авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 |

«Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования «Международный государственный экологический университет имени А. Д. Сахарова» ...»

-- [ Страница 2 ] --

9. Каковы основные цели создания стандарта НL7?

10. Каким образом можно избежать проблем поддержания несов местимых структур коммуникации?

11. Какие проблемы, по вашему мнению, встретятся при введении стандартов НL7 и DICOM?

12. Какой эффект можно получить, по вашему мнению, от введе ния стандартов НL7 и DICOM?

13. Специалистам какого профиля наиболее выгодно введение стандартов НL7 и DICOM?

14. В чем, по вашему мнению, заключается особенность стандарти зации медицинской информации?

15. Какова роль стандартизации медицинской информации в разви тии телемедицинских технологий?

16. Приведите пример открытой МИС. Как осуществляется обмен информацией между службами?

5. БАЗЫ ДАННЫХ (БД) 5.1. Предпосылки появления БД С самого начала развития вычислительной техники образовались два основных направления ее использования.

Первое направление – применение вычислительной техники для выпол нения численных расчетов, которые слишком долго или вообще невозможно производить вручную. Становление этого направления способствовало ин тенсификации методов численного решения сложных математических задач, развитию класса языков программирования, ориентированных на удобную запись численных алгоритмов, налаживанию обратной связи с разработчика ми новых архитектур ЭВМ.

Второе направление, которое непосредственно касается темы нашего курса, – это использование средств вычислительной техники в автоматиче ских или автоматизированных информационных системах. В самом широ ком смысле информационная система (ИС) представляет собой программ ный комплекс, функции которого состоят в поддержке надежного хранения информации в памяти компьютера, выполнении специфических для данного приложения преобразований информации и/или вычислений, предоставле нии пользователям удобного и легко осваиваемого интерфейса. Обычно объемы информации, с которыми приходится иметь дело таким системам, достаточно велики, а сама информация имеет достаточно сложную структу ру. Классическими примерами ИС являются банковские системы, системы резервирования авиационных или железнодорожных билетов, мест в гости ницах, медицинские информационные системы и т.д.

На самом деле второе направление возникло несколько позже первого.

Это связано с тем, что на заре эры вычислительной техники компьютеры об ладали ограниченными возможностями в части памяти. Понятно, что можно говорить о надежном и долговременном хранении информации только при наличии запоминающих устройств, сохраняющих информацию после вы ключения электрического питания. Оперативная память этим свойством обычно не обладает. Вначале использовались два вида устройств внешней памяти: магнитные ленты и барабаны. При этом емкость магнитных лент была достаточно велика, но по своей физической природе они обеспечивали последовательный доступ к данным. Магнитные же барабаны (они больше всего похожи на современные магнитные диски с фиксированными головка ми) давали возможность произвольного доступа к данным, но были ограни ченного размера.

Легко видеть, что указанные ограничения не очень существенны для чи сто численных расчетов. Даже если программа должна обработать (или произвести) большой объем информации, при программировании можно продумать расположение этой информации во внешней памяти, чтобы про грамма работала как можно быстрее. С другой стороны, для информацион ных систем, в которых потребность в текущих данных определяется пользо вателем, наличие только магнитных лент и барабанов неудовлетворительно.

Как кажется, именно требования к вычислительной технике со стороны не численных приложений вызвали появление съемных магнитных дисков с по движными головками, что явилось революцией в истории вычислительной техники. Эти устройства внешней памяти обладали существенно большей емкостью, чем магнитные барабаны, обеспечивали удовлетворительную ско рость доступа к данным в режиме произвольной выборки, а возможность смены дискового пакета на устройстве позволяла иметь практически неогра ниченный архив данных.

С появлением магнитных дисков началась история систем управления данными во внешней памяти. До этого каждая прикладная программа, ко торой требовалось хранить данные во внешней памяти, сама определяла рас положение каждой порции данных на магнитной ленте или барабане и вы полняла обмены между оперативной и внешней памятью с помощью про граммно-аппаратных средств низкого уровня (машинных команд или вызо вов соответствующих программ операционной системы). Такой режим рабо ты не позволяет или очень затрудняет поддержание на одном внешнем носи теле нескольких архивов долговременно хранимой информации. Кроме того, каждой прикладной программе приходилось решать проблемы именования частей данных и структуризации данных во внешней памяти. Жесткая зави симость между данными и использующими их программами создавала се рьезные проблемы в ведении данных и делала использование их менее гиб кими.

Существуют по крайней мере две исторические причины, по которым применение ЭВМ привело к отделению данных от интерпретации. Во-пер вых, ЭВМ не обладали достаточными возможностями для обработки текстов на естественном языке – основном языке интерпретации данных. Во-вторых, стоимость памяти ЭВМ была первоначально весьма велика. Память исполь зовалась для хранения самих данных, а интерпретация традиционно возлага лась на пользователя, который закладывал интерпретацию данных в свою программу. Это существенно повышало роль программы, так как вне интер претации данные представляют собой не более чем совокупность битов на запоминающем устройстве.

Так как МИС представляют собой набор систематизированных данных, представленных в виде, удобном для обработки с целью проведения меди цинского мониторинга и статистической обработки результатов, то они тре буют создания в памяти ЭВМ динамически обновляемой модели предметной области с использованием единого хранилища - базы данных. Словосочета ние «динамически обновляемая» означает, что соответствие БД текущему состоянию предметной области обновляется не периодически, а в реальном режиме времени.

Основная особенность системы управления базами данных (СУБД) – это наличие процедур для ввода и хранения не только самих данных, но и описаний их структуры. Файлы, снабженные описанием хранимых в них данных и находящиеся под управлением СУБД, стали называть банки данных, а затем базы данных (БД).

5.2. История развития БД Сначала стали использовать иерархические модели. Простота организа ции, наличие заранее заданных связей между сущностями, сходство с физи ческими моделями данных позволяли добиваться приемлемой производи тельности иерархических СУБД на медленных ЭВМ с весьма ограниченны ми объемами памяти. Но если данные не имели древовидной структуры, то возникала масса сложностей при построении иерархической модели и жела нии добиться нужной производительности.

Сетевые модели также создавались для малоресурсных ЭВМ. Это до статочно сложные структуры, состоящие из "наборов" – поименованных двухуровневых деревьев. "Наборы" соединяются с помощью "записей-свя зок", образуя цепочки и т.д. При разработке сетевых моделей было выдума но множество "маленьких хитростей", позволяющих увеличить производи тельность СУБД, но существенно их усложнивших. Прикладной програм мист должен знать массу терминов, изучить несколько внутренних языков СУБД, детально представлять логическую структуру базы данных для осу ществления навигации среди различных экземпляров, наборов, записей и т.п.

Реляционная модель предложена сотрудником компании IBM Е. Ф. Коддом в 1970 году. В настоящее время эта модель является фактиче ским стандартом, на который ориентируются практически все современные коммерческие СУБД. В реляционной модели достигается гораздо более вы сокий уровень абстракции данных, чем в иерархической или сетевой. В ста тье Е. Ф. Кодда утверждается, что реляционная модель предоставляет сред ства описания данных на основе только их естественной структуры, т.е.

без потребности введения какой-либо дополнительной структуры для целей машинного представления.

Другими словами, представление данных не зависит от способа их физической организации. Это обеспечивается за счет математической тео рии отношений, которые удобно представлять в виде таблиц, имеющих сле дующие отличительные черты.

1. Каждая таблица состоит из однотипных строк и имеет уникальное имя.

2. Строки имеют фиксированное число полей (столбцов) и значений (множественные поля и повторяющиеся группы недопустимы). Иначе гово ря, в каждой позиции таблицы на пересечении строки и столбца всегда име ется в точности одно значение или ничего.

3. Строки таблицы обязательно отличаются друг от друга хотя бы единственным значением, что позволяет однозначно идентифицировать лю бую строку такой таблицы.

4. Столбцам таблицы однозначно присваиваются имена, и в каждом из них размещаются однородные значения данных (даты, фамилии, целые чис ла или денежные суммы).

5. Полное информационное содержание базы данных представляется в виде явных значений данных, и такой метод представления является единственным.

6. При выполнении операций с таблицей ее строки и столбцы можно об рабатывать в любом порядке безотносительно к их информационному содер жанию.

Появление реляционных СУБД стало важным шагом вперед по сравне нию с иерархическими и сетевыми СУБД: в этих системах стали использо ваться непроцедурные языки манипулирования данными и была достигнута значительная степень независимости данных от обрабатывающих программ.

В то же время обнаружился ряд недостатков реляционных систем.

1. Реляционная модель данных не допускает естественного представ ления данных со сложной (иерархической) структурой, поскольку в ее рамках возможно моделирование лишь с помощью плоских отно шений (таблиц). Все отношения принадлежат одному уровню, мно гие значимые связи между данными либо теряются, либо их под держку приходится осуществлять в рамках конкретной прикладной программы.

2. Кроме того, даже в том случае, когда сложный объект удается "уло жить" в реляционную базу данных, его данные распределяются, как правило, по многим таблицам. Соответственно, извлечение каждого такого объекта требует выполнения многих операций соединения, что значительно замедляет работу СУБД.

Обойти это и предыдущее ограничения можно было бы в том случае, если бы реляционная модель допускала:

1) возможность определения новых типов данных;

2) определение наборов операций, связанных с данными определенно го типа.

Постреляционная модель данных представляет собой расширенную ре ляционную модель. Она использует трехмерные структуры, позволяя хра нить в полях таблицы другие таблицы. Тем самым расширяются возможно сти по описанию сложных объектов реального мира. В качестве языка запро сов используется несколько расширенный SQL, позволяющий извлекать сложные объекты из одной таблицы без операций соединения.

5.3. Основные понятия в структуре БД Ядром информационной системы являются хранимые в ней данные. В любом медицинском учреждении данные различных служб, как правило, пересекаются, т.е. используются в нескольких подразделениях или вообще являются общими. Например, для целей управления часто нужна информа ция по всему учреждению. Заказ фармакологических средств невозможен без наличия информации о запасах. Хранящиеся в информационной системе данные должны быть легко доступны в том виде, в каком они нужны для конкретной производственной деятельности предприятия. Чтобы понять процесс построения информационной системы, необходимо знать ряд терми нов, которые применяются при описании и представлении данных.

Предметной областью называется часть реальной системы, представ ляющая интерес для данного исследования.

При проектировании автоматизированных информационных систем предметная область отображается моделями данных нескольких уровней.

Число используемых уровней зависит от сложности системы, но в любом случае включает логический и физический уровни. Предметная область мо жет относиться к любому типу организации (например, поликлиника, уни верситет, больница или диспансер). Информация, необходимая для описа ния предметной области, зависит от реальной модели и может включать све дения о персонале, заработной плате, накладных, лабораторных тестах, исто риях болезней, т.е сведения о людях, местах, предметах, событиях и поняти ях.

Объектом называется элемент информационной системы, информацию о котором мы сохраняем. В реляционной теории баз данных объект называ ется сущностью.

Объект может быть реальным (например, человек, какой-либо предмет или населенный пункт) и абстрактным (например, событие, счет покупателя или изучаемый студентами курс). Так, в области медицинских систем приме рами объектов могут служить ДИАГНОЗ, ПАЦИЕНТ. Каждый объект обла дает определенным набором свойств, которые запоминаются в информаци онной системе. При обработке данных часто приходится иметь дело с сово купностью однородных объектов, например таких, как ПАЦИЕНТЫ, и запи сывать информацию об одних и тех же свойствах для каждого из них.

Классом объектов называют совокупность объектов, обладающих оди наковым набором свойств.

Таким образом, для объектов одного класса набор свойств будет одина ков, хотя значения этих свойств для каждого объекта, конечно, могут быть разными. Например, класс объектов ПАЦИЕНТЫ будет иметь одинаковый набор свойств, описывающих состояние здоровья пациентов, и каждый па циент будет иметь различные значения этих характеристик. объекты и их свойства являются понятиями реального мира. В мире информации, суще ствующем в представлении программиста, говорят об атрибутах объектов.

Атрибут — это информационное отображение свойств объекта. Каж дый объект характеризуется рядом основных атрибутов.

Например, состояние здоровья пациента характеризуется анализами крови и мочи, концентрацией в крови гормонов, иммунологическими теста ми, результатами различных обследований и т.д. Пациент имеет такие атри буты, как фамилию, имя, отчество, адрес и, возможно, идентификационный номер. Каждый атрибут в модели должен иметь уникальное имя — иденти фикатор. Атрибут при реализации информационной модели на каком-либо носителе информации часто называют элементом данных, полем данных или просто полем.

Таблица — это некоторая регулярная структура, состоящая из конечно го набора однотипных записей. В некоторых источниках таблица называется отношением.

Мы постараемся избегать последнего термина, так как с развитием ре ляционной теории «отношением» наряду с термином «связь» часто стали на зывать связи между таблицами. Каждая запись одной таблицы состоит из ко нечного (и одинакового!) числа полей, причем конкретное поле каждой за писи одной таблицы может содержать данные только одного типа. Значение данных представляет собой действительные данные, содержащиеся в каж дом элементе данных. В зависимости от того, как элементы данных описы вают объект, их значения могут быть количественными, качественными или описательными.

Ключевым элементом данных называется такой элемент, по которому можно определить значения других элементов данных. Выбирать ключевые элементы данных следует тщательно, поскольку правильный выбор способ ствует созданию достоверной концептуальной модели данных.

Первичный ключ — это атрибут (или группа атрибутов), которые единственным образом идентифицируют каждую строку в таблице. Понятие первичного ключа является исключительно важным в связи с понятием це лостности баз данных.

Альтернативный ключ — это атрибут (или группа атрибутов), несов падающий с первичным ключом и уникально идентифицирующий экземпляр объекта.

Например, для объекта «пациент», который имеет атрибуты «ИДЕНТИ ФИКАТОР ПАЦИЕНТА», «ФАМИЛИЯ», «ИМЯ» и «ОТЧЕСТВО», группа атрибутов «ФАМИЛИЯ», «ИМЯ», «ОТЧЕСТВО» может являться альтерна тивным ключом по отношению к атрибуту «ИДЕНТИФИКАТОР ПАЦИЕН ТА» (в предположении, что в лечебном учреждении не проходят обследова ние полные тезки).

Тип данных характеризует вид хранящихся данных. Это понятие в ин формационной модели полностью адекватно понятию типа данных в языках программирования. Обычно в современных СУБД допускается хранение символьных, числовых данных, битовых строк, специализированных число вых данных (например, суммы в денежных единицах), а также данных спе циального формата (дата, время, временной интервал и пр.). В любом случае при выборе типа данных следует учитывать возможности той СУБД, с помо щью которой будет реализовываться физическая модель информационной системы.

5.4. Основные типы данных Данные, хранящиеся в памяти ЭВМ, представляют собой совокупность нулей и единиц (битов). Биты объединяются в последовательности: байты, слова и т.д. Каждому участку оперативной памяти, который может вместить один байт или слово, присваивается порядковый номер (адрес).

Какой смысл заключен в данных, какими символами они выражены, буквенными или цифровыми, что означает то или иное число - все это опре деляется программой обработки. Все данные, необходимые для решения практических задач, подразделяются на несколько типов, причем понятие тип связывается не только с представлением данных в адресном про странстве, но и со способом их обработки. Любые данные могут быть отне сены к одному из двух типов: основному (простому), форма представления которого определяется архитектурой ЭВМ, или сложному, конструируемому пользователем для решения конкретных задач. Данные простого типа – это символы, числа и т.п. элементы, дальнейшее дробление которых не имеет смысла. Из элементарных данных формируются структуры (сложные типы) данных. Существует большое разнообразие сложных типов данных, но ис следования, проведенные на большом практическом материале, показали, что среди них можно выделить несколько наиболее общих. Обобщенные структуры называют также моделями данных, так как они отражают пред ставление пользователя о данных реального мира.

Любая модель данных должна содержать три компоненты:

1) структура данных – описывает точку зрения пользователя на представление данных;

2) набор допустимых операций, выполняемых на структуре дан ных. Модель данных предполагает, как минимум, наличие язы ка определения данных (ЯОД), описывающего структуру их хранения, и языка манипулирования данными (ЯМД), включа ющего операции извлечения и модификации данных;

3) ограничения целостности – механизм поддержания соответ ствия данных предметной области на основе формально опи санных правил.

Вопросы представления данных тесно связаны с операциями, при помо щи которых эти данные обрабатываются. К числу таких операций относятся выборка, изменение, включение и исключение данных. В основе всех пере численных операций лежит операция доступа, которую нельзя рассматри вать независимо от способа представления.

В задачах поиска предполагается, что все данные хранятся в памяти с определенной идентификацией и, говоря о доступе, имеют в виду прежде всего доступ к данным (называемым ключами), однозначно идентифицирую щим связанные с ними совокупности данных.

Традиционным методом организации информационных систем является двухзвенная архитектура клиент-сервер. В этом случае вся прикладная часть информационной системы выполняется на рабочих станциях (т. е. ду блируется), а на стороне сервера(ов) осуществляется только доступ к базе данных.

5.5. Основные функции СУБД СУБД – важнейший компонент ИС и МИС в частности. Для создания и управления ИС СУБД необходима в той же степени, как для разработки программы на алгоритмическом языке необходим транслятор.

Основными функциями СУБД являются:

1) управление данными во внешней и оперативной памяти;

2) фиксация изменений и восстановление БД после сбоев;

3) поддержание языков БД (язык определения данных – ЯОД, язык манипулирования данными – ЯМД).

Современная СУБД должна иметь:

• набор средств для поддержания таблиц и отношений между свя занными таблицами;

• развитый пользовательский интерфейс, который позволяет вво дить и модифицировать информацию, выполнять поиск и пред ставлять информацию в графическом и текстовом виде;

• средства программирования высокого уровня, с помощью кото рых можно создать собственные приложения.

Обычно современная СУБД содержит следующие компоненты:

• ядро, которое отвечает за управление данными во внешней и опе ративной памяти, и журнализацию;

• процессор языка базы данных, обеспечивающий оптимизацию запросов на извлечение и изменение данных и создание, как пра вило, машинно-независимого исполняемого внутреннего кода;

• подсистему поддержки времени исполнения, которая интерпре тирует программы манипуляции данными, создающие пользова тельский интерфейс с СУБД;

• а также сервисные программы (внешние утилиты), обеспечива ющие ряд дополнительных возможностей по обслуживанию ин формационной системы.

СУБД должна предоставлять доступ к данным любым пользователям, включая и тех, которые практически не имеют и (или) не хотят иметь пред ставления:

• о физическом размещении в памяти данных и их описаний;

• о механизмах поиска запрашиваемых данных;

• о проблемах, возникающих при одновременном запросе одних и тех же данных многими пользователями (прикладными програм мами);

• о способах обеспечения защиты данных от некорректных обнов лений и (или) несанкционированного доступа;

• о поддержании баз данных в актуальном состоянии.

Вопросы к теме 1. Дайте определение информационной системы и медицинской в частности.

2. Расскажите, что послужило предпосылками появления БД.

3. Что вы можете сказать о сетевой БД?

4. Что вы можете сказать об иерархической БД?

5. Что вы можете сказать о реляционной БД?

6. Приведите основные особенности реляционных БД.

7. Какие ограничения выявились при использовании реляционных БД?

8. Что вы можете сказать о постреляционных БД?

9. Назовите основные понятия, используемые в БД 10. Назовите предметную область, объекты и атрибуты, используе мые в МИС.

11. Зачем, по вашему мнению, необходим атрибут «ключ» в БД?

Какие ключи вы знаете?

12. Назовите основные функции СУБД.

13. Какие компоненты содержит современная СУБД?

14. Назовите основные требования к БД.

15. Назовите дополнительные требования к БД.

16. Что вы можете сказать о типе данных, используемых в БД?

17. Каким требования должна отвечать модель данных?

18. Как вы представляете себе процедуру доступа к данным в БД?

19. Как вы представляете себе архитектуру клиент-сервер?

20. Какими навыками, по вашему мнению, должен обладать поль зователь БД в системе здравоохранения?

21. Какое место, по вашему мнению, занимает БД в структуре МИС?

22. Какую эффективность можно ожидать от использования БД в системе здравоохранения?

23. Какую роль вы отводите БД в проведении медицинского мони торинга?

24. Какие БД, по вашему мнению, придут вслед за постреляцион ными БД?

6. МЕДИЦИНСКИЕ ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ (МЭС) 6.1. Определение ЭС.

Главное достоинство и назначение ЭС Экспертные системы (ЭС) – это яркое и быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта (ИИ). Причиной повы шенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдет ся такой проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или, по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.

ЭС – это, прежде всего, набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в об ласти его компетенции. ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует знаниями. Знания о предметной области, необходимые для рабо ты ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процес се развития системы.

Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, ис пользующих процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассужде ний. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированы и плохо определены.

Главное достоинство ЭС – возможность накапливать знания, сохра нять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относитель ную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифициро ванных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалифика цию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, про веренные решения.

Под ЭС понимают систему, объединяющую возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, которая может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи.

Дополнительно желаемой характеристикой такой системы, которая многими рассматривается как основная, является способность системы пояснять по требованию ход своих рассуждений в понятной для спрашивающего форме.

Такое формальное определение экспертных систем одобрено комитетом группы специалистов по экспертным системам Британского компьютерного общества.

6.2. Блок-схема экспертной системы Любая ЭС содержит в себе такие основные элементы, как:

1) база знаний;

2) подсистема вывода;

3) подсистема объяснения;

4) подсистема приобретения знаний;

5) диалоговый процессор.

Структуру ЭС можно изобразить схематично (рис.2).

Обычный Эксперт + пользователь инженер знаний, Подсистема Диалоговый приобретения процессор знаний База знаний Подсистема вывода Подсистема объяснения Рис. 2. Структура экспертной системы ЭС имеют две категории пользователей и, соответственно, два отдель ных входа, различающихся по целям взаимодействия пользователя с ЭС.

1. Обычный пользователь, которому требуется консультация ЭС – диа логовый сеанс работы с ней, в процессе которой она решает некото рую экспертную задачу. Диалог с ЭС осуществляется через диалого вый процессор.

2. Группа экспертов в данной предметной области и инженеров знаний (программистов). В функции этой группы входит заполнение базы знаний, осуществляемое с помощью специальной диалоговой компоненты – подсистемы приобретения знаний.

• Подсистема приобретения знаний предназначена для добавле ния в базу знаний новых правил и модификации имеющихся. В ее задачу входит приведение правила к виду, позволяющему подси стеме вывода применять это правило в процессе работы. В более сложных системах предусмотрены еще и средства для проверки вводимых и модифицируемых правил на непротиворечивость с имеющимися правилами.

• База знаний – наиболее важная компонента ЭС, на которой осно ваны все ее “интеллектуальные способности”. В отличие от всех остальных компонент ЭС база знаний – переменная часть систе мы, которая может пополняться и модифицироваться инженерами знаний между консультациями, а в некоторых системах – обыч ными пользователями во время консультаций. Существует мно жество способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной фор ме (элементарными компонентами представления знаний являют ся тексты, списки и другие символьные структуры). Тем самым в ЭС реализуется принцип символьной природы рассуждений, ко торый заключается в том, что процесс рассуждения представляет ся как последовательность символьных преобразований.

Существуют динамические и статические базы знаний. Динамическая база знаний изменяется со временем. Новые факты, добавляемые в базу зна ний, являются результатом вывода, который состоит в применении правил к имеющимся фактам.

В системах с монотонным выводом факты, хранимые в базе знаний, ста тичны, т.е. не изменяются в процессе решения задачи. В системах с немоно тонным выводом допускается изменение или удаление фактов из базы зна ний. В качестве примера с немонотонным выводом можно привести ЭС, предназначенную для составления перспективного плана капиталовложения компании. В такой системе по вашему желанию могут быть изменены даже те данные, которые после вывода уже вызвали срабатывание каких-либо правил. Иными словами, имеется возможность модифицировать значение атрибутов в составе фактов, находящихся в рабочей памяти. Изменение фак тов в свою очередь приводит к необходимости удаления из базы знаний за ключений, полученных с помощью упомянутых правил. Тем самым вывод выполняется повторно для того, чтобы пересмотреть те решения, которые были получены на основе подвергшихся изменению фактов.

• Подсистема вывода – программная компонента ЭС, реализую щая процесс ее рассуждений на основе базы знаний и рабочего множества. Она выполняет две функции: во-первых, просмотр су ществующих фактов из рабочего множества и правил из базы зна ний и добавление (по мере возможности) в рабочее множество но вых фактов и, во-вторых, определение порядка просмотра и при менения правил. Эта подсистема управляет процессом консульта ции, сохраняет для пользователя информацию о полученных за ключениях и запрашивает у него информацию, когда для срабаты вания очередного правила в рабочем множестве оказывается недостаточно данных.

Цель ЭС – вывести некоторый заданный факт, который называется це левым утверждением (т.е. в результате применения правил добиться того, чтобы этот факт был включен в рабочее множество), либо опровергнуть этот факт (т.е. убедиться, что его вывести невозможно, следовательно, при дан ном уровне знаний системы он является ложным). Целевое утверждение мо жет быть либо “заложено” заранее в базу знаний системы, либо извлекаться системой из диалога с пользователем.

Работа системы представляет собой последовательность шагов, на каж дом из которых из базы выбирается некоторое правило, которое применяется к текущему содержимому рабочего множества. Цикл заканчивается, когда выведено или опровергнуто целевое утверждение. Вследствие специфики предметной области МЭС обладают рядом особенностей. Задачи, решаемые с использованием МЭС, обычно связаны с применением знаний, не являю щихся вполне достоверными с математической точки зрения. При постанов ке диагноза врачом всегда остается вероятность того, что при этом же переч не симптомов мог бы быть поставлен и иной диагноз. Это объясняется тем, что проявление заболевания у каждого конкретного пациента может быть различным вследствие его физиологических, психологических, генетиче ских и других особенностей. Поэтому характерная симптоматика заболева ния проявляется четко только в некотором проценте от общего числа паци ентов. И всегда остается определенная часть пациентов, у которых заболева ние принимает нехарактерные формы, искажается либо протекает по своим, сложно поддающимся объяснению законам.

На основании вышеизложенного можно сделать вывод, что классиче ская схема ЭС, когда программа, пройдя весь свой цикл и задав все вопросы, может точно подтвердить или опровергнуть целевое утверждение (в нашем случае диагноз), для МЭС неприменима. МЭС могут работать только на вероятностном подходе, оперируя в своем алгоритме не схемой если – то, а если – то с определенной вероятностью.

Диалог с ЭС. Объяснения. Поскольку системы, основанные на знаниях, реализуются на компьютерах, то и входная информация воспринимается в виде, понятном компьютеру, т.е. в битах и байтах. Однако для того, чтобы с такой системой мог работать неподготовленный пользователь, в нее требует ся включить средства общения на естественном языке. Подавляющее большинство ЭС обладает достаточно примитивным интерфейсом на есте ственном языке: допустимые входные сообщения пользователя ограничены набором понятий, содержащихся в базе знаний.

Как правило, ЭС сама задает вопросы и после получения ответов на них делает определенные выводы. Хорошие ЭС позволяют и пользователю в свою очередь на любом этапе логического вывода задать вопрос системе, по чему она задала именно этот вопрос. При этом программа возвращается на один этап назад по дереву вывода и комментирует свои действия, объясняя таким образом “свою логику”. В этом и состоит идея объяснения в ЭС. Та ким образом диалог состоит из цепи вопросов программы и ответов пользо вателя, пока не завершится цикл программы, т.е пока целевое утверждение не будет выведено или опровергнуто 6. 3. Компоненты ЭС. База знаний База знаний – наиболее важная компонента экспертной системы, на ко торой основаны ее “интеллектуальные способности”. В отличие от всех остальных компонент ЭС, база знаний – “переменная” часть системы, кото рая может пополняться и модифицироваться инженерами знаний и пользова телем. Существует несколько способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной форме (элементарными компонентами представления знаний являются тек сты, списки и другие символьные структуры). Тем самым в ЭС реализуется принцип символьной природы рассуждений, который заключается в том, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований.

Наиболее распространенный способ представления знаний - в виде кон кретных фактов и правил, по которым из имеющихся фактов могут быть вы ведены новые. Факты представлены, например, в виде троек:

(АТРИБУТ ОБЪЕКТ ЗНАЧЕНИЕ).

Такой факт означает, что заданный объект имеет заданный атрибут (свойства) с заданным значением. Например, тройка (ТЕМПЕРАТУРА ПАЦИЕНТ 1 37.5) представляет факт: “температура больного, обозначаемого ПАЦИЕНТ 1, равна 37,5”.

Правила в базе знаний имеют вид:

ЕСЛИ А, ТО S, где А – условие;

S – действие. Действие S исполняется, если А истинно.

Наиболее часто действие S, так же как и условие, представляет собой утвер ждение, которое может быть выведено системой (т.е. становится ей извест ной), если истинно условие правила А.

Правила в базе знаний служат для представления эвристических знаний (эвристик), т.е. неформальных правил рассуждения, вырабатываемых экс пертом на основе опыта его деятельности.

Простой пример правила из повседневной жизни:

ЕСЛИ небо покрыто тучами, ТО скоро пойдет дождь.

В качестве условия A может выступать либо факт (как в данном приме ре), либо несколько фактов A1,...,AN, соединенных логической операцией и:

A1 и A2 и... и AN.

В математической логике такое выражение называется конъюнкцией.

Оно считается истинным в том случае, если истинны все его компоненты.

Пример предыдущего правила с более сложным условием:

ЕСЛИ небо покрыто тучами и барометр падает, ТО скоро пойдет дождь. (Правило 1) Действия, входящие в состав правил, могут содержать новые факты.

При применении таких правил эти факты становятся известны системе, т.е.

включаются в множество фактов, которое называется рабочим множеством.

Например, если факты “Небо покрыто тучами” и “Барометр падает” уже имеются в рабочем множестве, то после применения приведенного выше правила в него также включается факт “Скоро пойдет дождь”.

Если система не может вывести некоторый факт, истинность или лож ность которого требуется установить, то система спрашивает о нем пользо вателя. Например:

ВЕРНО ЛИ, ЧТО небо покрыто тучами?

При получении положительного ответа от пользователя факт “Небо по крыто тучами” включается в рабочее множество.

6.4. Классификация ЭС С целью унифицировать и стандартизировать ПС, а также увеличить эффективность их развития и применения предлагается классифицировать ЭС на основе нескольких показателей.

В отношении целей:

1. Справочные системы, включая подсистемы диалога с пользователем на профессиональном языке, который используется практикующими врача ми при ориентации только на данную ПО.

2. Системы консультаций, предоставляющие анализ и обобщение опыта и знаний специалистов высокой квалификации в медицинских обла стях узкой специализации и способные делать конкретные решения, диагно стировать и объяснять необходимые явления.

В данный момент каждая большая система, использующая БЗ, называет ся ЭС несмотря на то, что наиболее оптимально эти системы было бы на звать профессиональной системой (ПС). Прямой разницы между ЭС и ПС не существует. Наличие эксперта необязательно для ПС, однако для ЭС этот элемент необходим.

В отношении задач и функций ЭС в медицине подразделяются на следу ющие типы:

1. Диагностические системы, т.е. системы медицинского диагноза, для которых способность находить причины определенных несоответствий является типичной особенностью. Анализ основывается на таблицах, при по мощи которых осуществляется диагноз. При работе с ЭС данного типа могут возникнуть сложности, прежде всего, из-за похожести различных по харак теру симптомов нерегулярности их появления. Например, ошибки могут возникнуть как из-за минимальной разницы в различных болезнях, так и из за ошибки в медицинских приборах. Ошибки также могут быть вызваны тем фактом, что некоторые данные очень трудно обнаружить, да еще возможно стью того, что человеческий организм может моделироваться только частич но. Диагностирование ЭС включает системы анализа и ошибки, удаленные в процессе функционирования человеческого организма. Диагностические си стемы имеют блестящее будущее, так как они позволяют автоматизировать целый набор достаточно дорогих функций, связанных с исследованиями и диагностикой.

2. Системы мониторинга. Основной задачей данных ПС является обозначение предупреждения в случаях, когда требуется вмешательство ква лифицированного доктора. Работа таких систем основывается на двух аль тернативных принципах отслеживания возможных срывов сложной социо биологической системы (включая человеческий организм). Нормальное функционирование человеческого организма предотвращается разрывами некоторых условий в результате создания пограничных для организма усло вий.

Разница между профессиональными системами управления и наблюде ния состоит в том, что в первой используются все функции социобиосисте мы. Эти ПС могут выполнять многочисленные интерпретации ситуаций, предсказывать будущее поведение социобиосистемы, осуществлять контроль и производить действия по ликвидации дисбаланса в системе.

Именно к таким принадлежит ПС по контролю над отдельными органами.

6.5. Ограничения в применении экспертных систем Уже на начальных этапах использования ЭС выявились принципиаль ные трудности, препятствующие более широкому распространению ЭС и серьезно замедляющие и осложняющие их разработку. Они вполне есте ственны и вытекают из самих принципов разработки ЭС.

1. Первая трудность возникает в связи с постановкой задач.

Большинство заказчиков, планируя разработку ЭС, вследствие недостаточ ной компетентности в вопросах применения методов ИИ склонны значи тельно преувеличивать ожидаемые возможности системы. Заказчик желает увидеть в ней самостоятельно мыслящего эксперта в исследуемой области, способного решать широкий круг задач. Поэтому наиболее целесообразно (особенно при попытке создания ЭС в области, для которой у разработчиков еще нет опыта создания подобных систем) ограничиться для начала не слишком сложной обозримой задачей в рассматриваемой области, для реше ния которой нет простого алгоритмического способа (т.е. неочевидно, как написать программу для решения этой задачи, не используя методы обра ботки знаний). Кроме того, важно, чтобы уже существовала сложившаяся методика решения этой задачи “вручную” или какими-либо расчетными ме тодами. Для успешной разработки ЭС необходимы не только четкая и кон кретная постановка задач, но и разработка подробного (хотя бы словесного) описания “ручного” (или расчетного) метода ее решения. Если это сделать затруднительно, дальнейшая работа по построению ЭС теряет смысл.

2. Вторая и основная трудность – проблема приобретения (усвоения) знаний. Эта проблема возникает при “передаче” ЭС знаний, которыми обла дают эксперты-люди. Разумеется, для того чтобы “обучить” им компьютер ную систему, прежде всего требуется сформулировать, систематизировать и формализовать эти знания “на бумаге”. Это может показаться парадоксаль ным, но большинство экспертов (за исключением, может быть, математиков), успешно используя в повседневной деятельности свои обшир ные знания, испытывают большие затруднения при попытке сформулиро вать и представить в системном виде хотя бы основную часть этих знаний:

иерархию используемых понятий, эвристики, алгоритмы, связи между ними.

Оказывается, что для подобной формализации знаний требуется определен ный систематический стиль мышления, более близкий математикам и про граммистам, чем, например, юристам и медикам. Кроме того, необходимы, с одной стороны, знания в области математической логики и методов пред ставления знаний, с другой – знание возможностей ЭВМ, программного обеспечения, в частности языков и систем программирования.

Таким образом, выясняется, что для разработки ЭС необходимо участие в ней особого рода специалистов, обладающих указанной совокупностью знаний и выполняющих функции “посредников” между экспертами в пред метной области и компьютерными (экспертными) системами. Они получили название инженеры знаний (в оригинале – knowledge engineers).

Даже лучшие из существующих ЭС, которые эффективно функциониру ют как на больших, так и на мини-ЭВМ, имеют определенные ограничения по сравнению с человеком-экспертом.

1. Большинство ЭС не вполне пригодны для применения конечным пользователем. Если вы не имеете некоторого опыта работы с такими систе мами, то у вас могут возникнуть серьезные трудности. Многие системы ока зываются доступными только тем экспертам, которые создавали их базы зна ний.

2. Вопросно-ответный режим, обычно принятый в таких системах, за медляет получение решений.

3. Остается проблемой приведение знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию.

4. ЭС неприменимы в больших предметных областях. Их использование ограничивается предметными областями, в которых эксперт может принять решение за время от нескольких минут до нескольких часов.

5. Системы, основанные на знаниях, оказываются неэффективными при необходимости проведения скрупулезного анализа, когда число “решений” зависит от тысяч различных возможностей и многих переменных, которые изменяются во времени. В таких случаях лучше использовать базы данных с интерфейсом на естественном языке.

6.6. Преимущества ЭС перед человеком-экспертом Системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом:

1) у них нет предубеждений;

2) они не делают поспешных выводов;

3) они работают систематизировано, рассматривая все детали, ча сто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных;

4) их база знаний может быть очень и очень большой, так как бу дучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда (человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются);

5) Эти системы устойчивы к “помехам”. Эксперт пользуется по бочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факто ров, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей.

ЭС, не обремененные знаниями из других областей, по своей природе менее подвержены “шумам”.

Со временем системы, основанные на знаниях, могут рассматриваться пользователями как разновидность тиражирования- новый способ записи и распространения знаний. Подобно другим видам компьютерных программ они не могут заменить человека в решении задач, а скорее напоминают ору дия труда, которые дают ему возможность решат задачи быстрее и эффек тивнее.

6.7. Ограничения в применении ЭС Слабым звеном в создании ЭС является приобретение знаний. Вторая проблема связана с попыткой создания универсальной системы, сохранив, тем не менее, ее точность и специфичность, что приводит к увеличению раз меров БЗ и возникновению различных сложностей. Третья проблема вызвана трудностями в функционировании ЭС с большим количеством знаний. Чет вертая проблема связана со знаниями экспертов, поскольку ЭС в автомати ческом режиме должна поглощать информацию от различных экспертов и затем ее совмещать. Кроме того, эти проблемы должны быть помечены сле дующими ограничениями для большинства действующих ЭС.

1. Сужение области знаний эксперта. Поскольку очень трудно сконстру ировать и поддерживать большую БЗ, сфера экспертной активности сужает ся.

2. Ограничения на представление знаний. Это осуществляется при по мощи используемых языков.

3. Большое потребление рабочей силы при создании ЭС.

4. Ограничения, возникающие ввиду отсутствия объясняющего интер фейса.

5. Трудности по функционированию при работе с неверными ответами, данными пользователями, которые находятся вне рамок применяемой обла сти.

6. Для работы с ЭС необходимо качественное обучение пользователя.

Одним из возможных средств по устранению некоторых слабых звеньев является непосредственное получение знаний и обучение ЭС на базе преды дущих действий.

Вопросы к теме 1. Объясните своими словами понятие «ПС».

2. Какие причины затрудняют кодировку знаний эксперта?

3. Что вы понимаете под БЗ?

4. Опишите вкратце структуру ЭС.

5. Опишите функции базы знаний.

6. Опишите функции подсистемы вывода.

7. Опишите функции подсистемы объяснения.

8. Опишите функции подсистема приобретения знаний.

9. Опишите функции диалогового процессора.

10. Опишите процедуру работы ЭС через вх1.

11. Опишите процедуру работы ЭС через вх2.

12. Как вы представляете себе главное достоинство ЭС?

13. Как вы представляете себе отличие ЭС от других программных продуктов?

14. Приведите классификацию ЭС в отношении целей.

15. Приведите классификацию ЭС в отношении задач.

16. Какие существуют ограничения в применении ЭС?

17. Приведите основные достоинства ЭС.

18. Какие, по вашему мнению, существую недостатки в примене нии ЭС?

19. Как вы видите место пользователя в структуре ЭС?

20. Как вы видите место инженера в структуре ЭС?

21. Где, по вашему мнению, могут быть использованы ЭС?

22. Назовите ряд проблем, которые возникают при создании ЭС.

23. Назовите проблемы, специфические для области здравоохране ния.

24. Каково основное отличие МЭС от ЭС?

25. Почему не тиражируются МЭС на CD и т. д.?

26. Опишите перспективы развития и применения МЭС.

27. Какого рода специалисты, по вашему мнению, будут востребо ваны для работы с МЭС?

7. ТЕЛЕМЕДИЦИНА Основной и первоочередной задачей телемедицины является дистанци онная диагностика. Медицинская диагностика, в современном понимании этого термина, всегда требовала визуальной информации. Одним словом, для появления телемедицины нужны были современные информационные средства, позволяющие врачу "видеть" пациента. Считается, что доктор Аль берт Ютрас из канадского госпиталя "Hotel-Dieu" впервые передал изобра жение на свой домашний телевизионный приемник в 1959 году.

Работы по дистанционной передаче медицинской информации проводи лись в СССР уже с конца 1960-х годов. Проблема создания и эксплуатации универсальных телемедицинских систем исторически была неразрывно свя зана с космической медициной, имеющей большой опыт в разработке и при менении биотелеметрических систем. Затем встал вопрос о внедрении в практическую деятельность уникальных технологий, используемых в меди цинском обеспечении пилотируемых космических полетов.

Определение телемедицине можно дать только после рассмотрения ме ста и роли информатики в современной медицинской науке. Конечно же, ин форматика как отрасль науки, изучающая структуру и общие свойства науч ной информации, а также вопросы, связанные с ее сбором, хранением, поис ком, переработкой, преобразованием, распространением и использованием в различных сферах человеческой деятельности, не могла обойти своим влия нием и современную медицину.

Медицинская отрасль информатики, образовавшаяся как научно-прак тическое направление в результате внедрения информационных технологий в одну из древнейших областей человеческой деятельности, сегодня стано вится одним из ключевых направлений интеллектуального прорыва медици ны на новые рубежи.

Медицинская информатика и информационно-коммуникационные тех нологии открыли настолько безграничные возможности для медицины, что дали право на жизнь новому термину "медицинская телематика".

Существует большое число всевозможных определений различных ас пектов телекоммуникаций, связанных с медицинским обслуживанием. Все мирной организацией здравоохранения (ВОЗ, 1997 год) в отношении меди цинской телематики предложено следующее определение, считающееся сегодня официальным: "Медицинская телематика" – составной термин, означающий деятельность, услуги и системы, связанные с оказанием меди цинской помощи на расстоянии посредством информационно-коммуникаци онных технологий, направленные на содействие развитию мирового здраво охранения, осуществление эпидемиологического надзора и предоставление медицинской помощи, а также обучение, управление и проведение научных исследований в области медицины".

Концепция медицинской телематики охватывает следующие функцио нальные направления: телеобучение, телематика в сфере медицинских науч но-исследовательских работ, телематика в сфере управления медицинскими услугами и собственно телемедицина. Взаимоотношения между этими со ставляющими схематично представлены на рис. 3. Остановимся подробнее на каждом из перечисленных направлений.


Телеобучение (телеобразование) медицинским знаниям и приемам – динамический процесс, способный катализировать изменения социальных установок, представлений, информации и навыков в результате использова ния информационно-коммуникационных технологий абонентами и для або нентов, медицинскими специалистами и общественными структурами в це лях пропаганды и содействия распространению передовых медицинских тех нологий.

Рис.3. Телемедицина и ее составляющие Основными принципами, закладываемыми в понятие телеобучение, яв ляются обучение в течение всей жизни, пропаганда медицинских знаний, ин терактивное обучение, обучение "без границ", непрерывное профессиональ ное обучение. Телеобучение (телеобразование) подразумевает внедрение телемедицинских методов обучения в непрерывную систему подготовки ме дицинских кадров. Особенностью направления является внедрение телеме дицинских систем тестирующего контроля и сертификации, а также внедре ние методов направляемой деятельности обучаемого во время проведения медицинских манипуляций. Для этого используется весь арсенал современ ных информационных технологий.

Телематика в области медицинских научных исследований предпо лагает целый ряд разнообразных научных работ, направленных на решение медицинских проблем. Назовем основные из направлений.

• Сотрудничество и взаимодействие по электронной сети отдель ных лиц и центров с целью обмена идеями, результатами, а также получения доступа к ведущим специалистам, информационным и учебным базам.

• Видеоконференция – это способ обмена видеоизображениями, звуком и данными между двумя или более точками, оборудован ными соответствующим аппаратным и программным обеспечени ем.

Во-первых, это возможность аудиовизуального контакта между вра чами и пациентом во время проведения консультации или диагностической процедуры, когда консультант находится на большом расстоянии от пациен та. Во-вторых, во время проведения сеанса связи имеется возможность передавать любые графические изображения и текстовые данные. При этом можно одновременно с нескольких рабочих мест их редактировать, комментируя выполняемые действия. В-третьих, появляется возможность во время видеоконференции с одного компьютера получить доступ к програм мам, выполняющимся на другом удаленном компьютере. Это означает, что вы можете работать с базами данных, управлять подключенным диагно стическим оборудованием и взаимодействовать со специализированными медицинскими автоматизированными системами управления.

Именно благодаря этим возможностям врачи могут в реальном времени обсуждать результаты анализов, планировать операцию, контролировать проводимые процедуры, т.е. достигается эффект "виртуального присутствия".

• Разработка новых телематических технологий и способов их при менения.

• Экспертиза и апробирование медицинской телематики и оценка ее эффективности применительно к отдельным лицам, обществам и медицинским дисциплинам.

Телематика в области управления медицинскими услугами – это ис пользование информационно-коммуникационных технологий в планирова нии, реализации, финансировании и оценке эпидемиологического надзора, а также качества, организационно-технического уровня и эффективности ока зания услуг. Сюда входит надзор и мониторинг определяющих состояние здравоохранения факторов, а также управление трудовыми и производствен ными ресурсами.

Исполнению указанных функций уделяется надлежащее внимание в пределах одного или во взаимодействии различных уровней медицинской системы, а именно глобального, регионального, национального или местно го (регионального).

7.1. Определение термина «телемедицина»

Существует множество источников по определению термина «телеме дицина».

Телемедицина – это использование компьютеров, Интернет и других коммуникационных технологий для обеспечения медицинской помощи больным на расстоянии [11].

Телемедицина – это использование телекоммуникационных технологий для обеспечения медицинской информацией и медицинским обслуживанием потребителей, которые находятся на расстоянии от медицинского персонала.

Этот термин используется в настоящее время как общее обозначение обеспе чения консультаций и постановки диагноза на расстоянии. Телемедицина не является медицинской субдисциплиной (или субспециальностью), а является вспомогательным средством для всех терапевтических и хирургических спе циальностей. Это понятие включает все, начиная от телефонной системы и заканчивая высокоскоростными системами широкополостной передачи с ис пользованием фиброоптики, спутников или сочетания технологий наземной и спутниковой коммуникаций [12].

Телемедицина – это медицинское обслуживание, проводимое на рассто янии: изображения передаются таким образом, что пациенту и врачу нет необходимости быть в одном и том же месте в одно и то же время [13].

Телемедицина – это интегрированная система оказания медицинской помощи с использованием телекоммуникаций и компьютерной технологии вместо прямого контакта между медиком и пациентом [14].

Телемедицина – это оказание медицинской помощи больным в любой точке земного шара за счет сочетания коммуникационной технологии с ме дицинским опытом [15].

Телемедицина – это использование телекоммуникаций и компьютерной технологии в сочетании с опытом специалистов-медиков для облегчения оказания медицинской помощи в отдаленных районах [16].

Телемедицина - это "медицина, практикуемая на расстоянии". Поэтому она включает постановку диагноза, лечение и обучение. В последние десяти летия появились такие виды обслуживания, как видеоконсультации и телера диология, интенсивные исследования ведутся в области телепатологии [17].

Предмет телемедицины заключается в передаче медицинской информа ции (графической, аудио-, видео- и пр.) между отдаленными друг от друга пунктами, где находятся пациенты, врачи, другие провайдеры медицинской помощи, между отдельными медицинскими учреждениями. Понятие телеме дицины включает использование телекоммуникаций для связи медицинских специалистов с клиниками, больницами, врачами, оказывающими первич ную помощь, пациентами, находящимися на расстоянии, с целью диагности ки, лечения, консультации, непрерывного обучения [18].

Телемедицина – это использование информационных и телекоммуника ционных технологий в здравоохранении, в частности обеспечении меди цинской помощью на расстоянии [19].

Телемедицина – это быстрое обеспечение медицинскими знаниями на расстоянии с помощью телесвязи и информационной технологии независимо от того, где находится пациент или где требуется нужная информация [20].

Телемедицина - это совокупность внедряемых, "встраиваемых" в меди цинские информационные системы принципиально новых средств и методов обработки данных, объединяемые в целостные технологические системы, обеспечивающие создание, передачу, хранение и отображение информаци онного продукта (данных, знаний) с наименьшими затратами с целью прове дения необходимых и достаточных лечебно-диагностических мероприятий, а также обучения, для всех нуждающихся в них в нужном месте и в нужное время [21].

И, наконец, телемедицина по определению ВОЗ – это метод предостав ления услуг по медицинскому обслуживанию там, где расстояние является критическим фактором. Причем предоставление услуг осуществляется представителями всех медицинских специальностей с использованием ин формационно-коммуникационных технологий после получения информации, необходимой для диагностики, лечения и профилактики заболевания.

Невозможно в ряде случаев обозначить границу между телемедициной и другими функциональными направлениями медицинской телематики. Од нако важно запомнить, что телемедицина – это применение медицинской телематики прежде всего для задач клинической медицины, непосредствен ного предоставления медицинских услуг. Этот признак является ключевым, сколь много ни предлагалось бы определений и толкований термина "теле медицина".

Телемедицинские технологии находят широкое применение в различ ных областях клинической медицины. В то же время существуют историче ски сложившиеся и имеющие свои технологические особенности направле ния использования телемедицины в практической деятельности врача. Наи более известным и наиболее распространенным телемедицинским сервисом являются телемедицинские консультации. Объектом телемедицинской консультации может являться клинический случай конкретного пациента либо отдельные данные клинического обследования. В зависимости от осо бенностей консультационной поддержки в последнее время активно исполь зуются термины: телеонкология, телеофтальмология и т.д..

Понятно, что применение телемедицинских технологий особенно эф фективно там, где диагностика основана на визуальной информации. К та ким специальностям можно отнести телеэндоскопию, теледерматологию, телерадиологию, телеофтальмологию, ультразвуковую диагностику, телепа тологию.

Поддержка медицинской информационной системой телемедицинских возможностей – обоснованная необходимость. Однако следует отметить, что это лишь одна из возможностей информационной системы. Сама по себе телемедицина вряд ли способна качественно улучшить лечебно-диагности ческий процесс, так как востребована сугубо в определенных ситуациях. Ее можно и нужно встраивать в информационную систему, но не следует счи тать телемедицину основой информатизации лечебного учреждения.

Основные преимущества от внедрения телемедицинских функций в ИС:

• снижение стоимости лечения или диагностики (сокращается необ ходимость в поездках на консультации и обследования, в покупке дорогостоящего оборудования и расходных материалов);

• расширение информационных связей между медицинскими ра ботниками (использование виртуальных консилиумов, видеокон ференций, общение через сеть Internet расширяет информацион ные возможности каждого сотрудника);


• улучшение качества медицинской помощи, расширение возмож ностей ее оказания.

Вопросы к теме 1. Что является, по вашему мнению, основной задачей телемеди цины ?

2. Какое место в современной медицинской науке занимает ин форматика?

3. Дайте определение термину «медицинская телематика».

4. Как вы понимаете термин «телеобучение медицинским знани ям и приемам». Каковы, по вашему мнению, перспективы раз вития этого направления?

5. Как вы понимаете термин «телематика в области медицинских научных исследований»? Каковы, по вашему мнению, перспек тивы развития этого направления?

6. Как вы понимаете термин «телематика в области управления медицинскими услугами»? Каковы, по Вашему мнению, пер спективы развития этого направления?

7. Что общего Вы нашли в определении телемедицины из источ ников, приведенных в главе 7?

8. Приведите определение ВОЗ термина «телемедицина».

9. Назовите перспективные, по вашему мнению, направления телемедицины.

10. Назовите основные составляющие понятия «телемедицина».

11. Каково Ваше отношение к понятию «телепросвещение»?

12. Каково место видеоконференций в телемедицине?

13. Каковы, по вашему мнению, перспективы развития телемеди цины?

14. Каковы преимущества использования телемедицины в ИС?

15. В каких областях, по вашему мнению, наиболее эффективно применение телемедицины?

16. Какова роль стандарта передачи медицинской информации при использовании телемедицины в ИС?

8. ЗАЩИТА КОМПЬЮТЕРНОЙ ИНФОРМАЦИИ 8.1. Совершенствование системы информационной безопасности республики с учетом Концепции национальной безопасности Созданные в последние годы организационные структуры, принятые на циональные законодательные акты, действующая нормативная, методологи ческая и материально-техническая базы еще не в полной мере решают осно вополагающую задачу в данной области — обеспечить безопасность Респуб лики Беларусь в информационной сфере, являющейся составной частью на циональной безопасности. Приоритетные направления обеспечения безопас ности Республики Беларусь в информационной сфере определены Концеп цией национальной безопасности, утвержденной Указом Президента Респуб лики Беларусь от 17 июля 2001 г. № 390 [22].

За последние годы в Республике Беларусь реализуется комплекс мер по совершенствованию обеспечения информационной безопасности. Защиту информации следует рассматривать как регулярный процесс, осуществляе мый путем комплексного использования технических, программных средств и организационных мероприятий на всех этапах разработки, испытаний и эксплуатации информационных систем. Требования по защите, предъявляе мые к информационной системе, должны рассматриваться как часть общих функциональных требований к ней.

Комплекс научных исследований и разработок по созданию средств за щиты информации реализуется в рамках Государственной научно-техниче ской программы «Защита информации». В этой программе предусматривает ся разработка ряда нормативно-методических документов и типовых комплексных решений, направленных на обеспечение информационной без опасности Республики Беларусь.

8.2. Общие вопросы защиты компьютерной информации Компьютерная информация может быть:

• утеряна;

• изменена;

• получена несанкционированным доступом (НСД).

Наиболее опасным с позиций информационной безопасности в настоя щее время считается несанкционированный доступ к информации.

Типовыми сценариями НСД можно считать:

• просмотр информации (на экранах компьютеров, на печатающих устройствах);

• копирование программ и данных (копирование с дискет и жестких дисков при слабой защите компьютеров, плохой органи зации хранения копий и архивов;

чтение данных по линиям связи в сетях, получение информации за счет установки специальных закладок и др.);

• изменение потока сообщений (в том числе применение закладок, изменяющих передаваемую информацию, при том, что на экране она остается без изменений);

• изменение конфигурации компьютерных средств (изменение прокладки кабелей, изменение комплектации компьютеров и пе риферийных устройств во время технического обслуживания, за грузка посторонней ОС для доступа к информации, установка до полнительного порта для внешнего устройства и т.д.);

• изменение расположения компьютерных средств и/или режима обслуживания и условий эксплуатации: установка дополнитель ных устройств вблизи компьютеров (систем пожарной и охранной сигнализации, телефонных сетей, систем электропитания и т.д.), изменение расположения компьютеров для улучшения доступа к информации (визуального наблюдения);

• несанкционированная модификация контрольных процедур (например, при проверке подлинности электронной подписи, если она выполняется программными средствами);

• подделка и/или добавление объектов, не являющихся легальными, но обладающих основными свойствами легальных объектов (например, добавление подложных записей в файл), что особенно опасно при использовании систем автоматизированного учета различных объектов;

• добавление фальшивых процессов и/или подмена настоящих про цессов обработки данных фальшивыми (это относится как работе операционных систем, так и особенно к работе пакетов приклад ных программ);

• физическое разрушение аппаратных средств или прерывание функционирования компьютерных средств различными способа ми с целью уничтожения хранящихся в них информации части или полностью.

Для борьбы с НСД наиболее эффективными являются специальные про граммно-аппаратные контролеры управления доступом к информации, а так же криптографическая защита самой информации.

Контролеры доступа к информации выполняет следующие функции:

• идентификация пользователей и мандатный принцип доступа пользователей;

• регистрация пользователей и обращений к защищенным ресур сам.

В свою очередь средства криптографической защиты информации подразделяются на:

• аппаратные;

• программные;

• аппаратно-программные.

Идентификация пользователей компьютерной информации возможна в следующих исполнениях:

• с помощью пароля (или пин-кода) – характеризуется дискретным значением;

• с помощью электронных программ (электронных ключей) – ха рактеризуется отсутствием дискретных значений;

• с помощью биометрических параметров человека – наиболее пер спективный метод.

Технологии безопасности, основанные на применении биометрических характеристик человека, в дальнейшем будут использоваться в качестве наи более эффективных способов идентификации человека и защиты информа ции от несанкционированного доступа. По сравнению с обычными защитны ми технологиями, построенными на идентификации пользователя по его PIN-коду или паролю, биометрические методы распознавания личности об ладают важным преимуществом:

• биометрическая характеристика не может быть передана ее обла дателем другому лицу, поэтому никто, кроме законного обладате ля этой характеристики, не сможет ею воспользоваться обычным образом при идентификации личности;

• биометрические признаки неразрывно связаны с данной лично стью;

• биометрические признаки не требуют особых действий для своего представления (отпечатки пальцев, черты лица и т. п.);

• биометрические признаки не могут быть забыты или потеряны, как это может случиться с паролями или электронными ключами.

Признаки личности, которые могут быть использованы в системах отождествления личности и в системах защиты компьютерной информации от несанкционированного доступа:

• отпечатки пальцев. В ходе подготовки образца для сравнения по лутоновое изображение преобразуется в двоичную форму, после чего происходит выделение из него деталей — признаков отпе чатка (т. е. мест окончания или разветвления линий), из которых формируется образец для сравнения (фигура из выделенных при знаков, соединенных прямыми линиями). Большое значение при дается мерам предотвращения фальсификации (использования ис кусственных отпечатков, мертвых пальцев) с помощью измерения температуры кожи, электрического сопротивления или емкости;

• черты лица. Образцами для распознавания по чертам лица яв ляются фотографии установленного вида. Его недостатки связаны с изменением черт лица от старения, косметики, другой прически, очков или практической невозможностью различить идентичных близнецов и т. д.;

• геометрия кисти руки. Она определяется с помощью специально го сканера, выполняющего около 100 замеров кисти, лежащей в специальном шаблоне. Этот метод пригоден для удостоверения личности, но не для ее идентификации. Его недостатком является то, что перед выполнением сканирования для контрольного образ ца требуется некоторая подготовка, чтобы научить держать ла донь на шаблоне в правильном положении;

• рисунок радужной оболочки глаза. Этот параметр является наибо лее точным для идентификации личности, поскольку двух глаз с одинаковой радужной оболочкой, даже у одного и того же челове ка или у полностью идентичных близнецов, не существует. Рису нок радужной оболочки не меняется в течение всей жизни челове ка (не считая первого года) и физически защищен роговицей;

• рисунок сосудов за сетчаткой глаза. Рисунок сосудов за сетчат кой глаза (за ретиной) так же уникален, как и радужная оболочка глаза. Этот метод построен на получении численной оценки, ко торая рассчитывается с помощью подсистемы идентификацион ной камеры по результатам сканирования ретины в инфракрасном свете. Преимущества этого способа определения такие же, как и у предыдущего. Однако данный метод отличается большей сложно стью в использовании, ограниченностью расстояния между ин фракрасной камерой и глазом (например, не более 20 см) и суще ственно более высокой стоимостью аппаратуры;

• расположение вен на руке. Расположение вен на руке рассматри вается на запястье, ладони и тыльной стороне кисти. Рисунок вен регистрируется в инфракрасном свете, и образцом для сравнения служит бинарное изображение, полученное по такому снимку;

• динамические характеристики почерка. Динамическими характе ристиками почерка являются координаты движения конца пера в зависимости от времени, скорость пера, а также оказываемое им давление. Эти координаты регистрируются в процессе выполне ния подписи (или написания определенных слов) и обеспечивают значительное уменьшение числа ошибочных результатов при про верке подписей на документах по сравнению с получаемым при обычном статическом анализе начертания этих подписей. Дина мические характеристики невозможно получить исходя из уже выполненной подписи;

• особенности речи. На сравнении особенностей речи основаны самые естественные и экономичные методы аутентификации личности по био метрическим характеристикам. Их простота достигается в результате широкого распространения телефонных сетей и развивающейся практи ки встраивания микрофонов в компьютеры, так что стоимость системы автоматической проверки по голосу иногда может состоять лишь из за трат на программу ее работы. По самому простому методу проверки произносится заданный текст (по памяти или по подсказке автоматиче ской системы), по более сложному — произвольный. На качество рабо ты системы могут повлиять: ошибки при произношении заданных фраз, эмоциональное состояние проверяемого, изменение положения микро фона во время проверки, применение разных микрофонов при записи образца и проверке и т. д.;

• динамика ударов по клавишам. Динамика ударов по клавишам так же уникальна для каждого отдельного лица, как и личная под пись, и проявляется во время работы на клавиатуре. Для ее описа ния измеряются промежутки времени: либо между ударами при печатании символов, расположенных в определенной последова тельности, либо между моментом удара по клавише и моментом отпускания ее при печатании каждого символа в этой последова тельности. Последний способ более эффективен, но наилучший результат дают оба метода совместно. При их использовании ни какой дополнительной аппаратуры, кроме клавиатуры компью тера, не требуется. Однако эта технология совсем нова и пока не готова для применения в условиях высоких требований к безопас ности.

Ряд биометрических характеристик, пригодных для идентификации личности, находится на стадии разработки, некоторые из них считаются пока недостаточно перспективными с точки зрения защиты компьютерной информации. К этому ряду относятся:

• структура кожи и эпителия на пальцах (ультразвуковой метод идентификации по отпечаткам пальцев);

• термограмма лица (инфракрасный метод идентификации);

• отпечатки ладоней;

• признаки походки;

• особенности запаха;

• форма уха;

• характеристики ДНК.

Возможность разрушения и/или уничтожения информации для незащи щенных компьютеров является достаточно ощутимой угрозой. Для защи щенных компьютеров подобные преднамеренные действия затруднительны, ошибки же самого пользователя не исключаются. Наиболее надежным способом уменьшения тяжести последствий разрушения и/или уничтожения информации является хорошо организованная технология ведения постоян ных архивов на съемных накопителях. Архивные данные должны позволять восстанавливать утраченную информацию с откатом не более чем на одни сутки. Рациональнее делать копии и вести архивы при интенсивной работе на компьютере каждые 1 – 2 часа. Архивы, как правило, ведутся в двух эк земплярах.

8.3. Безопасность медицинской информационной системы Вся информация, собираемая в течение жизни пациента, разделяется с точки зрения доступа к ней сотрудников медицинского учреждения. Этот процесс регламентируется специальным разделом медицины – деонтологи ей. Медицинские информационные системы отличаются прежде всего тем, что в них хранится и обрабатывается информация, всесторонне определяю щая социальный статус человека, а это обусловливает особую форму отно шений между теми, кто ее формирует, и теми, кто использует. Значит, наря ду с повышенными требованиями к достоверности информации должны на кладываться нравственные ограничения на доступ к ней, а также юридиче ская ответственность предоставляющих ее лиц. Любой медицинский работ ник несет полную ответственность (моральную, административную и уго ловную) за конфиденциальность информации, к которой он получает доступ в ходе своей профессиональной деятельности.

Детально остановимся на подсистеме безопасности ИС, которая должна включать в себя следующие функции:

• средства распределения прав доступа гарантируют возможность получения доступа только к той информации и программам, кото рые необходимы для выполнения функциональных обязанностей.

При этом во всех отношениях «пользователь – система – инфор мация» роль координатора выполняет администратор системы, имеющий максимально возможные права доступа. Главное из них – возможность предоставлять или ограничивать доступ всех остальных пользователей и других служащих к системе;

• средства протоколирования использования БД позволяют четко контролировать доступ к ресурсам ИС, попытки несанкциониро ванных действий или превышение пользователями своих прав;

• средства шифрования БД и сетевого трафика позволяют гаранти ровать, что во время передачи информации по каналам связи в случае ее перехвата она не сможет быть прочитана «злоумышлен ником»;

• средства сокрытия кода приложений ИС гарантируют, что попыт ка чтения кода приложений ИС невозможна или крайне затрудне на. Эта необходимость существует из соображений, что в случае анализа исходного кода могут быть обнаружены слабые места в системе безопасности, которыми злоумышленник сможет воспользоваться.

8.4. Распределение прав доступа Все современные БД позволяют в той или иной степени разделять права доступа пользователей к информации. Опишем принципиальную работу пользователя с точки зрения проверки прав доступа.

1. Началом работы является аутентификация. При этом использу ется учетная запись пользователя, которая образуется откры тым именем пользователя и зашифрованным паролем. При вы полнении процедуры аутентификации пользователь вводит свое имя и пароль, которые затем проверяются системой на правиль ность.

2. В случае выполнения первого шага для пользователя открыва ется сеанс связи с сервером. Все последующие действия выпол няются от имени учетной записи, для которой он успешно ввел пароль.

3. При доступе к БД сервер проверяет, имеются ли у текущего пользователя права на ту информацию, которую он запрашива ет. В случае положительного решения информация предостав ляется пользователю. В случае отрицательного решения пользо вателю отказывается в доступе.

Итак, для каждого объекта медицинской информационной системы дол жен быть задан список, согласно которому сама ИС будет проверять, имеет ли данный пользователь право на доступ к этому объекту или нет. В литера туре и на практике чаще всего такой список называется ACL (от английского Access Control List – список управления доступом).

Реакция на проверку наличия текущего пользователя в ACL может быть в виде:

• скрытого отказа, когда пользователь просто «не видит» тех объек тов, к которым он не имеет права доступа. Такая реакция возмож на у приложения, которое динамически строит свое меню в зави симости от прав пользователя;

• непротоколируемого отказа, когда пользователю, пытающемуся получить доступ к объекту, выводится сообщение о том, что ему в доступе отказано. Такой отказ системой никак не протоколирует ся;

• протоколируемого отказа, когда этот факт система протоколирует в специальном журнале;

• отказ с извещением. Пользователю в доступе отказывается, и си стема извещает администратора или другое доверенное лицо о факте такого отказа, например по электронной почте.

Вопросы к теме 1. Каковы, по вашему мнению, особенности защиты медицинской компьютерной информации?

2. Почему, по вашему мнению, информационная безопасность яв ляется составной частью национальной безопасности?

3. Объясните своими словами понятие «несанкционированный до ступ».

4. По каким причинам может произойти НСД?

5. Каким образом можно идентифицировать пользователя компьютерной информации?

6. Назовите используемые биометрические характеристики для идентификации пользователя.

7. Назовите перспективные биометрические характеристики для идентификации пользователя.

8. Назовите некоторые функции, которые должна включать под система безопасности ИС.

9. Как вы понимаете распределение прав доступа к информации?

10. Опишите работу пользователя с точки зрения проверки прав до ступа.

11. Как вы понимаете термин «ACL»?

12. Какие формы отказа на проверку наличия текущего пользова теля в ACL вы знаете?

13. Какие меры, по Вашему мнению, должны быть приняты чтобы корректная информация, введенная в компьютер, оставалась корректной?

14. Объясните своими словами понятия архивирование, резервиро вание и репликация информации.

ЛИТЕРАТУРА 1. Гусев, А. В. Применение медицинской информационной системы в работе клинических лабораторий медицинского центра / А. В. Гусев, Ф. А. Романов, Т. А. Осиик // Медицинский академический журнал.

– 2001. – № 1. – C. 18.

2. Рузайкин, Г. И. Медицинские информационные системы, или МИС / Г. И. Рузайкин // Мир ПК. – 2001. – № 3. – C. 26–29.

3. Миронов, С. П. Медицинская информатика в начале нового тысяче летия / С. П. Миронов // Кремлевская медицина: клинический вест ник. – 2000. – № 4. – С. 7–8.

4. Голубева, А. П. Информационные технологии в управлении лечебно профилактических учреждениях [Электронный ресурс] / А. П. Голубе ва – Режим доступа:

http://www.worldbank.org.ru/wbimo/medical/module1/index.html. – Загл.

с экрана.



Pages:     | 1 || 3 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.