Тысячи
лет люди задумываются об окружающем их мире, о своём месте в нём и, конечно, о
себе. От познания окружающей нас действительности неотделимо стремление понять
смысл процессов, происходящих в живом организме. Это понимание позволяет
прогнозировать состояние и развитие биологических систем, в том числе и
человека.
Медицинская диагностика занимается тем,
что рассматривает вопрос о состоянии организма и делает вывод о его соответствии
норме, сформированной на основании изучения данных от большого количества пациентов.
Точный и своевременно поставленный диагноз выявляет заболевание на ранней
стадии и повышает вероятность его успешного лечения. На практике производится
обследование с помощью методов клинического лабораторного анализа, биохимических
исследований крови, мочи, клеточных фрагментов биологической ткани, а также ультразвукового,
рентгеновского, кардиографического, энцефалографического, изотопного и других физико-химических
методов исследования. В результате может быть достоверно установлено
функциональное состояние живого организма.
Инструментальные методы исследования позволяют
получать данные в виде цифровой записи, что упрощает процесс построения
результирующего диагноза. Форма отображения полученных данных в виде графика
или цифр зависит от запроса врача и определяется конкретными техническими
параметрами медицинской аппаратуры, ориентируясь при этом на использование
компьютерной техники. Таким образом, в настоящее время медицинский персонал всё
активнее использует средства вычислительной техники в целях проведения
математического анализа получаемых данных.
Благодаря применению новых методов диагностики и лечения, основанных на
новейших достижениях науки и современного приборостроения, растёт число излеченных
пациентов. Учёные ДВО РАН не первый год занимаются разработкой методов решения задачи медицинской диагностики, основанных
на математической модели онтологии, приближенной к реальным представлениям в
области медицины. Такие методы должны позволять определять не только диагноз
пациента, но и причину каждого заболевания, а также объяснять изменение во
времени наблюдаемых значений признаков с учётом индивидуальных особенностей
пациента и происшедших с ним событий.
Модели знаний, лежащие в основе существующих
экспертных систем медицинской диагностики, зачастую заметно проще реальных
представлений врачей, большинство таких систем имеет локальную реализацию, а
время работы многих систем чрезмерно велико. Тем не менее, определённые успехи
в данной области достигнуты, и радует, что эти достижения принадлежат молодым
учёным. Так, научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем Института
автоматики и процессов управления ДВО РАН кандидат технических наук Филипп Михайлович МОСКАЛЕНКО недавно
был отмечен премией имени академика А.А. Воронова за серию работ (11 статей в
российских и зарубежных журналах и одно свидетельство о государственной
регистрации программы для ЭВМ), посвящённых разработке и исследованию
математической модели онтологии, методов и комплекса программ для решения
задачи медицинской диагностики на многопроцессорной вычислительной системе.
Филипп МОСКАЛЕНКО
Основные теоретические результаты работ состояли в разработке онтологии
медицинской диагностики и её математической модели, описывающих сочетанную и
осложненную патологии, динамику патологических процессов во времени, а также
воздействие лечебных мероприятий и других событий на проявления заболеваний; метода
и алгоритма решения задачи медицинской диагностики, основанных на математической
модели онтологии; концепции сетевого ресурса, основанного на модели онтологии и
методе решения задачи медицинской диагностики, предназначенного для обеспечения
процесса согласованного решения комплекса задач по хранению, управлению и
обработке данных и знаний в области медицинской диагностики острых заболеваний,
с возможностью удалённого доступа.
Особенность данных разработок – в том, что они
позволяют проводить диагностику острых заболеваний в любой области медицины на
основе представлений экспертов в приемлемое время и при этом формировать
понятное врачу объяснение полученного результата.
Полученные автором теоретические результаты были использованы при
разработке комплекса программ (с применением разработанной в лаборатории вычислительной
платформы Многоцелевой банк знаний), предназначенного
для решения задачи медицинской диагностики и способного проводить диагностику
острых заболеваний в области офтальмологии.
Модель онтологии и разработанные на её основе алгоритм решения задачи
медицинской диагностики и Банк знаний по медицинской диагностике представляют
собой весомый вклад в фонд существующих моделей, методов и средств для решения
задач медицинской диагностики. Полученные результаты могут быть использованы для
создания экспертных систем диагностики острых заболеваний из других областей
медицины, помимо офтальмологии. Также часть разработанных алгоритмов может быть
использована при решении прямой задачи медицинской диагностики, например, при создании
медицинских тренажёров.
В настоящее время ведётся реализация следующей версии системы с
применением облачной мультиагентной вычислительной платформы IACPaaS и
расширение модели знаний на область хронических заболеваний.
Филипп Москаленко работает в ИАПУ ДВО РАН с 2002 года, сначала в
должности лаборанта-исследователя, затем инженера, а впоследствии – научного
сотрудника. Его общий трудовой стаж немногим более одиннадцати лет, и он уже
стал квалифицированным специалистом в области разработки интеллектуальных
систем.
Сотрудники лаборатории
интеллектуальных систем ИАПУ ДВО РАН
В феврале 2011 года Филипп защитил диссертацию на соискание ученой
степени кандидата технических наук по специальности 05.13.18 на тему «Методы
решения задачи медицинской диагностики на основе математической модели
предметной области».
Интерес к математике и программированию проявился
у Филиппа ещё в школьные годы, когда он по этим дисциплинам стал лучшим
учеником в школе, занимал призовые места в районных и городских олимпиадах по
данным предметам. Благотворное влияние оказали родители, связавшие свою
трудовую биографию с математикой и вычислительной техникой. Так что школьные выпускные
дополнительные экзамены Филипп сдавал по геометрии и информатике, причём по информатике
разработал программу по тестированию английской грамматики.
Затем, с 1997 по 2003 годы учился на
матфаке в Дальневосточном государственном университете, при этом один год – в
США (в Community college в городе Marshalltown,
штат Iowa) по программе
студенческого обмена. Помимо математики заинтересовался также и экономикой, так
что в итоге получил два высших образования, причем оба диплома – с отличием!
Специальностью овладевал на кафедре программного
обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем (ПО ВТ и АС) под
руководством профессора, доктора физико-математических наук Александра
Сергеевича Клещёва. Бакалаврская и дипломная работы были связаны с компьютерной
медицинской диагностикой.
Филипп
Москаленко (справа) с научным руководителем А.С. Клещёвым
Придя в лабораторию и поступив в очную
аспирантуру для продолжения своих исследований, Филипп Москаленко успел сделать
многое к моменту защиты кандидатской диссертации. Здесь разработками в
предметной области «Медицинская диагностика» он занимался при поддержке доктора
медицинских наук Мери Юзефовны Черняховской и при сотрудничестве со
специалистами Владивостокского государственного медицинского университета и
Краевой клинической больницы №2. Человеку, далёкому от математики, трудно
кратко и точно сформулировать основное содержание выполненных им работ. Помимо
теоретических результатов, состоявших в разработке нетривиальной модели
онтологии медицинской диагностики и метода решения задачи диагностики, им был
разработан прототип диагностической системы, проводящей вычисления на
компьютерном кластере в режиме параллельной обработки данных. Были проведены
исследования производительности данной системы при обработке реальных историй
болезни, показавшие, что, несмотря на использование сложной модели онтологии и
сетевых технологий, время её работы соответствует длительности работы наиболее
быстрых современных систем медицинской диагностики. Помимо данной тематики, он также участвует в других исследованиях,
проводимых в стенах лаборатории. Он исполнителен и инициативен. В работе
сочетает глубокие знания со старательностью и упорством, что позволяет ему
успешно решать поставленные перед ним задачи.
Лаборатория интеллектуальных систем,
которой руководит доктор технических наук, профессор Валерия Викторовна
Грибова, ведёт свою историю от отдела систем искусственного интеллекта, основанного
в 1974 году профессором Ф.Г. Старосом, успешно занимается разработкой
моделей, методов и средств управления интеллектуальными системами.
В рамках этого направления разработана и исследована инструментальная
система параллельного программирования на основе модульных конфлюэнтных
продукций, со средствами автоматического распараллеливания процесса логического
вывода для продукционного языка. Данная система может быть использована как на
кластере, так и на многоядерном компьютере.
Предложена технология и набор программных средств для решения задач
преобразования информации, представленной семантическими сетями, которые могут
быть использованы в различных областях профессиональной деятельности и
технологических пространствах, где требуется преобразование обрабатываемой
информации (данных и знаний) из одной формы представления в другую.
Разработаны новые модели и методы построения интеллектуальных
интерфейсов на основе онтологического подхода. Предложен общий подход к
автоматической генерации кода интерфейса на различные платформы по его
декларативно представленному проекту, метод автоматизации проектирования
компонентов проекта пользовательского интерфейса – проекта сценария диалога и
проекта представления.
Разработаны новые методы оценивания структуры многоуровневых онтологий
предметных областей, а также структуры информационных ресурсов (онтологий,
знаний и данных), разрабатываемых в рамках платформы Многоцелевого банка знаний.
Разработаны методы планирования испытаний для оценивания
интеллектуальных систем и реализован прототип измерительного комплекса для
оценивания компонентов интеллектуальных систем.
Учёными лаборатории предложен общий подход к проведению компьютерных
экспериментов по изучению свойств методов индуктивного формирования знаний,
основанный на использовании модельных данных; с использованием предложенного
подхода проведены эксперименты по индуктивному формированию баз медицинских
знаний.
В
медицине часто случается, что цена врачебной ошибки становится крайне высокой и
достигает величины человеческой жизни. Вместе с тем известно, что только
математика обеспечивает максимально точное и логичное решение самых сложных
задач. Поэтому для решения проблем, которые можно сформулировать в численной и
логической форме и, следовательно, решать математическими методами и с помощью
вычислительной техники, привлечь математика не только возможно, но необходимо.
Только в этом случае искомые точные ответы можно получить за достаточно
короткое время.
Современная
медицинская практика свидетельствует о том, что вычислительные комплексы играют
всё большую роль при постановке диагноза, а его точность растёт. Не за горами
то время, когда врач сможет поставить диагноз, поговорив с пациентом по
мобильному телефону, который будет оборудован необходимыми аналитическими
датчиками.
Я
верю в это будущее, а Филипп Москаленко точно знает, что оно таким будет.
Комментариев нет:
Отправить комментарий