Новости
хирургии
Журнал включен
в систему цитирования Scopus

2014 г. №1 Том 22

ОБЗОРЫ

DOI: http://dx.doi.org/10.18484/2305-0047.2014.1.96   |  

А.А. ЛИТВИH, В.А. ЛИТВИH

СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИHЯТИЯ РЕШЕHИЙ В ХИРУРГИИ

У «Гомельская областная клиническая больница» 1,
УО «Гомельский государственный медицинский университет» 2, Гомель
Белорусский государственный университет 3, г. Минск,
Республика Беларусь

В статье представлен обзор литературы по использованию систем поддержки принятия решений (СППР) в хирургии. СППР – это компьютерные системы, которые путем сбора и анализа большого количества информации могут эффективно влиять на процессы принятия решений. Проблема обеспечения компьютерной поддержки принятия решений в медицине является актуальной в связи с возрастающей информационной нагрузкой на врача, развитием компьютерных технологий. В хирургии при принятии медицинских решений характерны дефицит времени, высокая динамика течения заболеваний, высокая цена врачебной ошибки и др.
СППР состоит из следующих компьютеризированных процедур: сбор, обработка, анализ медицинской информации, математическое моделирование, выработка альтернатив и выбор наиболее оптимального метода диагностики или лечения. В настоящее время в клинической практике выделяются ассистирующие СППР, в обучении и повышении квалификации – тестирующие и оппонирующие СППР, в научных исследованиях – аналитические СППР.
СППР в хирургии могут использоваться для дифференциальной диагностики и выбора лечения, оценки эффективности лечения, анализа динамики патологического процесса, оценки состояния больного в режиме реального времени. Компьютерные медицинские системы позволяют врачу-хирургу не только проверить собственные прогнозные и диагностические предположения, но и использовать технологии искусственного интеллекта в сложных клинических случаях.

Ключевые слова: клинические системы поддержки принятия решений, компьютер-ассистированное принятие решений в хирургии, медицинская информатика, эксперт
с. 96 – 100 оригинального издания
Список литературы
  1. Greenes RA. Clinical decision support: the road ahead. Boston, US: Elsevier Academic Press; 2007. 581 p.
  2. Андрейчиков АВ, Андрейчикова ОН. Интеллектуальные информационные системы. Москва, РФ: Финансы и статистика; 2006. 364 с.
  3. Симанков ВС, Халафян АА. Системный анализ и современные информационные технологии в медицинских системах поддержки принятия решений. Москва, РФ: БиномПресс; 2009. 362 с.
  4. Глотко ВЛ. Автоматизированные информационно-интеллектуальные средства поддержки профессиональной деятельности врачей специалистов военно-медицинских учреждений. Вестн Новых Мед Технологий. 2005;(3-4):103–4.
  5. Кобринский БА, Зарубина ТВ. Медицинская информатика: учебник Москва, РФ: Академия; 2009. 192 с.
  6. Халафян АА. Современные статистические методы медицинских исследований. Москва, РФ: URSS : ЛКИ; 2008. 316 с.
  7. Егоров АА, Микшина BC. Модель принятия решения хирурга. Вестн Новых Мед Технологий. 2011;7(4):178–81.
  8. Miller RA. Medical diagnostic decision support systems--past, present, and future: a threaded bibliography and brief commentary. J Am Med Inform Assoc. 1994 Jan-Feb;1(1):8–27.
  9. de Dombal FT, Leaper DJ, Staniland JR, McCann AP, Horrocks JC.
  10. Computer-aided diagnosis of acute abdominal pain. Br Med J. 1972 Apr 1;2(5804):9–13.
  11. Belle A, Kon MA, Najarian K. Biomedical informatics for computer-aided decision support systems: a survey. Scientific World Journal. 2013;2013:769639.
  12. Van Ginneken B, ter Haar Romeny BM, Viergever MA. Computer-aided diagnosis in chest radiography: a survey. IEEE Trans Med Imaging. 2001 Dec;20(12):1228–41.
  13. Chen W, Cockrell C, Ward KR, Najarian K. Intracranial pressure level prediction in traumatic brain injury by extracting features from multiple sources and using machine learning methods. Proceedings of the IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM '10); 2010 Dec:510–15.
  14. Davuluri P, Wu J, Ward KR, Cockrell CH, Najarian K, Hobson RS. An automated method for hemorrhage detection in traumatic pelvic injuries. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:5108–11.
  15. Stivaros SM, Gledson A, Nenadic G, Zeng XJ, Keane J, Jackson A.
  16. Decision support systems for clinical radiological practice - towards the next generation. Br J Radiol. 2010 Nov;83(995):904–14.
  17. Ji SY, Smith R, Huynh T, Najarian K. A comparative analysis of multi-level computer-assisted decision making systems for traumatic injuries. BMC Med Inform Decis Mak. 2009 Jan 14;9:2.
  18. Frize M, Walker R. Clinical decision-support systems for intensive care units using case-based reasoning. Med Eng Phys. 2000 Nov;22(9):671–77.
  19. Garg AX, Adhikari NK, McDonald H, Rosas-Arellano MP, Devereaux PJ, Beyene J, Sam J, Haynes RB. Effects of computerized clinical decision support systems on practitioner performance and patient outcomes: a systematic review. JAMA. 2005 Mar 9;293(10):1223–38.
  20. Polat K, Akdemir B, Gьnes S. Computer aided diagnosis of ECG data on the least square support vector machine. Digit Signal Process. 2008;18:25–32.
  21. Shandilya S, Ward K, Kurz M, Najarian K. Non-linear dynamical signal characterization for prediction of defibrillation success through machine learning. MC Med Inform Decis Mak. 2012 Oct 15;12:116.
  22. Lisboa PJ, Taktak AF. The use of artificial neural networks in decision support in cancer: a systematic review. Neural Netw. 2006 May;19(4):408–15.
  23. Mofidi R, Duff MD, Madhavan KK, Garden OJ, Parks RW.Identification of severe acute pancreatitis using an artificial neural network. Surgery. 2007 Jan;141(1):59–66.
  24. Andersson B, Andersson R, Ohlsson M, Nilsson J. Prediction of severe acute pancreatitis at admission to hospital using artificial neural networks. Pancreatology. 2011;11(3):328–35.
  25. Миронов ПИ, Медведев ОИ, Ишмухаметов ИХ, Булатов РД. Прогнозирование течения и исходов тяжелого острого панкреатита. Фундам Исследования. 2011;(10):319–23.
  26. Кореневский HA, Шехине МТ, Пехов ДА, Тарасов ОП. Прогнозирование, ранняя диагностика и оценка степени тяжести острого холецистита на основе нечеткой логики принятия решений. Вестн Воронеж Гос Техн Ун-та. 2009;5(11):150–55.
  27. Кобринский БА. Системы поддержки принятия решений в здравоохранении и обучении. Врач и Информ Технологии. 2010;(2):39–45.
Адрес для корреспонденции:
246029, Республика Беларусь, г. Гомель, ул. Братьев Лизюковых, д. 5, У «Гомельская областная клиническая больница»,
e-mail: aalitvin@gmail.com,
Литвин Андрей Антонович
Cведения об авторах:
Литвин А.А., к.м.н., доцент, заместитель главного врача по хирургии, У «Гомельская областная клиническая больница», доцент кафедры хирургических болезней №1, УО «Гомельский государственный медицинский университет».
Литвин В.А., студент, факультет радиофизики и компьютерных технологий, Белорусский государственный университет.
Контакты | ©Витебский государственный медицинский университет, 2007