evrazkarЕвразийский Кардиологический ЖурналEurasian heart journal2225-16852305-0748Евразийская ассоциация кардиологов10.38109/2225-1685-2018-3-14-24evrazkar-296Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИORIGINAL PAPERSРАЗРАБОТКА НОМЕНКЛАТУРЫ ПОНЯТИЙ ДЛЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ ДИАГНОСТИКИ СТЕНОКАРДИИ I-IV ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ КЛАССОВDEVELOPMENT OF CONCEPTS NOMENCLATURE FOR CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEM IN DIAGNOSTICS OF ANGINA PECTORISКиселевК. В.KiselevK. V.

аспирант кафедры медицинской кибернетики и информатики

117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1

тел.+7-964-515-68-86

Ph. D. student of the Department of medical Cybernetics and Informatics 

tel.+7-964-515-68-86

Ostrovityanova st., 1, Moscow, 117997, Russian Federation

kirillkiselev@pm.meПотехинаА. В.PotekhinaA. V.

к.м.н., младший научный сотрудник отдела легочной гипертензии и заболеваний сердца 

 

Ph. D., Junior researcher of the Department of pulmonary hypertension and heart diseases

noemail@neicon.ruОсяеваМ. К.OsyaevaM. K.

лаборант-исследователь отдела легочной гипертензии и заболеваний сердца

laboratory researcher of the Department of pulmonary hypertension and heart diseases

noemail@neicon.ruНоеваЕ. А.NoevaE. A.

к.м.н, старший научный сотрудник отдела ХИБС

Ph. D., senior researcher of the Department of pulmonary hypertension and heart diseases

noemail@neicon.ruВыборовО. Н.VyborovO. N.

к.м.н., научный сотрудник отдела легочной гипертензии и заболеваний сердца

Ph. D., researcher of the Department of pulmonary hypertension and heart diseases

noemail@neicon.ruЗоринА. В.ZorinA. V.

к.м.н., научный сотрудник отдела легочной гипертензии и заболеваний сердца

Ph. D., researcher of the Department of pulmonary hypertension and heart diseases

noemail@neicon.ruШвыревС. Л.ShvyrevS. L.

к.м.н., доцент кафедры медицинской кибернетики и информатики

Ph. D., associate professor of medical cybernetics and informatics department

noemail@neicon.ruМартынюкТ. В.MartynyukT. V.

д.м.н., руководитель отдела легочной гипертензии и заболеваний сердца

MD, head of the Department of pulmonary hypertension and heart diseases

noemail@neicon.ruЗарубинаТ. В.ZarubinaT. V.

д.м.н., профессор, заместитель директора по информатизации в здравоохранении, заведующая кафедрой медицинской кибернетики и информатики

M.D., professor, deputy director on health informatics, head of the Department of medical Cybernetics and Informatics

noemail@neicon.ruЧазоваИ. Е.ChazovaI. Ye.

академик РАН, д.м.н., профессор, директор института клинической кардиологии им. А.Л. Мясникова

3-я Черепковская ул., дом 15а, г. Москва, 121552, Российская Федерация

academician of Russian Academy of Sciences, M.D., professor, director o

3rd Cherepkovskaya st., 15a, Moscow, 121552, Russian Federation

noemail@neicon.ruФГБОУ ВО Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияPirogov Russian National Research Medical UniversityRussian FederationФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияRussian Cardiology Research and Production ComplexRussian Federation201830092018031424Copyright © Киселев К.В., Потехина А.В., Осяева М.К., Ноева Е.А., Выборов О.Н., Зорин А.В., Швырев С.Л., Мартынюк Т.В., Зарубина Т.В., Чазова И.Е., 20182018Киселев К.В., Потехина А.В., Осяева М.К., Ноева Е.А., Выборов О.Н., Зорин А.В., Швырев С.Л., Мартынюк Т.В., Зарубина Т.В., Чазова И.Е.Kiselev K.V., Potekhina A.V., Osyaeva M.K., Noeva E.A., Vyborov O.N., Zorin A.V., Shvyrev S.L., Martynyuk T.V., Zarubina T.V., Chazova I.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.heartj.asia/jour/article/view/296Обоснование исследования

Обоснование исследования. С 2000 года в России растёт число случаев заболеваемости ИБС, в частности, стенокардией. Увеличение нагрузки на врачей в связи с большим количеством пациентов приводит к врачебным ошибкам, заставляет искать пути оптимизации использования врачебных ресурсов. Одним из возможных путей является разработка систем поддержки принятия врачебных решений, в частности, систем, основанных на онтологиях. Такие онтологии должны обладать семантической интероперабельностью понятий, чтобы однозначно быть интерпретируемыми врачами, использующими синонимию при описании одних тех же явлений. Цель исследования. Разработать номенклатуру понятий для построения онтологической модели стенокардии.

Материал и методы

Материал и методы. Для первичного выделения понятий использовались федеральные клинические рекомендации «Стабильная ишемическая болезнь сердца» от 2016 г. Разработка и наполнение номенклатуры осуществлялись в программах MS Excel и MS Excel Online. Проработка выделенных понятий велась совместно с экспертами-кардиологами методом кросс-валидации и общим голосованием о включении понятия в итоговую номенклатуру. Валидация полученной номенклатуры проводилась полуавтоматическим методом на электронных медицинских картах 610 пациентов.

Результаты

Результаты. После первичной проработки клинических рекомендаций без экспертов удалось выделить 336 корневых понятий и 144 синонима с учётом особенностей разрабатываемой онтологии. Совместная проработка данной номенклатуры с экспертами-кардиологами позволила расширить список корневых понятий до 401 и синонимов до 619. Валидация номенклатуры на электронных медицинских картах показала полное соответствие используемых понятий в части назначаемых дополнительных методов диагностики и выписываемых лекарственных средств и 92% соответствие диагностическим признакам, указываемым в текстах диагностических заключений. Процентные соотношения первично выделенных позиций номенклатуры и проработанных экспертами, а также результаты валидации номенклатуры на медицинских картах пациентов позволили сделать вывод о том, что клинические рекомендации могут быть использованы для первичного выделения понятий, но полученный результат должен быть доработан с учётом расширения возможных синонимов с помощью экспертов и привлечения дополнительных литературных источников знаний о стенокардии, после чего номенклатура может быть использована для разработки онтологии стенокардии.

Заключение

Заключение. Использование клинических рекомендаций оправдано с точки зрения первичного выделения понятий предметной области. Однако, полученная номенклатура должна быть уточнена и расширена с учётом возможных синонимов, а также провалидирована на данных электронных медицинских карт. После этого выделенные понятия и их синонимы можно использовать для наполнения онтологии предметной области.

Introduction

Introduction. Since 2000th CHD morbidity in Russia is growing constantly, especially, angina pectoris morbidity. Increasing workload on physicians due to high number of patients makes us find the ways to optimize human resource applying. One of the possible ways is development of clinical decision support systems, particularly, ontology-based systems. These ontologies must adopt semantic interoperability for the concepts included, to be clearly interpreted by physicians of different medical schools.

Research target

Research target. Develop the concepts nomenclature for building of angina pectoris ontology. Methods. For primary concepts extraction we used state clinical recommendations “Stable coronary heart disease” issued in 2016. Development and filling of the nomenclature were performed in MS Excel and MS Excel Online. The work through the primarily extracted concepts was performed with expert-cardiologists by cross-validation method and common voting on final inclusion of the concept in the nomenclature. The final nomenclature validation was performed by semi-automatic method on anonymized 610 electronic health records of the patients.

Results

Results. After primary extraction of the concepts without experts, we could extract 336 basic concepts and 144 synonyms, keeping in mind the aspects of this nomenclature development. The shared work through this nomenclature with the expert-cardiologists let us increase the number of the basic concepts up to 409 and the number of the synonyms up to 619. The nomenclature validation on electronic health records showed compliance of the concepts in aspects of diagnostics methods and medicine prescriptions and 92% compliance in diagnostic signs, which doctors evaluate in diagnostics results. Percentages of primarily extracted concepts in draft nomenclature and after being worked through by the experts and also validation results based on electronic health records, let us make a conclusion that clinical recommendations can be used as a basic data source for concepts extraction, but the draft result must be evaluated by the experts and also filled up with the usage of additional knowledge sources about angina pectoris, and after that the nomenclature can be used for angina pectoris ontology development.

Conclusion

Conclusion. The usage of clinical recommendations is proved to be the basic data source for concepts of subject area extraction. However, the draft nomenclature must be evaluated and filled up with additional synonyms and validated on electronic health records. After that, the extracted concepts and their synonyms can be used for ontology development.

стенокардиясистемы поддержки принятия врачебных решенийСППВРонтологияклинические рекомендацииanginaclinical decision support systemsCDSSontologyclinical guidelinesReferencesФедеральная служба государственной статистики. Российский статистический ежегодник [Интернет]. 2017 [Дата обращения 31 марта 2018 г.]. Доступно на: http://www.gks. ru/bgd/regl/b17_13/IssWWW.exe/Stg/08-12-23.docFederal statistics service. Russian statistical yearbook [Internet]. 2017 [cited 2018 Mar 31]. Available from: http://www.gks.ru/bgd/regl/b17_13/IssWWW.exe/Stg/08-12-23.doc. [In Russian]Гусев А.В., Зарубина Т.В. Поддержка принятия врачебных решений в медицинских информационных системах медицинской организации. Врач и информационные технологии. 2017 г.;2:60-72.Gusev A.V., Zarubina T.V. Clinical decision support in medical information systems. Physician and information technologies. 2017;2:60–72. [In Russian]Shen Y, Yuan K, Chen D, Colloc J, Yang M, Li Y, Lei K. An ontology-driven clinical decision support system (IDDAP) for infectious disease diagnosis and antibiotic prescription. Artif Intell Med. 2018 г.;86:20-32.Shen Y, Yuan K, Chen D, Colloc J, Yang M, Li Y, Lei K. An ontology-driven clinical decision support system (IDDAP) for infectious disease diagnosis and antibiotic prescription. Artif Intell Med. 2018;86:20–32.Министерство Здравоохранения Российской Федерации. Стабильная ишемическая болезнь сердца: Клинические рекомендации [Интернет]. 2016 [дата обращения 3 апреля 2018 г.]. Доступно на: http://cr.rosminzdrav.ru/#!/ recomend/133Ministry of health of Russian Federation/ Stable coronary heart disease: clinical guidelines [Internet]. 2016 [cited 2018 Apr 3]. Available from: http://cr.rosminzdrav.ru/#!/recomend/133.Стожок ЕВ. Термин, понятие и значение. Омский научный вестник. [Интернет]. 2011 г. [дата обращения 3 апрель 2018 г.];(95). Доступно на: https://cyberleninka.ru/ article/n/termin-ponyatie-i-znachenie[In Russian]Stozhok EV. Concept, semantics and meaning. ONV [Internet]. 2011 [cited 2018 Apr 3];(95). Available from: https://cyberleninka.ru/article/n/termin-ponyatie-i-znachenie. [In Russian]Stozhok EV. Concept, semantics and meaning. ONV [Internet]. 2011 [cited 2018 Apr 3];(95). Available from: https://cyberleninka.ru/article/n/termin-ponyatie-i-znachenie. [In Russian]

The authors declare that there are no conflicts of interest present.