Pull to refresh

Comments 8

Мне кажется найдётся достаточно спецов, кто может XML конвертнуть в HTML5 с помощью XSLT. Нет? (Как идея, ни в коем случае не настаиваю на таком решении.)
Статья интересная, хотя бы тем, что благодаря ей я узнал про HL7, поэтому, конечно, плюс.
Но зачем тогда её переводить на русский и выкладывать на русскоязычном ресурсе, если «сохранены оригинальные названия, т.к. конкурс в первую очередь для англоязычной аудитории»? Переводите тогда всё, а если нужна точность — в скобках оригинальные названия и термины.
А то получается так, как в анекдоте: либо трусы снимайте, либо крестик наденьте.
Ну, может быть хотя бы для того, чтобы ты узнал, наконец-то, про HL7.

А вообще, там столько ещё не переведённого, не выложенного ни на одном русскоязычном ресурсе, даже с сохранением оригинальных названий. Если есть желание, сделай, в точном соответствии со своими пожеланиями, перевод HL7 QRDA Category III. Я тебе кучу плюсиков поставлю.
К сожалению — не все термины можно однозначно перевести на русский. Например под словом безопасность можно понимать и safety и security ;-) Говоря про HL7 CDA — это вообще сердце телемедицины и медицинского электронного документооборота. И где — как раз интересный парадокс — между реальным сектором и его автоматизацией. По одну сторону стоят врачи и медицина — на начало XXI век накопившая кучу экспертизы, научные школы и пр. — с другой технологи-программисты — которые искренне пытаются перевести ЭТО в компьютер — и не понимающие, как это вообще структурировать. Например — ключевые справочники кодирования медицинской информации — LOINC (справочник лабораторных исследований), SNOMED CT (симптоматика), ICD-CM (нозология — аналог МБК-10) имеют десятки тысяч записей и иерархическую структуру. Нет — по сути электронного справочника лекарственных средств и их противопоказаний.
И главное — все это на английском языке без хоть как-то заверенного перевода на русский.
И интересно — что вся технология XML/CSS просто не умеет работать с такими сущностями. Не хочет работать и врач — выбирая из справочника (например SNOMED CT — свыше 320 тыс. записей) — верный классификатор. А ошибешся в классификаторе — весь последующий процесс пойдет вкривь и вкось. Врачи по понятным причинам — не могут точно сформулировать задачу — и предпочитают по-старинке писать пространные тексты на свободном языке. И кстати — информационная насыщенность неструктурированного текста выше — чем структурированного — поскольку можно «включить мозг» и понять контекст

Вот и получается что — медицина критически зависит от ИТ, а ИТ ищет решения. Кто найдет первый — тот и будет молодец. Данный конкурс — всего лишь малый шаг — из серии — вы мне хотя бы удобно покажите — что там за хрень в базе данных. Но качественный переход произойдет когда на основе оцифрованных данных — будет происходить машинный анализ и выработка рекомендаций. Я думаю — это будет не раньше — чем появятся надежные алгоритмы реклассификации информации (не заставим мы врачей все писать в виде классификаторов — придется разрешить им писать или наговаривать свободный неструктурированный текст) и когнитивные алгоритмы класса «искуственный интеллект» — которые способны понимать смысл написанного и моделировать творческие (когнитивные) функции человеческого мозга
К слову, Healthcare Transcription Tools, или преобразование наговоренного текста в структурированную информацию, это уже сегодняшний день госпиталей в Америке.

В тоже время, в HL7 CDA до сих пор существует проблема правильной ассоциации narrative части к структурированной (entry level) части. Невозможно сказать, что они равнозначны и отображают одну и ту же информацию, что может вести к драматическим последствиям в зависимости от того, какая информация предоставлена врачу.
Это транскрипция — т.е. оцифровка голоса. Такое есть и у нас в Москве в ЕМИАС. Например для решения проблемы «третьей руки» — когда например врач гастроэнторолог делает УЗИ печени — одна рука водит прибор, другой пальпирует — а третьей руки — записать — что он видит — уже нету… Так вот можно наговорить стенограмму — а потом ее оцифровать. Но время жалко врача — что после приема он еще должен все стенографировать. Лучше эти 2 процесса совместить

Про авто-структурирование я имел в виду другое — это задача выделения смысла и контекста из произвольного потока и его разложение в модели объектов. Чтобы например сделать базовые лечебные протоколы для диспансеризации — эстонцам пришлось завести свыше 500 (!) справочников. Сегодня — уже больше 8000 архетипов. Что на мой взгляд является тупиком. Человек сам по себе редко работает в бинарной «аристотелевой логике» — у него бывает вероятностный подход, гипотезы и пр. Плюс живой разговорный язык гораздо насыщеннее — за единицу времени передает гораздо больше информации. Не хотелось бы врача превращать в «мартышку» — а компьютер в мега-печатную машинку с экраном с 10 тыс. «крыжиков»…

Хотелось бы автоматической реклассификации и понимания контекста. Например — фраза «верхнее — 120, нижнее тоже в норме» автоматически генерила запись «систолическое давление 120 мм.рт.столба, диастолической давление 80 мм.рт.столба» для терапевта, а для кардиолога например еще и важен контекст — утром/вечером, сидя/лежа — сразу после сна, после/до приема лекарств и пр… И это только факт, без анализа общей истории болезни — которая тоже может много чего сказать. Если у пациента хроническая гипертоническая болезнь — то 120 и 80 для него вовсе не норма. Если понизить давление до этого уровня — больной может и умереть…

Про «множественность» отображения объекта в его модель — да тоже проблема есть. И причем она системная — разные врачебные школы в принципе не умеют договариваться, в итоге противоречия в предметной области тащатся в противоречия в программной реализации.
Еще намек — интернет в медицине — это драйв ИТ на ближайшие 10-20 лет. Я искренне советую вам попробовать себя там. Там будет гораздо интереснее ( в т.ч. и денежно — одни только медицинские гаджеты растут на 40-50% в год а к 2020 году рынок носимых девайсов достигнет 30 млрд$) и полезнее, в т.ч и в гуманитарных целях — как подарок человечеству. Многие задачи — персональная медицина, генный скрининг, телемедицина, когнитивные системы, поиск новых лекарств, статистика и управление — решаются _только_ через ИТ. Медицина просто обречена не шарахаться и демонизировать ИТ, а дружить с ним — к обоюдной пользе обоих
Sign up to leave a comment.

Articles