhin I., Stengers I. Poryadok iz khaosa: Novyy dialog cheloveka s prirodoy [The order from the chaos: a new dialogue between a man and nature]. [Transl. from Eng.]. V. I. Arshinov, Yu. L. Klimontovich, Yu. V. Sachkov, editors. Moscow: Progress; 1986. 432p. (In Russian).
  7. Boulding K.E. Obshchaya teoriya sistem — skelet nauki. Issledovaniya po obshchey teorii system [General theory of systems - the skeleton of science. Research on General systems theory]. [Transl. from Engl.].Moscow: Nauka; 1969.118p. (In Russian).
  8. Onsager L. and Machlup S. Fluctuation and irreversible processes I,II. Phys.Rev.1953; 91:1505-1515.
  9. Onsager L. Reciprocal relations in irreversible processes, Phys.Rev.1931; 38(12):2265.
  10. Eddington, A.S. Theory of Relativity and its Influence on Scientific Thought [Romanes Lecture, 1922]. Oxford: Clarendon Press.1922; 32.
  11. Neobratimyy process. Fizicheskaya entsiklopediya [Irreversible process. Physical Encyclopedia]. [Online] [cited 2020 May 06]. Available from: https://rus-physical-enc.slovaronline.com/2488-. (In Russian).
  12. Kadomtsev B. B., Irreversibility of classical and quantum, Phys.Usp.1995;165(8): 967-973. [Online] [cited 2020 May 06]. Available from: http://www.ufn.ru/ru/articles/1995/8/e/ .
  13. Filosofiya meditsiny [Philosophy of medicine]. Shevchenko Yu.L., editor. Moscow: GEOTAR MED; 2004.480 p. (In Russian).
  14. Filosofskie osnovaniya nauki [Philosophical foundations of the science]. [Online] [cited 2020 May 25]. Available from: https://helpiks.org/8-2257.html(Site visit: 25.05.2020). (In Russian).
  15. Filosofskie osnovaniya nauki. Elektronnaya biblioteka IF RAN. Novaya filosofskaya entsiklopediya [Philosophical foundations of science. Electronic library of the IPh RAS. New philosophical encyclopedia. [Online] [cited 2020 May 06]. Available from: https: iphlib.ru/library/collection/newphilenc/document/HASHfa8b4ead682875851d14fa. (In Russian).
  16. Aleksandrova Z.E. Slovar` sinonimov russkogo yazy`ka. Prakticheskiy spravochnik [Dictionary of synonyms of Russian language. Practical manual]. Moscow: Russkiy yazyk. 2001; 568p. [Online] [cited 2020 May 25]. Available from: https://azbyka.ru/otechnik/Spravochniki/slovar-sinonimov-russkogo-jazyka. (In Russian).
  17. Slovar` meditsinskikh terminov [Dictionary of medical terms]. [Online] [cited 2020 May 06]. Available from: http://deus1.com/vocab-17. (In Russian).
  18. Ulumbekov E.G. Bol`shoy entsiklopedicheskiy slovar` meditsinskikh terminov [Great encyclopedic dictionary of medical terms]. Moscow: GEOTAR-Media; 2012:2263. (In Russian).
  19. Svetun`kov S.G., Khan T.V. Logiko-gnoseologicheskaya terminologiya v ekonomike (kratkiy slovar`) [Logical and epistemological terminology in Economics (Brief dictionary)]. St. Petersburg: SPbGUE`F; 2004:115 - 117. (In Russian).
  20. Sertifikat gosudarstvennoy registratsii komp`yuternoy programmy OOO "Trinidata" (No. 2018617324 ot 21 iyunya 2018) [Certificate of state registration of the computer program of LLC "Trinidata"]. (In Russian).
  21. Lugovkina T., Skornyakov S., Egorov E., Medvinskiy I. Methodology for Electronic Monitoring of Quality Drug Prescriptions in Phthisiopulmonology. Clinical Therapeutics. 2017; 39, (8), Supplement: e43–e44. [Online] [cited 2017 Nov 25]. Available from: http://www.clinicaltherapeutics.com/ .
  22. Filosofskaya entsiklopediya [Philosophical Encyclopedia]. [Online] [cited 2020 May 06 ]. Available from: http://dic.academic.ru/dic.nsf/. (In Russian).
  23. Ozherel`eva T.A. Ob otnoshenii ponyatiy informatsionnoe prostranstvo, informatsionnoe pole, informatsionnaya sreda i semanticheskoe okruzhenie [About the relation of the concepts of information space, information field, information environment and semantic environment]. Mezhdunarodnyy zhurnal prikladnykh i fundamental`nykh issledovaniy 2014; 10(2): 21-24. [Online] [cited 2020 May 25]. Available from: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=5989.(In Russian).
  24. Ozhereleva T.A. Geodetic Education. European Researcher. 2013;40 (2-1): 268–272.
  25. Tsvetkov V.Ya. Information Interaction as a Mechanism of Semantic Gap Elimination. European Researcher. 2013;45(4–1):782–786.
  26. John O. P., Robins R. W., & L. A. Pervin (Eds.). Paradigm Shift to the Integrative Big-Five Trait in Handbook of personality: Theory and research. NY: Guilford Press.2008:114-158. .
  27. Gruber T.R. A translation approach to portable ontologies [Online]. [cited 2020 Oct 05]. Knowledge Acquisition. 1993;5(2):199-220. Available from: http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html .
  28. Ontologiya_(informatika) [Ontology. Informatics]. [Online] [cited 2020 May 06]. Available from: http://ru.wikipedia.org/wiki/.(In Russian).
  29. Gorshkov S, Kralin S, Miroshnichenko M. Multi-viewpoint Ontologies for Decision-Making Support. Communications in Computer and Information Science. Springer, Cham. 2016; (649):3-17.
  30. Levine D.M., Dutta N.K., Eckels J., Scanga C., Stein C., Mehra S., Kaushal D., Karakousis P.C., Salamon H. A Tuberculosis Ontology for Host Systems Biology. Tuberculosis (Edinb). 2015 Sep; 95(5): 570–574. [Online]. [cited 2020 May 07]. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4554888/ .

Дата поступления: 22.12.2020


Просмотров: 1428

Ваш комментарий будет первым

Добавить комментарий
  • Пожалуйста оставляйте комментарии только по теме.
  • Вы можете оставить свой комментарий любым браузером кроме Internet Explorer старше 6.0
Имя:
E-mail
Комментарий:

Код:* Code

Последнее обновление ( 22.03.2021 г. )
« Пред.   След. »
home contact search contact search