意思決定支援システム（DSS）は、現代医学で人気を集めています。このようなコンピュータシステムの主な目的は、困難な状況で意思決定を行う人々が、客観的な活動を完全かつ客観的に分析できるようにすることです。
記事の医療DSSはCDSSと呼ばれ、「臨床」という言葉を追加し、臨床決定サポートシステム-臨床決定サポートシステムを取得します。これらのシステムは、まず第一に、患者の治療とリハビリテーションにおける手順と薬の任命を支援することを目的としています。
医療プロセスでは、かなり大量のアクションが臨床プロトコルによって厳密に制限されます。理解
写真は、ロシア連邦保健省の公式文書「臨床ガイドライン：多発性硬化症」からの臨床プロトコルの断片を示しており、興味深い名前は「MSの悪化を伴う患者を管理するためのアルゴリズム」です。
プラズマフェレーシスを使用した後に効果があった場合に何をする必要があるかを直感的に理解している人は、この人生についてだけでなく、間違いなく何かを知っています。つまり、これらのプロトコルの主な問題は、ほとんどすべての矢印に「そうでない場合はどうなるか」という質問があることです。この問題のため、高度な資格を持つ専門家の直接の参加なしに、臨床プロトコルを生の形で使用することはできません。
厳格に規制されたプロセスを解釈するために、毎回医師を引っ張る必要がなく、たとえば、DSSの支援を受ける後輩の医療従事者に薬の調剤を移す必要がなければ、医療プロセスの効率を高めることができることは明らかです。念のため、説明します。多くの臨床プロセスでは、薬の選択でさえ、テストの数値結果に厳密に依存しており、医師は、単に欲しがっているという理由だけで、他のものを服用して処方することはできません。
ここで、問題の規模がわかったので、オートマトンモデルに戻りましょう。この投稿は、DSSの開発でオートマトンモデルを使用することが実際に正当化されるだけでなく、直感的に論理的である理由を示すことを目的としています。
最も単純なことから始めましょう。オートマトンには多くの状態と多くの遷移があり、患者にも状態があります。前の文では、「状態」という言葉は同義語にすぎません。さらに、人は同時に生きていることも死んでいることもできません。つまり、オートマトンの場合のように、人は一度に1つの状態しか持ちません。それらを比較してみませんか？
DSSでオートマトンモデルを使用するので、臨床プロトコルの実装でも、決定論的有限オートマトンを使用することは理にかなっています。そのようなモデルのプロパティを見て、それらが必要なシステムの必要なプロパティに非常に類似していることを確認しましょう。
結局のところ、「決定論的有限オートマトンのプロパティ」を単純にグーグルで検索することは不可能です。なぜなら、これらのプロパティがあまりにも明白で、おそらく誰にとっても面白くないためか、誰も明示的に定式化していないからです。それでも、議論中のトピックに非常に役立つ2つを強調します。
- 各状態からの遷移の条件は、物理的に直交しています。
- このような遷移を記述する論理分離関数は、まったく同じです。
それが私たちに何を与えるか見てみましょう。最初の状態の場合、例えば、患者は同時に悪化の異なる段階にあることはできません。あるいは、例えば、患者に薬を与えると同時にそれを与えないことは不可能です。 2番目のプロパティは、現在の状態で提案されたアクションの全範囲がすべてのオプションのセットを完全にカバーすることを保証します。これにより、「プラズマフェレーシスの適用後に効果があります」について前述した状況を回避できます。つまり、マシンの入力シーケンス/患者との作業に関係なく、私たちは常に次の状態を知っています。
もちろん、オートマトンモデルを使用することの最後の明らかな利点は、多種多様な検証ツールです。これらのツールを正しく使用すると、オートマトンモデルが正しくコンパイルされた場合、システムに統合した後も常に正しく機能することが保証されます。
結論として、説明されている前提条件にもかかわらず、オートマトンモデルの統合は私たちが望むほど単純なプロセスではないことに注意したいと思います。たとえば、病気の経過の異常なケースは常に臨床プロトコルに記載されているわけではなく、専門家の側で精神活動を必要としますが、すべての「愚かな」ことは明確な良識を持ってDSSに任せることができます！