УДК 004.9; 303.7
Кирьянов Д.А., Кокоулин А.Н.
РАЗРАБОТКА БАЗЫ ЗНАНИЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ DATA MINING
Федеральное бюджетное учреждение науки «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения»; Пермский научно-исследовательский политехнический университет
В данном докладе рассматривается вопросы разработки информационной системы ИСАМД, реализующей унифицированные методы для работы с данными обследований пациентов. Предложен вариант использования количественных и качественных данных обследований для выполнения интеллектуального анализа и выявления закономерностей между показателями здоровья, половозрастными параметрами пациентов, местом проживания, профессией и местом работы, и возможными рисками для здоровья пациентов.
Ключевые слова: статистический анализ, data mining, информационная система.
This report examines the use of statistical informational technologies in the medical data storage system, providing unified storing and analytical methods for heterogeneous medical data. Authors describe the data structures, used to show relationship between health and social characteristics for any patient.
Key words: statistical analyses, data mining, informational system.
Задача качественного и своевременного диагностирования состояния пациента является одной из важнейших в медицине. Постановка диагноза строится на изучении данных, получаемых в ходе обследований и при обработке анализов, т.е., на изучении статистической информации (сбор анамнеза). На основании собранных количественных и качественных параметров, отражающих состояние пациента, диагностируется то или иное заболевание. Диагностирование состояния больного, несомненно, является прерогативой врача, но врач может, или вследствие недостатка опыта, или в силу узкой специализации, недооценить какие-либо показатели, что, в свою очередь, может привести к неверному или несвоевременно поставленному диагнозу. В этом случае, программная система поддержки принятия решений может оказать неоценимую помощь, оценив все возможные параметры по мере их отклонения от норм, и предложив список возможных диагнозов, отсортированных по вероятности.