close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Научное обоснование и реализация инновационной модели информационного сопровождения процесса оказания специализированной медицинской помощи и дистанционного обучения по профилю дерматовенерология

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
РАВОДИН РОМАН АНАТОЛЬЕВИЧ
НАУЧНОЕ ОБОСНОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ ИННОВАЦИОННОЙ МОДЕЛИ
ИНФОРМАЦИОННОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ ПРОЦЕССА ОКАЗАНИЯ
СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ И
ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ ПО ПРОФИЛЮ
«ДЕРМАТОВЕНЕРОЛОГИЯ»
14.01.10 – кожные и венерические болезни
14.02.03 – общественное здоровье и здравоохранение
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
доктора медицинских наук
Москва – 2018
Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном
учреждении высшего образования «Российский национальный исследовательский
медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Министерства здравоохранения
Российской Федерации
Научные консультанты:
Доктор медицинских наук, профессор
Доктор медицинских наук
Потекаев Николай Николаевич
Купеева Ирина Александровна
Официальные оппоненты:
Доктор медицинских наук, профессор
Горланов Игорь Александрович
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего
образования «Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский
университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, кафедра
дерматовенерологии, заведующий кафедрой
Доктор медицинских наук
Круглова Лариса Сергеевна
Федеральное
государственное
бюджетное
образовательное
учреждение
дополнительного профессионального образования «Центральная государственная
медицинская академия» Управления делами Президента Российской Федерации,
кафедра дерматовенерологии и косметологии, заведующая кафедрой
Доктор медицинских наук, профессор
Иванова Маиса Афанасьевна
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Центральный научноисследовательский институт организации и информатизации здравоохранения»
Министерства здравоохранения Российской Федерации, отделение нормирования труда
медицинских работников, заведующая отделением
Ведущая организация:Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение высшего образования «Российский университет дружбы народов»
Министерства образования и науки Российской Федерации, г. Москва.
Защита диссертации состоится «____»___________ 2018 года в __ часов на заседании
Диссертационного совета Д 208.072.10 на базе ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова
Минздрава России по адресу: 117997, г. Москва, ул. Островитянова, дом 1.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте http:/rsmu.ru при ФГБОУ
ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России по адресу: 117997, г. Москва, ул.
Островитянова, дом 1.
Автореферат разослан «____»_____________2018 г.
Ученый секретарь диссертационного совета
доктор медицинских наук, профессор
2
Шарова Наталья Михайловна
Общая характеристика работы
Актуальность темы исследования. Основной целью государственной политики
в области здравоохранения, определенной Правительством Российской Федерации на
период до 2020 года, является формирование системы, обеспечивающей доступность
медицинской помощи и повышение эффективности медицинских услуг, объемы, виды
и качество которых должны соответствовать уровню заболеваемости и потребностям
населения, передовым достижениям медицинской науки (Приказ Минздравсоцразвития
РФ № 364 от 28.04.11; Федеральный закон № 323 от 21.11.2011; Постановление
Правительства РФ от 15.04.2014 № 294). Значительная территориальная протяженность
Российской Федерации с множеством отдаленных местностей, неравномерность
распределения населения и квалифицированных врачей с их преимущественной
концентрацией в крупных городах, разный социально-экономический уровень развития
субъектов Российской Федерации, а также нарушение преемственности в системе
профессиональной подготовки молодых специалистов, имеющее место в последнее
время, создают дополнительные трудности для реализации этой политики (Вялков А.И.,
2008, Кубанова А.А., 2009; Лапрун И.Б., 2008; Леванов В.М., 2012; Зарубина В.Т., 2014;
Скворцова В.И., 2018). Качество оказываемой медицинской помощи населению в
значительной степени зависит от уровня подготовки (компетентности) врачебного
персонала. Проблема врачебных ошибок стоит достаточно остро в медицине, включая
дерматовенерологию, что требует разработки эффективных мер их профилактики
(Шапошников О.К., 1987; Лепахин В.К, 2002; Пашинян А.Г., 2004; Скрипкин Ю.К.,
2007; Елистратова И.В., 2008; Фоменко А.Г., 2011; Понкина А.А., 2012; Смирнова И.О.,
2015; Kaushal R., 2003; Schiff G.D., 2005; David C.V., 2011).
Другой
актуальной
экспоненциальный
рост
проблемой
знаний,
появление
современной
новых
медицины
лекарственных
является
препаратов,
диагностикумов, технологий, а также возникновение совершенно новых научных и
медицинских направлений (молекулярная, персонализированная, трансляционная
медицина, фармакогенетика, биоинформатика и т.д.), что приводит к информационному
коллапсу, справиться с которым рядовому практикующему врачу с помощью
стандартных справочных средств становится всѐ сложнее. Одновременно с ростом
информационной нагрузки на врача в современном мире стремительно уменьшается
время на принятие решения при установлении диагноза (Барбинов В.В, 1998;
3
Киликовский А.В., 2004; Герасименко И.Н., 2007; Лукашевич И.П., 2007; Кобринский
Б.А., 2010; Sim, I., 2001; Berner E.S., 2010; Bond W.F., 2012; Segal M.M., 2014).
В этих условиях одним из перспективных направлений повышения качества
медицинской помощи, в т.ч. больным дерматовенерологического профиля, отвечающих
современным требованиям, является создание интеллектуальных информационнодиагностических и обучающих систем поддержки принятия решений, а также развитие
на их базе телемедицинских технологий (Глазатов М.В., 2004; Киликовский В.В., 2004;
Беляков В.К., 2006; Медведев О.С., 2011; Пирогова Е.В., 2012; Агарков Н.М., 2013;
Кобринский Б.А., 2016; Kaushal R., 2003; Berner E.S., 2010; Papier A., 2012; Bright T.J.,
2012; Barbieri J.S., 2015). Разработка и внедрение таких систем может повысить
качество оказания дерматовенерологической помощи и в целом благоприятно
отразиться на эффективности работы медицинских организаций (Решетник Д.А., 2005;
Фадеев С.В., 2009; Мартынов А.А., 2011; Иванов А.В., 2012; Самцов А.В., 2012; Bennett
J.W., 2003; Mack E.H., 2009; Roshanov P.S., 2011; van der Heijden, 2011; Bright T.J., 2012;
Segal M.M., 2014; Coates S.J., 2015). В этом случае медицинские работники смогут не
только получать необходимую консультативную помощь в трудных клинических
случаях, но и дистанционно повышать свою квалификацию (Барбинов В.В., 2000;
Голенков В.В., 2001; Астанин, С.В., 2003; Попов В.Е., 2006; Стрижаков А.Н., 2007;
Орлов В.Е., 2010; Путинцев, А.Н., 2010; Титов И.А., 2013; Tleyjeh I.M., 2006; Graber
M.L., 2008; Berner E.S., 2010; Elkin P.L., 2010; Hoxha Z., 2013). С 2011-2013 гг. в России
началась масштабная перестройка системы медицинского образования, которая
изменила акценты в подготовке специалистов, сделав приоритетной самостоятельную
практико-ориентированную работу обучающихся с одновременным снижением роли
аудиторных занятий и увеличением значимости дистанционного и электронного
обучения, поэтому создание систем дистанционного обучения является актуальной
задачей
для
устойчивого
развития
системы
непрерывного
медицинского
и
фармацевтического образования (Абрамов А.Ю., 2016; Семѐнова Т.В., 2017; Скворцова
В.И., 2018).
Степень разработанности темы исследования
Интеллектуальные системы в медицине наиболее активно разрабатываются в
течение последних десятилетий, хотя первые попытки в области ЭВМ-диагностики и
обучения были предприняты ещѐ в 60-х годах 20 века (Рот Г.З., 2002; Литвин А.А.,
4
2014). Многие из разработанных систем имеют только диагностическую или
исключительно обучающую направленность; в настоящее время недостаточно развиты
телемедицинские системы, в недостаточной мере проработаны механизмы защиты
персональных данных и протоколы проведения телемедицинских консультаций.
Большинство
из
разработанных
диагностических
систем
носит
узкоспециализированный характер, ограничиваясь рамками одной или нескольких
нозологических форм в пределах одной медицинской специальности, а потому имеет
ограниченное практическое применение (Лукьянов И.В., 2001; Юматов Е.А., 2004;
Янковская А.Е., 2006; Барановская И.Б., 2008; Щипский А.В., 2009; Лукашов М.И.,
2014; van Wijk, M.A.,2002; Price, G.J., 2003; Goldstein M.K., 2004; Tzallas A.T., 2007;
Liew P.L., 2007; Bassi P., 2007; Dohler F., 2008; Cleveringa, F.G., 2010). Однако быстрое
развитие сети Интернет и рост частоты еѐ использования врачами открывают новые
перспективы
для
создания
универсальных
систем
(как
диагностических,
так
телемедицинских и обучающих), имеющих дисциплинарную или междисциплинарную
направленность.
Цель: научно обосновать и реализовать на практике инновационную модель
информационного
сопровождения
процесса
оказания
специализированной
медицинской помощи и дистанционного обучения по профилю «дерматовенерология».
Задачи:
1.
Выделить
и
классифицировать
основные
клинико-диагностические
критерии для постановки диагнозов в дерматовенерологии. Установить их экспертную
значимость для диагностики наиболее распространѐнных заболеваний по профилю
«дерматовенерология».
2.
Создать регистр эталонных изображений симптомов заболеваний и
микропрепаратов
(гистологических
и
микроскопических)
по
профилю
«дерматовенерология». Разработать систему учѐта выделенных симптомов и признаков
дерматовенерологического пациента, предполагающую сопоставление имеющихся
симптомов с их стандартизированными изображениями и описанием в системе.
3.
признаков
Разработать алгоритмы, преобразующие
дерматовенерологического
позволяющий
осуществлять
пациента
автоматизированный
5
систему учѐта симптомов и
в
диагностический
анализ
вводимых
модуль,
симптомов
заболеваний по профилю «дерматовенерология» с выдачей перечня вероятных
диагнозов, и оценить его клиническую эффективность.
На основе юридического анализа (требований к защите персональных
4.
данных) отработать протокол отсроченной телемедицинской консультации и способы
защиты
персональных
данных
пациентов,
разработать
телемедицинский
(консультационный) модуль информационно-диагностической системы и оценить его
диагностическую и экономическую эффективность.
5.
Создать модель информационного сопровождения процесса оказания
специализированной медицинской помощи по профилю «дерматовенерология»,
предполагающую наличие постоянной интеллектуальной поддержки практикующего
врача-дерматовенеролога.
6.
На основе модели информационного сопровождения процесса оказания
специализированной
медицинской
помощи
по
профилю
«дерматовенерология»
разработать организационную структуру автоматизированного рабочего места (АРМ)
врача-дерматовенеролога, позволяющую решать весь комплекс задач по специальности.
7.
В рамках концепции непрерывного медицинского образования разработать
обучающий модуль, позволяющий повышать профессиональный уровень врачейдерматовенерологов за счѐт создания многоуровневой системы дистанционного
обучения и сравнить его эффективность с традиционными образовательными
подходами.
Научная новизна.
Создана онтологическая классификация симптомов и признаков, наиболее
значимых для постановки диагноза в дерматовенерологии, которая способна решить
проблему описания как заболевания по профилю «дерматовенерология», так и
отдельного пациента. На еѐ основе впервые разработана интеллектуальная система
поддержки принятия врачебных решений в дерматовенерологии, предназначенная для
диагностики, дистанционного обучения и проведения телемедицинских консультаций.
Впервые
разработан
диагностический
модуль,
позволяющий
проводить
автоматический анализ симптомов заболеваний по профилю «дерматовенерология»,
основанный на сопоставлении имеющихся признаков с их стандартизированными
изображениями и описанием в системе. Диагностический модуль выдаѐт заключение с
указанием вероятностей возможных заболеваний и оптимизирует диагностический
6
процесс
в
дерматовенерологии,
помогая
сформировать
дифференциально-
диагностический ряд и создать формализованное описание пациента по профилю
«дерматовенерология» для проведения последующей телемедицинской консультации с
врачами-экспертами.
Впервые
в
дерматовенерологии
разработан
протокол
отсроченной
телемедицинской консультации и оригинальный способ защиты персональных данных
пациентов. Установлено, что телемедицинская консультация эксперта, основанная на
формализованном описании больного по профилю «дерматовенерология» и результатах
заключения
модуля
эффективность
«Диагностика
диагностической
онлайн»
работы
позволяет
практикующего
существенно
врача
при
повысить
снижении
временных и материальных затрат.
Впервые создана инновационная модель информационного сопровождения
процесса
оказания
специализированной
«дерматовенерология»,
предполагающая
медицинской
наличие
помощи
постоянной
по
профилю
интеллектуальной
поддержки практикующего врача и консультативного сопровождения его действий в
диагностически сложных случаях. Данная модель предполагает 3-х этапный подход к
решению
возникающих
лечебно-диагностических
вопросов:
1)
на
уровне
практикующего врача и справочных модулей системы (модули «Справочник
симптомов»,
«Атлас
заболеваний»,
«Рекомендации»,
«Медучреждения
и
реабилитация») − поиск информации по заболеваниям, симптомам, обследованию,
лечению, медицинским организациям и санаториям; 2) на уровне практикующего врача
и системы поддержки принятия врачебных решений (модуль «Диагностика онлайн») −
ввод имеющихся симптомов у пациента с последующим их автоматическим анализом и
выдачей заключения с указанием вероятностей возможных заболеваний (построение
дифференциально-диагностического ряда); 3) на уровне эксперта ‒ посредством
проведения телемедицинской консультации.
Предложена организационная структура АРМ врача-дерматовенеролога и
концепция его использования, позволяющие решать весь комплекс задач по
специальности: от диагностики кожных и венерических болезней до назначения
обследования и лечения пациентов, выбора лекарственных препаратов, лабораторий,
клиник и санаториев.
7
Разработан модуль дистанционного обучения, имеющий многоступенчатую
систему подготовки в зависимости от исходного уровня знаний обучаемых и
встроенную систему тестирования. Показано, что представленная дистанционная
обучающая система за счѐт визуализации клинических симптомов и нового способа
подачи
информации
позволяет
оптимизировать
учебный
процесс,
повышая
эффективность обучения.
Теоретическая и практическая значимость работы
Теоретическая значимость работы:

на
основе
анализа
и
обобщения
литературных
данных
разработана
онтологическая классификация, насчитывающая 2467 симптомов и признаков,
характеризующих пациента по профилю «дерматовенерология», что позволяет
оптимизировать и стандартизировать процесс описания как пациента, так и отдельно
взятого заболевания в дерматовенерологии, а также создать предпосылки для
автоматизации данного процесса;

на основе данной классификации проанализирована симптоматика свыше 250
наиболее распространѐнных заболеваний по профилю «дерматовенерология» с учѐтом
специфичности каждого симптома, что позволило разработать формулу для расчѐта
вероятности заболеваний в зависимости от имеющейся клинической картины у
конкретного пациента;

собрана
картотека
фотографий
симптомов и
заболеваний
по
профилю
«дерматовенерология», а также банк фотографий микропрепаратов (гистологических и
микроскопических), насчитывающие более 5 тысяч изображений, что позволило
максимально визуализировать каждый симптом;

разработаны алгоритм и структура описания заболеваний по профилю
«дерматовенерология», включающие как текстовое описание, так и возможность
раскладки на составляющие их симптомы с учѐтом специфичности последних (выско-,
средне- и низкоспецифичные);

благодаря перекрѐстным гиперссылкам обеспечена возможность просмотра
описания и изображения одного симптома при разных нозологических формах, что
существенно экономит время и способствует лучшему усвоению информации;
8

разработан регламент отсроченной телемедицинской консультации по профилю
«дерматовенерология» и реализован оригинальный способ защиты персональных
данных пациентов при еѐ проведении;

предложена инновационная модель информационного сопровождения процесса
оказания дерматовенерологической помощи, предполагающая наличие постоянной
интеллектуальной поддержки практикующего врача, что может иметь значение и для
других медицинских специальностей;

создан оригинальный курс дистанционного обучения «Школа врача», имеющий
многоуровневую систему подготовки, встроенную систему проверочных тестовых
заданий после каждого занятия и итоговый тест по окончании каждого уровня, что
позволяет оптимизировать учебный процесс;

в процессе сбора информации по созданию курса дистанционного обучения
проанализированы и обобщены основные этапы развития отечественной дерматологии
и венерологии, впервые опубликованы документы и материалы, подтверждающие
приоритет
отечественной
специализированного
проведенной
научной
общества
работы
издана
школы
в
создании
первого
врачей-дерматовенерологов,
монография
«Колыбель
по
в
Европе
результатам
отечественной
дерматовенерологии»;

в процессе создания курса дистанционного обучения и модуля рекомендаций
собран оригинальный материал, послуживший основой для написания учебнометодического
пособия
дерматовенеролога»,
«Микроскопическая
учебных
дерматовенерологии»,
пособий
диагностика
«Основы
«Квалификационные
в
клинической
тесты
по
практике
врача-
диагностики
в
специальности
«Дерматовенерология»;
Практическая значимость работы:

при построении онтологии создана электронная история болезни пациента по
профилю «дерматовенерология», которая может быть использована в качестве типовой;

разработан
модуль
«Диагностика
онлайн»,
позволяющий
проводить
автоматизированную оценку имеющихся симптомов у пациента по профилю
«дерматовенерология», который оказывает интеллектуальную поддержку врачу в
оценке вероятности того или иного диагноза, а также в построении дифференциальнодиагностического ряда;
9

разработаны информационно-справочные модули, способные решить проблему
информационной поддержки врача при диагностике, обследовании и лечении
заболеваний по профилю «дерматовенерология», выборе лекарственных препаратов,
медицинских организаций, лабораторий и санаториев;

создан телемедицинский (консультационный) модуль, который позволяет
экономить время и ресурсы, обеспечивая проведение отсроченных консультаций в
удобное для эксперта время и конфиденциально для пациента;

разработанная система повышает качество оказания медицинской помощи по
профилю «дерматовенерология» за счет реализованной концепции 3-х этапного
подхода в установлении сложного диагноза, сокращения времени на постановку
окончательного диагноза, повышения точности в выборе оптимальных методов
обследования и лечения (с учѐтом национальных стандартов диагностики и лечения);

предложенная интеллектуальная информационно-диагностическая и обучающая
система является основой для АРМ врача-дерматовенеролога, позволяя ему решать весь
комплекс задач по диагностике, обследованию, лечению и реабилитации пациентов по
профилю «дерматовенерология»;

создан многоуровневый курс дистанционного обучения, позволяющий экономить
ресурсы, предоставляя возможность интерактивной работы с учебными материалами в
удобное для врачей время, без отрыва их от своих рабочих мест, который может быть
встроен
в
систему
непрерывного
медицинского
образования
по
профилю
«дерматовенерология»;
Методология и методы исследования.
Структура и организация работы были определены еѐ целью, заключающейся в
разработке новой модели
информационного сопровождения процесса оказания
дерматовенерологической помощи и создании интеллектуальной информационнодиагностической и обучающей системы по дерматовенерологии.
Объект исследования − диагностика кожных и венерических заболеваний и
дистанционное обучение в дерматовенерологии.
Предмет исследования − система оказания специализированной медицинской
помощи населению по профилю «дерматовенерология» и подготовка врачебных кадров
по специальности «дерматовенерология».
10
В работе использованы законы экспертной логики, предполагающие учѐт всех
возможных сочетаний симптомов при диагностике заболеваний
по профилю
«дерматовенерология».
При построении базы знаний интеллектуальной системы мы применяли
онтологический подход ввиду своей наглядности и системности.
Статистическую
обработку
полученных
результатов
проводили
с
использованием общеупотребительных методов параметрической и непараметрической
статистики. Для оценки межгрупповых различий применялся t-критерий Стьюдента.
При сравнении частотных величин мы использовали Т-критерий Вилкоксона парных
сравнений для связанных выборок и U критерий Манна-Уитни парных сравнений для
независимых
выборок.
В
исследовании
использовались
стандартные
пакеты
прикладных статистических программ.
Положения, выносимые на защиту:
1.
На основе выделенных критериев, имеющих высокую клинико-диагностическую
значимость
для
постановки
диагноза
в
дерматовенерологии,
предложена
онтологическая классификация симптомов и признаков, характеризующих пациента по
профилю
«дерматовенерология»,
которая
позволяет
оптимизировать
и
стандартизировать процесс описания как пациента, так и отдельно взятого заболевания.
2.
Разработан
диагностический
автоматизированный
анализ
модуль,
вводимых
который
симптомов
позволяет
заболеваний
проводить
по
профилю
«дерматовенерология» с выдачей перечня вероятных диагнозов. Данный модуль
повышает клиническую эффективность работы практикующего врача и сокращает
время на принятие решения о назначении соответствующего обследования и лечения
пациента дерматовенерологического профиля.
3.
Разработаны протокол и оригинальный способ защиты персональных данных при
проведении
отсроченной
телемедицинской
консультации.
Телемедицинский
(консультационный) модуль решает задачи удалѐнного консультирования экспертом
практикующего врача в диагностически сложных случаях, повышая качество и
доступность специализированной дерматовенерологической помощи.
4.
Предложено
структурное
и
организационное
обеспечение
АРМ
врача-
дерматовенеролога. На его основе реализована инновационная модель информационной
поддержки процесса оказания специализированной медицинской помощи по профилю
11
«дерматовенерология», позволяющая решать весь комплекс задач, стоящих перед
врачом-специалистом: от диагностики кожных и венерических болезней до назначения
обследования и лечения пациентов, выбора лекарственных препаратов, подбора
лабораторий, медицинских организаций и проведения реабилитационного лечения.
5.
Разработан курс дистанционного обучения «Школа врача», который повышает
эффективность обучения врачей-дерматовенерологов и легко встраивается в систему
непрерывного медицинского образования по профилю «дерматовенерология».
Степень достоверности результатов исследования.
В ходе выполнения работы был использован комплекс современных и
оригинальных методов и способов сбора и обработки первичной информации,
формирования
репрезентативных
выборок
с
подбором
объектов
наблюдения.
Достоверность и обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций
обеспечены
структурно-системным
подходом,
обширностью,
разнообразием
проанализированного материала и применением адекватных методов математикостатистической обработки данных.
Проведена
оценка
эффективности
разработанного
курса
дистанционного
обучения в сравнении со стандартными образовательными подходами, что дало
возможность оптимизировать учебный процесс. Изучены особенности диагностики
заболеваний по профилю «дерматовенерология» с использованием различных модулей
разработанной системы, что позволило сформулировать и обосновать выводы и
практические рекомендации по использованию данной интеллектуальной системы в
составе АРМ врача-дерматовенерлога.
Апробация результатов исследования.
Основные положения диссертации представлены и обсуждены на научнопрактических конференциях международного и Всероссийского уровня: научнопрактической
посвященные
конференции
125-летию
«Санкт-Петербургские
Русского
дерматологические
сифилидологического
и
чтения,
дерматологического
общества» (Санкт-Петербург, 2010 г.), на V Всероссийском форуме студентов,
аспирантов и молодых учѐных «Наука и инновации в технических университетах»
(Санкт-Петербург, 2011 г.), научно-практической конференции «Инженерия знаний и
технология
семантического
вѐба»
(Санкт-Петербург,
12
2011
г.),
IV
ежегодном
международном партнеринг-форуме «Life Sciences Invest. Partnering Russia» и II
Всероссийской
научно-практической
конференции
с
международным
участием
«Инновации в здоровье нации» (Санкт-Петербург, 2014 г.), IX Всероссийской научнопрактической конференции «Санкт-Петербургские дерматологические чтения» (СанктПетербург, 2015 г.), III Международной врачебной конференции «Актуальные вопросы
преемственности оказания медицинской помощи на стационарном, поликлиническом и
санаторном этапах» (Москва, 2015), 13 симпозиуме EADV (Афины, 2016 г.), 25
Конгрессе EADV (Вена, 2016), «Всероссийском ежегодном конгрессе «Инфекционные
болезни у детей: диагностика, лечение и профилактика» (Санкт-Петербург, 2016), 14
симпозиуме
медицинской
EADV
(Брюссель,
микробиологии,
2017
г.),
Российско-китайском
эпидемиологии
и
клинической
конгрессе
микологии
по
(XX
Кашкинские чтения) (Санкт-Петербург, 2017), 26 Конгрессе EADV (Женева, 2017),
Петербургском международном инновационном форуме (Санкт-Петербург, 2017), VII
Межрегиональном форуме дерматовенерологов и косметологов (Москва, 2017), на
заседании Санкт-Петербургского научного общества дерматовенерологов им. В.М.
Тарновского (Санкт-Петербург, 2018).
Апробация диссертации состоялась на совместном заседании кафедр кожных
болезней и косметологии факультета дополнительного профессионального образования
и общественного здоровья и здравоохранения ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова
Минздрава России.
Личное участие автора в получении результатов.
Автором лично были определены цель и задачи диссертационного исследования,
разработано техническое задание и утверждены дизайн-макеты для разработки
информационно-диагностической
экспертами
на
основе
и
обучающей
детального
анализа
дерматовенерологических заболеваний
системы.
250
Автор
наиболее
совместно
с
распространѐнных
выделил наиболее значимые клинико-
диагностические критерии для постановки диагноза, разработал онтологическую
классификацию симптомов и признаков, описывающих пациента и отдельно взятое
заболевание по профилю «дерматовенерология». Опираясь на данную классификацию и
квалиметрический подход, базирующийся на разной диагностической значимости
симптомов, совместно с математиками была разработана формула для расчѐта
13
вероятности того или иного заболевания в модуле «Диагностика онлайн». На основании
анализа литературных источников автор составил алгоритмы описания заболеваний по
профилю
«дерматовенерология»
(модули
«Атлас»,
«Справочник
симптомов»,
«Рекомендации»), а также участвовал в сборе информации по лекарственным
препаратам
(модуль
«Фармсправочник»),
в
систематизации
информации
по
медицинским организациям дерматовенерологического профиля Санкт-Петербурга и
санаториям по России и зарубежью (модуль «Медучреждения и реабилитация»). Для
визуализации
симптомов
заболеваний
по
профилю
«дерматовенерология»
в
разрабатываемой интеллектуальной системе соискатель в течение 10 лет собирал
собственную
картотеку
микропрепаратов
фотографий,
(гистологических
а
и
также
создал
банк
микроскопических).
изображений
Автор
принимал
непосредственное участие в обследовании пациентов при оценке эффективности
диагностического и телемедицинского (консультационного) модулей системы. Автором
разработан
многоуровневый
курс
дистанционного
обучения
для
врачей-
дерматовенерологов и проведена сравнительная оценка его эффективности. В
совместных с соавторами публикациях соискателю принадлежат теоретические
разработки, идеи и результаты, касающиеся
интеллектуальной
создания и оценки эффективности
информационно-диагностической
и
обучающей
системы
в
дерматовенерологии.
Внедрение результатов в практику.
Результаты диссертационной работы внедрены и реализованы:
‒ в практической деятельности клиники кафедры дерматовенерологии ФГБОУ
ВО
«Северо-Западный
государственный
медицинский
университет
им.
И.И.
Мечникова» Министерства здравоохранения России (191015, г. Санкт-Петербург, ул.
Кирочная, д. 41);
‒ кафедры косметологии ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный
медицинский университет им. И.И. Мечникова» Министерства здравоохранения России
(191015, г. Санкт-Петербург, ул. Кирочная, д. 41);
‒ СПб ГБУЗ КВД №1 Василеостровского района Санкт-Петербурга (199406,
Санкт-Петербург, Василеостровский район, улица Наличная дом 19);
14
‒ СПб ГУЗ ГП №60 Поликлиническое отделение №67 (196620, г. СанктПетербург, Павловск, ул. Госпитальная, д.1);
‒ ГУЗ ОКВД г. Липецка (398017, г. Липецк, ул. Марины Расковой, д. 18),
‒ получены 2 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ
(№2014615574 от 28 мая 2014 и №2015661682 от 03 ноября 2015 г.);
‒ при подготовке монографии «Колыбель отечественной дерматоверологии»
(СПб., 2011), учебно-методического пособия «Микроскопическая диагностика в
практике
врача-дерматовенеролога
(СПб.,
2011),
учебного
пособия
«Основы
клинической диагностики в дерматовенерологии» (СПб., 2017), учебного пособия
«Квалификационные тесты по специальности «Дерматовенерология» (СПб., 2017),
учебного пособия «Основы микроскопической диагностики в дерматовенерологии»
(СПб., 2017), при написании методических разработок к практическим занятиям и
лекций по дерматовенерологии.
Публикации.
По материалам диссертации опубликованы: 52 печатных работы, в том числе 1
монография, оформлены 2 свидетельства о государственной регистрации программы
для ЭВМ, 20 статей в журналах, входящих в перечень ВАК Минобрнауки РФ, а также
оформлено 1 рационализаторское предложение.
Объѐм и структура диссертации.
Диссертация изложена на 266 страницах текста и состоит из введения, обзора
литературы, главы «Материалы и методы», пяти глав собственных исследований,
заключения, выводов, практических рекомендаций, списка литературы и восьми
приложений. Список литературы представлен 384 источниками, включая 264
отечественных и 120 иностранных авторов. Работа иллюстрирована 48 рисунками и 15
таблицами.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении показана актуальность разработки и внедрения информационнодиагностических
и
обучающих
систем
в
отечественной
медицине
и
в
дерматовенерологии в частности. В этом разделе также представлены степень
15
разработанности темы, цель и задачи работы, методология и методы исследования,
теоретическая и практическая значимость, степень достоверности, апробация и
реализация результатов, личное участие автора в их получении, положения, выносимые
на защиту, сведения об объѐме и структуре диссертации.
В первой главе на основе анализа данных отечественных и зарубежных авторов
рассмотрены
принципы
построения
и
организации
интеллектуальных
систем
поддержки принятия врачебных решений, представлены примеры их клинического
использования. Показано, что опыт применения интеллектуальных систем в различных
областях медицины позволяет позитивно оценивать перспективы их разработки и
широкого использования в дерматовенерологии для решения широкого спектра
лечебно-диагностических задач и обучения. Системы дистанционного обучения (СДО)
нередко являются одним из компонентов интеллектуальных систем поддержки
принятия решений, а результаты их практического использования свидетельствуют об
их более высокой эффективности в сравнении с традиционными образовательными
подходами. В данной главе рассмотрены вопросы, связанные с перспективами
использования
телемедицинских
технологий
в
дерматовенерологии,
показана
актуальность и своевременность их разработки и внедрения.
Вторая глава посвящена материалам и методам, которые применялись для
достижения поставленной цели.
Базы проведения исследований для клинической части работы включали: ГБУЗ
КВД №1 Василеостровского района Санкт-Петербурга, дерматологическое отделение
ГБУЗ ГП №60 Поликлинического отделения №67 г. Павловска (Санкт-Петербург) и
ГУЗ ОКВД города Липецка, последняя клиническая база была использована для
оценки экономической эффективности телемедицинского модуля.
Оценка эффективности модуля дистанционного обучения проводилась на базе
кафедры дерматовенерологии СЗГМУ им И.И. Мечникова (Санкт-Петербург).
Работа выполнена в комплексном порядке и состояла из нескольких этапов,
связанных с проектированием и разработкой информационно-диагностической и
обучающей системы по дерматовенерологии, еѐ наполнением информацией и
последующей оценкой эффективности базовых модулей. Этапы выполнения работы, еѐ
объѐм и применявшиеся методы исследования приведены в таблице 1.
16
Таблица 1 − Порядок выполнения, объѐм и методы исследования диссертационной
работы
Этапы исследования
Построение онтологической
классификации основных
симптомов и признаков для
постановки диагнозов в
дерматовенерологии.
Установление их
экспертной значимости для
диагностики наиболее
распространѐнных
заболеваний по профилю
«дерматовенерология»
(2008-2011 гг.)
Разработка действующего
прототипа
интеллектуальной
информационнодиагностической и
обучающей системы
(2011-2013 гг.)
Наполнение прототипа
контентом (2013-2015 гг.)
Создание рабочей версии
интеллектуальной
информационно-
Методы
исследования
контент-анализ
Объѐм, материалы и результаты
проведѐнных исследований
Проанализировано
50
фундаментальных
трудов
по
дерматовенерологии
по
250
нозологическим формам по профилю
«дерматовенерология»;
собрана
авторская
картотека,
включающая более 5000 фотографий
симптомов заболеваний по профилю
«дерматовенерология» и изображений
гистологических и микроскопических
препаратов;
математически,
клинический
по результатам работы проведена
предварительная
оценка
работоспособности
созданного
прототипа,
определены
дополнительные требования к его
функционалу.
контент-анализ
разработаны алгоритм и структура
описания заболевания по профилю
«дерматовенерология»,
внесены
данные по 80 нозологическим
формам,
включая
фотографии
симптомов,
рекомендации
по
обследованию
и
лечению,
изображения
гистологических
и
микроскопических препаратов;
собраны
базы
данных
по
медицинским
организациям
дерматовенерологического профиля
Санкт-Петербурга,
санаториям
России и зарубежья;
систематизирована информация по
фармпрепаратам, применяющимся в
лечении кожных и венерических
болезней;
разработан курс дистанционного
обучения,
включающий
четыре
уровня подготовки.
уточнено
техническое
задание,
внесены коррективы в формулу для
расчѐта вероятностей заболеваний,
математически,
юридический
анализ
17
диагностической и
обучающей системы (20152016 гг.)
Оценка клинической
эффективности
диагностического модуля
системы (2015 г.)
Оценка эффективности
телемедицинского модуля
системы (2015-2016 гг.)
Оценка эффективности
модуля дистанционного
обучения (2015 г.)
клинический,
математикостатистический
разработаны новые дизайн-макеты и
составлен договор для выполнения
работ.
обследовано 96 пациентов, 43
женщины и 53 мужчины в возрасте от
9 до 90 лет с заболеваниями по
профилю
«дерматовенерология»
(ГБУЗ КВД №1 Василеостровского
района
Санкт-Петербурга
и
дерматологическое отделение ГБУЗ
ГП
№60
Поликлинического
отделения №67 г. Павловска (СанктПетербург).
клинический,
юридический
анализ,
математикостатистический,
экономический,
опрос
(анкетирование)
обследовано 119 пациентов, 60
женщин и 59 мужчин в возрасте от 9
до 90 лет с заболеваниями по
профилю
«дерматовенерология»
(ГБУЗ КВД №1 Василеостровского
района
Санкт-Петербурга
и
дерматологическое отделение ГБУЗ
ГП
№60
Поликлинического
отделения №67 г. Павловска (СанктПетербург))
и 10 пациентов, 4 мужчины и 6
женщин в возрасте от 9 до 90 лет из
ГУЗ
ОКВД
г.
Липецка
с
заболеваниями
по
профилю
«дерматовенерология».
математикоучаствовали 23 ординатора 1-го года
статистический, подготовки и 16 ординаторов 2-го
опрос
года
обучения
кафедры
(анкетирование) дерматовенерологии СЗГМУ им И.И.
Мечникова (Санкт-Петербург).
На первом этапе для создания универсальной классификации симптомов и
признаков больного по профилю «дерматовенерология» был использован метод
онтологии, позволяющий наглядно отображать связи между характеристиками
симптомов и признаков заболеваний. На основе анализа 50-ти основополагающих
руководств по дерматовенерологии (1907−2015 гг.) было построено иерархическое
дерево симптомов, включающее 2467 признаков, сгруппированных в классы. На
протяжении 10 лет с помощью различных модификаций фотоаппаратов Canon
создавался банк эталонных изображений симптомов заболеваний по профилю
«дерматовенерология», было собрано более 5000 фотоснимков. В последующем все
18
фотографии обрабатывали с помощью пакета прикладных программ для работы с
изображениями «AdobePhotoshop», повышая их качество, накладывали рамку на глаза
(если на фотографии присутствовало изображение лица). Параллельно был создан
архив
изображений
микроскопических
дерматовенерологической
патологии,
и
для
гистологических
этого
препаратов
использовался
при
микровизор
медицинский проходящего света µVizo-103 (производства ОАО «ЛОМО», Россия).
На втором этапе было сформулировано техническое задание, разработаны
дизайн-макеты и составлен договор на разработку прототипа интеллектуальной
информационно-диагностической
и
обучающей
системы, получившей
название
«Logoderm», проведена его техническая и юридическая экспертиза.
На третьем этапе при разработке прототипа системы «Logoderm» использована
лицензионная версия программы 1С-Битрикс: Управление сайтом. Система выполнена
как онлайн-приложение в виде динамически генерируемых html-страниц, доступных в
сети Интернет под доменным именем logoderm.ru. Система «Logoderm» имеет
модульное строение и состоит из следующих основных модулей: «Диагностика
онлайн», «Консультация эксперта», «Школа врача», «Атлас», «Рекомендации»,
«Справочник симптомов», «Фармсправочник», «Медучреждения и реабилитация».
Доступ к модулям зависит от категории пользователя: врач (студент) или пациент и
осуществляется после их регистрации. На ограниченном количестве внесѐнных
заболеваний
проведена
предварительная
оценка
работоспособности
созданного
прототипа, внесены коррективы в формулу для расчѐта вероятности того или иного
диагноза, определены дополнительные требования к функционалу системы.
Четвёртый этап включал в себя внесение разнообразных данных в систему,
подробная структура контента представлена в таблице 1.
На пятом этапе осуществлялась разработка рабочей версии интеллектуальной
информационно-диагностической и обучающей системы «Logoderm», получившей ряд
доработанных модулей и новый дизайн. Формула для расчѐта вероятности заболевания
в модуле «Диагностика онлайн» приобрела следующий вид:
Вероятность заболевания (W) = К1 вес высокоспецифичный * W1 + К2 вес
среднеспецифичный * W2 + К3 вес низкоспецифичный * W3;
где К1 вес высокоспецифичный = вес (значимость относительно симптомов другой
специфичности – определялась квалиметрически) высокоспецифичных симптомов,
19
К2 вес среднеспецифичный = вес (значимость относительно симптомов другой
специфичности – определялась квалиметрически) среднеспецифичных симптомов,
К3 вес низкоспецифичный = вес (значимость относительно симптомов другой
специфичности – определялась квалиметрически) низкоспецифичных симптомов;
К1 вес высокоспецифичный + К2 вес среднеспецифичный + К3 вес низкоспецифичный
= 0,8 (максимальная вероятность заболевания = 80%);
W1, W2, W3 – вероятности заболеваний по высоко-, средне-, низкоспецифичным
симптомам.
В процессе работы мы ограничили максимальную вероятность диагностики
любого заболевания 80%. Это было сделано намеренно, чтобы исключить излишнюю
самоуверенность практикующих врачей, работающих с данной системой.
При создании телемедицинского модуля «Консультация эксперта» особое
внимание уделялось защите персональных данных (ПДн) пользователей и разработке
протокола (в том числе юридического) проведения самой консультации, которая носит
отсроченный характер.
На
шестом
этапе
проводилась
оценка
клинической
эффективности
диагностического модуля системы «Logoderm». Мы анализировали частоту (процент)
совпадения окончательного диагноза, установленного при очной консультации врачаэксперта и первых трѐх заключений модуля «Диагностика онлайн», для этого было
обследовано 96 пациентов, 43 женщины и 53 мужчины в возрасте от 9 до 90 лет.
Для оценки эффективности телемедицинского модуля мы использовали
клинические параметры − частоту совпадений диагнозов, установленных при очной
консультации эксперта и его телемедицинских заключений. Всего нами было
обследовано 129 пациентов, 66 женщин и 63 мужчины в возрасте от 9 до 90 лет. Также
для оценки клинической эффективности телемедицинских консультаций мы применяли
понятие «релевантность», которая обозначает соответствие ответа
консультанта
(эксперта)
информационно-медицинским
потребностям
удалѐнного
(запросам)
практикующего врача. Для объективной оценки релевантности телемедицинской
консультации мы применяли опросник, разработанный Владзимирским А.В. и соавт.
(2006), который включал 8 вопросов с несколькими вариантами ответов (таблица 2).
Практикующий врач, обращающийся за телемедицинской консультацией, для оценки еѐ
качества отвечал на представленные вопросы, каждый ответ оценивался от 1 до 3
20
баллов. Сумма баллов в пределах 18-24 указывала на высокую, 13-17 − среднюю, а 8-12
− низкую релевантность проведѐнной телемедицинской консультации.
Таблица 2 − Опросник для определения релевантности телеконсультации (по
Владзимирскому А.В., 2006)
1.
Срочность телемедицинской консультации, последняя проведена:
ранее оговорѐнных/необходимых сроков
3
в оговорѐнные/необходимые сроки
3
позже оговорѐнного/необходимого срока
2
в сроки полной потери актуальности
1
2.
Соответствие ответов:
полное
соответствие
ответов
поставленным
3
вопросам
частичное соответствие ответов поставленным
2
вопросам,
нечѐткость
формулировок
и
рекомендаций
несоответствие ответов поставленным вопросам
1
3.
Наличие дополнительной информации по теме телемедицинской консультации
(текстов, статей, ссылок на публикации и ресурсы интернета и др.)
да
3
нет
1
4.
Влияние телемедицинских консультаций на лечебно-диагностичесую
программу
полностью
принята
тактика
3
консультанта/существенное изменение тактики
коррекция отдельных этапов
2
подтверждение программы
2
отказ от рекомендаций удалѐнного эксперта
1
5.
Запрос дополнительных диагностических данных:
не было запроса (использовались диагностические
3
методы, доступные практикующему врачу)
методы, доступные практикующему врачу с
2
вложением значительных затрат (труд, финансы)
методы, недоступные практикующему врачу
1
6.
Консультантом (экспертом) предложено:
одна программа лечебно-диагностических действий
3
несколько
программ
лечебно-диагностических
2
действий
изложены предпосылки к формированию программ
1
7.
Проводился консилиум (несколько дистанционных консультантов):
да
3
нет
1
8.
Была ли транспортировка пациента в лечебное учреждение или очный вызов
консультанта после проведенной телемедицинской консультации
да
1
нет
3
21
С помощью данного показателя мы определяли качество не только отдельной
телеконсультации, но и оценивали релевантность телемедицинской системы в целом −
по критерию релевантности (Relsys), который рассчитывался по принципу расчѐта
коэффициента полезного действия за произвольный период времени:
Relsys = TKrel / ТК ,
где TKrel − количество телеконсультаций заданной релевантности (высокой
и/или средней), ТК − общее количество проведѐнных телеконсультаций.
При расчѐте себестоимости дерматологических консультаций мы сравнивали
вариант очного консультирования экспертом с выездом пациентов в город СанктПетербург и вариант консультирования с использованием телемедицинских технологий
без выезда и проживания пациентов в Санкт-Петербурге.
Также мы оценивали эффективность работы модуля дистанционного обучения
«Школа врача». Данный модуль представлен четырьмя уровнями, каждый из которых
является самостоятельным разделом дерматовенерологии. В оценке сравнительной
эффективности обучения с использованием модуля «Школа врача» приняли участие 23
ординатора 1-го года подготовки и 16 ординаторов 2-го года обучения кафедры
дерматовенерологии
СЗГМУ
им
И.И.
Мечникова
(Санкт-Петербург).
Врачи-
ординаторы каждого года подготовки были разделены на две группы: контрольную и
опытную. Контрольная группа, в отличие от опытной, в процессе подготовки не
пользовалась модулем дистанционного обучения «Школа врача». Для оценки
межгрупповых различий мы использовали Т-критерий Вилкоксона парных сравнений
для связанных выборок и U критерий Манна-Уитни для независимых выборок.
В третьей главе рассмотрен процесс выделения и структурирования наиболее
значимых
клинико-диагностических
критериев
для
постановки
диагноза
в
дерматовенерологии. Была создана онтологическая классификации симптомов и
признаков
пациента
по
профилю
«дерматовенерология.
При
проектировании
онтологии, способной решить проблему описания, как заболевания по профилю
«дерматовенерология», так и пациента, мы руководствовались пошаговым алгоритмом.
Всего в разработанную нами онтологию входят 20 классов: 1) возраст начала
заболевания; 2) пол; 3) жалобы; 4) данные о начале заболевания; 5) появление
(обострения) высыпаний под воздействием провоцирующих факторов; 6) локализация
изначальных высыпаний; 7) длительность заболевания; 8) течение заболевания; 8)
22
сведения
о
сопутствующих
заболеваниях;
9)
данные
об
отягощенном
аллергологическом анамнезе; 10) указания на отягощенную наследственность; 11)
указания на наличие взаимосвязи заболевания с вредными привычками; 12)
характеристику изменений кожи за пределами очагов поражения; 13) описание
симптомов на неизмененной коже; 14) характеристику изменений чувствительности
кожи в очаге поражения; 15) особенности расположения сыпи; 16) локализацию сыпи;
17) взаимное расположение элементов сыпи; 18) характеристику элементов кожной
сыпи; 19) характеристику элементов сыпи на слизистых оболочках; 20) описание
изменений придатков кожи (волос и ногтей). Перечисленные классы делятся в свою
очередь на подклассы и слоты (симптомы), образуя формализованное описание
пациента по профилю «дерматовенерология», и являются фактически электронной
историей болезни, а столь детальная проработка отдельных еѐ разделов (всего
проанализировано 2467 признаков) связана со спецификой предметной области и
призвана учесть всѐ возможное разнообразие встречающихся жалоб, анамнестических
указаний (особенностей развития заболевания), локализаций высыпаний и клинической
картины
наиболее
часто
встречающихся
заболеваний
по
профилю
«дерматовенерология» (порядка 250). Перечень включѐнных заболеваний и частота их
встречаемости в Санкт-Петербурге на 2016 год по данным ГУЗ ГорКВД следующая:
вирусные (15,8%) и бактериальные (8,6%) инфекции кожи, микозы (0,5%), дерматиты
(17,6%), токсикодермии (5%), зудящие дерматозы (16,2%), псориаз (3,5%), красный
плоский лишай (0,44%), парапсориазы (0,06%), буллѐзные дерматозы (0,06%), сифилис
(0,42%), опухоли кожи (8,48%).
Наиболее ценной частью построенной онтологии являются связи между
симптомами и заболеваниями, которые дают возможность постановки диагноза на
основе списка симптомов пациента. Каждая связь данного типа имеет свойство
«специфичность», которая принимает одно из трѐх возможных значений: высокая,
средняя и низкая. На основании данных связей симптомы, описывающие то или иное
заболевание,
мы
подразделяли
«среднеспецифичные»
и
на
три
категории:
«низкоспецифичные».
Под
«высокоспецифичные»,
«высокоспецифичными»
симптомами подразумевались те симптомы, которые наиболее характерны для данного
заболевания (являются патогномоничными) и/или встречаются практически всегда при
этом заболевании, под «среднеспецифичными» – те симптомы, которые могут
23
встречаться при данном заболевании, но в ряде случаев могут отсутствовать. Под
«низкоспецифичными» обозначались симптомы, которые нехарактерны для данной
патологии.
На
следующем
изображений
этапе
симптомов
классификации,
к
создавая
осуществлялась
их
привязка
текстовому описанию
информационные
панели.
собранных
в
эталонных
разработанной
Информационные
нами
панели
различались и зависели от типа модуля, в котором они в дальнейшем использовались.
В модуле «Справочник симптомов» информационная панель представляет собой
взаимосвязанные «окна», содержащие текстовую и зрительную информацию. В первом
«окне»
отображается
информация
о
списке
«высоко-»,
«средне-»
и
«низкоспецифичных» симптомов заболевания, при выборе любого визуализируемого
симптома
из
этих
формализованное
групп
текстовое
в
новом
«окне»
описание,
появляются
выполненное
на
его
фотографии
основании
и
анализа
фундаментальных трудов по дерматовенерологии.
В информационной панели модуля «Диагностика онлайн» основное внимание
уделялось максимальной визуализации каждого симптома с минимальным текстовым
сопровождением. Аналогичным образом создавались информационные панели для
модуля «Школа врача».
В четвѐртой главе представлена структура модуля дистанционного обучения
«Школа врача». Данный модуль состоит из четырѐх уровней, каждый из которых
представляет самостоятельный раздел дерматовенерологии, формируя отдельный
учебный курс. Вводный уровень посвящѐн истории становления отечественной
дерматовенерологии. Учебные материалы последующих ступеней школы врачадерматовенеролога составлены по принципу «от простого к сложному» и позволяют на
первом
уровне
усвоить
основы
обследования
пациента
по
профилю
«дерматовенерология», на втором уровне ознакомиться с клинической симптоматикой,
национальными
рекомендациями
по
обследованию
и
лечению
наиболее
распространѐнных заболеваний по профилю «дерматовенерология», на третьем уровне
− решить клинические задачи, а на четвѐртом ‒ познакомиться с основами
микроскопической диагностики в дерматовенерологии. Первый уровень содержит 16
четырѐхчасовых занятий, второй уровень содержит 80 двухчасовых занятия, третий
24
уровень включает 20 клинических задач по изученным ранее нозологиям, а четвѐртый
‒ 11 двухчасовых занятий.
Для оценки полученных пользователями знаний в процессе обучения в «Школе
врача» на первом и втором уровнях нами разработана система тестирования, которая
включает промежуточные и итоговый тесты. Промежуточные тесты предназначены для
самоконтроля после каждого занятия и состоят из 10 вопросов с вариантами возможных
ответов, включая изображения симптомов. Переход с ответа на ответ сопровождается
подсветкой строки. Программа определяет правильность полученного ответа. В случае
правильного ответа на вопрос загорается «зелѐный» индикатор. В случае ошибочного
ответа включается «красный» индикатор и указывается правильный ответ. Переход к
последующему вопросу выполняется путѐм активации кнопки «Далее». Итоговый тест
имеет аналогичную структуру, но, в отличие от промежуточного теста, время ответа на
каждый из 100 вопросов (по 10 баллов за каждый правильный ответ) лимитировано,
возврат к предыдущему вопросу невозможен, а переход к следующему вопросу
происходит автоматически сразу после ответа на текущий вопрос (без индикации
правильности ответа).
Интерпретация результатов в итоговом тесте может осуществляться как в баллах,
так
и
в
процентах
правильных
ответов
с
фиксированной
оценкой:
«неудовлетворительно» − менее 70%, «удовлетворительно» − от 70 до 80%, хорошо −
от 80 до 90%, отлично − более 90% правильных ответов. По окончании тестирования
слушатель
может
получить
распечатку
вопросов
и
ответов,
что
позволяет
объективизировать контроль успеваемости и создавать базы данных по каждому
обучаемому. Подобный режим работы системы (в варианте итогового тестирования)
позволяет осуществлять контроль как исходного уровня знаний обучающихся, так и по
итогам изучения каждого уровня (раздела) дисциплины.
Оценку эффективности обучения с использованием первого уровня модуля
«Школы врача» проводили с участием 23 ординаторов 1-го года подготовки кафедры
дерматовенерологии СЗГМУ им И.И. Мечникова (Санкт-Петербург). Опытную группу
составили 9 врачей-ординаторов, которые получили доступ в систему и смогли пройти
курс дистанционного обучения наряду с традиционными
формами обучения
(практические занятия, семинары, лекции). Другие 14 человек составили контрольную
группу и прошли подготовку с использованием традиционных форм и средств обучения
25
(учебники, монографии, лекции). Перед началом и по окончании обучения посредством
тестирования (100 вопросов по 10 баллов за каждый правильный ответ) мы определяли
исходный и конечный уровень знаний врачей-ординаторов 1-го года обучения из обеих
групп. Результаты тестирования представлены в таблице 3.
Среднее арифметическое значение результатов первичного тестирования врачейординаторов 1-го года обучения из контрольной (Х1) и опытной (Х3) групп составило
243 и 226 балла, что соответствовало неудовлетворительной оценке в обоих случаях.
При сравнительном анализе различия между исходным уровнем профессиональной
подготовки врачей-ординаторов из опытной и контрольной групп были статистически
незначимы (р0>0,05). Полученные результаты были вполне ожидаемы, поскольку отбор
ординаторов в опытную и контрольную группы производился методом случайной
выборки. На основании полученных результатов можно предположить, что, обладая
определѐнными теоретическими познаниями в области дерматовенерологии, слушатели
1-го года обучения клинической ординатуры испытывают сложности с визуальным и
теоретическим распознаванием клинических симптомов заболеваний по профилю
«дерматовенерология».
Таблица 3 − Числовые характеристики переменных (показателей результатов
тестирования) ординаторов 1-го года обучения
Числовые
характеристики
Среднее ( x )
Стандартная
ошибка ( m x )
Стандартное
отклонение ( S x )
Контрольная группа
Опытная группа
Первичный
результат,
баллов
(Х1)
243
20,3
Итоговый
результат,
баллов
(Х2)
396
46,9
Первичный
результат,
баллов
(Х3)
226
46,4
Итоговый
результат,
баллов
(Х4)
672
96,7
75,9
175,4
139,2
290,2
Среднее арифметическое значение результатов итогового тестирования врачейординаторов 1-го года обучения из контрольной (Х2) и опытной (Х4) групп составило
396 и 672 балла соответственно, что также соответствовало неудовлетворительной
оценке в обоих случаях. Однако при детальном анализе результатов тестирования
опытной группы в 5 из 9 наблюдений были получены хорошие и отличные оценки,
26
тогда как в контрольной была получена только одна хорошая оценка (из 14
слушателей).
Различия между результатами итогового тестирования врачей-ординаторов 1-го
года обучения из опытной и контрольной групп оказались статистически значимы
(р0<0,05). Полученные результаты могут свидетельствовать о более высокой
эффективности разработанного уровня «Школы врача» для формирования у данной
категории обучающихся навыков визуального распознавания клинических симптомов
дерматовенерологических заболеваний в сравнении с традиционным образовательным
подходом.
В пятой главе описана структура модуля «Диагностика онлайн» и дана оценка
его
клинической
эффективности.
Диагностический
модуль
предназначен
для
автоматизированного анализа вводимых врачом симптомов заболевания, позволяя ему
быстро построить дифференциально-диагностический ряд вероятных диагнозов.
Модуль
состоит
из
отдельных
разделов,
описывающих
пациента,
которые
соответствуют 20 классам онтологии, разработанной нами ранее. Принцип работы
модуля основан на выборе симптомов по фотографиям и их кратким описаниям в
системе. Мы стремились разработать интуитивно понятный «дружественный»
интерфейс страниц, позволяющий даже неподготовленному пользователю работать с
ним самостоятельно.
После заполнения всех разделов модуля «Диагностика онлайн» становится
активной кнопка «Диагноз». При еѐ активации система «Logoderm» выдаѐт заключение
из 10 возможных диагнозов с указанием их вероятностей. В процессе работы мы
ограничили максимальную вероятность диагностики любого заболевания 80%.
Пользователь, выбрав курсором диагноз из представленного списка, может получить
развѐрнутое описание заболевания и просмотреть фотографии его симптомов (при этом
происходит переключение на модуль «Атлас»).
По результатам диагностики также создаѐтся формализованное описание
пациента в виде нумерованного перечня выбранных врачом симптомов, которое, при
необходимости уточнения диагноза, можно сопроводить фотографиями и отправить на
телемедицинскую консультацию выбранному врачу-эксперту.
Для определения клинической эффективности модуля «Диагностика онлайн» мы
сотрудничали с ГБУЗ КВД №1 Василеостровского района Санкт-Петербурга и
27
дерматологическим отделением ГБУЗ ГП №60 Поликлинического отделения №67 г.
Павловска (Санкт-Петербург).
Практикующие врачи-дерматовенерологи из данных лечебных учреждений
проводили первичное обследование пациентов, устанавливали у них предварительный
диагноз, а затем вводили симптомы заболеваний в диагностический модуль системы.
Для постановки окончательного диагноза все пациенты впоследствии были осмотрены
врачом-экспертом, в роли которого выступал главный дерматовенеролог СанктПетербурга профессор Разнатовский К.И. Для оценки клинической эффективности
системы в исследование включались только те случаи, где экспертом был установлен
окончательный диагноз. Для оценки клинической эффективности диагностического
модуля было обследовано 96 пациентов, 43 женщины и 53 мужчины в возрасте от 9 до
90 лет.
Для
оценки
клинической
эффективности
диагностического
модуля
интеллектуальной системы поддержки принятия врачебных решений (ИСППВР) мы
анализировали частоту (процент) совпадений окончательного диагноза, установленного
при очной консультации врача-эксперта, и диагноза практикующего врача, а также
первых трѐх заключений диагностического модуля ИСППВР «Logoderm».
Для практикующего врача процент правильных диагнозов составил 68,8%, при
95% доверительном интервале от 60,7% до 76,9%.
Для системы Logoderm процент верных диагнозов составил 82%, при 95%
доверительном
интервале
от
74,4%
до
89,7%.
Клиническая
эффективность
диагностического модуля ИСППВР была выше, чем клиническая эффективность
практикующего врача, различия были статистически значимы (р0<0,05).
Для оценки эффективности совместного функционирования практикующего
врача и модуля «Диагностика» системы «Logoderm» при расчѐтах считали, что их
совместная работа позволяет врачу поставить правильный диагноз даже в случае
расхождения диагнозов врача и системы, если хотя бы один из них установил
правильный диагноз. При совместной работе практикующего врача и системы процент
постановки правильного диагноза вырос до 92,7%, а соответствующий 95%
доверительный интервал для вероятности правильного диагноза для врача и системы
оказался в пределах от 87,5% до 97,9%. На основании полученных результатов есть
28
основания утверждать о наличии значимых различий между всеми вычисленными
частотами (р0<0,05).
Таким образом, совместное
функционирование практикующего врача и
диагностического модуля ИСППВР «Logoderm» позволяет значительно повысить
клиническую эффективность работы врача-дерматовенеролога.
В
шестой
главе
рассматривается
структура
телемедицинского
(консультационного) модуля и даѐтся оценка его эффективности. Телемедицинский
модуль «Консультация эксперта» предназначен для оказания консультативной помощи
практикующим врачам в диагностически сложных случаях. Его работа основана на
принципе передачи статичных изображений высыпаний (в режиме «store-and-forward»),
сопровождаемых их клиническим описанием. Модуль содержит перечень экспертов с
краткой информацией о каждом из них, предоставляя возможность самостоятельного
выбора врача-консультанта. Выбрав эксперта, практикующий врач принимает условия
договора, который описывает основные этапы (регламент) оказания телемедицинской
консультации. В
телемедицинском модуле особое внимание уделено безопасности
предоставляемых для консультации данных. С этой целью эксперт осуществляет
консультирование в виртуальном «кабинете консультации», изолированном от
основного сайта и требующем ввода дополнительных учѐтных данных (логина и
пароля) для лица, запросившего консультацию. По этой причине после выбора врачаэксперта на адрес электронной почты пользователя приходит письмо с уникальным
идентификатором (логином-номером консультации и временным паролем), а также
ссылкой для отдельного входа в консультацию. После входа в «кабинет консультации»
по предоставленной ссылке пользователь должен сменить временный пароль на свой
постоянный, действующий в течение всего периода консультации. Этот этап необходим
для того, чтобы исключить утечку информации в случае взлома электронной почты
пользователя.
Далее он предоставляет дополнительную информацию о заболевании: общие
сведения (жалобы, анамнез, информацию о наличии / отсутствии аллергии), материалы
(фотографии высыпаний, выписки, консультации и имеющиеся анализы). Если врач,
запросивший консультацию, ранее проводил автоматизированную диагностику,
используя диагностический модуль системы «Logoderm», то полученные результаты,
включая
описание
симптомов
болезни,
29
сразу
прикрепляются
к
разделу
«дополнительные сведения о заболевании». После ввода данной информации
пользователь оказывается в «кабинете консультации», где имеет возможность
переписываться с экспертом посредством сообщений. Эксперт осуществляет работу с
консультацией из своего личного кабинета, который отражает все активные обращения
(консультации), а также закрытые консультации до момента их автоматического
удаления.
При приѐме консультации в работу эксперт меняет еѐ статус с «новой» на «в
работе». При отправке заказчику консультации запроса на выполнение дополнительных
анализов или исследований, эксперт меняет еѐ статус на «в ожидании». При вынесении
заключения
по
представленным
данным
статус
консультации
меняется
на
«заключение». Обо всех изменениях статуса консультации пользователь получает
уведомления по электронной почте. Заключение эксперта представляет собой файл в
PDF-формате и содержит все ранее предоставленные материалы по консультации и
вынесенные на их основе рекомендации.
Для определения клинической эффективности разработанной телемедицинской
системы мы сотрудничали с ГБУЗ КВД №1 Василеостровского района СанктПетербурга и дерматологическим отделением ГБУЗ ГП №60 Поликлинического
отделения
№67
г
Павловска
(Санкт-Петербург).
Практикующие
врачи-
дерматовенерологи данных медицинских организаций сначала проводили первичное
обследование пациентов, устанавливая предварительный диагноз, далее вносили
симптомы заболеваний в диагностический модуль системы «Logoderm», а затем
отправляли материалы для проведения отсроченной телемедицинской консультации с
экспертом.
В ряде случаев после первичного осмотра врачом-дерматовенерологом, данные
сразу вносились в телемедицинский модуль «Консультация эксперта», минуя
диагностический модуль ИСППВР. Для постановки окончательного диагноза все
пациенты впоследствии были осмотрены врачом-экспертом, в роли которого выступал
главный дерматовенеролог Санкт-Петербурга профессор Разнатовский К.И.
Для оценки клинической эффективности системы в исследование включались
только те случаи, где окончательный диагноз был установлен экспертом. Всего было
обследовано 129 пациентов, 66 женщин и 63 мужчины в возрасте от 9 до 90 лет
(средний возраст 45 лет − у женщин и 38 лет – у мужчин).
30
Для
оценки
клинической
эффективности
телемедицинского
модуля
мы
анализировали соответствие окончательного диагноза (процент совпадений диагнозов)
при очной консультации врача-эксперта и его телемедицинского заключения. Для
телемедицинской консультации процент правильных диагнозов был на уровне 95,3%,
при 95% доверительном интервале от 91,6% до 99,0%. На основании проведенных
расчѐтов можно говорить о наличии статистически значимых различий в частоте
постановки правильного диагноза между практикующими врачами, диагностическим
модулем системы «Logoderm» и телемедицинской консультацией эксперта (р0<0,05)
(рисунок 4). При этом процент правильных диагнозов для практикующего врача
оказался меньше, чем для модуля «Диагностика онлайн», а процент правильных
диагнозов для эксперта (телемедицинская консультация) − существенно выше, чем для
диагностического
модуля
системы
«Logoderm».
Совместная
деятельность
практикующего врача и системы также оказалась эффективной, приближаясь к
телемедицинской консультации врача-эксперта, различия статистически незначимы
(р0>0,05).
100,0
90,0
80,0
70,0
60,0
50,0
95,3
82,0
40,0
30,0
92,7
68,8
20,0
10,0
0,0
врач
Logoderm
телемедицина
врач+Logoderm
Рисунок 4 − Процент совпадений диагнозов в зависимости от типа консультаций по
сравнению с очной консультаций эксперта (в %)
31
Все проведѐнные телемедицинские консультации варьировали по релевантности
в диапазоне от 16 до 24 баллов (средний балл ‒ 20,2), что свидетельствует о том, что их
качество, как минимум, удовлетворяло запросам практикующих врачей. Критерий
релевантности Relsys = 1, что свидетельствует о высокой эффективности разработанной
телемедицинской системы.
В седьмой главе рассматривается организация автоматизированного рабочего
места (АРМ) врача-дерматовенеролога. В соответствии с современными требованиями,
врачи-дерматовенерологи нуждаются не просто в установке на свое рабочее место
компьютера,
а
в
создании
высокоэффективных
средств
информационного
сопровождения (поддержки принятия врачебных решений) и обучения, которые бы
гармонично вписывались в привычный для врача ритм и стиль работы. Для
организации АРМ врача-дерматовенеролога кроме описанных ранее телемедицинского,
диагностического
и
обучающего
модулей
нами
разработаны
информационно-
справочные модули: «Медучреждения и реабилитация», «Фармсправочник», «Атлас»,
«Справочник симптомов», «Рекомендации (по обследованию и лечению)». Для
обсуждения диагнозов пациентов врачами создан модуль «Консилиумы». Для
информирования врачей о проводимых исследованиях и событиях разработан модуль
«Новости медицины». Для работы на автоматизированном рабочем месте врачадерматовенеролога необходимо иметь точку доступа в Интернет, компьютер (ноутбук),
принтер и цифровую фотокамеру (мобильный телефон с камерой). Техническое
обеспечение
разработанного
нами
АРМ
врача-дерматовенеролога,
должно
удовлетворять требованиям, приведѐнным ниже (Таблица 6). Установки другого
специального
программного
обеспечения
не
требуется.
Схематично
схему
взаимодействия АРМ практикующего врача-дерматовенеролога с другими структурами
можно представить следующим образом (рисунок 5).
При возникновении затруднений с постановкой диагноза практикующий врач на
своѐм АРМ входит в систему «Logoderm», где в модулях «Атлас», «Справочник
симптомов» и «Рекомендации» может почерпнуть необходимую информацию о
заболеваниях, предполагаемых у пациента, стандартах их обследования и лечения. Если
при этом не удаѐтся снять возникшие затруднения, то врач-дерматовенеролог
переключается на диагностический модуль ИСППВР, где вводит имеющиеся симптомы
32
заболевания в Систему, получая перечень вероятных диагнозов. Если и на данном этапе
не удаѐтся прийти к окончательному диагнозу, то пользователь вправе воспользоваться
телемедицинским
модулем,
обеспечивающим
проведение
телемедицинской
консультации с экспертом-дерматовенерологом. При этом эксперту высылается
формализованное письмо с дерматологическим описанием пациента, к которому
практикующий врач прикрепляет снимки сыпи, выполненные цифровой фотокамерой
или мобильным телефоном (смартфоном), а также фотокопии результатов анализов и
других лабораторных исследований (при их наличии).
Эксперт на основании поступившей информации в течение 3-х дней выносит
заключение, представляющее собой краткую историю болезни, которая включает: 1)
формализованное описание пациента, сгенерированное Системой (диагностическим
модулем ИСППВР); 2) перечень вероятных диагнозов, выставленных диагностическим
модулем ИСППВР; 3) фотографии очагов поражения у пациента; 4) фотокопии
имеющихся результатов лабораторных и др. исследований; 5) рекомендации эксперта.
Таблица 5 − Взаимодействие основных элементов АРМ врача-дерматовенеролога
Режим работы
Цифровой
фотоаппара
т или
мобильный
телефон
(смартфон)
Диагностика
Телемедицина
+
Компьютер (ноутбук)
Принтер
Модули ИСППВР
ДиагноТелемедиИнформастический
цинский
ционносправочные
+
+
+
+
+
+
Назначения
+
Поиск клиник,
лабораторий
+
+
Реабилитация
+
Данную историю болезни можно скачать из системы «Logoderrm» и, при
необходимости, распечатать на принтере для вложения в медицинскую карту больного.
Если пациенту необходим поиск специализированной медицинской организации, где
углублѐнно занимаются той или иной дерматологической проблемой, то это легко
можно
сделать
с
АРМ
практикующего
33
врача,
переключившись
на
модуль
«Медучреждения и реабилитация». Данный модуль содержит информацию о
медицинских
организациях
и
лабораториях
Санкт-Петербурга,
оказывающих
медицинскую помощь пациентам по профилю «дерматовенерология», с возможностью
их поиска на карте. Кроме того, в данном модуле имеется информация о профильных
санаториях в России и за рубежом с возможностью заказа путѐвки. Модуль «Школа
врача» позволяет практикующему врачу с АРМ участвовать в дистанционном обучении
с промежуточным и итоговым контролем уровня полученных знаний.
Рисунок 5 − Взаимодействие АРМ врача-специалиста с другими структурными
элементами в системе оказания специализированной медицинской помощи по профилю
«дерматовенерология»
Таким образом, все структурные элементы АРМ врача-дерматовенеролога
взаимосвязаны и эргономически дополняют друг друга для выполнения задач
повседневной деятельности, стоящих перед практикующим врачом: диагностики,
лечения и непрерывного медицинского образования. Нами впервые разработана
интеллектуальная система поддержки принятия врачебных решений «Logoderm» и на еѐ
основе создано АРМ врача-дерматовенеролога, предусматривающее следующий
34
алгоритм оказания помощи по профилю «дерматовенерология»: 1) практикующий врач
+ информационно-справочные модули − 2) диагностический модуль ИСППВР − 3)
телемедицинская консультция врача-эксперта.
Заключение содержит обсуждение полученных результатов, общие выводы,
практические рекомендации и перспективы дальнейшей разработки темы исследования.
В
диссертационном
исследовании
на
основе
структурно-системного
подхода
представлены результаты разработки интеллектуальной системы поддержки принятия
врачебных решений в дерматовенерологии и дана оценка ее эффективности, создано
АРМ врача-дерматовенеролога и предложен алгоритм его работы.
Выводы:
1. На основании анализа 2467 признаков заболеваний, включающих более 250
нозологий, разработана онтологическая классификация клинико-диагностических
критериев для установления диагнозов наиболее распространѐнных заболеваний по
профилю
«дерматовенерология»,
имеющая
высокую
экспертную
значимость.
Классификация включает 20 классов, 208 подклассов, объединяющих клиникоанамнестические данные пациентов и решает проблему клинического описания как
заболевания, так и пациента по профилю «дерматовенерология», а также является
основой для создания интеллектуальной системы поддержки принятия врачебных
решений в дерматовенерологии (ИСППВР).
2. Создан регистр эталонных изображений признаков заболеваний по профилю
«дерматовенерология», включающий 5089 изображений симптомов заболеваний и 238
микропрепаратов (112 гистологических и 126 микроскопических). На основе регистра
разработана
система
учѐта
выделенных
симптомов
и
признаков
дерматовенерологического пациента, предполагающая сопоставление имеющихся
признаков с их стандартизированными изображениями и описанием в системе.
3. Разработанный
симптомов
и
математический
признаков
пациента
в
алгоритм
преобразует
диагностический
модуль,
систему
учѐта
позволяющий
осуществлять автоматизированный анализ вводимых симптомов заболеваний по
профилю «дерматовенерология» с выдачей перечня вероятных диагнозов. Клиническая
эффективность диагностического модуля составляет 82% и значимо превосходит
клиническую эффективность практикующего врача (68,8%; р<0,05). Совместная работа
35
практикующего врача и диагностического модуля повышает частоту установления
правильного диагноза до 92,7%, приближая еѐ к результатам телемедицинской
консультации врача-эксперта.
4. Разработан
оригинальный
протокол
отсроченной
способ защиты
телемедицинской
консультации
и
персональных данных пациентов, позволившие
реализовать телемедицинский модуль. Телемедицинская консультация эксперта,
основанная на формализованном описании дерматовенерологического пациента и
результатах заключения модуля «Диагностика онлайн» позволяет повысить частоту
установления правильного диагноза до 95,3% при снижении материальных затрат.
5. Создана 3-х этапная модель информационного сопровождения процесса
оказания
специализированной
медицинской
помощи
по
профилю
«дерматовенерология», которая решает проблему интеллектуальной поддержки
практикующего
врача
и
консультативного
сопровождения
его
действий
в
диагностически сложных случаях.
6. На основе созданной модели информационного сопровождения процесса
оказания
специализированной
медицинской
помощи
по
профилю
«дерматовенерология» разработана организационная структура автоматизированного
рабочего места врача-дерматовенеролога, позволяющая решать весь комплекс задач по
специальности: от диагностики кожных и венерических болезней до назначения
обследования и лечения пациентов, выбора лекарственных препаратов, лабораторий,
медицинских организаций и санаторно-курортного лечения.
7. Разработанный
курс
дистанционного
обучения
за
счѐт
визуализации
клинических симптомов и нового способа подачи информации имеет более высокую
эффективность в сравнении с традиционными образовательными подходами, что
подтверждено
достоверными
(р<0,05)
различиями
в
результатах
итогового
тестирования врачей-ординаторов опытной и контрольной групп (ординаторы опытной
группы использовали для подготовки к тестированию модуль «Школа врача») и легко
встраивается в систему непрерывного медицинского образования.
36
Практические рекомендации:
1. Электронная история болезни пациента по профилю «дерматовенерология»,
разработанная при построении онтологии, может быть использована в качестве
типовой.
2. Модуль «Диагностика онлайн», позволяет осуществлять автоматизированную
оценку симптомов заболеваний по профилю «дерматовенерология», формируя
дифференциально-диагностический ряд и создавая при этом формализованное
описание пациента.
3. Информационно-справочные модули могут применяться для интеллектуальной
поддержки практикующих врачей при диагностике, обследовании и лечении
заболеваний по профилю «дерматовенерология», выборе лекарственных препаратов,
медицинских организаций, лабораторий и санаториев.
4. Телемедицинский (консультационный) модуль позволяет экономить время и
ресурсы, обеспечивая проведение отсроченных телеконсультаций в удобное для
экспертов время и конфиденциально для пациентов.
5. Внедрение АРМ врача-дерматовенеролога в практику работы медицинских
организаций страны, оказывающих специализированную помощь по профилю
«дерматовенерология», позволит решить комплексную задачу по повышению качества
и доступности дерматовенерологической помощи населению и профессиональной
подготовке (переподготовке) врачей-дерматовенерологов.
6. Включение курса
дистанционного
обучения
в систему непрерывного
медицинского образования врачей-дерматовенерологов позволит экономить ресурсы,
предоставляя возможность интерактивной работы с учебными материалами в удобное
для врачей время, без отрыва их от своих рабочих мест.
Перспективы дальнейшей разработки темы исследования
Как
показывают
современные
тенденции
развития
медицины,
системы
интеллектуальной поддержки принятия врачебных решений будут развиваться и
совершенствоваться. Они и сейчас востребованы во всех областях медицинских знаний.
В этой связи предложенная система может быть использована в качестве базовой
модели для разработки подобных интеллектуальных систем в других медицинских
специальностях.
37
Список работ, опубликованных по теме диссертации:
1.
Раводин, Р.А. Современные диагностические аспекты мочеполового
трихомониаза / Р.А. Раводин, И.Н. Теличко, А.М. Иванов [и др.] // Вестник Российской
Военно-медицинской академии. – 2006. − №2. – С.60-63.
2.
Раводин, Р.А. Особенности диагностики мочеполового трихомониаза / Р.А.
Раводин, И.Н. Теличко, А.М. Иванов, Н.В. Раздольская // Клиническая дерматология
и венерология. – 2006. – №3. – С.17-22.
3.
Раводин, Р.А. Эритродермия: эпидемиологические и клинические аспекты /
Р.А. Раводин, О.Р. Гуслева // Вестник Российской Военно-медицинской академии. −
2008. − №2. − Прил. ч.2. − С. 728.
4.
Раводин, Р.А. Эритродермия: современные вопросы диагностики и лечения
/ Р.А. Раводин, Д.В. Заславский, О.Б. Татарская [и др.] // Педиатр. – 2014. – Т.5., №1. –
С.97-102.
5.
Раводин, Р.А. Очаговая склеродермия и скрытая инфекция / Р.А. Раводин,
Т.В. Домасѐва // Вестник Российской Военно-медицинской академии. − 2008. − №2. −
Прил. ч.2. − С.729.
6.
Раводин, Р.А. Сергей Петрович Боткин – основоположник отечественной
дерматологии / Р.А. Раводин, А.В. Самцов // Вестник Российской Военно-медицинской
академии. – 2007. – №2. (18) – С. 142.
7.
Раводин, Р.А. Кафедре кожных и венерических болезней Военномедицинской академии 140 лет / Р.А. Раводин, А.В. Самцов, В.В. Барбинов [и др.] //
Вестник дерматологии и венерологии. − 2010. − №4. – С.85-89.
8.
Раводин, Р.А. К 125-летию первого в Европе научного медицинского
общества дерматовенерологов им. В.М. Тарновского / Р.А. Раводин, А.В. Самцов, А.В.
Сухарев [и др.] // Вестник дерматологии и венерологии. − 2010. − №4. – С.81-84.
9.
Раводин, Р.А. История изучения сифилиса на кафедре кожных и
венерических болезней Военно-медицинской академии: к 140-летию со дня основания /
Р.А. Раводин, А.В. Самцов, В.В. Барбинов [и др.] // Вестник дерматологии и
венерологии. − 2010. − №6. – С.146-149.
10. Раводин, Р.А. Критерии гистологической диагностики красного плоского
лишая / Р.А. Раводин, Д.В. Барбинов // Санкт-Петербургские дерматологические чтения,
посвященные 125-летию Русского сифилидологического и дерматологического
общества: материалы IV Российской научно-практической конференции. − 2010. − С.18.
11. Раводин, Р.А. Проектирование экспертных систем в дерматологии / Р.А.
Раводин, В.В. Барбинов // Санкт-Петербургские дерматологические чтения,
посвященные
125-летию
Русского
сифилидологического
38
и
дерматологического
общества: материалы IV Российской научно-практической конференции. − 2010. −
С.117.
12.
Раводин,
Р.А.
Оптимизация
методики
сбора,
транспортировки
и
микроскопии материала при обследовании очага на наличие гамазовых клещей / Р.А.
Раводин // Рац. предложение № 12242/6 от 09.11.2010 г.
13. Раводин, Р.А. Современные телемедицинские системы в дерматологии /
Р.А. Раводин, В.В. Барбинов, Д.А. Решетник // Вестник Российской Военномедицинской академии. − 2011. − Прил. 1, №33. − С.58-59.
14. Раводин, Р.А. Интеллектуальные системы в дерматовенерологии / Р.А.
Раводин // Вестник Российской Военно-медицинской академии. − 2011. − Прил. 1, №33.
− С.59.
15.
Раводин, Р.А. Академик Т.П. Павлов и кафедра кожных и венерических
болезней Военно-медицинской академии / Р.А. Раводин, А.А. Стаценко, А.В. Апчел //
Вестник Российской Военно-медицинской академии. − 2011. − №4(36). − С.223-227.
16. Раводин, Р.А. Колыбель отечественной дерматовенерологии: монография /
А.В. Сухарев, − СПб.: Д’ АРТ, 2011. − 96с.
17. Раводин,
Р.А.
Онтология
дерматовенерологии
как
основа
интеллектуальной системы / Р.А. Раводин, Т.А. Гаврилова, Е.С. Болотникова // Наука и
инновации в технических университетах: материалы Пятого Всероссийского форума
студентов, аспирантов и молодых учѐных. − СПб., 2011. − С.44-46.
18. Раводин, Р.А. Формирование медицинских онтологий на примере
дерматологии / Р.А. Раводин, Т.А. Гаврилова, Е.С. Болотникова // Инженерия знаний и
технология семантического веба: сборник трудов конференции. − СПб., 2011. − С.96106.
19. Раводин, Р.А. Системы поддержки принятия врачебных решений как
инструмент повышения качества дерматовенерологической помощи / Р.А. Раводин //
Проблемы медицинской микологии. − 2012. − Т.14, №3. – С.23-26.
20. Раводин, Р.А. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений
как инструмент профилактики врачебных ошибок / Р.А. Раводин, М.В. Резванцев //
Медико-биологические и социально-психологические проблемы безопасности в
чрезвычайных ситуациях. − 2013. − №1. – С.27-31.
21. Раводин, Р.А. Многомерная хроматография в диагностике сифилитической
инфекции / Р.А. Раводин, А.А. Карцева, М.В. Гусаров // Всероссийская конференция
молодых учѐных, аспирантов и студентов с международным участием по химии и
наноматериалам: тезисы докладов. − СПб., 2013. − С. 110-111.
39
22.
Раводин,
Р.А.
Создание
онтологии
при
проектировании
систем
интеллектуальной поддержки врачебных решений в дерматовенерологии / Р.А. Раводин
// Проблемы медицинской микологии. − 2013. − Т.15, №1. – С.3-7.
23. Раводин, Р.А. Эритродермия: современные проблемы диагностики и
лечения / Р.А. Раводин, М.В. Устинов, О.С. Шевченко // Иммунопатология,
аллергология, инфектология. − 2014. − №1. – С.21-26.
24. Раводин, Р.А. Интеллектуальная система поддержки принятия врачебных
решений в дерматовенерологии / Р.А. Раводин // Проблемы медицинской микологии.
− 2014. − Т.16.- №3. – С.59-65.
25.
Раводин, Р.А. Программа для ЭВМ «Интеллектуальная медицинская
система «LOGODERM» для диагностики, самодиагностики кожных и
венерических заболеваний и обучения врачей-дерматовенерологов» / Р.А. Раводин,
Ю.В. Раводина // Свидетельство о государственной регистрации программы для
ЭВМ №2014615574 от 28 мая 2014.
26. Раводин, Р.А. Интеллектуальные обучающие системы как элемент
повышения качества медицинской помощи / Р.А. Раводин, И.А. Купеева, А.А. Ефремов
// Менеджер здравоохранения. − 2015. − №1. − С.51-56.
27. Раводин, Р.А. Телемедицинские системы и защита персональных данных /
Р.А. Раводин, И.А. Купеева, А.А. Ефремов [и др.] // Врач и информационные
технологии. − 2015. − № 2. − С.29-35.
28. Раводин, Р.А. Редкие формы кольцевидной гранулѐмы / Р.А. Раводин, А.В.
Самцов, И.Э. Белоусова // Врач. − 2015. − №2. − С.75-77.
29. Раводин, Р.А. Информационно-диагностические и обучающие системы в
дерматовенерологии / Р.А. Раводин, И.А. Купеева // Врач. − 2015. − №8. − С.85-88.
30. Раводин, Р.А. Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия
врачебных решений в дерматовенерологии / Р.А. Раводин, И.А. Купеева // Проблемы
медицинской микологии. − 2015. − Т.17.- №3. – С.27-31.
31. Раводин, Р.А. Разработка системы дистанционного обучения в
дерматовенерологии / Р.А. Раводин, К.И. Разнатовский, И.А. Купеева // СанктПетербургские дерматологические чтения: Тезисы IX Российской научно-практической
конференции. − СПб., 2015. − С.94-95.
32. Раводин, Р.А. Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия
решений в дерматовенерологии / Р.А. Раводин, К.И. Разнатовский, И.А. Купеева [и др.]
// Санкт-Петербургские дерматологические чтения: Тезисы IX Российской научнопрактической конференции. − СПб., 2015. − С.95-96.
33. Раводин, Р.А. Оценка клинической эффективности интеллектуальной
системы поддержки принятия врачебных решений Logoderm / Р.А. Раводин, И.А.
40
Купеева, К.И. Разнатовский [и др.] // Актуальные вопросы преемственности оказания
медицинской помощи на стационарном, поликлиническом и санаторном этапах:
сборник материалов III Международной врачебной конференции. − М., 2015. − С.48-49.
34. Раводин, Р.А. Оценка экономической эффективности интеллектуальной
системы поддержки принятия врачебных решений Logoderm / Р.А. Раводин, И.А.
Купеева, К.И. Разнатовский [и др.] // Актуальные вопросы преемственности оказания
медицинской помощи на стационарном, поликлиническом и санаторном этапах:
сборник материалов III Международной врачебной конференции. − М., 2015. − С.50-51.
35.
система
Раводин, Р.А. Программа для ЭВМ «Интеллектуальная медицинская
«LOGODERM»
для
диагностики,
самодиагностики
кожных
и
венерических заболеваний и обучения врачей-дерматовенерологов» / Р.А. Раводин,
Ю.В. Раводина // Свидетельство о государственной регистрации программы для
ЭВМ №2015661682 от 03 ноября 2015 г.
36. Раводин, Р.А. Оценка эффективности интеллектуальной системы
поддержки принятия врачебных решений / И.А. Купеева, К.И. Разнатовский, Р.А.
Раводин [и др.] // Вестник СПбГУ. − 2016. − Сер.10. − Вып.2. – С.69-75.
37. Раводин, Р.А. Автоматизированное рабочее место врача-специалиста в
дерматовенерологии / Р.А. Раводин, И.А. Купеева, К.И. Разнатовский, В.В. Ващенков //
Реформы Здравоохранения Российской Федерации. Современное состояние,
перспективы развития: сборник тезисов III ежегодной конференции с международным
участием, посвящѐнной памяти д.м.н. профессора, акад. МАНЭБ, з.д.н. РФ Полякова
И.В. – СПб., 2016. – С.75-77.
38. Раводин, Р.А. Разработка системы дистанционного обучения врачейдерматовенерологов / Р.А. Раводин, И.А. Купеева, К.И. Разнатовский, В.В. Ващенков //
Реформы Здравоохранения Российской Федерации. Современное состояние,
перспективы развития: сборник тезисов III ежегодной конференции с международным
участием, посвящѐнной памяти д.м.н. профессора, акад. МАНЭБ, з.д.н. РФ Полякова
И.В. – СПб., 2016. – С.77-78.
39. Ravodin, R. Evaluation of the clinical decision support system Logoderm in the
primary training of doctors-dermatovenerologists // R. Ravodin, I. Kupeeva, M. Gusarov, K.
Raznatovskiy // 25th EADV Congress, Vienna, Austria, 28 September – 2 October, 2016. –
P1553. − P.177.
40. Раводин, Р.А. Оценка эффективности диагностического модуля
интеллектуальной системы Logoderm / Р.А. Раводин, И.А. Купеева, К.И. Разнатовский //
Проблемы медицинской микологии. − 2016. − Т.18.- №4. – С.13-18.
41
41.
Раводин, Р.А. Оценка эффективности системы дистанционного обучения в
первичной подготовке врачей-дерматовенерологов / Р.А. Раводин // Курский научнопрактический вестник «Человек и его здоровье». − 2016. − №4. – С.49-53.
42. Раводин, Р.А. Разработка системы дистанционного обучения в
дерматовенерологии / Р.А. Раводин, И.А. Купеева, К.И. Разнатовский // Казанский
медицинский журнал. ‒ 2017. ‒ Т.98.- №2. – С.300-305.
43. Раводин, Р.А. Интеллектуальная система поддержки принятия врачебных
решений в дерматовенерологии / Р.А. Раводин, И.А. Купеева, К.И. Разнатовский, А.В.
Чаплыгин, М.В. Гусаров // Проблемы медицинской микологии. − 2017. − Т.19, №2:
тезисы докладов Российско-китайского конгресса по микробиологии, эпидемиологии и
клинической микологии (ХХ Кашкинские чтения). – С.93.
44. Раводин, Р.А. Клиническая эффективность интеллектуальной системы
поддержки принятия врачебных решений в дерматовенерологии / Р.А. Раводин, К.И.
Разнатовский, А.В. Чаплыгин, М.В. Гусаров // Проблемы медицинской микологии. −
2017. − Т.19, №2: тезисы докладов Российско-китайского конгресса по микробиологии,
эпидемиологии и клинической микологии (ХХ Кашкинские чтения). – С.126.
45. Раводин, Р.А. Разработка автоматизированного рабочего места врачаспециалиста в дерматовенерологии / И.А. Купеева, К.И. Разнатовский, Р.А. Раводин //
Вестник Северо-Западного государственного медицинского университета. – 2017. –
T. 9. – № 2. – С. 103-108.
46. Раводин,
Р.А.
Новая
модель
информационной
поддержки
профессиональной деятельности врача-дерматовенеролога / Р.А. Раводин, И.А.
Купеева, Н.Н. Потекаев // VII Межрегиональный форум дерматовенерологов и
косметологов: сборник тезисов. – М., 2017. – С.80-81.
47. Раводин, Р.А. Разработка протокола телемедицинской консультации врачадерматовенеролога в режиме отсроченной консультации («store-and-forward») / Р.А.
Раводин, И.А. Купеева, Н.Н. Потекаев // VII Межрегиональный форум
дерматовенерологов и косметологов: сборник тезисов. – М., 2017. – С.81-82.
48. Раводин, Р.А. Токсический эпидермальный некролиз (синдром Лайелла) /
Р.А. Раводин, Е.Н. Куделка, Д.М. Шахманов [и др.] // Журнал инфектологии. − 2017. −
№4. – С.144-152.
49. Ravodin, R. Evaluation of the clinical decision support system Logoderm in
dermatovenerology // R. Ravodin, M. Gusarov, K. Raznatovskiy // 13th Spring Symposium
EADV, Athens, Greece, 19-22 May 2016. − P0561. − P.61.
50. Ravodin, R. Automated workplace of the doctor-dermatovenerologist// R.
Ravodin, M. Gusarov// 14th Spring Symposium EADV, Brussels, Beigium, 25-28 May 2017.
− P0354. − P.55.
42
51.
Ravodin, R. Long-term follow-up of a patient with Behcet disease: a case report
// R. Ravodin, M. Gusarov, S. Iakushenko // 26th EADV Congress, Geneva, Switzerland, 1317 September, 2017. – P0205. − P.11.
52. Ravodin, R. The case of multipal sarcoidosis of skin // R. Ravodin, M. Gusarov,
S. Iakushenko // 26th EADV Congress, Geneva, Switzerland, 13-17 September, 2017. –
P0931. − P.46.
43
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа