Сибирский государственный медицинский университет, г. Томск
Кафедра медицинской и биологической кибернетики

Мониторинг – процесс систематического или непрерывного сбора информации о параметрах сложного объекта или процесса. В здравоохранении объектом мониторинга может являться состояние здоровья населения. Осуществляется мониторинг с целью выявления и предупреждения критических ситуаций, опасных для здоровья человека или  для формирования групп риска [1]. Можно отметить, что в медицине мониторинг используется  в научных целях для доказательства тех или иных исследовательских гипотез. На данный момент в здравоохранении  используется динамический вид мониторинга, при котором в качестве основания для экспертизы служат данные о динамике состояния определённой системы (например: состояние сердечно сосудистой системы, дыхательной, желудочно-кишечного тракта) или показателя (например: температура, давление, концентрация углекислого газа в выдыхаемом воздухе, уровень сахара в крови).
Обычно результаты мониторинга заносятся и хранятся в базе данных медицинских информационных систем (МИС). В результате накапливаются большие объёмы информации, в которых врачам становится трудно ориентироваться. Возникают новые задачи, такие как структурирование, обработка данных и получение на их основе новой информации. Такими функциями обладают встраиваемые в МИС модули систем поддержки принятия решений [2].
Система поддержки принятия решений предназначена для поддержки многокритериальных решений в сложной информационной среде. При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критериев) рассматриваемых одновременно [3]. Информационная сложность определяется необходимостью учета большого объема данных, обработка которых без помощи современной вычислительной техники практически невыполнима. В этих условиях число возможных решений, как правило, весьма велико, и выбор наилучшего из них "на глаз", без всестороннего анализа может приводить к грубым ошибкам. Система поддержки решений решает две основные задачи:
•    выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация),
•    упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование).
В обеих задачах первым и наиболее принципиальным моментом является выбор совокупности критериев, на основе которых в дальнейшем будут оцениваться и сопоставляться альтернативные решения. Система СППР помогает пользователю сделать такой выбор.
Целью исследования является разработка программного обеспечения специалиста аналитического отдела, поддерживающего формирование групп детей с повышенным риском развития тяжёлых состояний
Задачи:
1.      Анализ предметной области и поиск информативных признаков, которые будут положены в основу экспертных правил и алгоритмов поддержки решений.
2.      Разработка экспертных правил и алгоритмов поддержки решений для формирования групп детей с повышенным риском развития тяжёлых состояний.
3.      Разработка клиентского программного обеспечения специалиста аналитического отдела.
Разрабатываемое клиентское приложение входит в программный комплекс «Система мониторинга состояния болезней детского населения Томской области». Помимо разрабатываемого приложения, программный комплекс включает в себя клиентскую часть, которая обеспечивает ввод  и хранение информации о пациентах.
Взаимодействие автоматизированных рабочих мест обеспечивает «клиент-серверная» СУБД InterBase 7.0, в которой работа с данными основана на реляционной модели. Для разработки приложения используется Borland Delphi 7. Это система  объектно-ориентированного программирования, позволяющая быстро создавать приложения различной степени сложности. Для работы с БД  и СУБД используется язык запросов Structured Query Language (SQL). SQL  является инструментом, предназначенным для выборки и обработки информации хранящейся в компьютерной базе данных.
Для разработки системы поддержки принятия решений  необходимо выявление информативных признаков и установление их соответствия со степенью риска развития тяжелого состояния у детей. Выявление данных признаков происходит с помощью специально разработанных опросников для врачей - педиатров, являющихся экспертами в данной области.
Эвристический подход к проблеме будет реализован в два этапа. На первом этапе выявляются признаки, которые влияют на экспертное определение степени тяжести заболевания. Значения этих признаков ставятся в соответствие универсальной безразмерной шкале, которая разбиваются на четыре интервала. Первый интервал соответствует группе пациентов, не нуждающихся в лечении, второй - нуждающимся в амбулаторном наблюдении, третий - нуждающимся в мониторировании, четвёртый - пациентам, которых необходимо направить на госпитализацию в специализированное учреждение. На втором этапе планируется совместно с экспертами выявить сочетания информативных признаков, которые неаддитивно влияют на тяжесть патологического процесса.
Алгоритмический подход в последующем реализуется в операциях с оценками универсальной безразмерной шкалы. На основе сформулированных экспертных заключений и алгоритмов предполагается разработать приложение в рамках программы «Система мониторинга состояния болезни детского населения Томской области» для специалиста аналитического отдела, обеспечив интеграцию эвристического и алгоритмического подходов к поддержке принятия решений.

Список литературы:
1.    Спирли, Э., Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка и реализация. Т.1 / Э. Спирли – М., : Вильямс, 2001. – 125 с.
2.    Ларичев, О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития /  О. И. Ларичев -  М., : ВИНИТИ, 1987. – 346 с.
3.    Сараев, А. Д., Системный анализ и современные информационные технологии / А. Д. Сараев, О. А.  Щербина — Симферополь : СОНАТ, 2006. — 256 c.