Применение аппарата Байесовых сетей при обработке данных из медицинских карточек - Мельник, Карина Владимировна; Глушко, В. Н. (Society for Cultural and Scientific Progress in Central and Eastern Europe, 2013)
Медицинские информационные технологии представляют собой незаменимый инструмент для решения различного рода медицинских задач, чему посвящено большое количество публикаций. На сегодняшний день медицинские учреждения стали переходить на электронный документооборот, это обусловлено удобным хранением информации о пациенте, легким и быстрым доступом к информации, а также повышением эффективности работы медицинского учреждения при обработке медицинских данных. Использование статистической информации из электронной базы пациентов помогает выявить разнообразные факторы риска развития различных заболеваний на обслуживаемой территории. Зачастую пациенты обращаются не регулярно в медицинские учреждения, поэтому процесс постановки диагноза представляет собой задачу классификации на неполной информации. Подходящим математическим аппаратом для решения подобных задач является аппарат байесовых сетей доверия. В статье приведен обзор применения байесовых сетей доверия при проведении процесса диагностирования различных заболеваний. Анализ практических реализаций байесовых сетей показал целесообразность данного подхода для решения задач диагностирования. Поэтому в данной работе для определения рисков возможных заболеваний при проведении процесса раннего диагностирования в условиях неопределенной и неполной информации, полученной из карточек пациентов, предлагается применять байесовы сети доверия. В статье предложена сеть, которая помогает обнаружить нарушения работы сердечнососудистой системы. Информация, используемая для построения байесовой сети, была разбита на три группы: первая группа – это факторы риска, влияющие на возникновение и развитие определенных заболеваний; вторая группа – это совокупность рассматриваемых диагнозов; третья группа представляет собой наблюдения врача, различные симптомы и результаты лабораторных или приборно-компьютерных анализов. В статье приведен пример использования разработанной байесовой сети.

Medical information technologies are the essential tool for solving various health problems. It is reflected in a large number of publications. Nowadays medical facilities have started to use electronic documents. There are many reasons for this: a convenient storage of the patient information, easy and quick access to information, increasing the efficiency of the healthcare facility in medical data processing. Using statistical information from the electronic database of patients helps to identify risk factors for various diseases in the service area. Patients don’t visit medical institutions regularly, so the diagnosis is a classification task on incomplete information. Bayesian networks are the appropriate mathematical tool to solve such problems. An overview of the application of Bayesian networks for disease diagnosis is provided in the article. Analysis of practical implementations of Bayesian networks showed the feasibility of this approach for diagnosis. Therefore, Bayesian belief networks are encouraged to apply for early diagnosis in uncertain and incomplete information from patients cards. The paper proposes a network, which helps to detect violations of the cardiovascular system. The information used to construct a Bayesian network was divided into three groups: the first group is risk factors that influence the emergence and development of certain diseases, the second group is a collection of diagnoses under consideration, and the third group is a doctor's supervision, a variety of symptoms and results of laboratory or instrument-computer analyses. The article shows how to use the developed Bayesian network.
Application of Bayesian networks for data processing from medical cards
Keywords: медицинские информационные технологии; Байесовы сети доверия; обработка медицинских данных; сердечно-сосудистая система; medical information technologies; Bayesian networks; medical data processing; cardiovascular system