Слияние медицинских данных на основе онтологий

В информационных системах медицинских учреждений хранится большой объём данных, относящихся к проводимым лечебно-диагностическим мероприятиям. Собираемые данные представляют собой слабосвязанный и слабоструктурированный массив. Для повышения эффективности информационной поддержки лечения необходимо внедрить в информационные медицинские системы процесс непрерывного слияния данных и знаний. В статье для реализации этого процесса предложен подход, в котором совместно используются модель слияния данных JDL (Joint Directors of Laboratories) и онтологии. Модель определяет состав этапов процесса слияния данных, их функции и взаимосвязь. Онтологии используются для представления и связывания отдельных наборов данных и знаний. Для детализации этапов и проверки подхода в целом рассмотрен упрощённый сценарий слияния данных и знаний. Сценарий разработан по запросу специалистов Северо-Западного федерального медицинского исследовательского центра имени В.А. Алмазова Минздрава России, который является одним из ведущих центров в области кардиологии (Россия, Санкт-Петербург). Сценарий включает несколько этапов, состав которых определён уровнями JDL модели. Предварительно строятся собственные медицинские онтологии. На первом этапе из исходных неструктурированных данных выделяются отдельные объекты - лекарства и диагнозы для каждого пациента. На втором этапе извлечённые объекты связываются с элементами собственных и сторонних онтологий. На третьем этапе на основе установленных связей выявляются пары взаимодействующих лекарств. На четвёртом этапе формируется графическое представление данных. Сценарий позволил подтвердить применимость подхода для слияния медицинских данных, уточнить детали реализации каждого из этапов, определить набор технологий для реализации. В статье предложен новый подход к совместному использованию модели слияния данных и онтологий, позволяющий повысить связанность данных в медицинских информационных системах.