Designing of the specialized computer system for making pulmonology diagnosis
In this article the problems of designing specialized computer systems for making medical diagnosis are considered. The architecture of software system that allows making non-invasive diagnosis of human respiratory system is developed. The analysis of domain and physical foundations of chosen diagno...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | rus |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/718 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems in programming |
Репозитарії
Problems in programming| id |
pp_isofts_kiev_ua-article-718 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| resource_txt_mv |
ppisoftskievua/f2/7619b36e68bee6ea7dbd186554ffc9f2.pdf |
| spelling |
pp_isofts_kiev_ua-article-7182025-04-09T22:22:32Z Designing of the specialized computer system for making pulmonology diagnosis Проектирование специализированной компьютерной системы для проведения пульмонологического диагностирования Komlevaya, N.O. Komlevoy, A.N. Chernega, K.S. UDC 004:62-52:004.03 УДК 004:62-52:004.03 In this article the problems of designing specialized computer systems for making medical diagnosis are considered. The architecture of software system that allows making non-invasive diagnosis of human respiratory system is developed. The analysis of domain and physical foundations of chosen diagnostics method – laser correlation spectroscopy – is made. The source data which are used in the automated system for identifying the state of respiratory system are formalized. The common borders and the context of the simulated domain in initial phase of the designing system are identified. The general requirements for functional behavior of the designed system are formulated. The non-functional requirements for the developed software product are listed. System users are considered – they are entities which are external in relation to the system. being modeled that interact with the system and its functionality is used to achieve the objectives. They interact with the system and used its functional capabilities to achieve the objectives. The main use cases of the system are considered. Its analysis and formalization are made using UML-diagrams of the form Use case and Activity. The basic algorithms of diagnostic data are considered.Prombles in programming 2014; 2-3: 253-262 В статье рассмотрены проблемы проектирования специализированных компьютерных систем, предназначенных для медицинского диагностирования. Разработана архитектура программной системы, позволяющей осуществлять неинвазивное диагностирование дыхательной системы человека. Выполнен анализ предметной области и физических основ выбранного метода диагностики – лазерной корреляционной спектроскопии. Формализованы исходные данные, используемые автоматизированной системой для идентификации состояния дыхательной системы. Определены общие границы и контекст моделируемой предметной области на начальном этапе проектирования системы. Сформулированы общие требования к функциональному поведению проектируемой системы. Указаны нефункциональные требования для разрабатываемого программного продукта. Рассмотрены пользователи системы – внешние по отношению к моделируемой системе сущности, которые взаимодействуют с системой и используют ее функциональные возможности для достижения соответствующих целей. Рассмотрены основные варианты использования системы, выполнен их анализ и формализация при помощи UML-диаграмм вида Use case и Activity. Рассмотрены основные алгоритмы обработки диагностических данных.Prombles in programming 2014; 2-3: 253-262 Інститут програмних систем НАН України 2025-04-09 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/718 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 2-3 (2014); 253-262 ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 2-3 (2014); 253-262 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 2-3 (2014); 253-262 1727-4907 rus https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/718/770 Copyright (c) 2025 PROBLEMS IN PROGRAMMING |
| institution |
Problems in programming |
| baseUrl_str |
https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai |
| datestamp_date |
2025-04-09T22:22:32Z |
| collection |
OJS |
| language |
rus |
| topic |
UDC 004:62-52:004.03 |
| spellingShingle |
UDC 004:62-52:004.03 Komlevaya, N.O. Komlevoy, A.N. Chernega, K.S. Designing of the specialized computer system for making pulmonology diagnosis |
| topic_facet |
UDC 004:62-52:004.03 УДК 004:62-52:004.03 |
| format |
Article |
| author |
Komlevaya, N.O. Komlevoy, A.N. Chernega, K.S. |
| author_facet |
Komlevaya, N.O. Komlevoy, A.N. Chernega, K.S. |
| author_sort |
Komlevaya, N.O. |
| title |
Designing of the specialized computer system for making pulmonology diagnosis |
| title_short |
Designing of the specialized computer system for making pulmonology diagnosis |
| title_full |
Designing of the specialized computer system for making pulmonology diagnosis |
| title_fullStr |
Designing of the specialized computer system for making pulmonology diagnosis |
| title_full_unstemmed |
Designing of the specialized computer system for making pulmonology diagnosis |
| title_sort |
designing of the specialized computer system for making pulmonology diagnosis |
| title_alt |
Проектирование специализированной компьютерной системы для проведения пульмонологического диагностирования |
| description |
In this article the problems of designing specialized computer systems for making medical diagnosis are considered. The architecture of software system that allows making non-invasive diagnosis of human respiratory system is developed. The analysis of domain and physical foundations of chosen diagnostics method – laser correlation spectroscopy – is made. The source data which are used in the automated system for identifying the state of respiratory system are formalized. The common borders and the context of the simulated domain in initial phase of the designing system are identified. The general requirements for functional behavior of the designed system are formulated. The non-functional requirements for the developed software product are listed. System users are considered – they are entities which are external in relation to the system. being modeled that interact with the system and its functionality is used to achieve the objectives. They interact with the system and used its functional capabilities to achieve the objectives. The main use cases of the system are considered. Its analysis and formalization are made using UML-diagrams of the form Use case and Activity. The basic algorithms of diagnostic data are considered.Prombles in programming 2014; 2-3: 253-262 |
| publisher |
Інститут програмних систем НАН України |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/718 |
| work_keys_str_mv |
AT komlevayano designingofthespecializedcomputersystemformakingpulmonologydiagnosis AT komlevoyan designingofthespecializedcomputersystemformakingpulmonologydiagnosis AT chernegaks designingofthespecializedcomputersystemformakingpulmonologydiagnosis AT komlevayano proektirovaniespecializirovannojkompʹûternojsistemydlâprovedeniâpulʹmonologičeskogodiagnostirovaniâ AT komlevoyan proektirovaniespecializirovannojkompʹûternojsistemydlâprovedeniâpulʹmonologičeskogodiagnostirovaniâ AT chernegaks proektirovaniespecializirovannojkompʹûternojsistemydlâprovedeniâpulʹmonologičeskogodiagnostirovaniâ |
| first_indexed |
2025-07-17T09:58:22Z |
| last_indexed |
2025-07-17T09:58:22Z |
| _version_ |
1838410113091633152 |
| fulltext |
Прикладне програмне забезпечення
© Н.О. Комлевая, А.Н. Комлевой, К.С. Чернега, 2014
ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2014. № 2–3. Спеціальний випуск 253
УДК 004:62-52:004.03
ПРОЕКТИРОВАНИЕ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ
КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ
ПУЛЬМОНОЛОГИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ
Н.О. Комлевая
1
, А.Н. Комлевой
2
, К.С. Чернега
3
1, 3Одесский национальный политехнический университет,
65044, г. Одесса, проспект Шевченко, 1,
тел. +38(048) 705-8566, e-mail: nokoml@yandex.ua
2Одесский национальный медицинский университет,
65082, г. Одесса, переулок Валиховский, 2,
тел. +38(048) 728-5474, e-mail: shurik-jan@yandex.ua
В статье рассмотрены проблемы проектирования специализированных компьютерных систем, предназначенных для медицин-
ского диагностирования. Разработана архитектура программной системы, позволяющей осуществлять неинвазивное диагности-
рование дыхательной системы человека. Выполнен анализ предметной области и физических основ выбранного метода диагн о-
стики – лазерной корреляционной спектроскопии. Формализованы исходные данные, используемые автоматизированной си-
стемой для идентификации состояния дыхательной системы. Определены общие границы и контекст моделируемой предметной
области на начальном этапе проектирования системы. Сформулированы общие требования к функциональному поведению про-
ектируемой системы. Указаны нефункциональные требования для разрабатываемого программного продукта. Рассмотрены
пользователи системы – внешние по отношению к моделируемой системе сущности, которые взаимодействуют с системой и
используют ее функциональные возможности для достижения соответствующих целей. Рассмотрены основные варианты ис-
пользования системы, выполнен их анализ и формализация при помощи UML-диаграмм вида Use case и Activity. Рассмотрены
основные алгоритмы обработки диагностических данных.
In this article the problems of designing specialized computer systems for making medical diagnosis are considered. The architecture of
software system that allows making non-invasive diagnosis of human respiratory system is developed. The analysis of domain and
physical foundations of chosen diagnostics method – laser correlation spectroscopy – is made. The source data which are used in the
automated system for identifying the state of respiratory system are formalized. The common borders and the context of the simulated
domain in initial phase of the designing system are identified. The general requirements for functional behavior of the designed system
are formulated. The non-functional requirements for the developed software product are listed. System users are considered – they are
entities which are external in relation to the system. being modeled that interact with the system and its functionality is used to achieve
the objectives. They interact with the system and used its functional capabilities to achieve the objectives. The main use cases of the
system are considered. Its analysis and formalization are made using UML-diagrams of the form Use case and Activity. The basic
algorithms of diagnostic data are considered.
Введение
Современные диагностирующие системы весьма разнообразны и имеют широкий диапазон областей
применения. Внедрение компьютерных систем управления медицинским обслуживанием способствует обеспе-
чению своевременности и эффективности лечебных и диагностических мероприятий, повышению качества
принимаемых решений, минимизации вероятности бесконтрольного доступа к данным пациента и злонамерен-
ного их использования. В медицине появляется все больше разнородного высокотехнологичного оборудования
(диагностическое, лабораторное), встраиваемого в автоматизированные системы обработки медицинских дан-
ных. Это обуславливает необходимость создания новых технологий по обработке данных, обеспечивающих их
достоверность, доступность, целостность и конфиденциальность. Таким образом, разработка эффективной
технологии обработки медицинских данных, позволяющей выполнять диагностирование состояния пациента,
остается актуальной задачей.
Особую роль в диагностике играют специализированные компьютерные системы, предназначенные для
детального исследования тех или иных аспектов состояния здоровья пациента. Интерес представляют системы,
использующие неинвазивный подход при проведении диагностирования, что позволяет повысить доступность,
безопасность и скорость проведения обследования.
В настоящее время такие системы востребованы для проведения пульмонологических обследований со-
стояния дыхательной системы пациента. При этом источником информации о повреждении дыхательных пу-
тей, воспалительных процессах и эффективности лечения может служить анализ изменений качественного и
количественного состава выдыхаемого пациентом воздуха.
Цель и задачи
Целью исследования является разработка программной архитектуры и дальнейшее проектирование ав-
томатизированной компьютерной системы, предназначенной для проведения неинвазивного пульмонологиче-
ского диагностирования.
mailto:nokoml@yandex.ua
mailto:shurik-jan@yandex.ua
Прикладне програмне забезпечення
254
К решаемым задачам относятся: анализ предметной области и физических основ выбранного метода диа-
гностики, формализация исходных данных, формирование функциональных и нефункциональных требований
для разрабатываемого программного продукта, анализ прецедентов системы и основных алгоритмов обработки
данных.
Анализ предметной области и формализация исходных данных
Современные средства диагностики заболевания дыхательной системы предполагают лабораторные и
инструментальные исследования. Вместе с тем все большее распространение получает биофизический метод
лазерной корреляционной спектроскопии (ЛКС), чьими неоспоримыми преимуществами являются высо-
кая чувствительность, скорость получения результата и неинвазивность [1]. Метод ЛКС достаточно новый,
он основан на измерении спектральных характеристик монохроматического когерентного излучения
вследствие рассеяния света при прохождении через дисперсную систему наночастиц, взвешенных в жидко-
сти. Взаимодействие излучения с частицами этой системы расширяет спектр рассеяния света, при этом
форма линий спектра характеризует дисперсный состав системы, с высокой точностью показывая концен-
трации частиц размером от 1 до 10000 нанометров. Из спектра характеристик рассеянного монохроматиче-
ского когерентного излучения может быть получена информация обо всех динамических процессах в иссле-
дуемой системе.
Непосредственно измеряемой величиной в методе ЛКС является не сам спектр рассеянного исследуе-
мой системой света, а спектр флуктуаций фототока на выходе фоторегистрирующего устройства. Этот
спектр представляет собой результат биения гармоник электромагнитных полей друг с другом, он сосредото-
чен в низкочастотной области, то есть там, где его очень удобно анализировать современными мощными ра-
диотехническими методами. Измеряя спектр флуктуаций фототока и определяя его полуширину, легко полу-
чить размер частиц в исследуемой системе. Однако в действительности исследуемые размеры частиц (осо-
бенно биологические жидкости) редко бывают монодисперсными. Как правило, исследуемые образцы поли-
дисперсны, то есть одновременно в растворе находятся частицы различных размеров. Пусть спектр света,
рассеянного монодисперсными частицами, представляет собой кривую Лоренца:
ω
)ω(
2
Г
Г
AI , (1)
где 2qDГ T – полуширина спектра на полувысоте, q – переданный волновой вектор света, рассеянного об-
разцом,
2
θ
sin
π4
n
q , (2)
где n – показатель преломления среды, – длина волны света, θ – угол рассеяния, TD – коэффициент транс-
ляционной диффузии рассеивающих частиц. Через него можно перейти к размерам рассеивающих частиц.
Для полидисперсной системы спектр является суммой, а для непрерывных распределений – интегралом
лоренциалов с разными полуширинами Г . В этом случае спектр )(I имеет вид:
dГ
Г
ГГA
I
2
)(
)( , (3)
где )(ГA – функция распределения частиц по коэффициентам диффузии ( 2qDГ T ), а, следовательно, и по
размерам. Определение распределения частиц по размерам заключается, таким образом, в решении приве-
денного выше интегрального уравнения с лоренцевским ядром.
Задача такого типа характеризуется сильной неустойчивостью решения по отношению к малым вариа-
циям экспериментальных данных, что необходимо учитывать.
Для проведения неинвазивного пульмонологического обследования в качестве исходного материала
эффективно использовать конденсат влажности выдыхаемого воздуха (КВВВ) пациента, который получают с
помощью специального устройства и далее помещают в лазерный спектроскоп. ЛКС КВВВ позволяет, осно-
вываясь на соотношении наночастиц определенного гидродинамического радиуса, определять состояние ды-
хательной системы и далее проводить мониторинг эффективности лечения и прогнозировать его результаты.
Спектры исследуемых КВВВ целесообразно измерять при одинаковых условиях, то есть при одной и той же
температуре, влажности и т. д. Если условия другие и не могут быть приведены к стандартным, необходимо
вводить соответствующие поправки.
Функции распределения по размерам частиц КВВВ – это гистограммы, определенные на сетке разме-
ров, состоящий из 32 точек, причем сетка размеров одинакова для любых рассматриваемых КВВВ. Хотя ви-
зуально можно выявить определенные корреляции между заболеванием дыхательной системы и видом функ-
ции распределения, сделать обоснованный вывод, основываясь на непосредственном рассмотрении данных
ЛКС, чрезвычайно трудно, потому что эти данные представляют собой 32 скоррелированных между собой
Прикладне програмне забезпечення
255
числа, и анализ их «в уме» практически не возможен. Поэтому целесообразно применить автоматизирован-
ный подход и спроектировать компьютерную систему, позволяющую идентифицировать состояние дыха-
тельной системы пациента на основе его персональных, медицинских и КВВВ-данных [2, 3].
Функциональные и нефункциональные требования
Для формализации требований к разрабатываемой системе был проведен сбор и анализ информации на
основе документов «Видение» [4], сформированных будущими пользователями системы. Пользователей систе-
мы целесообразно разбить на следующие категории:
«Пациент» (Patient) – обследуемый, у которого в процессе диагностирования идентифицируется состо-
яние дыхательной системы. Компьютерная система должна уметь вводить, обрабатывать и хранить данные о
множестве пациентов;
«Медицинский работник» (Medicals) – лицо, выполняющее мероприятия по проведению обследования.
Данную категорию можно разбить на две подкатегории: «Лаборант» (Laborant) и «Врач» (Doctor). На лаборанта
возлагаются формализованные действия – ввод данных о пациенте и запуск вычислительных процедур, входя-
щих в компьютерную систему. Врач отвечает за постановку диагноза в терминах предметной области;
«Администратор» (Admin) – лицо, основной функцией которого является пересылка результатов диа-
гностирования пациенту.
Кроме того, одни функции системы имеют строго определенного исполнителя, другие же могут вы-
полняться разными категориями пользователей (например, регистрация, авторизация и т. д.).
Рассмотрим основные функциональные требования, предъявляемые к разрабатываемой системе диа-
гностики. Формально описание функциональности и поведения системы приведено на рис. 1.
Система должна обеспечивать проведение регистрации (первичное использование системы) и автори-
зации (использование системы при наличии учетной записи) пользователей. Система должна предусматри-
вать возможность внесения основных персональных, медицинских и дополнительных (вспомогательных)
данных о пациенте. После исследования спектрального состава конденсата влажности выдыхаемого пациен-
том воздуха система должна регистрировать КВВВ-данные обследуемого.
Программа должна предусматривать формирование медицинской карты пациента, для которой воз-
можны следующие режимы: создание новой карты с уникальным номером, просмотр, дополнение уже со-
зданной карты данными, редактирование, распечатка, хранение в базе данных, поиск карты в базе данных по
различным критериям – простым и составным. Каждый пациент при необходимости может быть обследован
неограниченное количество раз с внесением всех результатов обследования в свою медицинскую карту. Так-
же необходима возможность группировки пациентов с целью просмотра выборки данных или задания опре-
деленного действия сразу для группы пациентов (например, для отправки результатов диагностики сразу не-
скольким пациентам). При наличии контактных данных пациента система должна отправлять диагностиче-
ские данные по указанному электронному адресу или посредством SMS. При отсутствии нужной информа-
ции во время поиска по базе данных или группировке должно выводиться соответствующее сообщение. Так-
же необходимо выдавать сообщение об ошибке при отсутствии доступа к БД. Система не должна распро-
странять персональную информацию о пациенте.
Программа должна выполнять обработку и анализ целостности КВВВ-данных пациента, осуществлять
дальнейший спектральный анализ КВВВ-данных, проверять спектры на соответствие нормальному закону
распределения [5], вычислять значения диагностических признаков в соответствии с заложенными методи-
ками и алгоритмами. На основании рассчитанных значений диагностических признаков идентифицируется
состояние дыхательной системы пациента. При невозможности проведения автоматической идентификации
задействуется врач, который соотносит пациента с одной из существующих диагностических групп или со-
здает для пациента новую группу. Каждая группа должна иметь свое описание, хранящееся в соответствую-
щих таблицах БД.
У каждого пользователя есть свои ограничения в использовании системы: лаборант может вносить
данные о пациенте, формировать медицинскую карту, выполнять вычисление диагностических признаков, а
также расчёт спектров и проверку нормальности КВВВ-данных пациента. Все медработники могут изменять
данные о клиенте, но обновлять медицинскую карту может лишь врач. Также врач может соотносить данные
пациента с диагностической группой и обновлять диагностику (пересчитывать статистики для группы). Ад-
министратор отвечает за пересылку диагностических данные пациенту, если он оставил свои контактные
данные (номер мобильного телефона, e-mail).
Так как разрабатываемый программный продукт предназначен для использования медработниками, вла-
деющими вычислительной техникой на уровне пользователя, то он должен быть лёгок и прост в использовании,
то есть обладать удобным дружественным интерфейсом. Задание действий должно осуществляться с использо-
ванием команд меню, кнопок пиктограмм, основным действиям должны соответствовать подсказки. Кроме то-
го, необходимо разработать доступную справочную систему, позволяющую быстро и легко овладеть принци-
пами работы с программой.
Прикладне програмне забезпечення
256
Laborant
Medicals
Doctor
Ввод персональных данных
Ввод медицинских данных
Ввод дополнительных данных
Ввод КВВВ-данных
Формирование медицинской карты
Авторизация
Регистрация
User
Pat ient
Admin
Вычисление диагностических признаков
Модификация данных о пациенте
Расчёт спектров и проверка нормальности КВВВ-данных пациента
Идентификация состояния пациента
Обновление статистик для группы
Обновление медицинской карты
Пересылка диагностических данных пациенту
Прохождение обследования
Поиск пациента в БД
<<include>>
<<include>>
<<include>>
<<include>>
Рис. 1. Диаграмма вариантов использования (use case diagram) проектируемой системы
Анализ прецедентов системы и основных алгоритмов обработки данных
Рассмотрим спецификацию вариантов использования системы – прецедентов, приведенную в таблице.
Для каждого прецедента здесь указаны:
наименование;
заинтересованные лица – актеры, участвующие в данном варианте использования;
предусловие – условие (условия), выполнение которого требует система перед запуском данного пре-
цедента;
постусловие – возможное состояние системы после выполнения прецедента;
основной успешный сценарий – шаги, выполняемые для достижения цели прецедента (в рамках статьи
рассматриваются только основные шаги);
альтернативный сценарий – шаги, выполняемые при неуспешном проходе основного сценария. Аль-
тернативный сценарий может предполагать повторное использование основного сценария, или иметь свою соб-
ственную последовательность шагов.
Прикладне програмне забезпечення
257
Таблица. Спецификация прецедентов
Прецеденты
Заинтересо-
ванные лица
Предусловие
Постусло-
вие
Основной успеш-
ный
сценарий
Альтернативный
сценарий
1 2 3 4 5 6
1. Регистра-
ция
Все
действую-
щие лица
Программа
запущена, есть
права для ре-
гистр. в соответ-
ств. профиле
Пользова-
тель зареги-
стрирован
Все необходимые
поля заполнены,
пользователь
внесён в БД
Пройти
регистрацию
заново
2. Авториза-
ция
Медработ-
ники, адми-
нистратор
Пользователь
зарегистрирован
Пользова-
тель вошёл
в систему
Правильно
введены логин
и пароль,
авторизация
закончена
Заново ввести
логин и пароль,
после попыток
задать дополнит.
секретный вопрос
или ввести номер
телефона (если он
записан в БД), на
который поступят
данные для входа
3. Прохожде-
ние обследо-
вания
Пациент,
медработни-
ки
Оборудование в
рабочем состоя-
нии, медперсонал
присутствует
Пациент
прошёл
обследова-
ние
Обследование
пройдено,
результаты анали-
зов получены
Повторное
обследование,
ожидание выдачи
результатов
4. Ввод
персональных
данных
(основных)
Лаборант,
пациент
Пациент и
лаборант
зарегистри-
рованы
Данные
введены
Введены все
необходимые
данные
Корректировка
данных, ввод
некоторых данных
(по необходимости)
5. Ввод
персональных
данных
(медицин-
ских)
Лаборант,
пациент
Пациент и
лаборант зареги-
стрированы,
введены
основные данные
Медицин-
ские данные
введены
Введены все
необходимые
данные
Корректировка
данных, ввод
некоторых данных
(по необходимости)
6. Ввод
дополнитель-
ных данных
Лаборант,
пациент
Пациент и лабо-
рант зарегистри-
рованы, введены
основные персо-
нальные и меди-
цинские данные
Дополни-
тельные
данные вве-
дены
Введены все
необходимые
данные
Корректировка
данных, ввод
некоторых данных
(по необходимости)
или пропуск
данного пункта
7. Ввод
КВВВ-
данных
Лаборант,
пациент
Пациент и лабо-
рант зарегистри-
рованы, введены
основные персо-
нальные,
медицинские и
дополнительные
данные
КВВВ-
данные
введены
Введены все
необходимые
данные
Корректировка
данных, ввод
некоторых данных
(по необходимости)
8. Формиро-
вание
медицинской
карты
Лаборант,
пациент
Введены все
необходимые
данные
Медицин-
ская карта
создана
Все данные
о пациенте
внесены в БД,
медкарта
оформлена
Ввести пропущен-
ные данные,
откорректировать
неверные или
устаревшие данные
9. Пересылка
диагностиче-
ских данных
пациенту
Администра-
тор, пациент
Администратор
зарегистрирован,
результаты об-
следования и ди-
агноз записаны в
медкарте
Данные
переданы
пациенту
Если пациент
указал свой номер
телефона и/или
e-mail, то резуль-
таты диагностики
приходят ему на
электронную по-
чту и/или по SMS
Ожидание
прихода
пациента
Прикладне програмне забезпечення
258
Окончание таблицы
1 2 3 4 5 6
10. Вычисле-
ние диагно-
стических
признаков
Лаборант Введены КВВВ-
данные
Диагности-
ческие при-
знаки вы-
числены
Признаки
вычислены
верно
Пересчёт призна-
ков, проверка вер-
ности введенных
данных, повторное
проведение диагно-
стики
11. Расчёт
спектров и
проверка
нормальности
спектров
КВВВ-
данных
пациента
Лаборант Введены
КВВВ-данные
Спектры
рассчитаны,
проверка
выполнена
Спектры
рассчитаны успе-
шно, КВВВ-
данные полные,
спектры соотв.
норм. закону рас-
пределения
Пересчёт
результатов,
проверка верности
введенных данных
12. Модифи-
кация данных
о клиенте
Медработ-
ник
Изменились не-
которые персо-
нальные данные
о пациенте
Данные
изменены
Данные
изменены
верно,
сохранены в БД
Повторный ввод
изменённых
данных
13. Обновле-
ние медицин-
ской карты
Врач Изменились не-
которые меди-
цинские данные о
пациенте
Данные
изменены
Данные
изменены успеш-
но,
сохранены в БД
Повторный ввод
изменённых
данных
14. Иденти-
фикация со-
стояния па-
циента
Врач Введены КВВВ-
данные, диагно-
стические при-
знаки и спектры
вычислены, про-
верена нормаль-
ность спектров
Определена
диагности-
ческая
группа
Диагностическая
группа пациента
определена вер-
но,
вероятность
ошибки мала
Перепроверка
диагностических
процедур, проверка
корректности
введенных данных,
определение
пациента в особую
группу, определе-
ние группы самим
врачом
15. Обновле-
ние статистик
для группы)
Врач Введены КВВВ-
данные,
диагностические
признаки и спек-
тры вычислены,
проверена нор-
мальность спек-
тров КВВВ
Определена
диагности-
ческая
группа, ста-
тистики
пересчита-
ны
Диагностическая
группа
обновлена
Повторный
пересчёт статистик
16. Поиск
пациента
Медработ-
ники
Необходимо
найти карту па-
циента для про-
смотра и/или
изменения его
данных
Карта
пациента
найдена
Ввод критерия
для поиска
пациента, вывод
информации из
его карты на
экран
Пациент не занесён
в БД, неправильно
введен критерий
для поиска –
требуется
повторный ввод
Рассмотрим процессы, происходящие в разрабатываемой диагностической системе. На рис. 2 показана
UML-диаграмма деятельности для процесса «Просмотр/создание учетной записи пациента». Как видно из
диаграммы, после запроса на работу с учетной записью пациента следует проверка авторизации персонала
(лаборант/врач). При отсутствии авторизации необходимо ввести требуемые логин/пароль. При успешной
авторизации персонала задается режим работы с учетной записью – нужно просмотреть существующую в БД
запись или создать новую. При необходимости создания новой записи запрашиваются персональные, общие
медицинские, различные вспомогательные данные о пациенте, а также результаты его обследования методом
ЛКС – спектры КВВВ. Все данные, кроме основных персональных данных, могут быть введены позже при
повторном обращении к учетной записи. Для работы с существующей записью вводятся ее параметры для
поиска записи в БД. После просмотра данных учетной записи работа с ней завершается.
Прикладне програмне забезпечення
259
Запросить работу с учетной записью пациента
Авторизироваться
Начать регистрацию пациента
Ввести логин/пароль
Выполнить просмотр данных учетной записи пациента
[учётная запись существует]
Открыть учётную запись
[данные верны]
[учётной записи не существует]
[данные неверны]
Завершить просмотр учетной записи
Ввести медицинские данные о пациенте
Ввести персональные данные о пациенте
Ввести дополнительные данные о пациенте
Ввести КВВВ-данные пациента
Завершить регистрацию
[есть ещё данные]
[есть ещё данные]
[есть КВВВ-данные]
[данных больше нет]
[данных больше нет]
[данных больше нет]
[есть медицинские данные]
[нет медицинских данных]
Сформировать медицинскую карту
[персонал не авторизован] [персонал авторизован]
Задать параметры учетной записи
Рис. 2. Диаграмма деятельности (activity diagram) для процесса «Просмотр/создание учетной записи пациента»
Прикладне програмне забезпечення
260
На рис. 3 показана UML-диаграмма для основного процесса – «Идентификация состояния пациента»,
позволяющего соотнести состояние дыхательной системы пациента с определенной диагностической группой.
Поиск учётной записи в БД
Определить подходящую диагностическую группу
Определение группы врачом
[группа определена] [группа не определена]
Завершить процесс идентификации
Сохранить результаты
[группа существует] [группы не существует]
Создать новую диагностическую группу
Запросить идентификацию состояния пациента
Проверить данные о пациенте на полноту
[запись найдена]
[данные полные]
[запись отсутствует]
[данные неполные]
Соотнести с существующей диагностической группой
Сохранить описание диагностической группы в БД
Идентифицировать состояние пациента с выбранной группой
Запросить пересчет статистик группы
Пересчитать статистики группы
Сохранить обновленные статистики в БД
[пересчет нужен][пересчет не нужен]
Рис. 3. Диаграмма деятельности для процесса «Идентификация состояния пациента»
Прикладне програмне забезпечення
261
Для идентификации требуется осуществить поиск учетной записи пациента в БД. При отсутствии записи
необходимо выдать соответствующее сообщение и завершить работу процесса. При наличии учетной записи
данные, содержащиеся в ней, проверяются на полноту. Должны быть заполнены все обязательные поля записи:
как те, которые позволяют идентифицировать личность пациента, так и те, которые позволяют осуществлять
его диагностику. Далее делается попытка автоматического диагностирования. По определенным правилам и
процедурам [5] определяется подходящая диагностическая группа. В случае успеха рассматриваемый пациент
соотносится с выбранной группой. Если же подходящая группа не найдена, то диагностирование выполняется
вручную. При этом врач следует по одному из двух путей:
соотнесение пациента с одной из существующих диагностических групп. В этом случае по требованию
врача выполняется пересчет статистических данных для выбранной диагностической группы с наложением на
нее дополнительных ограничений;
создание новой диагностической группы и соотнесение с ней пациента. Для новой группы необходимо
создать описание и сохранить в БД. Новые группы следует создавать осмотрительно во избежание конфликтов
с уже имеющимися группами.
Результаты идентификации сохраняются в БД и процесс завершается.
На рис. 4 формализован процесс обратной связи с пациентом – отправки ему результатов диагностирова-
ния.
Запросить отправку пациенту результатов диагностирования
Поиск учётной записи в БД
Поиск e-mail
Отправить диагностические данные пациенту
Поиск моб. телефона
[e-mail найден] [e-mail не найден]
[телефон найден] [телефон не найден]
Отправить SMS о диагностических данных пациенту
Завершить работу по отправке данных
Внести отметки в учётную запись
Назначить лечение
[пациент здоров] [пациент болен]
Назначить лечение
[пациент здоров][пациент болен]
Рис. 4. Диаграмма деятельности для процесса «Отправка пациенту результатов диагностирования»
Прикладне програмне забезпечення
262
В случае, когда учетная запись пациента содержит его электронный адрес и/или номер мобильного те-
лефона, они используются для обратной связи с пациентом. Если пациент здоров, достаточно его уведомить об
этом дистанционно. Если же данные для обратной связи отсутствуют, или пациент болен, требуется его личное
присутствие для отработки процесса обратной связи.
Выводы и перспективы дальнейших исследований
Таким образом, в рамках настоящей работы выполнено проектирование на начальном этапе ком-
пьютерной системы, позволяющей проводить автоматизированное диагностирование состояния дыхатель-
ной системы пациента, основываясь на спектральных данных выдыхаемого пациентом воздуха. Данная си-
стема является специализированной, так как для ее работы требуется возможность проведения лазерной
спектрометрии.
В дальнейшем необходимо выполнить следующие этапы проектирования: формализацию всех данных,
разработку структуры базы данных, описание диагностических групп, математическое описание для проце-
дур проверки спектров КВВВ и для идентификации состояния дыхательной системы пациента.
1. Бажора Ю.И., Носкин Л.А. Лазерная корреляционная спектроскопия в медицине. – Одеса: «Друк», 2002. – 400 с.
2. Комлевая Н.О., Комлевой А.Н. Разработка информационной модели диагностирования состояния дыхательной системы // Холодильна
техніка і технологія. – 2011. – Вып. 2(130). – С. 75–79.
3. Комлевая Н.О., Комлевой А.Н. Автоматизация диагностирования состояния дыхательной системы // Тр. XIII Междунар. научно-практ.
конф. «Современные информационные и электронные технологии». – Одесса, 2012. – С. 55.
4. Мацяшек Л.А. Анализ требований и проектирование систем // Разработка информационных систем с использованием UML. – М.:
Вильямс, 2002. – 432 с.
5. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. – М.: Медиа Сфера, 2006. – 310 с.
|