Учебное пособие 800628

1. Описание разработанной информационной системы

Информационная система представляет из себя программный продукт из трех компонентов: мобильное приложение для пациента, веб-приложение для врача и сервер, на котором обслуживается база экспертных оценок, а также хранятся данные о процессах ведения врачами пациентов. Основной акцент компонентов платформы сделан на удаленность с целью минимизации визитов в поликлинику: пользователь-пациент использует мобильное приложение для ежедневной отправки данных о своем состоянии, находясь на амбулаторном лечении. Врач в любое время может ознакомиться с текущей оценкой экспертной системы о состоянии пациента. Система также предусматривает обратную связь. Врач имеет возможность отправки сообщений, рекомендаций и изменений режима принимаемых пациентом препаратов. В систему интегрирован механизм уведомлений, позволяющий пациентам и врачам мгновенно узнавать о вносимых в систему данных.

Рисунок 1. Схема взаимодействия компонентов в рамках информационной системы.

2.Мобильное приложение для пациентов

Вмобильном приложении были реализованы следующие функции:

1)Авторизация пользователя на основе предоставленной ему пары логин-пароль (регистрация отсутствует, данные для авторизации предоставляются врачом). Во время сессии работы с приложением поддерживаются сведения о текущем пользователе, хранится его уникальный идентификатор.

2)Получение данных о текущем лечащем враче пользователя, которые включают в себя ФИО врача, полное наименование его должности, адрес и наименование медицинского учреждения (на базе которого работает врач), график приема, номер рабочего телефона врача для срочной связи.

3)Совершение звонка текущему лечащему врачу из графического интерфейса приложения при наличии технической возможности.

4)Отправка пользователем данных своего веса, пульса и давления.

5)Получение схемы приема лекарств, назначенной лечащим врачом.

201

6)Отправка текстовых сообщений лечащему врачу пользователя.

7)Получение текстовых сообщений от лечащего врача.

8)Просмотр истории сообщений.

9)Получение списка рекомендаций общего характера, составленного врачом.

10)Возможность пройти тест ШОССН_9 [3] для получения оценки способности пользователя к самопомощи.

11)Отправка данных прохождения теста ШОССН_9.

12)Напоминания о приеме лекарств посредствам звукового сигнала по составленной врачом схеме.

13)Уведомления о новых сообщениях и рекомендациях от врача через функционал системных уведомлений (предоставляется операционной системой).

14)Возможность временного отключения уведомлений (тихий режим).

Все сетевое взаимодействие с сервером происходит по протоколу HTTPS, данные передаются в формате JSON. На стороне сервера был реализован API, который используется как мобильным приложением, так и веб-клиентом для врача. Мобильное приложение реализовано для мобильной операционной системы Android и поддерживает все современные устройства под управлением данной ОС.

Рисунок 2. Снимки некоторых экранов приложения.

Отправляемые пациентом данные хранятся в базе данных на сервере и используются для дальнейшей обработки экспертной системой. Экспертная система оценивает состояние пациента, предоставляя информацию для врачей.

3. Экспертная система оценок состояния пациентов

Главным компонентом всей информационной системы является экспертная система оценок состояния пациентов. На входе она принимает набор числовых и дискретных признаков, описывающих состояние пациентов. На их основе формируются 7 промежуточных критериев, каждый из которых оценивается отдельно, а затем полученные оценки критериев агрегируются в общую оценку. Дальнейшие сведения более подробно описаны в статье [4].

202

К числовым признакам относятся возраст a , пульс pl , вес w , рост h, давление pr , индекс массы тела bmi , результат прохождения теста ШОССН-9 rhfs , количество госпитализаций за последний год chsp , количество прошедших дней с момента последней активности пациента dcla – все эти признаки имеют в качестве своих значений действительные числа. Стоит также отметить, что признак давление представляет собой комбинацию двух числовых параметров: систолического prsys и диастолического prdia давления. К признакам с фиксированным набором возможных значений стоит отнести непереносимость пациента определенной группы препаратов Rm , тип препарата tpm и

наличие сопутствующих заболеваний dis. Перечисленные признаки обновляются пациентом ежедневно. Также к входным признакам относятся возраст, пол, рост, сопутствующие заболевания, количество лет, в течении которых пациент страдал ХСН, количество госпитализаций за последний год. Эти данные обновляются пациентом ежемесячно.

На основе признаков был сформулирован набор критериев, подлежащих оценке. Оценку состояния здоровья пациента по каждому из критериев представляется в виде значения от 0 до 10 включительно, где 0 обозначает смертельное или несуществующее состояние, а 10 - идеальное состояние, в котором у пациента будет происходить компенсация заболевания.

Перечень используемых критериев:

Пульс ( epl ). Оценивается исходя из признаков plmax7 , plavg 7 – максимального и среднего

значения пульса пациента за неделю соответственно и dis – признака, отвечающего за сопутствующие заболевания у пациента, значение которого изменяется в зависимости от набора присутствующих заболеваний, указанных в анкете.

epl f1 ( plmax7 , plavg 7 , dis)

Вес ( ew ). Данный критерий формируется на основе параметра wdif 7 – изменение массы тела пациента за неделю, и – индекса массы тела.

w bmi h2

ew f2 (bmi, wdif 7 )

Давление ( epr ). Формируется через признак a – возраст пациента и pravg 7 – среднее давление пациента за неделю.

epr f3 (a, pravg 7 , dis)

Самоконтроль ( esc ). Оценка по этому критерию позволяет доктору понять уровень

ответственности пациента за соблюдение прописанных рекомендаций и препаратов. В качестве основополагающего признака для данного критерия используется результат прохождения пациентом теста, построенного на основе российской версии Европейской шкалы оценки способности пациентов к самопомощи с сердечной недостаточностью (ШОССН_9 [5]) rhfs , а также chsp – количества госпитализаций за последний год и dcla –

количества прошедших дней с момента последней активности пациента.

esc f4 (rhfs ,chsp , dcla , dis)

Оценки критериев приема пациентом препаратов имеют общую формулу em em kdm , где m – группа лекарственных средств, em – оценка эффективности применения прописанного доктором препарата рассматриваемой группы m для текущего состояния пациента, которая высчитывается по шкале от 0 до 10, k – коэффициент понижения эффективности препарата в случае применения пациентом альтернативного (не оригинального) лекарственного средства, отличного от прописанного (имеет значение 1, если пациент принимает прописанный

203

доктором препарат), dm – коэффициент отклонения прописанной дозы препарата от

рекомендуемой. Выделяются критерии для трех групп препаратов: бета-блокаторы ( m bb

), антагонисты ( m an ) и ингибиторы сартаны ( m is ).

ebb f5 (a, plavg3 , pravg5 ,tpbb , dis)

ean f6 (tpan , dis) eis f7 (Ri ,dis)

Ri – параметр, отвечающий за непереносимость пациентом препаратов группы

ингибиторов АПФ (принимает значение 1 в случае присутствия непереносимости и 0 при ее отсутствии).

Значения функций критериев вычисляются на основе аппроксимации экспертных мнений. Применяется этап первоначального сбора, на котором экспертам даются наборы параметров пациентов, используя которые они должны дать оценку по каждому критерию. После сбора дискретного набора значений для каждой из функций от каждого представителя группы экспертов необходимо произвести усреднение значений для формирования базы экспертных оценок. Для этого было введено понятие рейтинга эксперта . Построение рейтинга происходит путем суммирования весов свойственных врачу показателей квалификации.

Рисунок 3. Работа эксперта по оценке критерия веса для различных значений параметров.

Сформированная база экспертных оценок позволяет производить расчет значений функций f1, f2 ,..., f7 , определяющих оценку по каждому из критериев, для любого набора

входных параметров (точек). Эта возможность достигается путем интерполяции функции на дискретном наборе высчитанных значений, хранимых в базе. В качестве метода интерполяции был взят метод радиальных базисных функций.

В качестве функции агрегирования было решено выбрать функцию взвешенного среднего, которая удовлетворяет всем требуемым свойствам и задается формулой:

7

wiei

A(E,W ) i 17 .

wi

i 1

Однако в ходе работы с экспертами выяснилось, что минимальные оценки по критериям в наборе сильнее влияют на обобщенную оценку, производя тем самым пессимистическую оценку, которая заключается в своевременном распознавании моментов ухудшения

204

состояния здоровья пациентов. Исходя из этого факта было предложено в качестве весовых коэффициентов выбрать линейные функции вида:

wi (ei ) wi wiei , где wi , wi 0 i, wi (a) wi (b) при a b

В результате была получена следующая функцию взвешенного агрегирования:

7

wi ei wei i2

A(E,W ) i 17

wi wei i

i 1

Для расчета весовых коэффициентов проведем ряд опросов экспертной группы и соберем значения обобщенной оценки для определенного числа случайно сгенерированных множеств частных оценок, тем самым получив набор точек и значений в них, который необходимо аппроксимировать. Аппроксимацию будем проводить с помощью метода наименьших квадратов, заключающийся в минимизации суммы квадратов отклонений функции агрегирования, то есть:

(ekexp A(E,W)) min

k

E

Рисунок 4. Полученный ряд весовых функций критериев.

Найденную общую оценку можно использовать для определения группы риска и соответствующего уведомления доктора о критичности состояния здоровья пациента. Отнесения пациента к определенной группе риска будем производить по шкале, составленной после опроса экспертной группы и представленной на рисунке.

205

4. Тестирование системы

На данный момент реализован и протестирован прототип информационной системы. Тестирование было проведено при поддержке Волгоградского областного клинического кардиологического центра (ВОККЦ). Для тестирования было набрано две группы пациентов, проходящих потсгопитальный этап лечения. Всего в исследовании эффективности приложения приняло участие 142 пациента. 47 из них было установлено мобильное приложение. Таким образом получилось две группы пациентов: группа мобильного приложения и контрольная группа. Группы были подобраны таким образом, чтобы исключить значительную разницу по демографическим показателям и уровню развития симптомов заболевания между ними. Длительность наблюдения составила 6 месяцев.

Критерием оценки эффективности стал средний балл группы по шкале оценки

способности к самопомощи. По шкале ШОССН_9 меньшее значение оценки свидетельствует о лучшем результате.

Из предоставленных врачом данных можно сделать вывод о положительной эффективности использования пациентами мобильного приложения. Согласно улучшению средней оценки по шкале ШОССН_9, при использовании мобильного приложения может быть улучшена способность пациентов к основам самопомощи.

Библиографический список

1.Lee W.C., Chavez Y.E. et al. Economic burden of heart failure: a summary of recent literature // Heart Lung. – 2004. – Vol. 33. – P. 362 – 371

2.Владзимирский А.В. Телемедицина : монография. – Донецк : ООО «Цифровая типография», 2011. – 437 с.

3.Лопатин Ю.М., Гребенникова А.А., Беграмбекова Ю.Л. Надежность и дискриминантная валидность российской версии европейской шкалы оценки способности к самопомощи пациентов с сердечной недостаточностью // Российский кардиологический журнал. 2016;(8):14-19

4.Гребенникова А.А., Столяров А.Ю. Платформа удаленного мониторинга пациентов с ХСН на базе мобильного приложения // Российский кардиологический журнал Российского национального конгресса кардиологов. – 2017. – С. 121 – 130

206

УДК 658.56

ИНТЕГРИРОВАННАЯ СИСТЕМА БЕЗОПАСНОСТИ КАК ПРЕДМЕТ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

Егоров Е.Ю.

Федеральное казенное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский институт ФСИН России»

В данной статье рассмотрен анализ интегрированной системы безопасности. В качестве примера применим анализ причин и последствий отказов, сокращенно FMEA (Failure modes and effects analysis). Этот метод анализа, применяется в менеджменте качества для определения потенциальных дефектов (несоответствий) и причин их возникновения в изделии, процессе или услуге, до того, как они проявятся и окажут воздействие на потребителя.

THE INTEGRATED SECURITY SYSTEM AS THE SUBJECT SYSTEM ANALYSIS

E.Yu. Egorov

Federal state educational institution of higher education «The Voronezh Institute of the Federal penitentiary service of Russia»

Тhis article describes the analysis of the integrated security system. As an example, the analysis of the causes and consequences of failures, abbreviated FMEA (Failure modes and effects analysis). This method of analysis is used in quality management to determine potential defects (inconsistencies) and their causes in a product, process, or service, before they manifest and impact on the consumer.

Под интегрированной системой безопасности понимается совокупность технических средств, организационных мероприятий и действий сотрудников учреждения, направленных на защиту объекта от противоправных действий нарушителя. Для проведения анализа данных систем, необходимо обладать сведениями об особенностях и функциональных возможностях ИСБ. При этом можно выделить следующее:

1.Конфликтность интересов. Значительное отличие ИСБ от других систем, эксплуатируемых человеком, что в ИСБ присутствует конфликт интересов в системе «охрана-нарушитель». 2.Невозможность определения исходных данных при проектировании системы. В особенности это касается угроз, действий нарушителя и возможных вариантов развития конфликтной ситуации. ИСБ – система, требующая постоянного совершенствования. 3.Неопределенный характер временных показателей, в том числе времени движения охраны

инарушителя, времени преодоления инженерных средств охраны, момента срабатываний

ивыдачи сигнала тревоги средствами обнаружения и прочее.

ВГОСТ Р 50776-95 «Системы тревожной сигнализации. Часть 1. Общие требования. Раздел 4. Руководство по проектированию, монтажу и техническому обслуживанию»

© Егоров Е.Ю., 2018

207

и причин, приведших к их возникновению в изделии, до того, как они проявятся или окажут

и последствий возможных несоответствий конструкции. DFMEA может проводиться как для разрабатываемой продукции, так и для существующей. Цель проведения такого анализа - выявление возможных несоответствий продукции, которые могут оказать высокий риск на потребителя, а так же для внесения изменений в продукцию, которые бы позволили уменьшить риск. Результаты DFMEA являются необходимой информацией для последующего проведения анализа PFMEA. В данной статье рассматривается алгоритм определения DFMEA и применения его к ИСБ.

Результатом проведения анализа DFMEA является протокол с числовыми характеристиками степени рисков для каждого вида возможного отказа, включающий три основных показателя: значимость (степень тяжести последствий), возникновение (его вероятность), обнаружение (его вероятность). Значимость (S) – это оценка по 5-балльной шкале серьезности последствия. Ранг (балл) значимости определяется экспертно по типовой шкале. Возникновение (О) – это оценка вероятности, с которой ожидается появление несоответствия, последствия или причины. Для оценки частоты возникновения по возможности следует использовать имеющиеся статистические данные по подобным изделиям/процессам с учетом изменений рабочей среды (Ppk (Сpk), частота отказов за определенный срок и т.п.). Если таких данных нет, допустимо давать субъективные оценки на основе информации о процессе. Обнаружение (D) – это оценка вероятности того, что применяемые средства контроля обнаружат признаки несоответствия, последствия или причины прежде, чем эти признаки будут замечены потребителем. Необходимо оценить по 5-балльной шкале вероятность того, что несоответствие и/или причины, его вызвавшие, будут обнаружены прежде, чем изделие покинет расположение процесса. [1-2]

Численные значения показателей приведены ниже в таблицах:

После получения экспертных оценок указанных составляющих путем их перемножения определяется приоритетное число риска (ПЧР) – обобщенная количественная характеристика риска несоответствия. Если последствий несколько и значимости их разные, то для дальнейшего расчета ПЧР используется максимальное значение значимости.

Библиографический список

1.FMEA Анализ видов и последствий потенциальных отказов / Крайслер Корп., Форд Мотор Компани, Дженерал Моторс Корп. Руководство 4-е издание, 2008 г.

2.Анализ видов, последствий и причин потенциальных несоответствий (FMEA). Вашуков Ю.А., Дмитриев А.Я., Митрошкина Т.А. Методические указания / Самарский государственный аэрокосмический университет, 2008 г.

3.ГОСТ Р 50776-95 «Системы тревожной сигнализации. Часть 1. Общие требования. Раздел 4. Руководство по проектированию, монтажу и техническому обслуживанию».

210