УПРАВЛЕНИЕ ЛЕЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ.

Лечебный процесс является сложным циклическим процессом, включающим в себя сбор и обработку медико-биологических данных, постановку диагноза, выбор стратегии лечения и проведение собственно лечения. У. л. п. может происходить с участием и без участия медицинского персонала (см. Автоматизация медицинской диагностики).

На рис. 1 представлена блок-схема автоматизации одного цикла лечебного процесса в медицинской информационной системе. Информация о состоянии здоровья больного собрана в стандартизированной истории болезни (СИБ) — блок 1. В блоке 2 производится накопление СИБ, т. е. создаются массивы информационной системы. Каждой СИБ присваивается свой идентификатор, что позволяет производить различные преобразования над информационными массивами, например, статистическую обработку, разделять признаки и симптомы на анамнестические и физикаль-ные. Модели болезней и лечебных воздействий содержатся в долговременном запоминающем устройстве системы (блок 3). Диагноз болезни определяется в блоке 4, а специфические проявления и особенности течения данного заболевания у данного больного — в блоке 5.

(рис. см. скан)

1. Блок-схема автоматизации цикла лечебного процесса.

Прогнозирование течения и исхода заболевания производится в блоке 6. Выработка конкретной стратегии лечения и выбор лечебного воздействия происходят в блоке 7. Данные о состоянии больного, а также другие данные (напр.,

выработанная системой рекомендация относительно лечебного воздействия) сначала поступают к врачу (блок 8), а уж затем врач назначает больному (блок 9) соответствующие лечебные воздействия, соглашаясь или нет с рекомендацией системы. Еслн врач на основании дополнительной информации не согласен с рекомендацией системы, он может использовать эту информацию для корректировки памяти (блок 3) системы. Этим и оканчивается один цикл лечебного процесса.

Лечебный процесс может состоять из различного числа циклов — от двух до многих десятков. Поэтому на каждом цикле производится оценка и коррекция управляющего воздействия. Диагноз выздоровления и прогноз для жизни определяются после выздоровления больного.

Сущность матем. методов принятия решений при У. л. п. состоит в следующем. После того как установлены специфические особенности заболевания больного, можно переходить к построению прогноза течения и исхода заболевания, а также к назначению лечебных воздействий. Пусть известны модель математическая диагностируемого объекта обучающая и экзаменационная выборки . Пусть лечебные воздействия (методы), которые могут больного с состоянием здоровья перевести в новое состояние и пусть вероятность такого перехода. Обозначим через меру эффективности метода лечения при классе. Тогда задачу нахождения оптим. совокупности лечебных воздействий можно сформулировать так: найти такую оптим. совокупность лечебных воздействий чтобы мера эффективности их была максимальна. В этом случае мера эффективности макс. значение меры эффективности, или оптим. лечебное воздействие на достигается при Это определение действует для тех пар для которых справедливо утверждение о том, что лучше, чем

Предположим, что общая эффективность лечебных воздействий ; - является аддитивной ф-цией, состоящей из Тогда для определения оптим. совокупности лечебных воздействий можно сформулировать Беллмана принцип оптимальности многошагового процесса принятия решения: оптимальная совокупность лечебных воздействий обладает тем свойством, что, каково бы ни было первоначально назначенное лечебное воздействие при состоянии здоровья больного последующее лечебное воздействие должно быть оптим. относительно первоначально назначенного лечения. Исходя из этого принципа, макс. эффективность лечебных воздействий можно получить в виде

(рис. см. скан)

2. Схема решения задачи лечебного процесса.)

Т. о., выбор оптим. совокупности лечебных воздействий сводится к поиску (рис. 1) на графе макс. пути.

Системный подход к решению задач по автоматизации лечебного процесса связан с большим объемом вычисл. работ над информационными массивами. Существенным является оптим. выбор способов представления исходных данных, поиска и выделения нужной информации из массивов, вычислений, хранения промежуточных и окончательных результатов вычислений.

Для построения и исследования решающих правил массив основных стандартизированных историй болезни преобразуется в массивы с адресно-групповым способом хранения данных. К информационным массивам системы относятся также: массивы историй болезни различных клиник, входящих в данную медицинскую информационную систему; выписки из историй болезни; стандартизированные карты обследования; таблицы экспериментальных данных; диагностические оценки симптомов и состояний; оценки эффективности лечебных воздействий; массивы критериев качества принимаемых решений; результаты принятия решений решающими правилами системы по обучающей и экзаменационной выборкам; алфавит медицинских и др. терминов; каталог программного обеспечения, с помощью которого определяется свободное место в памяти системы, адрес записи массива и сведений о массиве; описание режимов работы различных программ, а также описания массивов и документов.

Решение задач диагностики, прогнозирования течения заболевания и других при условии использования различных типов решающих правил и априорных данных показано на рис. 2. Специфика каждого из решающих правил определяется последовательностью использования исходных массивов и результатов вычислений, последовательностью выборки чисел из массивов, характером и последовательностью действий над числами, способом хранения и использования промежуточных результатов вычислений. При этом каждое из решающих правил можно задать списком операторов и списком режимов работы системы. В свою очередь список режимов работы и список операторов можно определить как описание задачи для управляющего блока программы. Описания соответствующих задач записываются в памяти системы и используются по мере необходимости.

Лит.: Парин В. В., Баевский Р. М. Введение в медицинскую кибернетику. М. — Прага, 1966; Медицинская информационная система. К., 1971 [библиогр. с. 283—288]. Попова. А., Яненко В. М., Щульга В. А. Информационная модель лечебного процесса. «Кибернетика», 1971, № 6; Лепли Р., Ластед Л. Медицинская диагностика и современные методы выбора решения. В кн.: Математические проблемы в биологии. Пер. с англ. М., 1966.

А. А. Попов, В. М. Яненко, В. А. Шулъга.