Научно-практический журнал Медицинские технологии. Оценка и выбор
  • Русский
  • English

Разработка архитектуры базы знаний системы поддержки принятия врачебных решений, основанной на графовой базе данных

Выпуск № 33 | 2018 (3)

DOI: https://doi.org/10.31556/2219-0678.2018.33.3.042-048 meta

Аннотация

Высокая актуальность информатизации здравоохранения, а также особенности организации лечебно-диагностического процесса позволяют искать пути обеспечения информационной поддержки врачебной деятельности. Одним из таких путей является разработка систем поддержки принятия врачебных решений, основанных на знаниях. Среди форм представления знаний выделяется семантическая сеть, по своей структуре повторяющая модель графовых баз данных, обладающих необходимыми преимуществами для работы со знаниями.

Цель исследования. Разработка архитектуры базы знаний системы поддержки принятия врачебных решений для инструментальной диагностики стенокардии, основанную на онтологическом подходе, с использованием графовой базы данных.

Материал и методы. Извлечение понятий, относящихся к диагностике стенокардии, осуществлялось из клинических рекомендаций, касающихся стабильной ишемической болезни сердца. Первичная аккумуляция знаний и группировка понятий по типам осуществлялась в MS Excel; проработка типов связей между выделенными понятиями проводилась в программе ARIS Express. Для формирования базы знаний использовалась графовая СУБД Neo4j.

Результаты. Из клинических рекомендаций с помощью экспертов-кардиологов были извлечены 401 корневое понятие и 619 синонимов, которые были сгруппированы по типам: диагноз, синоним, клинический признак, диагностическое исследование, диагностический признак, лабораторный тест, медицинский персонал, место проведения исследования. Группы понятий были связаны между собой с помощью связей: род-вид, синоним, сопутствующая патология, клинический признак, диагностический признак, показание к проведению исследования, место проведения исследования, лицо, проводящее исследование, лицо, интерпретирующее результаты исследования, лицо, осуществляющее забор биоматериала. Для указания значений признаков использовалась возможность графовой базы данных по заполнению атрибутов узлов и связей, что позволило уменьшить размерность графа. Созданная база знаний была дважды провалидирована на предмет полноты и адекватности, предлагаемых врачу решений с использованием деперсонифицированных электронных медицинских карт пациентов. Первая валидация возвратила неполное соответствие назначениям из электронных медицинских карт, что заставило осуществить доработку наполнения базы новыми знаниями. Новые знания были добавлены в базу без необходимости модификации её архитектуры, после чего повторная валидация возвратила полное соответствие между предлагаемыми и реальными назначениями.

Заключение. Использование систем поддержки принятия врачебных решений, основанных на онтологическом подходе с использованием графовых баз данных, может быть перспективным в плане обеспечения быстродействия и формирования объяснения предлагаемым назначениям. Правильно организованная архитектура позволяет осуществлять масштабирование базы знаний, а особенности графовых баз данных позволяют уменьшить размерность графа, упростив работу со знаниями.

Ключевые слова

стенокардия, системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), онтология, клинические рекомендации.

Для цитирования

Киселев К. В., Ноева Е. А., Выборов О. Н., Зорин А. В., Потехина А. В., Осяева М. К., Швырев С. Л., Мартынюк Т. В., Чазова И. Е., Зарубина Т. В. Разработка архитектуры базы знаний системы поддержки принятия врачебных решений, основанной на графовой базе данных. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2018; 3(33): 42–48.

mt_33_2018-3_42-48