Автоматизация сбора и анализа клинико-физиологических данных в стоматологии

ЭВМ оказывается более эффективной в тех случаях, когда с ее помощью удается освободить медицинских работников от чрезвычайно трудоемкого ручного труда, связанного со сбором и обработкой данных. По наблюдениям специалистов, обработка информации занимает 30% и более рабочего времени врача и не менее 20 % рабочего времени медицинского вспомогательного персонала. В то же время ЭВМ позволяет автоматизировать обработку почти всех видов медицинской информации.

В последние 10 лет наибольшее распространение получила автоматизация отдельных процессов, установок и приборов. В лечебном учреждении автоматизация осуществляется обычно на нескольких уровнях. Один уровень автоматизации связан с желанием освободить медицинский персонал от ведения записей, подготовки перечня наклеек, формуляров. С распространением машинных баз данных увеличивается количество задач, решаемых на ЭВМ. Например, ведется статистический учет движения кадров, заболеваемости, повторных обращений по поводу неудовлетворительных результатов пломбирования и т. д. Накопление данных необходимо для составления отчетов в любой заданной форме.

Накопление данных в машинной памяти имеет важное значение для проведения научно-исследовательской работы. Например, если накоплено достаточное количество сведений о повторных обращениях по поводу пломб, видам пломбировочного материала, величине врачебной нагрузки за смену, состоянию лабораторного оборудования, а также данные, характеризующие состояние больных, то с помощью математических методов (регрессионный, факторный анализ) можно оценить степень влияния каждого фактора на качество пломбы. Имея такие результаты анализа, можно повысить качество лечебного процесса.

Таким образом, с применением ЭВМ появилась возможность значительно оптимизировать внутреннюю организацию любого медицинского учреждения. С помощью ЭВМ могут быть автоматизированы практически любые методы сбора, хранения, обработки и представления информации, необходимой для решения всей совокупности канцелярских, информационных и управленческих задач.

Другой уровень автоматизации обеспечивает работу ЭВМ с лабораторией в режиме текущего времени. Такой режим позволяет значительно ускорить процесс обработки данных и повысить точность анализа. Например, вместо 45 мин, затрачиваемых на ручную расшифровку телерентгенограммы, результаты анализа на ЭВМ могут быть получены в течение нескольких минут.

Исследования в реальном времени привели к созданию методов построения аппроксимирующих зависимостей и графиков непосредственно в ходе лечения. Получило распространение вычисление клинико-физиологических содержательных оценок, критериев, индексов (например, таких индексов, как реографический, сердечный и др.) для контроля и обследования больных в реальном времени.

Для ЭВМ разработаны приемы, позволяющие в ходе лечения выявлять закономерные сдвиги, регулярные составляющие, скрытые «шумами» от глаз даже очень опытного исследователя. Это приемы выделения слабого сигнала из шума, методы корреляционного анализа. Например, часто трудно обнаружить изменения физиологических функций без ЭВМ на ранних стадиях стоматологических заболеваний (преморбидные состояния, предболезнь). Для распознавания ранних, скрытых заболеваний органов и тканей полости рта и челюстно-лицевой области применяются методы функциональной диагностики. К ним относятся специальные методы исследования состояния кровообращения в пульпе зуба, пародонте и других органах и тканях. Для получения характеристик состояния стенок сосудов, скорости кровотока, реактивности и многих других измеряют амплитудно-частотные характеристики реограммы (АЧХ РЭГ) и ЭКГ. АЧХ РЭГ в свою очередь служат для вычисления реографического индекса и других физико-клинических оценок. При ручной обработке используется обычная миллиметровая линейка. Естественно, скорость и точность измерений оказываются очень низкими и не позволяют получать результаты анализа непосредственно в ходе лечения. АЧХ и другие характеристики РЭГ при работе ЭВМ в режиме текущего времени получаются непосредственно в ходе исследования в виде графиков или цифровых данных. Эти данные могут накапливаться и подвергаться статистическому анализу. Результаты статистического анализа могут использоваться врачом для управления величиной и длительностью функциональных нагрузок непосредственно в ходе исследования.

С момента создания микро-ЭВМ появилась возможность автоматизации лечебного процесса на всех этапах от момента госпитализации больного до его выписки. Для того чтобы автоматизировать процесс лечения стоматологических заболеваний, необходимо разработать целую библиотеку математических моделей, включающую модели стоматологических заболеваний, количественные оценки состояний органов и тканей полости рта и челюстно-лицевой области, построить алгоритмы выбора свойства, определяющего развитие патологии и многое другое. Автоматизация лечебного процесса невозможна без постоянного поступления всей информации о больном в ЭВМ. В этом направлении достигнуты значительные успехи в кардиологии. Опыт применения автоматизированной системы обеспечения решений врача в ИССХ им. А. Н. Бакулева и некоторых других систем показал, что такие системы способны обеспечивать высокое качество лечения больных. Для обучения врачей применению ЭВМ в лечебном процессе создаются соответствующие обучающие системы.

Распространение автоматизированных систем в другие области медицины возможно при создании сетей ЭВМ на базе ПМ, при развитии баз медицинских данных, дальнейшем совершенствовании диалога „врач — ЭВМ" для занесения, поиска и обработки информации о больных. В базе данных могут быть заложены знания о биологических закономерностях, опыт, накопленный медицинской наукой, собственный опыт врача, поступающий в процессе лечения в режиме диалога. В таких системах можно использовать новые методы искусственного интеллекта, наиболее общие и перспективные модели, применяемые в смежных областях медицины.

В настоящее время в стоматологии накоплен определенный опыт по использованию различных физических и математических моделей.