книги из ГПНТБ / Мельников, В. Г. Информационное моделирование в клинической медицине

ПРЕДИСЛОВИЕ

Прогресс в развитии медицины и здравоохранения на данном этапе во многом определяется использованием математических методов и средств автомати­ зации обработки информации в научных исследованиях и деятельности учреж­ дений здравоохранения. Разработка этой проблемы является содержанием интенсивно развивающегося научного направления — медицинской кибер­ нетики.

Настоящая книга посвящена рассмотрению наиболее актуальных во­ просов медицинской кибернетики. Хотя проблематика этого направления

кие указания по разработке и внедрению таких систем в клиническую.прак­ тику и использованию их в научных исследованиях. Кроме того, рассматри­ ваются вопросы построения автоматизированной системы управления здра­ воохранением. Это сравнительно новая область медицинской кибернетики, получившая развитие в последние годы.

Проблема построения информационных (медико-математических и машин­ ных) моделей клинической патологии является сейчас одной из важнейших в- медицинской кибернетике. Автоматизация диагностического и лечебного про­ цессов в клинической медицине должна произойти в три этапа:

1)разработка методов машинной диагностики и прогнозирования клини­ ческой патологии, автоматизация диагностического процесса и методов вы­ бора лечения;

2)создание информационных (медико-математических, машинных) мо­ делей клинической патологии;

3)создание операционных систем автоматизации диагностического и ле­ чебного процессов в клинической медицине.

Впрошедшем десятилетии широко велись работы по реализации ^группы

задач первого этапа. Однако разработанные методы машинной диагностики и прогнозирования недостаточно эффективны, так как не учитывают динами­ ки развития заболевания, а потому не позволяют определить текущее сос­ тояние организма. Последнее же представляется очень важным, поскольку тактика лечения, т. е. последовательность тех или иных лечебных меропри­ ятий, полностью зависит от того, на каком этапе развития находится патоло­ гический процесс.

Кроме того, существующие методы машинной диагностики не учитывают последовательности внешних воздействий на организм больного, в том числе

5

времени, лекарственных средств, лечебных процедур и т. д., хотя эти воздей­

ствия вызывают существенные изменения в организме, влияют на динамику процесса болезни. Учет сведений об этих воздействиях важен еще и потому, что при ошибочно определенном состоянии организма на каком-то из этапов лечения применение выбранных лечебных средств может не привести к ожи­ даемому результату. Тогда повторное решение диагностической задачи с уче­ том сведений о предыстории патологического процесса, а также о принятых средствах лечения и полученном результате позволит более точно определить текущее состояние организма. Наиболее целесообразно решать задачу лече­ ния больного путем диагностики его состояния, выбора лечебных воздейст­ вий, применения рекомендованных лечебных средств па каждой стадии раз­ вития патологического процесса.

И, наконец, существующие методы машинной диагностики решают только часть задачи лечения больного, а именно — диагностику, тогда как вторая часть задачи — рекомендация последовательности лечебных воздействий — остается нерешенной.

Второй этап автоматизации диагностического и лечебного процессов

связан с разработкой информационных моделей клинической патологии. Исследование сложной системы организма — патологии человека —

целесообразно проводить, выделяя следующие уровни абстракции: патофизио­ логический, клинический и информационный.

В современных научных исследованиях различают два основных типа мо­ делей: материальные и идеальные. Материальные модели — их иногда назы­

вают физическими — представляют собой вещественные реально функцио­ нирующие агрегаты, способные выполнять определенные функции, свойствен­ ные модели как «заместителю» объекта. В отличие от материальных идеальные модели, хотя и воплощенные в материальную форму (графические символы, чертежи и т. д.), функционируют не по законам своего материального бытия, а по законам логики или математики. Такое моделирование может быть наз­ вано информационным, поскольку речь идет об информации, фиксируемой моделью на том ИЛИ ИНОМ уровне нашего познания моделируемого объекта.

Информационные модели сами по себе «мертвы» и «оживают» лишь в результа­ те воздействия некоторого активного начала —мозга человека или универ­ сальной вычислительной машины [45]. Значение информационного моделиро­ вания в современной науке трудно переоценить. Инструментом информацион­ ного моделирования служит ЭВМ.

1 Моделирование информационных процессов принципиально отличается от традиционного моделирования патологии. Отличие способа информацион­ ного моделирования состоит в возможности придать модели собственную, независимую от человека, функцию переработки информации. Наряду с ре­

Информационная модель является некоторой формой отражения реаль­ ных отношений вещей и должна быть адекватна моделируемому объекту, а информация и правила ее преобразования, заложенные в модели-«заместите- ле» объекта, должны быть такими, чтобы свойства функционирующей модели

6

были аналогом (с определенной степенью приближения) свойств действитель­ ного объекта.

Моделирование тех или иных сторон, элементов или всего патологичес­ кого процесса на ЭВМ — один из методов объективного изучения патологии, позволяющий подтверждать или отвергать гипотезы о закономерностях пато­ логии или о формальной взаимосвязи элементов изучаемой патологии. Кроме того, следует признать, что при исследовании объекта, плохо приспособлен­ ного для формализации, важно создавать хотя бы самые простые модели на конструктивном уровне, например в виде программ для ЭВМ. Это упрощает задачи исследования, позволяет от расплывчатых, неоднозначных формулиро­ вок на уровне общих ассоциаций перейти к строгим определениям и по­ нятиям, к формализации рассматриваемого объекта или процесса. При этом легче выявляются трудности исследования и намечаются конкретные на­ правления дальнейших исследований.

Важно, чтобы результаты, получаемые при моделировании на ЭВМ, были наглядными, т. е. в определенном смысле похожими на соответствующие вра­ чебные решения, и вызывали те же реакции, что и при восприятии резуль­ татов врачебных решений.

Значение моделирования патологии на машине сводится не только к подключению ЭВМ к решению вопросов диагностики, прогноза и выбора ле­ чения. В процессе совместной работы с моделью врачу приходится постигать тонкости управления механизмами патологии, определять и дозировать ле­ чебные воздействия с целью эффективности их применения; по закону обрат­ ной связи (в данном случае — положительной) врач использует в арсенале своего мышления аппарат математики и идеи кибернетики.

В теоретической и практической медицине существует множество задач, где кибернетические идеи и методы математики действительно обеспечивают принципиально новое и существенное проникновение в суть проблемы, кото­ рое невозможно достигнуть традиционными описательными методами или экспериментальными исследованиями.

Однако далеко не каждое математическое описание можно назвать мо­ делью .(учитывая необходимость получать существенные результаты, не слиш­ ком отличающиеся от реальности). Не только сложность структуры живого организма служит препятствием для проникновения математических методов в медицину. Целенаправленное приспособление и другие функциональные особенности саморегуляции организмов не позволяют прямо применять об­ щие математические закономерности для решения медицинских задач. Можно сказать, что математическое описание следует признать моделью тогда, когда справедливость результатов исследований модели стабильна во времени, а отклонения от реальности несущественны.

На третьем этапе автоматизации диагностического и лечебного процес­ сов в клинической медицине появится возможность создать операционные системы автоматизации этих процессов, в которых будет организована совместная работа ЭВМ и человека в течение всего времени, необходимого для решения той или иной конкретной задачи клинической медицины. Че­ ловек при этом направляет работу машины, предлагает ей новые идеи построения различных вариантов диагностики и лечения, а машина осу­ ществляет формальный поиск в заданном направлении. На ЭВМ возлагается

7

ВВЕДЕНИЕ В МЕДИЦИНСКУЮ КИБЕРНЕТИКУ

Исследование сложных систем физического мира в «докибернетическуто» эпоху осуществлялось с помощью двух принципиально отличных методов: экспериментального и теоретического. Экспе­ риментировали либо с самой системой, либо с ее физическим ана­ логом. Теоретическое исследование сводилось к математическом}' описанию системы, если это оказывалось возможным, и последую­ щему решению математических уравнений.

Кибернетика как наука об общих законах управления создала принципиально новый метод анализа систем — информационное моделирование, позволяющее избежать построения физических моделей реальных систем (подчас это весьма сложно, дорого или вовсе невозможно). Информационная модель на ЭВМ — это описа­ ние реальной системы на информационном (алгоритмическом) языке. При этом нет необходимости создавать сложное математи­ ческое описание, так как исследование информационной модели, проводимое на ЭВМ, позволяет проследить поведение системы в различных условиях. Следовательно, информационное модели­ рование — это одновременно и теоретический и эксперименталь­ ный метод исследования [45]. Использование метода информаци­ онного моделирования, электронных вычислительных машин и мощных моделирующих установок обеспечило кибернетике широ­ кое поле приложений в самых различных сферах науки и практики. В результате развития кибернетики внутри нее сформировались крупные самостоятельные разделы, такие как теоретическая ки­ бернетика, техническая кибернетика, кибернетическая техника, биологическая кибернетика, медицинская кибернетика, нейрокибернетика и др.

Медицинская кибернетика начала оформляться как научное направление в конце 50-х годов. В 1959 г. в Институте математики АН УССР была создана группа биологической и медицинской ки­ бернетики, которая в скором времени выросла в комплекс отделов и лабораторий, разрабатывающих проблемы медицинской и биоло­ гической кибернетики. В это же время вопросами медицинской кибернетики начали заниматься в Институте хирургии АМН

СССР, в ряде зарубежных научных центров. В начале 60-х годов появились первые публикации по медицинской кибернетике [3 —5, 20 , 23, 24, 75]. В недолгом периоде развития медицинской кибернетики можно выделить два этапа. На первом разрабатыва­ лись методы решения частных задач (диагностики заболеваний.

9

моделирования конкретной патологии и т. д.); на втором этапе ярко выражен системный подход к решению задач моделирования и управления организмом человека и системой здравоохранения.

§ 1. ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ МЕДИЦИНСКОЙ КИБЕРНЕТИКИ

Предметом исследования медицинской кибернетики являются информационные процессы и управление в организме человека, медицине и здравоохранении. Медицинская кибернетика не подме­ няет других наук клинической медицины, а также гигиены и ор­ ганизации здравоохранения, так как занимается главным образом количественной оценкой и переработкой информации, а не полу­ чением ее. Для медицины и здравоохранения остаются традицион­ ные методы исследования организма человека и системы здраво­ охранения. Тем не менее медицинские науки все больше нуждают­ ся в кибернетике, поскольку информационные модели в медицине и здравоохранении позволяют не только уточнить, но и полу­ чить новые количественные данные и качественные представления об исследуемой системе.

Появление медицинской кибернетики, естественно, обусловле­ но развитием и потребностями медицины. В самом общем виде медицину можно представить как науку, изучающую методы искусственного управления больным организмом с целью возвра­ щения нормы. Такой подход имеет огромное значение для дальней­ шего развития медицинских и биологических наук, так как поз­ воляет осмыслить накопленное этими науками огромное количест­ во фактов и создать точную теорию регуляции и управления системами организма человека.

Медицинская кибернетика использует методы, разработанные в других разделах кибернетики (теорию абстрактных автоматов, вычислительную математику, метод «черного ящика», информа­ ционное моделирование, теорию алгоритмов, общую теорию си­ стем, теорию кодирования и т. д.), а также математические методы (теорию игр и оптимальных решений, теорию операций и т. д.), которые существенно повышают уровень теоретических представ­ лений в медицине и обогащают практику медицины новыми сред­ ствами диагностики и лечения недугов. Внедрение количественных представлений в теорию и практику медицины приводит к качест­ венным изменениям ее содержания, структуры и возможностей.

Медицинская кибернетика делится на два направления: тео­ ретическое и прикладное. Теоретическое рассматривает организм человека как самоорганизующуюся и саморегулирующуюся систе­ му. Основной задачей этого направления является изучение про­ цессов управления (регулирования) в здоровом и больном орга­ низме человека, находящемся в сложном взаимодействии со средой. При этом медицинская кибернетика не дублирует исследования,

10