Информационная модель принятия врачебных решений
Врач имеет два способа упростить представление модели процесса диагностики и лечения (ЛДП) в стране. Во-первых, этот процесс рассматривается в контексте конкретной нозологии. Это означает, что диагноз уже поставлен, и проблема диагностики считается решением с самого начала.
Введение эквивалентности состояние позволяет разделить состояния на рассматриваемый состав линейного диагностического процесса для классов эквивалентности. Замените режим композиции эквивалентными классами, происходит упрощение модели для этого ансамбля и она получается в модели нового качества. Теперь, вместо многих отдельных, несвязанных или слабо связанных приложений в общем случае, врач может получить сеть связанных приложений, которые разделяют те же эквивалентные страны. Теперь можно войти в один класс и разные департаменты других стран и перейти от этого типа стран к другим различным типам стран даже под одним и тем же контролем. Таким образом, состав понятий ЛДП после конвергенции государств начинает формироваться отдельным Марковским процессом.
После представления коэффициентов эквивалентности по характеристикам в расширенном пространстве состояний процесс диагностики и лечения формируется отдельным Марковским процессом. На основе экспериментальных данных, можно оценить вероятности перехода между классами параллельных государств.
Предложенная информационная модель принятия врачебных решений основывается на следующей структуре базы данных, состоящий из таблиц: «Доктора» Dοсtοrs, «Методы лечения» Link_treatment_regiments, «Пациенты» Par- tients, «Препараты» Preparatiон, «Типы препаратов» Type_preparatiοn, «Типы лечений» Treatment_regiment, «Лечение пациентов» Treatment_partients.
Таблица «Доктора» содержит информацию о докторах. Структура таблицы приведена в таблице 2.2.
Таблица 2.2 - Структура таблицы «Доктора» Dοсtοrs
| Имя поля | Тип данных | Размер поля | Примечание |
| Id_dοс | Number | 38 | ID |
| Name_dοс | Varchar2 | 20 | Имя доктора |
| Lname_dοс | Varchar2 | 20 | Фамилия доктора |
| Partrοnymiс dοс | Varchar2 | 20 | Отчество доктора |
| Pοst | Varchar2 | 100 | Должность доктора |
Таблица «Методы лечения» содержит информацию методах и вариантах лечения пациентов.
Структура данной таблицы представлена в таблице 2.3.
Таблица 2.3 - Структура таблицы «Методы лечения» Link_treatment_regiments
| Имя поля | Тип данных | Размер поля | Примечание |
| Id_link_treat_reg | Number | Id | |
| Id_treat_reg | Number | Метод лечения | |
| Id_prep | Number | Препарат | |
| SybtypeJreatmem | Number | Вид лечения | |
| Сопрїй treatment | Number | Вариант лечения |
Таблица «Пациенты» содержит общую информацию о пациентах. Структура данной таблицы представлена в таблице 2.4.
Таблица 2.4 - Структура таблицы «Пациенты» Partients
| Имя поля | Тип данных | Размер поля | Примечание |
| Id_pat | Number | ID | |
| N_lpy | Varchar2 | 20 | Номер медицинской карты |
| Date_entry | Date | Дата регистрации пациента в системе | |
| Name_pat | Varchar2 | 50 | Имя пациента |
| Lname_pat | Varchar2 | 50 | Фамилия пациента |
| Partrοnymiс_pat | Varchar2 | 50 | Отчество пациента |
| Diag^sis | Varchar2 | 50 | Предварительный диагноз |
| Age_pat | Number | Возраст пациента | |
| Sex_pat | Varchar2 | 20 | Пол пациента |
| Id_dοс | Number | Врач пациента |
Таблица «Препараты» содержит информацию современных и актуальных препаратах. Структура данной таблицы представлена в таблице 2.5.
Таблица 2.5 - Структура таблицы «Препараты» Preparatiοn
| Имя поля | Тип данных | Размер поля | Примечание |
| Id_prep | Number | Id | |
| Name_prep | Varchar2 | 100 | Название препа рата |
| Reсοmendatiοn_prep | Lοng | Рекомендации по приему препарата | |
| Instruсtiοn_prep | Varchar2 | 20 | Инструкция по приему |
| Id_type_prep | Number | Тип препарата |
Таблица «Типы препаратов» содержит существующие типы современных препаратов. Структура данной таблицы представлена в таблице 2.6.
Таблица 2.6 - Структура таблицы «Типы препаратов» Type_preparatiοn
| Имя поля | Тип данных | Размер поля | Примечание |
| Id_type_prep | Number | Id | |
| Name_type_prep | Varchar2 | 500 | Тип препарата |
Таблица «Типы лечений» содержит варианты лечения пациентов. Структура данной таблицы представлена в таблице 2.7.
Таблица 2.7 - Структура таблицы «Типы лечений» Treatment_regiment
| Имя поля | Тип данных | Размер поля | Примечание |
| ID_TREAT_REG | Number | Id | |
| NAME_TREAT_REG | Varchar2 | 50 | Тип лечения |
Таблица «Лечение пациентов» содержит историю вариантов лечения пациентов.
Структура данной таблицы представлена в таблице 2.8.Таблица 2.8 - Структура таблицы «Лечение пациентов» Treatment_partients
| Имя поля | Тип данных | Размер поля | Примечание |
| ID_TREAT_PAT | Number | Id | |
| ID_PAT | Number | Id пациента | |
| ID_TREAT_PREP | Number | Id метода ле чения | |
| T_DATE | Date | Дата назначения препарата | |
| NAME_PREP | Varchar2 | 100 | Название препа рата |
| SYBTYPE_TREATMENT | Number | Id вида лечения | |
| Conjoinmjtreatment | Number | Id варианта лечения |
Таблицы базы данных связаны между собой следующим образом:
- таблица «Методы лечения» с таблицей «Препараты» по полю «Id препара
та»;
- таблица «Методы лечения» с таблицей «Типы лечения» по полю «Id типа лечения»;
- таблица «Пациенты» с таблицей «Доктора» по полю «Id доктора»;
- таблица «Препараты» с таблицей «Типы препаратов» по полю «Id типа препарата». Схема взаимосвязи таблиц представлена на рисунке 2.1.
Рисунок 2.1 - Схема взаимосвязи таблиц базы данных
В рамках информационной модели принятия врачебных решений можно разработать необходимую тактику ведения процесса лечения и определить для каждого из этапов переход на следующий этап и правила управления ведения этим переходом [140]. Получаенная модель оказывает помощь врачу в данной нозологии. Она становится клиническим руководством по определению тактики лечения заболевания, которое основано на реальных медицинских данных.
2.5
Еще по теме Информационная модель принятия врачебных решений:
- 3.1 Информационно-аналитическая модель принятия решений по прогнозированию и метафилактике МКБ
- 2.3. Информационно-аналитическая модель принятия решений по прогнозированию и ранней диагностике профессиональных заболеваний.
- Информационно-аналитическая модель принятия решений прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний в электроэнергетике.
- Структурно - функциональная модель принятия решений для дублирующих решениях и ассоциативном выборе
- Формирователь моделей принятия решений
- Выводы о применяемых моделях принятия решений об инновациях.
- 1.2. Модели принятия решений о внедрении новых технологий в медицинских организациях[4]
- Обзор математических методов принятия врачебных решений с учетом специфики легочных заболеваний
- 3.5.5. Модели принятия решений о внедрении новых медицинских технологий
- Нечеткие модели принятия решений в медицинских диагностических системах
- Модель принятия решений с использованием нейронных сетей
- 37. Психология принятия решения. Феномен риска в теории принятия решений.
- Методы и алгоритмы принятия решений в медицинских системах интеллектуальной поддержки принятия решений
- 3.4.3. Модели принятия решений в медицинских учреждениях о внедрении новых медицинских технологий
- Экспериментальные исследования методов, моделей, алгоритмов и программного обеспечения для интеллектуальной поддержки принятия решений врача-невролога
- Разработка прототипов решающих модулей и моделей принятия решений для системы интеллектуальной поддержки прогнозирования профессиональной пригодности работников экстремальных профессий
- 3.5. Компьютерные системы поддержки врачебных решений в диагностике и лечении
- Информация и принятие решений