Регистрация / Вход
Прислать материал

14.578.21.0008

Аннотация скачать
Постер скачать
Общие сведения
Номер
14.578.21.0008
Тематическое направление
Информационно-телекоммуникационные системы
Исполнитель проекта
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики"
Название доклада
Разработка интеллектуальной распределённой системы популяционного скрининга онкологических заболеваний.
Докладчик
Гайдуков Вадим Сергеевич
Тезисы доклада
Цели и задачи исследования
Цели проекта:
1) Вывод на рынок новой научно-технической продукции мирового уровня – интеллектуальной распределённой системы популяционного скрининга онкологических заболеваний;
2) Развитие исследований и разработок на стыке информационных технологий, измерительной техники, телекоммуникаций и медицины;
3) Повышение качества и адресности профилактики и лечения онкологических заболеваний у населения.
Задачи проекта – исследование и разработка научно-технических решений, направленных на создание интеллектуальной распределённой системы популяционного скрининга онкологических заболеваний (Системы), предназначенной для автоматизации некоторых процессов (в частности отбора и приглашения пациентов на медицинские исследования, обработки первичных и получаемых по результатам проведения медицинских исследований данных и др.) и обеспечения поддержки принятия решений при проведении скрининговых исследований в области онкологии, а также удовлетворяющей классическим и новым критериям скрининговых методов.
Актуальность и новизна исследования
Онкологические заболевания являются важной социальной проблемой мирового здравоохранения в связи с высоким уровнем инвалидизации и смертности. Несмотря на совершенствование методов лечения онкологических заболеваний наибольших успехов в снижении смертности удалось достичь за счет внедрения программ скрининга онкологических заболеваний.
На настоящий момент в мире только разрабатываются компьютеризированные методы учета и анализа массива данных, получаемых при скрининговых исследованиях, в большинстве стран сохраняется способ приглашения на скрининг с помощью писем, крайне ограничено применение систем автоматизированного анализа и отбора изображений – именно этот тип данных играет ключевую роль в обследованиях, применяемых при скрининге.
В то же время в Российской Федерации на настоящий момент не существует программ популяционного скрининга, равно как и программно-технических комплексов, обеспечивающих интеллектуальную поддержку принятия решений в этой области.
Тем самым, проводимое исследование является особенно актуальным для Российской Федерации, но не менее актуальным и на мировом уровне.
Научная новизна разрабатываемых решений обуславливается применением комплексного подхода к задачам автоматизации различных процессов в рамках популяционного скрининга онкологических заболеваний, в частности отбора и приглашения людей на скрининг, обработки получаемых медицинских данных и др., а также некоторыми частными решениями, как то применение передовых методов построения интеллектуальных программных систем – технологий Semantic Web и онтологий – для формального представления медицинских знаний, клинических рекомендаций и обмена информацией.
Описание исследования

В рамках проекта осуществлены разработка, применение и апробация современной медицинской методики популяционного скрининга здоровья пациентов, позволяющей максимально быстро и точно получать и обрабатывать данные о текущем состоянии наблюдаемых пациентов. В качестве уникальной технологической особенности применяемых решений выступает разработка интеллектуального компонента модуля базы знаний клинических рекомендаций по выявлению и генерации рекомендаций по лечению онкологических заболеваний, представляющего собой элемент системы поддержки принятия решений, в основу которого заложена онтология клинических рекомендаций.

Разработанный экспериментальный образец Системы включает в свой состав следующие основные программные компоненты:

1) Модуль взаимодействия с пациентами. Данный модуль позволяет автоматизировать отбор и приглашение лиц из групп риска на очередные скрининговые исследования;

2) Модуль сбора и анализа данных. Позволяет оптимизировать и автоматизировать процессы получения первичных медицинских данных за счет обеспечения унификации действий, выполняемых медицинским персоналом в процессе скрининга и средств их передачи и хранения; оптимизировать процесс обработки получаемых при скрининге первичных медицинских данных (снимки компьютерной и магнито- резонансной томографии, маммограммы, изображения тканей и т. д.) за счет подготовки данных к анализу и автоматизации его выполнения медицинским персоналом;

3) Модуль онтологии клинических рекомендаций. Данный модуль позволяет описывать в компьютерной форме знания из клинических рекомендаций и стандартов оказания медицинской помощи. Одной из примечательных особенностей предлагаемой Системы является то, что клинические рекомендации могут использоваться не только врачами, но также и самими пациентами. Данные рекомендации содержат информацию о необходимости выполнения последующих этапов скрининга или лечения, о выборе оптимальных профилактики и образа жизни и т. п. Все рекомендации строятся на основе онтологии клинических рекомендаций и данных клинических случаев пациентов. На базе открытых созданных клинических рекомендаций по оказанию медицинской помощи может быть разработано множество баз знаний для различных областей медицины (например, онкология, кардиология, неврология, амбулаторно-поликлиническая помощь и др.). Вместе с тем, акцент в предлагаемом проекте сделан на онкологические заболевания (использование рекомендаций врачами-онкологами) и российские стандарты лечения;

4) Модуль поддержки принятия решений. Основное назначение модуля поддержки принятия решений – преобразование знаний, хранящихся в онтологиях, в рекомендации для клинических случаев, обрабатываемых в информационных системах. Информация о клиническом случае может поступать как в виде полноценного описания (сцены), так и в виде истории болезни, импортированной из внешней информационной системы. На основе поступившей информации может генерироваться:

- Встречная сцена рекомендаций. Например, какие препараты и в какой дозировке необходимо назначить в описанном случае, какие дополнительные медицинские обследования нужно пройти и др.;

- Рекомендация в простой текстовой форме, а также в графической форме (например, в форме графа, изображающего последовательность действий в процессе лечения). К примеру, на основе информации из анамнеза пациента может быть в ответ предложено обратиться к специалисту в той или иной области медицинских знаний или пройти то или иное медицинское исследование.

5) Модуль интеграции. Основным назначением данного модуля является обеспечение возможности обмена данными с внешними медицинскими информационными системами.

Система разрабатывалась в качестве самостоятельного решения, пригодного для использования совместно с действующими клиническими информационными системами, системами информационной поддержки и др. В свою очередь, для интеграции с внешними информационными системами разработаны интерфейсы API, а также специализированный веб-портал для публикации запросов и веб-сервис для формирования клинических рекомендаций по лечению пациентов. Доступ различных категорий пользователей (медицинские специалисты, эксперты в различных областях знаний, пациенты) к Системе осуществляется посредством веб-сервиса

Для обеспечения максимальной эффективности разработанных решений при реализации проекта использован опыт скрининговых исследований в США и ЕС, проводилась работа с учеными Нидерландов и Финляндии - стран, в которых программы скрининга имеют максимальную эффективность.

Результаты исследования

Достигнуты следующие основные результаты:

  • получены результаты аналитических, маркетинговых и патентных исследований на разных стадиях выполнения проекта, свидетельствующие об охраноспособности и отсутствии препятствий для применения в РФ разработанных решений, конкурентоспособность и перспективность внедрения разработанной Системы;
  • разработаны подход и методы создания Системы;
  • разработаны спецификации функциональных возможностей и требований к Системе;
  • разработаны базовые алгоритмы и методики популяционного скрининга онкологических заболеваний;
  • разработаны основные проектные решения по разработке программного обеспечения (ПО) Системы;
  • разработаны низкоуровневые и высокоуровневые требования к ПО Системы;
  • получены и обработаны данные от потенциальных заказчиков - медицинских специалистов и административного персонала учреждений здравоохранения;
  • разработан дизайн интерфейса Системы, учитывающий предпочтения целевой группы;
  • создан рабочий прототип базы знаний (онтологии) клинических рекомендаций по лечению онкологических заболеваний;
  • разработано ПО модулей экспериментального образца (ЭО) Системы;
  • созданы программные интерфейсы ЭО Системы для интеграции с внешними медицинскими информационными системами;
  • подготовлены план развития функциональных возможностей Системы и план мероприятий по обеспечению качества Системы;
  • проведены на базе Самарского областного клинического онкологического диспансера экспериментальные исследования и апробация ЭО Системы в условиях, максимально приближенных к реальным, по результатам которых установлено соответствие ЭО Системы требованиям ТЗ и отмечен медицинскими специалистами высокий потенциал Системы для успешного применения в медицинской практике;
  • подготовлены обучающие материалы для потенциальных пользователей Системы;
  • обобщены и сопоставлены с результатами аналитического обзора результаты исследования, оценена эффективность полученных результатов в сравнении с современным научно-техническим уровнем;
  • оценены выполнение требований ТЗ, полнота решения задач и достижение поставленных целей ПНИ;
  • разработаны методы коммерциализации результатов проекта и подготовлена часть бизнес-плана их внедрения;
  • опубликованы в научных изданиях, входящих в БД Scopus и Web of science, 3 научные статьи, еще 3 научные статьи подготовлены в текущем году;
  • принято участие в общей сложности в 4 мероприятиях по демонстрации и популяризации результатов исследования;
  • получено 1 свидетельство и подана 1 заявка на государственную регистрацию программы для ЭВМ.

Результаты исследований мирового уровня разработок в области автоматизации процессов скрининга населения по онкологическим заболеваниям показали, что на настоящий момент в мире только разрабатываются компьютеризированные методы учета и анализа массива данных, получаемых при скрининговых исследованиях, крайне ограничено применение систем автоматизированного анализа и отбора изображений. В сложившихся условиях разработанная Система за счет применения таких элементов новизны, как инструменты для автоматизации процессов отбора, формирования и контроля результатов исследований скрининговых групп, обработки больших массивов данных, включая интеллектуальные алгоритмы обработки изображений, поддержки принятия решений на этапах скрининга, позволяет обеспечить существенные преимущества перед ближайшими аналогами и обладает большим потенциалом на мировом рынке.

Практическая значимость исследования
Полученные в ходе проекта результаты потенциально смогут использовать различные учреждения здравоохранения, а именно: лечебно-профилактические учреждения, медицинские институты и учреждения, занимающиеся популяционным скринингом и лечением онкологических заболеваний, онкологические центры, частные клиники и другие коммерческие медицинские организации.
Результаты проекта также могут быть использованы при разработке решений для скрининга других заболеваний (например, кардиологии или заболеваний метаболического синдрома) или аналогичных интеллектуальных распределенных систем на основе баз знаний. Разработанные в ходе проекта решения для управления базами знаний позволят создавать онтологии клинических рекомендаций и адаптировать их для использования в различных отраслях здравоохранения.
По результатам реализации проекта совместно с Индустриальным партнером будет осуществлен вывод на рынок разработанной Системы как новой научно-технической продукции мирового уровня, позволяющей повысить качество и адресность профилактики и лечения онкологических заболеваний у населения. Это может способствовать формированию нового сегмента рынка в области здравоохранения в первую очередь на территории РФ, направленного на реализацию программно-аппаратных решений обеспечения автоматизированного скрининга целевых групп населения по выявлению различных патологий и услуг по проведению скрининга.
Социальным эффектом от внедрения результатов проекта станет существенное улучшение качества жизни населения, снижение смертности, увеличение эффективность профилактики и лечения онкологических заболеваний.
Выполнение данного проекта также способствует развитию исследований и разработок на стыке информационных технологий, измерительной техники, телекоммуникаций и медицины. С использованием научно-технического задела, полученного в рамках проекта, может быть обеспечено проведение дальнейших научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, в том числе в рамках международного сотрудничества, так как тематика, соответствующая выполняемому проекту, является актуальной и активно продвигается в мировом научном сообществе.
Постер

Poster_template_IT.ppt