BM0071 Datoru sistēmas medicīnā

Kods BM0071
Nosaukums Datoru sistēmas medicīnā
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Augstākā līmeņa, Profesionālais
Tematiskā joma Medicīnas inženierija
Struktūrvienība Būvniecības un mašīnzinību fakultāte
Mācībspēks Aldis Balodis, Ieva Markoviča, Juris Lauznis, Oļesja Grigorjeva
Kredītpunkti 7.0
Daļas 1
Anotācija Datorizētas sistēmas medicīnā ir viens no informācijas tehnoloģiju praktiskiem pielietojumiem veselības aprūpē, uzlabojot tās kvalitāti un pieejamību. Ekspertu sistēmas, apkopojot nozares ekspertu zināšanas ļauj risināt skrīningdiagnostikas, diagnostikas un terapijas izvēles uzdevumus attālināti no augsti kvalificētiem medicīnas centriem. Priekšmetā apgūst zināšanas par zināšanu apjoma strukturizēšanu, lēmuma pieņemšanas algoritmiem, ekspertu sistēmu struktūru, funkcionēšanu, izvirzītām prasībām, projektēšanas etapiem un nosacījumiem.
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Datoru sistēmu medicīnā klasifikācija, attīstības posmi.Struktūrelementi un informācijas plūsmas. 3 4 0 0
Ekspertu sistēmu projektēšanas etapi, sistēmu novērtēšanas procedūra: realizācijas iespējamības izpēte. 3 5 0 0
Sistēmu veidošanas dalībnieki, tiem izvirzītās prasības un uzdevumi. 3 4 0 0
Zināšanas: definīcijas, veidi, iegūšanas tehnoloģijas. Nozares ekspertu atlases kritēriji. 3 4 0 0
Zināšanu organizēšanas tehnoloģijas zināšanu bāzēs:izteikumu loģika, triplets O-A-V, produkciju likumi, freimi. 3 5 0 0
Lēmuma pieņemšana: Modus ponens; tiešais, netiešais izvedums, to apvienošana: Demona likumi. 3 5 0 0
Datorizētās diagnostikas sistēmas medicīnā: mērķi, izvirzītās prasības 3 4 0 0
Diagnostisko parametru kopas veidošanas metodes: loģiskās, statistiskās u.c. 3 4 0 0
Mycin kā produkciju likumu sistēmu etalons: motivācija, uzdevumi, zināšanu organizēšana, sistēmas struktūra. 3 5 0 0
PIP kā freimu sistēma piemērs: motivācija, uzdevumi zināšanu organizēšana, sistēmas struktūra, lēmuma pieņemšana. 3 5 0 0
CasNet kā klasiska semantisko tīklu sistēma: motivācija, uzdevumi, zināšanu organizēšana, sistēmas struktūra. 3 5 0 0
Datorizētā diagnostikas sistēma INTERNIST kā asociatīvā lēmuma pieņemšanas veida piemērs: zināšanu organizēšana. 3 4 0 0
Atlases vai skrīningdiagnostikas datorizētās sistēmas. Skrīninga sistēmas KARDIOSKRĪN: motivācija, uzdevumi. 3 5 0 0
Slimību predisponējošo jeb riska faktoru atklāšanas datorsistēma RISKSKRIN: zināšanu organizēšana, lēmuma pieņemšana. 3 5 0 0
Uz strukturāliem modeļiem balstītā diagnostikas sistēma ARHIP. Integrālais rādītājs parametru atlasei. 3 4 0 0
Terapijas izvēles datorizēta sistēma PADOMS: optimālas terapijas jēdziens, izvēles kritēriji. 3 4 0 0
Praktiskās nodarbības 32 48 0 0
Kopā: 80 120 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs 		Priekšmeta mērķis ir iepazīstināt studentus ar zināšanām par zināšanu apjoma strukturizēšanu, lēmuma pieņemšanas algoritmiem medicīnas uzdevumiem, apgūt klasisku un aktuālu ekspertu sistēmu struktūru un funkcionēšanu. Apgūt ekspertu sistēmu projektēšanas pamatprincipus un nosacījumus. Uzdevumi – teorētisko zināšanu pielietojums reprezentējot reāli eksistējošu sistēmu.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana 		Spēj novērtēt un pielietot datorizētās sistēmas medicīnā konkrētu problēmu risināšanai (skrīnings, diagnostika, terapijas izvēle). - Rakstisks eksāmens, kas ietver gan teorētiskus jautājumus, gan praktiskus risinājumus.
Spēj formulēt prasības jaunu datorizētu sistēmu izstrādei konkrētā medicīnas problēmā. - Rakstisks eksāmens, kas ietver gan teorētiskus jautājumus, gan praktiskus risinājumus.
Spēj strukturizēt zināšanu apjomu un atbilstoši tam izvēlēties lēmuma pieņemšanas algoritmu. - Rakstisks eksāmens, kas ietver gan teorētiskus jautājumus, gan praktiskus risinājumus.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Studentu spēja novērtēt un pielietot datorizētās sistēmas medicīnā konkrētu problēmu risināšanai (skrīnings, diagnostika, terapijas izvēle) - 30%
Studentu spēja formulēt prasības jaunu datorizētu sistēmu izstrādei konkrētā medicīnas problēmā. - 30%
Studentu spēja strukturizēt zināšanu apjomu un atbilstoši tam izvēlēties lēmuma pieņemšanas algoritmu - 40%
 
Priekšzināšanas Datormācība.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 7.0 32.0 32.0 16.0 *
Pieteikties uz šo kursu
[Kursa apraksts PDF formātā]