Галушина Елена Николаевна, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры медицинской кибернетики и информатики
ул. Партизана Железняка, д. 1, г. Красноярск 660022
Elena N. Galushina, Candidate of Sciences (Physics and Mathematics), Associate Professor at the Department of Medical Cybernetics and Informatics
1 Partizana Zheleznyaka Str., Krasnoyarsk 660022
Галушин Павел Викторович, кандидат технических наук, доцент кафедры информационно-правовых дисциплин и специальной техники
ул. Рокоссовского, д. 20, г. Красноярск 660131
Pavel V. Galushin, Candidate of Sciences (Engineering), Associate Professor at the Department of Information and Legal Disciplines and Special Technology
20 Rokossovsky Str., Krasnoyarsk 660131
Гильдеева Карина Андреевна, врач клинической лабораторной диагностики
ул. Партизана Железняка, д. 3А, г. Красноярск 660022
Karina A. Gildeeva, Clinical Laboratory Diagnostics Doctor
3A Partizana Zheleznyaka St., Krasnoyarsk 660022
Цель исследования заключается в разработке системы поддержки принятия врачебных решений при подборе реципиентов для пересадки органов, позволяющей автоматизировать выполнение виртуальной перекрестной пробы и оценить тканевую совместимость по уже известным лабораторным данным, снизив таким образом когнитивную и эмоциональную нагрузку на врачей и уменьшив вероятность ошибок.
Методы. При разработке описанной системы поддержки принятия врачебных решений использовались методы системного анализа, методы проектирования программных средств информационных систем, системы управления базами данных LibreOffice Base, языки программирования Python, SQL, Basic.
Результаты. В ходе выполнения исследования была спроектирована и разработана система поддержки принятия врачебных решений в трансплантологии, автоматизирующая процесс подбора реципиентов для пересадки донора с учётом различных факторов совместимости, подготовку отчётов в требуемом формате. Ядром системы является база данных, содержащая сведения о реципиентах и донорах. Система не только автоматически определяет параметры совместимости реципиентов и доноров, но и ранжирует их по степени совместимости. Описанная система внедрена в деятельность отдела иммунотипирования Краевого государственного бюджетного учреждения здравоохранения «Краевая клиническая больница» (г. Красноярск). Результаты опытной эксплуатации показали, что система соответствует всем функциональным требованиям. Автоматизация рутинных операций позволила врачам сократить время на принятия решений, уменьшить вероятность ошибок.
Заключение. Разработана система поддержки принятия врачебных решений в трансплантологии при подборе реципиентов для пересадки донорских органов. Данная система автоматизирует процесс ранжирования реципиентов по степени совместимости с донорским органом и другим факторам, подготовку различных отчётов, что уменьшает когнитивную нагрузку на врача и позволяет уменьшить вероятность ошибок при подборе реципиентов, а также в целом уменьшает объём рутинной работы.
The purpose of the research is to develop a system to support medical decision-making in the selection of organ transplant recipients, which makes it possible to automate the implementation of a virtual cross-sample and assess tissue compatibility based on already known laboratory data, thus reducing the cognitive and emotional burden on doctors and reducing the likelihood of errors.
Methods. In developing the described medical decision support system, methods of system analysis, methods of designing software for information systems, LibreOffice Base database management systems, Python, SQL, Basic programming languages were used.
Results. In the course of the study, a system to medical medical decision support system in transplantology was designed and developed, automating the process of selecting recipients for donor transplantation taking into account various compatibility factors, and preparing reports in the required format. The core of the system is a database containing information about recipients and donors. The system not only automatically determines the compatibility parameters of recipients and donors, but also ranks them by the degree of compatibility. The described system has been implemented in the activities of the Immunotyping Department of the Regional State Budgetary Healthcare Institution "Regional Clinical Hospital", Krasnoyarsk. The results of the pilot operation showed that the system meets all functional requirements. Automation of routine operations allowed doctors to reduce the time for decision-making and reduce the likelihood of errors.
Conclusion. A medical decision support system in transplantology when selecting recipients for donor organ transplantation has been developed. This system automates the process of ranking recipients by the degree of compatibility with the donor organ and other factors, preparing various reports, which reduces the cognitive load on the doctor and reduces the likelihood of errors in the selection of recipients, and generally reduces the volume of routine work.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.