Онтологический комплекс представления знаний для реабилитации травматолого-ортопедических пациентов

Полный текст

Введение

В здравоохранении особую медико-социальную значимость имеет реабилитация пациентов с последствиями травм и заболеваниями костно-мышечной системы. В России ежегодно выполняется свыше 120 тысяч операций по эндопротезированию, преимущественно тазобедренного и коленного суставов, причём ожидается дальнейшее увеличение объёма таких вмешательств [1]. В этих условиях системный подход к медицинской реабилитации, представляющей собой комплекс лечебных, диагностических и психологических мероприятий, приобретает особую актуальность [2-5]. Оптимизация существующих реабилитационных стратегий остаётся важной научно-практической задачей¹.

Существующая система медицинской реабилитации травматолого-ортопедических пациентов включает её проведение в различных медицинских организациях, что сопряжено с необходимостью комплексного учёта множества факторов: индивидуальных особенностей травмы (локализация, степень повреждения, осложнения), сопутствующей патологии (возрастные изменения, хронические заболевания), разнообразия реабилитационных методик и восстановительного потенциала пациента (соблюдение рекомендаций, мотивация, социальные условия). Выбор тактики реабилитации часто осуществляется на основе клинического опыта врача, что может приводить к неполному восстановлению функций, развитию осложнений и преждевременной инвалидизации, значительным временным и ресурсным затратам.

Перспективным направлением является внедрение цифровых технологий и систем на основе искусственного интеллекта (ИИ), позволяющих анализировать клинические, функциональные и реабилитационные параметры в режиме реального времени, вырабатывать персонализированные рекомендации, преодолеть терминологическую неоднозначность, затрудняющую междисциплинарное взаимодействие [6]. Системы ИИ, которые обеспечивают объяснение результатов логического вывода и согласование терминологии, целесообразно строить с применением онтологических моделей (ОМ).

Цель работы – представить комплекс взаимосвязанных ОМ, формирующих основу для интеллектуальной системы поддержки принятия решений (СППР) в реабилитации пациентов травматолого-ортопедического профиля.

1 Материалы и методы

Разработка онтологического комплекса для интеллектуальной СППР в области реабилитации пациентов травматолого-ортопедического профиля осуществлялась с применением системного подхода, объединяющего принципы семантического моделирования, экспертного анализа и облачных вычислений.

ОМ – семантическая сеть или графовая модель предметной области (ПрО), показывающая связи всех существенных абстрактных понятий и соглашения об их использовании при решении профессиональных задач; онтологический комплекс – совокупность множества ОМ и номенклатурного справочника названий понятий (база медицинской номенклатуры), с помощью которых в ПрО рассматриваются проблемные ситуации.

В качестве исходных материалов исследования использованы:

• актуальные клинические рекомендации и протоколы ведения пациентов с травмами опорно-двигательного аппарата и после ортопедических операций;
• стандарты оказания медицинской помощи при травмах и заболеваниях костно-мышечной системы, утверждённые Министерством здравоохранения РФ;
• экспертные оценки травматологов-ортопедов и специалистов по медицинской реабилитации.
• Методологическая схема исследования включает:
• аналитический этап, в рамках которого проведён системный анализ ПрО с выделением ключевых понятий, их классификацией и установлением взаимосвязей, выполнена концептуальная структуризация многоэтапного реабилитационного процесса, осуществлена формализация взаимосвязей между клиническими, функциональными и реабилитационными параметрами;
• этап онтологического моделирования, в рамках которого разработана система взаимосвязанных ОМ с использованием специализированного языка платформы IACPaaS²;
• этап технической реализации, в котором осуществляется формирование информационных ресурсов – описаний оценочных шкал, справочников и других данных и знаний, важных для проведения травматолого-ортопедической реабилитации и интеграции с международной классификацией функционирования, ограничений жизнедеятельности и здоровья (МКФ)³ и другими существующими классификаторами и справочниками.

На облачной платформе IACPaaS за счёт онтологического уровня обеспечивается коллективная работа экспертов, инженеров и клиницистов.

2 Комплекс онтологических моделей

Разработанный комплекс ОМ включает следующие основные компоненты.

1) ОМ пациента в соответствии с форматом реабилитационной карты пациента объединяет: клинико-анамнестические данные; параметры функциональных нарушений; реабилитационный потенциал, задачи и мероприятия; динамику восстановительного процесса.

2) ОМ клиниметрии содержит формальное описание: набора валидированных оценочных шкал и тестов; способов интерпретации полученных результатов.

3) ОМ диагностических методик реализует принципы МКФ через: стандартизированное описание диагностических процедур; унификацию критериев оценки функционального статуса; объединение с общепринятыми классификационными системами.

4) ОМ междисциплинарного взаимодействия определяет: состав и функциональные роли членов мультидисциплинарной реабилитационной команды (МДРК); алгоритмы взаимодействия специалистов; этапность реабилитационного процесса.

5) ОМ администрирования МДРК задаёт формат хранения и управления данными об участниках реабилитационного процесса и обеспечивает: учёт всех специалистов, вовлечённых в процесс реабилитации; определение роли специалиста в команде; контроль прав доступа к данным пациента в зависимости от роли специалиста; логирование действий для аудита и отчётности; синхронизацию с организационными структурами медучреждения.

6) ОМ содержимого медицинских справочников обеспечивает: стандартизацию форматов представления клинических данных; согласование с международной клинической терминологией.

7) База медицинских наблюдений и справочников (БМН), сформированная на основе соответствующей ОМ, является: расширяемой (позволяет динамически дополнять термины и связи в соответствии с развитием медицины и клинических стандартов); структурированной по ключевым разделам (медицинские расстройства, диагнозы, процедуры и вмешательства, медицинские изделия); выполняющей терминологическую унификацию используемых понятий; обеспечивающей семантическую согласованность между всеми ресурсами. Множество терминов БМН покрывает потребности описания знаний (в т.ч. инструкций из клинических рекомендаций) и составления сопутствующих реабилитационному процессу документов. Имена и/или значения терминов соотнесены с названиями и кодами из российских и международных номенклатурных перечней и классификаторов (в т.ч. SNOMED CT⁴).

На рисунке 1 представлена схема разработанных ОМ, стрелками указаны их связи с целевыми ресурсами: базами знаний (БЗ) и данных, необходимых для интеллектуальной СППР при реабилитации.

 

Рисунок 1 – Схема онтологического комплекса для интеллектуальной системы поддержки принятия решений при реабилитации пациентов травматолого-ортопедического профиля

 

Для оптимизации доступа к кодам МКФ и Международной классификации болезней (МКБ⁵) в процессе диагностики, для обеспечения совместимости электронных медицинских записей с системами отчётности (например, на уровне кодирования медицинских процедур) разработано онтологическое представление ресурсов, где определены, структурированы и сгруппированы термины и их коды, используемые в практической деятельности. Например, для интеграции с МКФ при постановке реабилитационного диагноза множество узлов Домен, Определители и их значения установлены для категорий: Функция организма, Активность и участие, Факторы окружающей среды, Структуры организма.

ОМ пациента даёт возможность клиническим специалистам внести необходимые медицинские данные о пациенте, отразить их динамичность. ОМ пациента структурирована в соответствии с форматом реабилитационной карты пациента и позволяет каждому специалисту МДРК иметь своё информационное пространство для проведения коллегиальных осмотров и ведения дневников ежедневных осмотров. Модель задаёт формализованный вид данных, вводимых в медицинскую карту: каждый раздел структурирован под соответствующий класс данных, используемых в медицинской практике согласно шаблону реабилитационной карты. На рисунке 2 приведён фрагмент онтологии для документирования клинических данных в виде медицинской реабилитационной карты. Совокупность заполненных карт формирует информационный ресурс – коллекцию медицинских реабилитационных карт пациента.

 

Рисунок 2 – Онтологическая модель пациента (фрагмент)

 

ОМ клиниметрии – это система формальных правил описания оценочных шкал и тестов, включая их интерпретацию (см. рисунок 3). Модель отражает структуру теста, позволяя представить возможные вопросы и варианты ответов, ключи для оценки результатов, правила интерпретации полученных данных. В ходе анализа структуры тестов, применяемых для диагностики реабилитационного потенциала пациента, выделены следующие ключевые элементы онтологии: Исследуемая область, Пункт, Вопрос, Ответ, Правило подсчёта. Выявлена определённая группа тестов, в которых используется группировка вопросов. Для таких случаев введено понятие Один вопрос из группы, которое позволяет определять свою пару Вопрос – Ответ и величину соответствующих ответу баллов.

 

Рисунок 3 – Онтологическая модель клиниметрии (фрагмент)

 

Введено понятие Подробность для фрагментирования длинных текстов вопросов: лаконичная часть используется как концепт, а сопровождающая текстовая часть даёт возможность представления вопроса в текстовом варианте, привычном для специалистов-пользователей. Баллы наполненного тестами ресурса используются для дальнейшего расчёта результатов теста на основе Правила подсчёта (например, суммирование всех баллов).

В качестве примера (см. рисунок 4) предложен формализм шкал Гудвина [7] и Харриса [8], применяемых для оценки функциональных исходов хирургического лечения пациентов с переломами проксимального отдела бедренной кости. Эти шкалы позволяют оценить клинические исходы после остеосинтеза переломов проксимального отдела бедренной кости и эндопротезирования тазобедренного сустава. Шкала Гудвина для определения результатов операции на тазобедренном суставе включает качественную оценку критериев (боль, объём движений, ходьба), а результат оценивается как отличный, хороший, удовлетворительный, слабый и неудовлетворительный. Шкала Харриса для тазобедренного сустава содержит оценку четырёх категорий (боль, функция, деформация, амплитуда движений). Для каждой категории набирается определённое количество баллов. Максимальное число баллов равно 100. Сумма баллов от 90 до 100 оценивается как отличная функция сустава, от 80 до 89 – хорошая, от 70 до 79 – удовлетворительная и менее 70 – неудовлетворительная [8, 9].

 

Рисунок 4 – База динамической клиниметрии в травматологической реабилитации (фрагмент)

 

Учитывая необходимость исследования каждого сустава по отдельности, для формализации шкалы Харриса используются вершины онтологии: Исследуемая область, которая имеет спецификатор [+]setmm (пустое упорядоченное множество), что позволяет в целевом ресурсе генерировать некоторое множество необходимых вершин.

В данном примере это: Исследуемый левый тазобедренный сустав, Исследуемый правый тазобедренный сустав. Каждая порождённая вершина имеет идентичную внутреннюю структуру по причине единого онтологического «донора» (см. рисунок 5). Каждый вопрос шкалы соответствует онтологической структуре Пункт, в котором сгенерированы варианты ответов с текстовой их интерпретацией и бальным соответствием. Для каждой вершины внесены соответствующие правила подсчёта и логика интерпретации результатов.

 

Рисунок 5 – Множественное порождение вершины целевого ресурса (пример)

 

ОМ диагностических методик. Одним из главных этапов реабилитации пациента является постановка реабилитационного диагноза с использованием кодировки по доменам МКФ. В отличие от МКБ и Международной классификации нарушений⁶, которые сосредоточены на последствиях болезней с этиологической точки зрения, в МКФ предлагается классификация компонентов здоровья и оценивается функционирование и ограничения жизнедеятельности человека, используя биопсихосоциальный подход. Основная цель МКФ – интеграция данных о состоянии здоровья и динамике заболевания с учётом биологических, социальных и личностных аспектов. Реабилитационный диагноз представляет собой подробное описание нарушений структур и функций органов и систем, которые приводят к определённым ограничениям, и учитывает факторы окружающей среды, которые могут как облегчать, так и затруднять выполнение пациентом повседневных задач и функций [10].

ОМ диагностических методик в травматологии и ортопедии (см. рисунок 6), отражает структуру знаний, позволяющих выдвигать гипотезы о наличии определённого нарушения, кодируемого классификатором МКФ в рамках интеллектуальной поддержки МДРК. Данная модель содержит набор отношений, достаточный для связывания элементов клинической картины пациента с кодом МКФ и определителем степени тяжести.

 

Рисунок 6 – Онтологическая модель диагностических методик в травматолого-ортопедической реабилитации (фрагмент)

 

Знания группируются под узлами-вершинами: B, D, S, E (МКФ домены: функции организма, структуры организма, активность и участие, факторы окружающей среды). Информация соответствует элементам структуры: МКФ название – код и имя МКФ классификатора; МКФ код – диагностируемый код МКФ классификатора с соответствующим определителем. Симптомокомплекс предназначен для группировки клинически значимых наблюдений, включая результаты тестов.

Наблюдение – единица, отражающая клинически значимые данные пациента. Каждое наблюдение можно выразить в простом варианте его описания или используя множество элементов или характеристик. К ним относятся и итоговые результаты проведения тестирования и опросов по шкалам, и результаты отдельных вопросов таких тестов.

Тип наблюдения представляет принадлежность к категории (метрика, наследственность, образ жизни, лабораторное исследование, осмотр, заболевание и т.д.) для различения вводимых элементов. Совместимость элементов используется для определения полноты диагностируемых состояний через определение сочетаемости наблюдений. Используются определения: минимальное количество, любой, все.

Справочник медицинских терминов и наблюдений. Справочники необходимы для согласованного взаимодействия участников, корректного употребления терминов при описании особенностей пациента, полученной травмы, реабилитационных методик и лечебных мероприятий, особенностей восстановительного потенциала пациента и т.д. Для поддержки формирования номенклатуры согласованных терминов и клинических данных сформирована ОМ содержимого медицинских справочников, апробированная на платформе IACPaaS. В ней группируются перечни наблюдаемых фактов разного типа, позволяя описывать интересующее Наблюдение с использованием простого представления или с использованием множества элементов или характеристик. Для жалоб и нарушений структура БМН позволяет вносить данные через управляющий узел Наличие отклонений от нормы, открывающий на следующем уровне возможность подробного описания.

Справочники медицинских терминов отвечают современным требованиям электронного здравоохранения обширным содержанием с детализацией терминов-наблюдений состояния пациентов и с указанием международных названий и кодов терминов (в т.ч. SNOMED CT) для стандартизации медицинской документации (см. рисунок 7). В частности, в [11] представлена выборка приоритетных кодов и их описание по МКФ, которые необходимы при постановке реабилитационного диагноза у пациентов при патологии опорно-двигательной системы: изменение и поддержание положения тела (d410-d429); ходьба и передвижение (d450-d469); передвижение и использование транспорта (d470-d489); приобретение предметов первой необходимости (d610-d629) и др. Реабилитационный диагноз описывается в категориях МКФ, имеющих четыре уровня детализации нарушения структур, функций, жизнедеятельности и факторов среды. Интеграции со справочником помогает вложенная структура от метапонятия Домен до комплекса Определителей через Узел, представляющий код нарушения.

 

Рисунок 7 – Фрагменты номенклатурных справочников (слева SNOMED CT, справа МКФ)

 

ОМ администрирования (А) и междисциплинарного взаимодействия (Б) обеспечивают процесс формирования плана работы реабилитационной бригады (см. рисунок 8).

 

Рисунок 8 – Онтологическая модель управления мультидисциплинарной реабилитационной команды

 

ОМ междисциплинарного взаимодействия предназначена для декларативного описания сценария работы врача через комплекс Вкладок с множеством элементов Вершина для документирования опроса, осмотра пациента, анамнеза заболевания, формирования плана реабилитации, проведение тестирования пациента с использованием утверждённых шкал и тестов. ОМ обеспечивает формирование структурированных шаблонов ввода информации (и правил ввода данных в пользовательском интерфейсе) разными специалистами МДРК, а также правила формирования отчётов по реабилитации пациентов.

ОМ администрирования предназначена для координации между специалистами, сокращения ошибок администрирования и обеспечения открытости реабилитационного процесса в МДРК и представляет собой структуру, задающую формат хранения списка всех вовлечённых в реабилитацию участников с указанием медицинской специальности и принадлежностью МДРК. ОМ имеет следующие корневые понятия: список специальностей, список специалистов, команда МДРК, администраторы. Список специальностей организован как множество возможных специальностей, определяющих МДРК. Список специалистов реализован как множество ID, состоящее из ФИО (Фамилия Имя Отчество) и специальностей. МДРК включает множество пар ID и специальность. Администраторы – вершина, формирующая некоторое множество ID лиц, допущенных к принятию административных решений.

3 Обсуждение

В работе представлен комплекс ОМ для СППР в реабилитации пациентов травмато-ортопедического профиля, обеспечивающий полный цикл разработки онтологий, графовых БЗ, а также основанных на них СППР [12]. К наиболее известным медицинским онтологиям можно отнести клинические онтологии SNOMED CT, UMLS⁷, ICD-11⁸, различные специализированные онтологии (например, онтология сердечно-сосудистых заболеваний [13], онтология диабета [14], онтология рака [15], онтология COVID - 19 [16] и др.; онтологии для конкретных медицинских задач (например, онтология лекарственных средств [17], онтология побочных эффектов [18], онтология медицинских устройств [19], онтология клинических анализов [20], онтологии для реабилитации [21], онтология функционального восстановления [22], онтология инвалидности [23]). Анализ медицинских онтологий показал, что каждая из них имеет специфическую область использования, уникальную структуру понятий, особые механизмы актуализации, конкретные сферы применения в клинической практике.

Представленный в данной работе комплекс онтологий обладает рядом принципиальных отличий от других медицинских ОМ. Наиболее существенным является предложенная форма ОМ, позволяющая создавать актуальные БЗ, управлять ими и использовать в СППР. Новизна содержания заключается в предназначении для поддержки комплексной оценки состояния пациента с использованием МКФ. Это позволяет учитывать нозологическую форму заболевания и весь спектр функциональных возможностей пациента, включая двигательные функции, когнитивные способности, психологическое состояние и факторы окружающей среды, что особенно важно для разработки эффективных реабилитационных программ.

Важной особенностью является применение онтологических компонентов для реализации гибкой программно-сервисной поддержки системного подхода к процессу диагностики и планирования реабилитации. Это позволяет управлять составом специалистов МДРК: физиотерапевтов, эрготерапевтов, психологов и др. Командный подход соответствует клиническим рекомендациям Министерством здравоохранения РФ. Состав МДРК обеспечивает учёт всех аспектов состояния пациента, позволяет разрабатывать индивидуальные программы реабилитации.

 

¹ Rehabilitation after traumatic injury. London: National Institute for Health and Care Excellence (NICE); 2022 Jan 18. (NICE Guideline, No. 211.) Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK579697/.

² IACPaaS (Intelligent Applications, Control and Platform as a Service) – облачная платформа для разработки, управления и удалённого использования интеллектуальных облачных сервисов. https://iacpaas.dvo.ru/.

³ МКФ - Международная классификация функционирования, ограничений жизнедеятельности и здоровья. https://ergotherapy.ru/wp-content/uploads/2017/05/Mezhdunarodnaya-klassifikatsiya.pdf.

⁴ SNOMED CT (Систематизированная медицинская номенклатура – Клинические термины) – это систематизированная машинно-обрабатываемая медицинская номенклатура. https://www.snomed.org/what-is-snomed-ct.

⁵ Международная классификация болезней 10-го пересмотра (МКБ-10). https://mkb-10.com/.

⁶ МКФ - Международная классификация функционирования, ограничений жизнедеятельности и здоровья. https://ergotherapy.ru/wp-content/uploads/2017/05/Mezhdunarodnaya-klassifikatsiya.pdf.

⁷ Unified Medical Language System (UMLS) - средство для разработки компьютерных систем в сфере здравоохранения. Разработка начата в 1986 году в Национальной медицинской библиотеке США. https://www.nlm.nih.gov/research/umls/index.html.

⁸ International Classification of Diseases 11th Revision (ICD-11). МКБ-11 — одиннадцатый пересмотр Международной статистической классификации болезней и проблем, связанных со здоровьем. https://icd.who.int/en.

Об авторах

Валерия Викторовна Грибова

Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН (ИАПУ ДВО РАН)

Email: gribova@iacp.dvo.ru
ORCID iD: 0000-0001-9393-351X
Scopus Author ID: 7801667631

заместитель директора по научной работе, научный руководитель лаборатории интеллектуальных систем, д.т.н., чл.-корр. РАН

Россия, Владивосток

Елена Арефьевна Шалфеева

Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН (ИАПУ ДВО РАН)

Email: shalf@dvo.ru
ORCID iD: 0000-0001-5536-2875
Scopus Author ID: 6508163590

д.т.н., ведущий научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем, доцент

Россия, Владивосток

Дмитрий Борисович Окунь

Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН (ИАПУ ДВО РАН)

Автор, ответственный за переписку.
Email: okdm@iacp.dvo.ru
ORCID iD: 0000-0002-6300-846X
SPIN-код: 8390-2749
Scopus Author ID: 57204598165

к.м.н., старший научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем

Россия, Владивосток

Олег Николаевич Шевченко

Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН (ИАПУ ДВО РАН)

Email: oleg-555-13@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-5766-8055

аспирант, ведущий инженер-программист лаборатории интеллектуальных систем

Россия, Владивосток

Список литературы

Дополнительные файлы