UMKB

UMKB (англ. United Medical Knowledge Base) — Объединенная База Медицинских Знаний, представляет собой семантическую сеть, структурированную на основе медицинских онтологий и теории нечеткой логики для использования в работе экспертных систем. В ней представлены знания со всех областей медицины, начиная с клинического опыта врачей и заканчивая молекулярной биологией.

Модель представления знаний, лежащая в основе UMKB

Краеугольным камнем в основе UMKB является модель представления медицинских знаний, которая способна описывать любую область медицины. С помощью данной модели максимально точно можно моделировать факторы риска, этиологию и патогенез заболевания (вероятность, время проявления и последовательность патологических признаков на каждом этапе развития болезни). При формировании патологических и компенсаторных механизмов концепция предоставляет возможность уточнять множество условий, которые влияют на данный механизм. Например, признаки, характеризующие персональные особенности организма (пол, возраст, иммунный статус, хронические заболевания и др.). Множество внешних и внутренних патогенных факторов, каждый из которых в той или иной степени оказывает влияние на развитие болезни. Модель позволяет описывать структурно-функциональные особенности организма и их взаимоотношения (например, компенсаторные механизмы, рефлексы, сложные анатомические структуры, все особенности вариантной анатомии и другие признаки), на основании которых формируются реактивность и резистентность организма.

Инструменты моделирования UMKB

Для наполнения UMKB, используется система удаленного моделирования знаний. Это автоматизированная система, которая использует принципы краудсорсинга для сбора медицинских знаний. Система распределяет задачи среди экспертов — врачей и биологов, а из поступающих фрагментов информации формирует семантическую сеть. Информация в систему вводится не только в текстовом виде на разных языках, но и в виде логических связей с той или иной вероятностью. За счет этого система может усреднять мнения неограниченного количества врачей, создавая коллективный разум. Кроме ручного способа наполнения, также используется технология распознавания и лингвистического анализа медицинской литературы, позволяющая делать анализ неформализованных знаний (медицинских текстов) с извлечением фактов, на основе которых моделируются связи в семантической сети UMKB.

Структура UMKB

UMKB состоит из каркаса (системы классификаторов и онтологий) и собственно семантической сети (системы, нечетких мультивариантных отношений).

Каркас UMKB

Каркас UMKB представляет собой систему классификаторов медицинских признаков (терминов) и множества инструментов для формирования связей между признаками по всем существующим медицинским онтологиям.

Система классификаторов медицинских признаков

Система классификаторов, состоит из следующих групп классифицированных медицинских признаков: структурно-функциональные признаки (анатомия, гистология, биохимия, геном, функции и др.), физиологические показатели, параметрические признаки, патологические признаки (патологические процессы, реакции и состояния), патогенные факторы (внешние, и внутренние), заболевания, основные методы лечения (хирургические, консервативные), методы исследования, физиологические и компенсаторные механизмы и другие классификаторы. Сегодня общее количество медицинских признаков (терминов без учета синонимов) составляет более 400 тысяч. И более двух миллионов родовидовых отношений, формирующих структуру классификаторов. Система классификаторов UMKB является динамической и может постоянно обновляться за счет добавления новых элементов и формирования медицинских признаков. Система гибкая и допускает возможность ремоделирования классификаторов с сохранением всех связей в семантической сети UMKB. При построении медицинских классификаторов эксперты использовали источники современной литературы и достижения отечественных медицинских школ.

Медицинские онтологии как часть каркаса UMKB

Для описания явлений в медицине эксперты пользуются специальными инструментами, которые формируют связи между признаками по определенным медицинским онтологиям. В UMKB различаются две группы онтологий:

a) Онтологии формирования медицинских признаков из элементарных терминов (правила формирования структурных, функциональных, параметрических, патологических и других медико-биологических признаков).

b) Онтологии описания патологических процессов и других медицинских явлений (правила моделирования факторов риска, распространённости, этиологии, патогенеза, клинической картины, диагностики, дифференциальной диагностики, лечения, профилактики и исхода патологических процессов). Большинство онтологий допускают моделирование динамики процесса и персонификации отношений.

Семантическая сеть UMKB

При описании медицинских знаний часто возникают ситуации неопределенности, причинами которых является, отсутствие достаточно полного и достоверного знания о предметной области, речь может идти о плохо изученных явлениях, противоречивых теориях или нечетко сформулированных концепциях. Так, например, этиология онкологических заболеваний, механизмы канцерогенеза и антибластомной резистентности. Семантическая сеть UMKB представлена сложными отношениями между медицинскими признаками. По сути это связи между признаками как промежуточными, так и элементарными, отличающиеся следующими характеристиками:

Принцип многофакторного влияния на отношения в семантической сети UMKB

• Тип связи
• Направление связи
• Вес связи или значение связи — 2
• Достоверность веса или значения связи — α
• Дата актуализации связи — D
• Возможность персонализации веса или значения связи — 1.
• Допускается мультифакторное влияние на вес или значение связи. Множество элементарных и промежуточных признаков, которые влияют на вес — 3.
• Момент актуальности связи — 4,5

Проект UMKB

Наполнение UMKB осуществляется различными специалистами, экспертами в области медицины. По ходу наполнения базы знаний идея создания UMKB распространилась в научных кругах. В разработке UMKB участвуют Научные Центры и Институты из различных областей медицины и биологии, каждый из которых занят созданием своей части UMKB. Это дает им возможность пользоваться UMKB без ограничений и по итогам реализации проекта получить экспертную систему поддержки принятия решений для своей клинической практики. В связи с этим на текущий момент, идеология создание UMKB стало отдельным движением в научных кругах РФ.
По сути UMKB представляет собой «живой организм» так как знания будут постоянно пополняться, и обновляться, в зависимости от уровня прогресса медицины и эволюции болезней.

Цель проекта

Цель проекта создать экспертную систему по диагностике заболеваний и поддержки принятия решений для клинической практики.
«Это облачная технология, которая может работать с любой электронной медицинской картой пациента. Обезличенная электронная медицинская карта пациента передается на облачный сервер, на основании чего система формирует виртуальный образ больного. В зависимости от количества поступивших данных на определенном уровне моделируется реактивность и резистентность организма. В данной модели запускаются возможные патологические процессы соответствующие клинической картине описанной в карте пациента. После анализа этих данных система возвращает предварительный диагноз с рекомендациями по проведению дополнительных исследований для уточнения диагноза, а также рекомендации по введению пациента. С каждым поступлением новых данных о пациенте (дневники, результаты исследований и т. п.) его виртуальный образ оптимизируется. При достижении определенной уверенности система выдает клинический диагноз с рекомендациями по лечению и ведению пациента с учетом его персональных особенностей. А также информацию о том, как система получила данное заключение с подробной визуализацией промежуточных этапов решения задачи»
Использование экспертной системы в клинической практике позволит персонифицировать подход к каждому пациенту и уменьшит риск возникновения врачебных ошибок.

Перспективы проекта

UMKB в сочетании с экспертными системами позволит провести научные исследования и разработки направленные на решение актуальных проблем современной медицины:

• Создание высокопроизводительных роботизированных систем массового скрининга.
• Широкомасштабные эпидемиологические исследования для установления ассоциативных и патогенетических связей молекулярных маркеров с болезнями.
• Выявление генных сетей, вовлеченных в патогенез заболеваний, разработка алгоритмов оценки их ассоциативной значимости.
• Выявление молекулярно-генетических факторов, характеризующих индивидуальные реакции организма.
• Фенотипирование, генотипирование, геномное и протеомное профилирование, отражающие индивидуальные реакции организма на патологический процесс.
• Формирование баз знаний функциональных связей белков — маркеров заболеваний.
• Исследование механизмов развития инфекционных и онкологических болезней, определение роли иммунной системы и особенностей её функционирования при патологии.
• Комплексное моделирование реактивности организма.
• Разработка новых моделей, воспроизводящих наиболее актуальные болезни человека (сердечно-сосудистой, нервной, пищеварительной, эндокринной, мочеполовой, иммунной и других систем организма, а также инфекционные и «редкие» заболевания) и выявление основных механизмов их развития.
• Разработка виртуальной экспериментальной площадки для тестирования новых препаратов;
• Разработка программных систем анализа данных статических и динамических маркеров патологических процессов и протоколов поддержки принятия решений.

Ссылки

• http://www.umkb.com/ — Объединенная База Медицинских Знаний
• Проект UMKB
• Ключевые технологии формирования искусственного интеллекта в медицине / Бледжянц Г. А., Саркисян М. А., Исакова Ю. А., Туманов Н. А., Попов А. Н., Бегмуродова Н. Ш.
• Будущее информатизации здравоохранения: когнитивные системы / Бледжянц Г. А., Белов С. В., Паносян А. В., Пузенко Д. В., Мдинарадзе Г. Н., Мелконян Р. С. // Здравоохранение 2013. № 8. С. 54-60.
• http://digital.mcfr.ru/mp92/46139/article/42877.php