Системы поддержки принятия решений в медицине План: Система поддержки принятия врачебных решений

«Знаниевые» СППВР

Большинство СППВР состоят из трёх частей — информационной базы, механизма логических выводов и механизма коммуникации^[11]. Информационная база содержит правила и связи данных мета анализа, которые наиболее часто принимают форму правил ЕСЛИ-ТО. Если это система определения лекарственных взаимодействий, правило может иметь следующий вид: ЕСЛИ назначен препарат «X» И назначен препарат «Y», ТО предупредить пользователя. При использовании иного интерфейса опытный пользователь может редактировать информационную базу для поддержания её актуальности с учётом появления новых лекарственных препаратов. Механизм логических выводов объединяет правила из информационной базы с данными пациента. Механизм коммуникации позволяет системе представить результаты пользователю и обеспечивает ввод данных в систему.

«Незнаниевые» СППВР

СППВР, не использующие научные медицинские знания, эксплуатируют форму искусственного интеллекта, известную под названием «машинное обучение», которая позволяет компьютерным системам обучаться на основании полученного опыта и/или устанавливать закономерности в пределах массива клинических данных. Указанное устраняет необходимость написания правил и экспертного ввода. Однако, поскольку системы, основанные на «машинном обучении», не могут разъяснить причины генерирования ими тех или иных выводов (то есть они являются так называемыми «тёмными лошадками» — человек не может получить значимую информацию об их работе), большинство клиницистов не используют их непосредственно для постановки диагнозов по причине неуверенности в точности и достоверности результатов^[6][7]. Тем не менее, такие системы могут быть полезны для использования в постдиагностическом периоде, раскрывая перед врачами определённые закономерности для более глубокого анализа.
Выделяют три вида «незнаниевых»: машины опорных векторов, искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы.

1. 
   Искусственная нейронная сеть использует узлы и взвешенные связи между ними для анализа закономерностей в массиве данных пациентов с целью установления ассоциаций между симптомами и диагнозами.
   
2. 
   Генетические алгоритмы основаны на упрощённых эволюционных процессах с использованием направленного отбора для достижения оптимальных результатов работы СППВР. Алгоритмы отбора оценивают компоненты случайных наборов решений проблемы. Решения, попадающие наверх перечня, рекомбинируются и видоизменяются, после чего процесс повторяется. Это происходит вновь и вновь до тех пор, пока не обнаруживается нужное решение.
   
3. 
   Генетические алгоритмы функционально подобны нейронным сетям в том плане, что также являются «тёмными лошадками», которые пытаются извлечь информацию из массива данных пациентов. «Незнаниевые» сети зачастую сосредотачиваются на ограниченном наборе симптомов (например, на симптомах одного заболевания), в отличие от таковых, основанных на информации и позволяющих диагностировать различные заболевания
   

После принятия Американского закона об экономическом оздоровлении и повторных инвестициях (ARRA) в 2009 г. отмечается тенденция к широкому внедрению медицинских информационных технологий в рамках Закона о применении медицинских ИТ в экономической деятельности и клинической практике (HITECH). Благодаря этим инициативам, все больше больниц и клиник интегрируют электронные медицинские карты (ЭМК) и автоматизированные системы назначения лечения (АСНЛ) в системы обработки и хранения медицинской информации. Впоследствии Институт медицины (IOM) поддержал использование медицинских информационных технологий, в том числе систем поддержки принятия врачебных решений, для улучшения качества помощи пациентам. В 1999 году Институт медицины опубликовал отчет под названием «Человеку свойственно ошибаться», фокус которого был сосредоточен на кризисе безопасности пациентов в США в связи с чрезвычайно высокой смертностью.
Подобная статистика привлекла особое внимание к качеству помощи пациентам. После принятия закона HITECH в рамках ARRA, что способствовало внедрению ИТ в здравоохранении, другие, более специфические нормативные акты в отношении применения АСНЛ и ЭМК все ещё проходят регистрацию в Офисе национального координатора по медицинским информационным технологиям (ONC) и ожидают получения одобрения Министерства здравоохранения и социальных служб США.Определение «Осмысленного использования» до сих пор не выработано. Несмотря на отсутствие законодательной базы, поставщики СППВР почти наверняка будут рассматриваться как стороны, в рамках оказания медицинских услуг несущие юридическую ответственность перед пациентами (которым может быть нанесен вред в связи с применением СППВР) и врачами (которые могут использовать технологию для оказания медицинской помощи пациентам). Однако такая ответственность до сих пор четко не определена.
С учётом последних вступивших в силу нормативных актов, связанных с изменением структуры материальной заинтересованности, СППВР становятся все более привлекательными.