Карты знаний как основа открытой экосистемы медицинских знаний

29-30 мая 2024 г. в Москве состоялась международная научная конференция «Наука и технологии: источники данных и аналитические подходы в целях развития».

К выступлению был подготовлен доклад по теме «Карты знаний как основа открытой экосистемы медицинских знаний». Из-за организационных накладок выступление на конференции не состоялось. Доклад планировалось выполнить совместно с центром компетенции лаборатории ИИ ФНКЦ РР.

Приводим тезисы доклада.

О проекте

РТЛАБ разрабатывает HealthOS — операционную систему нового типа, обеспечивающую катастрофоустойчивость, независимость от поставщика инфраструктуры, автоматизацию процессов создания и совместного использования карт знаний и доверенного ИИ в медицине. Предметом совместного проекта центра компетенции ИИ ФНКЦ РР и РТЛАБ является набор карт знаний в области реаниматологии и нейрореабилитологии. По мере выполнения работ набор карт знаний расширяется. В докладе представлены результаты совместной работы — карты знаний «Прогноз и купирование фибрилляции и трепетания предсердий. Лечебный процесс»,  «Санитарно-эпидемиологический и гигиенический режим в ОРИТ. Процедуры», «Сестринские манипуляции в ОРИТ. Процедуры». Также в докладе представлена модель открытой экосистемы образования, науки и клиники на основе HealthOS и карт знаний, в основе которой лежит концепция экономики знаний.

Концепция экономики знаний

Эволюция знаний — это процесс постепенного развития и стабилизации культуры накопления и хозяйственного использования знаний, который происходит во времени как смена «когнитивных эпох». Когнитивная эпоха определяет и операционализирует культуру накопления и хозяйственного использования знаний, влияя на социальные и физические среды, в которых происходит естественный когнитивный отбор. При смене эпохи – происходит трансформация культуры хозяйственного использования знаний. Согласно теории катастроф, переходы между эпохами происходят скачкообразным образом: ароморфоз обеспечивает переход в более «сложную» эпоху, а деградация обеспечивает переход в менее «сложную» эпоху. Известно, что в кайнозое на каждом континенте сформировались животные сообщества, что привело к большому разнообразию видов, обособленных в рамках своего континента. Это явление известно как «расхождение» континентов.‍‍ Аналогично «расхождению» континентов, когда на разных континентах одновременно существуют разные «биологические эпохи», «когнитивные эпохи» также могут существовать одновременно, при этом они могут существовать на общей территории, так как «носителем» когнитивной эпохи является культурное сообщество. Известно, что культурные сообщества могут жить на одной территории практически не взаимодействуя друг с другом с точки зрения обмена знаниями как культурными артефактами.

Уровни Качества НИОКРВ «современном мире» в различном масштабе существуют четыре когнитивные эпохи:

  1. Софистика
  2. Схоластика (на схеме отмечена как «Хайп вокруг ИИ»)
  3. Наука (на схеме отмечена как «Бюрократическая» наука)
  4. Экономика знаний.

Когнитивная эпоха — это период в истории социальной группы, характеризуемый доминирующей культурой накопления и хозяйственного использования знаний. Именно доминирующая в социальной группе культура накопления и хозяйственного использования знаний является «искомой величиной», которая отличает одну когнитивную эпоху от другой.

Подробнее об эволюции знаний — здесь.

Концепция эволюции медицинских знаний

Концепция эволюции медицинских знаний — это система взглядов на развитие здравоохранения, основанная на идее непрерывного накопления знаний и опыта, а также их трансформации в новые методы и подходы к лечению и профилактике заболеваний. Она предполагает постоянное обновление и усовершенствование медицинской теории и существующих медицинских практик, а также разработку и внедрение инновационных технологий и подходов.

Основные аспекты концепции эволюции медицинских знаний:

  1. Технологический прогресс. Наблюдается усовершенствование методов клинических испытаний, создание новых способов и инструментов лечения, диагностика заболеваний.
  2. Фармакологические исследования. Происходит разработка и изучение новых препаратов и методов лечения.
  3. Успехи в генетике, нано- и биотехнологиях, биомедицине. Все шире наблюдается применение этих технологий в медицине для лечения и профилактики заболеваний, а также продления жизни.
  4. Изменение понимания медиков. Отмечается влияние биоэтики, доказательной медицины, ИИ и других факторов на мировоззрение врачей.
  5. Суверенитет комплексного человека. Расширяется изучение целостности человека в контексте естественно-научных, социокультурных, психологических и философских аспектов.
  6. Системно-структурный и эволюционно-генетический подходы. Расширяется использование этих подходов для изучения и понимания процессов развития и функционирования человеческого организма.
  7. Проблема психоневрологических расстройств. Отмечается акцент на изучении и решении этой проблемы в связи с напряжённой обстановкой в мире и постоянными стрессами.
  8. Социально-экономический и экологический аспекты здоровья. Растет внимание к этим факторам при изучении и разработке методов укрепления здоровья.
  9. Доказательная медицина. Расширяется использование научно обоснованных фактов в процессе принятия клинических решений, повышение правильности прогноза последствий врачебного вмешательства.
  10. Постоянное развитие и изменение медицинских знаний. Медицинские знания непрерывно развиваются и изменяются благодаря взаимодействию между людьми, организациями, технологиями и процессами. Это позволяет медицинским знаниям адаптироваться к новым ситуациям и требованиям.
  11. Взаимодействие между различными участниками и объектами экосистемы знаний.  Эволюция медицинских знаний происходит в результате взаимодействия между различными элементами экосистемы знаний, такими как люди, организации, технологии и процессы.
  12. Обучение, обмен информацией, обсуждение и критика. Эти процессы играют важную роль в эволюции медицинских знаний. Они позволяют знаниям развиваться и адаптироваться к новым ситуациям и требованиям.
  13. Адаптация науки и практики к новым условиям. Медицинские знания постоянно адаптируются к новым условиям и требованиям. Это может быть связано с новыми открытиями, изменением социальных и экономических условий, а также с развитием новых технологий.
  14. Рост ценности медицинских знаний. Медицинские знания становятся все более ценными и важными для здоровья людей. Медицинские учреждения и организации активно инвестируют в развитие и распространение медицинских знаний, чтобы улучшить качество медицинской помощи и повысить удовлетворенность пациентов.

Открытая экосистема медицинских знаний

Открытая экосистема медицинских знаний — это система, объединяющая различные источники информации, образовательные ресурсы и сообщества для обмена знаниями и опытом в области медицины. Она должна быть доступной, удобной для пользователей и предоставлять возможности для обучения и профессионального развития.

Основные аспекты открытой экосистемы медицинских знаний:

  • Равный доступ к научному знанию
  • Открытые стандарты обмена медицинскими данными
  • Семантическая интероперабельность медицинских записей
  • Интеграция различных источников информации
  • Принципы открытого программного обеспечения
  • Возможность обучения и непрерывного образования
  • Инструменты и ресурсы для пациентов
  • Безопасность и защита информации
  • Поддержка и развитие медицинского сообщества
  • Единая бесшовная технологическая среда проведения НИР, ОКР и клинических исследований.

Открытая экосистема знаний основана на концепциях экономики и эволюции медицинских знаний. Носителем «кванта знаний» в открытой экосистеме является карта знаний.

Карта знаний — промышленный товар экономики знаний

Экономика знаний — это хозяйственная система, в которой знания играют роль ключевого экономического ресурса в производстве, обмене и потреблении товаров и услуг. Знания в этой хозяйственной системе становятся товаром, который выводится на рынок как основной фактор производства, а инновации и технологии управления оборотом знаний — становятся главным двигателем экономического роста. Предметом экономики знаний являются результаты интеллектуальной деятельности в форме промышленного товара. Карта знаний является результатом интеллектуальной деятельности, следовательно, она также может быть промышленным товаром.

Промышленный товар отличается от потребительского товара тем, что более строго отвечает формальным критериям качества, которые определены в соглашении о качестве — SLA.

Экономика знаний характеризуется высокой долей высокотехнологичных отраслей, таких как информационные технологии, биотехнологии, высокотехнологичная медицина и другие. Роль научных исследований в экономике знаний растет, при этом к знаниям, как результатам интеллектуальной деятельности, начинают предъявлять жесткие требования с точки зрения уровня качества. В таких условиях поставщики знаний берут на себя гарантийные обязательства и обеспечивают стабильность уровня качества поставляемых знаний.

Условием для вхождения в когнитивную эпоху экономики знаний является завершение цифровой трансформации и построение экономики данных.

Экономика данных — это хозяйственная система, которая обеспечивает стабильную монетизацию уникальных данных. Она решает задачи, связанные с управлением, анализом и использованием больших объёмов данных, которые генерируются в современном мире. Экономика данных включает в себя такие области, как обработка и анализ больших данных, искусственный интеллект, облачные вычисления, интернет вещей и другие технологии, которые позволяют эффективно использовать данные для хозяйственной деятельности. Она также включает в себя вопросы, связанные с происхождением, аудитом и защитой данных, конфиденциальностью и этикой использования данных. Экономика данных является ключевым фактором для развития и роста различных отраслей, таких как финансы, здравоохранение, розничная торговля и другие.

В здравоохранении важной моделью хозяйственного использования знаний является создание и доступ к доверенным картам знаний. Карта знаний является основой цифрового двойника, который моделирует определённый пространственно-тематический объект реального мира. Он представляет собой виртуальную копию процесса и/или системы, для простоты называемой объектом, которая хранит информацию об этом объекте и позволяет прогнозировать, моделировать или симулировать его поведение. Концепция цифрового двойника появилась в результате развития информационных технологий, которые позволили собирать, анализировать и обрабатывать большие объёмы данных, а также создавать сверхсложные модели и симуляции.

Медицинские карты знаний HealthOS поставляются с SLA, а также сопровождаются заключениями этического комитета и учёного совета. Первое заключение снимает проблему этики, второе гарантирует, что карта знаний соответствует положениям медицинской науки, эффективна для медицинского учреждения и безопасна для пациента.

Синопсис карты знаний — паспорт промышленного товара

Синопсис — это краткое изложение содержания карты знаний, где в концентрированной и человекоориентированной форме, без подробной аргументации и детальных теоретических рассуждений приводятся сведения, содержащиеся в карте знаний. Синопсис карты знаний имеет фиксированную структуру, и по составу напоминает синопсис клинического исследования.

Синопсис состоит из следующих разделов:

  1. Название карты знаний
  2. Протокол этического комитета
  3. Протокол ученого совета
  4. Цель создания карты знаний
  5. Задачи, решаемые картой знаний
  6. Предметная область карты знаний
  7. Этические и юридические аспекты
  8. Руководящие документы карты знаний
  9. Правообладатель
  10. Авторский состав
  11. Критерии включения пациентов
  12. Критерии невключения пациентов
  13. Критерии исключения пациентов
  14. Область применимости
  15. Оценка эффективности
  16. Оценка безопасности
  17. Общая структура карты знаний.

К синопсису добавляются следующие приложения:

  1. Тезаурус
  2. Протоколы определения признаков
  3. Описание среды исполнения карты знаний.

В качестве примера синопсис карты знаний Сестринские манипуляции в ОРИТ.

Карта знаний — описание цифрового двойника

Цифровой двойник — это копия физического объекта или процесса, созданная при помощи вычислительной среды. Эта копия основана на большом объёме детальных данных о реальном объекте, что позволяет прогнозировать его поведение, выполнять моделирование и симуляцию поведения реального объекта или процесса.

В целом можно выделить четыре причины появления концепции цифрового двойника:

  1. Ускорение темпов изменений. Для поддержания конкурентоспособности и успешной интеграции новых технологий компаниям необходимо иметь возможность быстро тестировать и оптимизировать свои продукты и процессы. Цифровые двойники позволяют делать это без риска для реальных объектов или процессов.
  2. Оптимизация ресурсов. Цифровые двойники помогают компаниям управлять своими активами, ресурсами и операциями более эффективно, позволяя предсказывать и предотвращать возможные проблемы, а также оптимизировать использование ресурсов.
  3. Повышение качества продукции и услуг. Цифровые двойники могут быть использованы для создания виртуальных прототипов продуктов или услуг, что позволяет компаниям тестировать свои идеи, устранять ошибки и улучшать качество продукции до начала производства.
  4. Безопасность и устойчивость. Цифровые двойники дают возможность тестировать новые стратегии и сценарии в безопасной среде, на вычислительном полигоне, что может помочь компаниям улучшить устойчивость и безопасность своих операций.

Цифровой двойник HealthOS состоит из трёх компонентов, а для материализации (inference) ему необходима вычислительная среда, объединяющая эти компоненты в одно целое. Таким образом, принято считать, что цифровой двойник состоит из четырех компонентов, которые в совокупности обеспечивают его целостность.

Цифровой двойник в медицинеКомпоненты цифрового двойника:

  1. Семантика. Это система текстовых определений терминов на одном или нескольких языках. Текстовые определения прикреплены к терминам, которые организованы в согласованный граф знаний. Термины используются для кодирования описания и данных. В HealthOS семантика материализуется в едином тезаурусе.
  2. Описание. Это согласованное описание структуры, характеристик и признаков процесса, явления или системы, которые моделируются цифровым двойником. Описание выполняется в единой согласованной системе терминов таким образом, чтобы исключить дублирование, противоречия и неопределенности. Описание организовано в граф знаний, который имеет направленные ребра, определяющие корректную интерпретацию описания. Вершина графа обязательно имеет ассоциированный с ней термин. Ребро может иметь ассоциированный с ним термин. В HealthOS описание материализуется в картах знаний.
  3. Данные. Это фактические данные о состоянии здоровья пациента, о процессе оказания медицинской помощи, движении товарно-материальных ценностей, режима лечения и пр. Фактические данные в HealthOS организованы в медицинские записи, которые состоят из набора пар «признак-значение», где «признак» закодирован термином, а значение — это факт измерения признака (фактический результат).
  4. Среда исполнения. Это вычислительная среда, объединяющая компоненты цифрового двойника в одно целое, а также обеспечивающая унифицированный программный и/или пользовательский интерфейс для материализации цифрового двойника как единого целого. HealthOS является операционной системой нового типа, которая обеспечивает катастрофоустойчивость, независимость от поставщика инфраструктуры, автоматизацию процессов создания и совместного использования доверенного ИИ и карт знаний в медицине.

Подробнее о цифровом двойнике HealthOS — здесь.

Карта знаний — исполняемое знание

Согласно предложенной А.А. Прозоровым концепции эволюции программ для ЭВМ, пятым поколением программ является исполняемое знание, которое представляет собой процесс и результат процесса автоматизации построения приложений на основе карт знаний, используемых для автоматизации построения алгоритмов и их отображения на архитектуру ЭВМ в виде программы.

HealthOS автоматизирует разработку карт знаний, а также обеспечивает компиляцию карт знаний в исполняемый на платформе HealthOS программный код. HealthOS обеспечивает сокращение трудозатрат при разработке карт знаний путем использования локальных больших языковых моделей, сфокусированных и валидированных на определенной тематике. Между медицинскими системами автоматический обмен картами знаний осуществляется по протоколам FHIR или openEHR. Так же возможен экспорт и обмен картами знаний для индивидуального использования в виде одного или группы «xsls» файлов.

Подробнее об акселерации работы со знанием на основе ИИ — здесь.

Выводы

Экосистема медицинского ИИ на базе HealthOSФорма представления и методы работы с медицинским знанием претерпевает драматические изменения. HealthOS — это платформа, которая обеспечивает автоматизацию создания, обмена и исполнения медицинского знания в виде промышленных продуктов — карт знаний. Носителем «кванта знаний» в открытой экосистеме является карта знаний. Платформа позволяет повысить эффективность научных исследований и проведения опытно-конструкторских работ, обеспечивает бесшовную интеграцию образования, науки и клиники в единой технологической среде, что обеспечивает инфраструктуру акселерации исследований и разработки медицинских знаний, приложений и устройств в области реаниматологии, анестезиологии, хирургии и др. в десять раз, согласно представленному обоснованию.


Авторский состав: Александр Александрович Прозоров, РТЛАБ; Иван Валерьевич Редкин, ФНКЦ РР