3.1 Сучасний стан і тенденція розвитку інтелектуальних систем діагностування в медицині

 

 

Проблема ранньої діагностики раку – одна з ключових в онкології,  від вирішення якої залежить ефективність лікування, якість і тривалість життя онкологічних хворих. У рекомендаціях Парламентських слухань окремо наголошується на необхідності розв'язання проблеми створення і розвитку регіональних онкологічних центрів, надання високо спеціалізованої лікувально-діагностичної допомоги та створення державної діагностичної телекомунікаційної системи.

Основною функціональною складовою інтелектуальної комп’ютеризованої системи діагностування (КСД) є система підтримки прийняття рішень (СППР), яка будується на основі електронно-обчислювальної техніки і безпосередньо моделює розумові процеси, притаманні людині при прийнятті рішень. Одним із сучасних напрямів розвитку СППР є їх широке застосування в закладах охорони здоров’я для діагностування різного роду захворювань.

Розвиток комп’ютерних технологій дозволив здійснити перехід від традиційних математичних моделей до кібернетичних методів моделювання систем, що функціонують за умов апріорної невизначеності. При цьому проблема інформаційного синтезу СППР все ще залишається не вирішеною. Ряд вчених, таких як А.А. Харкевич, О.Г. Івахненко, І.В. Кузьмін, А.С. Довбиш та інші, прийшли до висновку про перспективність інформаційного підходу до аналізу та синтезу СППР, що навчаються.

Досягнуті успіхи в діагностуванні онкопатологій пов’язані із збільшенням обсягу інформації, яку обробляє лікар-онколог, що приймає остаточне рішення. При цьому кількість діагностичних ознак виміряється багатозначними числами. Тому нагальною потребою є розробка і впровадження в практичну охорону здоров’я інтелектуальних КСД, що основані на машинному навчанні та розпізнаванні образів.

Російські вчені Сергій Веснін і Надія Тихомирова в 2004 році представили діагностичний комплекс РТМ-01-РЕС [79], який для обстеження пацієнтів використовує мікрохвильову радіотермометрію для вимірювання температури внутрішніх органів і тканин. Великою перевагою цього апарату розробники вважають абсолютну безпеку і безболісність для пацієнтів. Ефективність нового методу підтверджено при клінічних дослідженнях, в яких прийняло участь близько чотирьох тисяч людей. На сьогодні діагностичний комплекс користується великою популярністю в багатьох країнах світу.

Принципово новий підхід до ранньої діагностики онкологічних захворювань розробили українські вчені – доктори медичних наук Євген Суслов, Костянтин Галах і кандидати медичних наук Віталій Володимиров і Анатолій Новік [80]. Новий метод базується на виявленні в крові речовин, що утворюються при наявності в організмі ракових клітин. Для проведення онкотесту достатньо 1-2 краплини крові пацієнта. Спеціалісти стверджують, онкотест є універсальним діагностичним методом, що дозволяє виявляти патологію для будь-якого  місця розташування пухлини. При цьому ефективність онкотесту 80-90%, в той час як у зарубіжних аналогів – близько 60-70%.

У праці [81] пропонується експертна система первинної діагностики меланоми шкіри. Система базується на обробці та аналізі фотознімків уражених ділянок  шкіри та опитуванні пацієнта. Суть діагностування полягає в порівнянні зміни площі, форми та кольору ураження шкіри з початковим знімком.  Після цього за допомогою нейронної мережі приймається рішення щодо належності вхідного вектора-реалізації до одного з класів захворювання.

Становлення сучасної теорії аналізу і синтезу інтелектуальних систем відбувається, головним чином, шляхом подальшого розвитку ідей і методів як розпізнавання образів, так і статистичної теорії прийняття рішень [4,5]. Відомі детерміновані методи теорії розпізнавання образів [70,73] характеризуються високою оперативністю, але низькою достовірністю розпізнавання. Статистичні методи [71] потребують наявності навчальних вибірок великих обсягів, що як правило ускладнено на практиці. Структурні (лінгвістичні) методи розпізнавання [70] характеризуються низькою оперативністю в режимі екзамену, тобто безпосереднього розпізнавання в робочому режимі, через необхідність формування образу, що розпізнається. Одними із перспективних методів розпізнавання є методи розроблені у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології (ІЕІ-технологія), що ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи розпізнавання шляхом введення додаткових інформаційних обмежень у процесі навчання [1,67].