Система підтримки прийняття лікарських рішень для лікування хворих з підтвердженим випадком COVID-19

Обсяг магістерської дисертації налічує 88 сторінок, представлено 43 ілюстрації та 7 таблиць. Загалом було опрацьовано 34 джерела. Актуальність: впровадження медичних інформаційних систем здебільшого напрямлене на створення автоматизованих управлінських та адміністративних процесів роботи медичного персоналу. Системи підтримки прийняття лікарських рішень (СППЛР) допомагають полегшити процеси пошуку оптимального варіанту для формування плану лікування пацієнтів, за допомогою системи підказок та попереджень, що в свою чергу сприяє зменшенню кількості лікарських помилок. Мета: створення алгоритму функціонування системи прийняття рішень для лікування хворих з підтвердженим COVID-19. Об’єктом дослідження є процес визначення стану здоров’я хворого на COVID-19 для формування лікувальних заходів. Предмет дослідження: моделі, методи та інформаційні технології підтримки прийняття лікарських рішень при здійснені лікувальних заходів при COVID-19. Наукова новизна системи підтримки прийняття рішень полягає у створенні унікального алгоритму прогнозування рекомендаційних призначень для лікування хворих з підтвердженим COVID-19, що базується на затверджених протоколах лікування із врахуванням обмежуючих протипоказань, які є у пацієнта. Задачі магістерської дисертації: - провести аналіз нормативних документів, якими регулюються процеси лікування пацієнтів із COVID-19; - описати основні процесів діяльності лікаря загальної практики-сімейної медицини з надання медичної допомоги хворим на COVID-19, що можуть бути автоматизовані за допомогою СППЛР; - визначити основні показники стану пацієнта, які використовують лікарі при призначенні лікування пацієнтам із підтвердженим випадком COVID-19, та параметри протипоказань до певних видів лікування; - провести дослідження правил побудови систем підтримки прийняття рішень, на основі чого сформувати вимоги для побудови алгоритму функціонування системи; розробити логіку та СППЛР, спроєктувати блок-схему алгоритму функціонування СППЛР; - змоделювати блок-схеми автоматизованих процесів діяльності лікаря загальної практики-сімейної медицини, що пов’язані з формуванням необхідної медичної документації прийому хворого; - сформувати вимоги для розробки програмного продукту на основі блок-схеми алгоритму функціонування системи підтримки прийняття рішень; - розробити функціональний модуль СППЛР для формування плану лікування хворих COVID-19 на першому рівні надання медичної допомоги (для лікаря загальної практики-сімейної медицини); - провести тестування розробленої СППЛР. У результаті виконання магістерської дисертації було спроєктовано блок-схеми автоматизації процесів заповнення медичної документації, для реалізації СППЛР алгоритмізовано бізнес-процеси діяльності лікаря загальної практики-сімейної медицини, що направлені на лікування хворих та розроблено МІС із функціональним модулем СППЛР. Практична цінність роботи полягає у можливості застосування отриманих результатів для ефективної роботи лікарів загальної практики-сімейної медицини. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені на міжнародній конференції Globalization of scientific knowledge: international cooperation and integration of sciences (Відень, жовтень 2022 р.), які опубліковані у Міжнародному науковому журналі «Грааль науки», а також подано до друку матеріали на Міжнародну науково-практичну конференцію «Сучасний стан та перспективи біомедичної інженерії» (15-16 грудня 2022 р.) та статтю у фаховий журнал «Біомедична інженерія і технологія». The volume of the master's thesis consists of 88 pages, 43 illustrations and 7 tables are presented. In total, 34 sources were processed. Relevance: the implementation of medical information systems is mostly aimed at creating automated management and administrative processes for medical staff. Medical decision support systems (MDSS) help facilitate the process of finding the best option for the formation of a treatment plan for patients, using a system of tips and warnings, which in turn helps to reduce the number of medical errors. Purpose: to create an algorithm for the functioning of the decision-making system for the treatment of patients with confirmed COVID-19. The object of research is the process of determining the health status of a patient with COVID-19 for the formation of treatment measures. Subject of research: models, methods and information technologies for supporting medical decision-making in the implementation of medical measures for COVID-19. The scientific novelty of the decision support system is to create a unique algorithm for predicting recommended prescriptions for the treatment of patients with confirmed COVID-19, based on approved treatment protocols, taking into account the limiting medical contraindications that the patient has. Tasks of the master's thesis: - to analyze the regulatory documents that govern the treatment of patients with COVID-19; - to describe the main processes of the activity of a general practitioner of family medicine in providing medical care to patients with COVID-19, which can be automated with the help of MDSS; - to identify the main indicators of the patient's condition, which are used by doctors when prescribing treatment to patients with a confirmed case of COVID-19, and the parameters of contraindications to certain types of treatment; - to conduct a study of the rules for building decision support systems, based on which to form requirements for building an algorithm for the functioning of the system; to develop logic and MDSS, to design a block diagram of the algorithm for the functioning of MDSS; - to model block diagrams of automated processes of activity of a general practitioner of family medicine, which are related to the formation of the necessary medical documentation of the patient's admission; - to formulate requirements for the development of a software product based on a block diagram of the algorithm of the decision support system; - to develop a functional module of MDSS for the formation of a treatment plan for patients with COVID-19 at the first level of medical care (for a general practitioner of family medicine); - to conduct testing of the developed MDSS. As a result of the master's thesis, the flowcharts of automation of the processes of filling in medical documentation were designed, for the implementation of the MDSS, the business processes of the general practitioner's activities aimed at treating patients were algorithmized and the MIS with the functional module of the MDSS was developed. The practical value of the work lies in the possibility of applying the obtained results for the effective work of family medicine doctors. Approbation of work. The main provisions and results of the work were presented at the international conference Globalization of scientific knowledge (Vienna, October 2022), which were published in the International Scientific Journal "Grail of Science"; materials were also submitted for publication at the International Scientific - the practical conference " Current State and Prospects of Biomedical Engineering" (December 15-16, 2022) and an article in the professional journal "Biomedical Engineering and Technology".