Грибова Валерия Викторовна — д. т. н., член-корр. РАН, зам. директора по научной работе
Владивосток
Valeriya V. Gribova — Dr. Sci. (Eng.), Corresponding Member of RAS, Research Deputy Director
Vladivostok
Окунь Дмитрий Борисович — к. м. н., с. н. с., лаборатория интеллектуальных систем имени А. С. Клещева
Владивосток
Dmitry B. Okun — Cand. Sci. (Med.), Senior Researcher, Laboratory of Intelligent Systems named after A. S. Kleshchev
Vladivostok
Шалфеева Елена Арефьевна — д. т. н., доцент, в. н. с., лаборатория интеллектуальных систем имени А. С. Клещева
Владивосток
Elena A. Shalfeeva — Dr. Sci. (Eng.), Professor, Leading Researcher, Laboratory of Intelligent Systems named after A. S. Kleshchev
Vladivostok
Актуальность. Целью реабилитации является максимальное восстановление утраченных функций, снижение инвалидности, возвращение пациента к активной жизни в обществе. Эффективность реабилитации зависит от комплексности, обоснованности, а также от индивидуального подхода к каждому пациенту.
Цель. Цель исследования — разработка онтологической модели знаний, интегрирующей экспертные методики и доказанные медицинские практики с клиническими рекомендациями для эффективной поддержки процесса реабилитации.
Методы. Применяется системный анализ разных источников знаний по реабилитации для выявления и упорядочения причинно-следственных отношений этой предметной области. Применяется онтологическое моделирование знаний, включающее семантическую структуру их представления и набор онтологических соглашений, определяющих принципы рассуждения при решении актуальных задач реабилитации. Онтологическое моделирование обеспечивает прозрачность, проверяемость и интерпретируемость знаний.
Результаты. Построена семантическая модель причинно-следственных отношений этой предметной области, охватывающая взаимосвязи наблюдений, диагностического профиля и восстановительных мероприятий. Эта модель учитывает совокупное влияние симптомов, факторов и оценок по стандартным шкалам на функционирование человека, связывает конкретные нарушения и их степень с элементами Международной классификации функционирования профиля, целями реабилитации и методами восстановления. Согласованный набор типов понятий и их связей, позволяет представлять структурно-вербально знания из источников двух типов — клинических рекомендаций и экспертных материалов.
Заключение. Новизна результатов с точки зрения развития методов построения и использования онтологических моделей заключается в разработке новой онтологической модели знаний, включающей семантическую структуру представления из наиболее достоверных источников, и автоматическую обработку в системах поддержки клинических решений. Предлагаемая онтологическая модель, интегрируемая с технологией IACPaaS, образуют гибкий инструмент для объединения разнородных данных и подключения механизма объяснимого искусственного интеллекта, критически важного для медицинских приложений. Это позволяет создавать интеллектуальные сервисы, повышающие качество реабилитации за счёт стандартизации подходов, учёта лучших практик и индивидуализации процессов.
Relevance. The goal of rehabilitation is to maximize the restoration of lost functions, reduce disability, and return the patient to an active life in society. The effectiveness of rehabilitation depends on the comprehensiveness, validity, and individualized approach to each patient.
Objective. Rehabilitation aims to maximize the restoration of lost functions, minimize disability, and help patients return to an active life in society.
Methods. System analysis of various sources of rehabilitation knowledge is used to identify and organize cause-andeffect relationships. Ontological knowledge modeling includes a semantic representation structure and a set of ontological agreements that define the reasoning principles when solving current rehabilitation problems. Ontological modeling ensures transparency, verifiability, and interpretability of knowledge.
Results. The semantic model of cause-and-effect relationships in this subject area was constructed, encompassing the interrelationships between observations, diagnostic profiles, and rehabilitation measures. This model considers the combined influence of symptoms, factors, and standard scale ratings on human functioning, linking specific impairments and their severity to elements of the ICF profile, rehabilitation goals, and recovery methods. A consistent set of concept types and their relationships enable the structural and verbal representation of knowledge from two types of sources — clinical guidelines and expert materials.
Conclusions. The novelty of these results in terms of developing methods for constructing and using ontological models lies in the development of a new ontological knowledge model that incorporates a semantic representation structure from the most reliable sources and automatic processing in clinical decision support systems. The proposed ontological model with IACPaaS technology forms a flexible tool for combining heterogeneous data and enabling explainable artificial intelligence, which is critical for medical applications. This allows for the development of intelligent services that enhance rehabilitation quality by standardizing approaches, incorporating best practices, and customizing processes.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.