*118392*

Н.Ю.Долгих

Национально исследовательский Томский политехнический университет,Россия, г.Томск

Ю.В. Ясюкевич

Юргинский технологический институт НИ

Томского политехнического университета, Россия, г. Юрга

Е. В. Берестнева
Национально исследовательский Томский политехнический университет,

Россия, г.Томск

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ГРУПП РИСКА СРЕДИ ЖЕНЩИН,

ОЖИДАЮЩИХ РЕБЕНКА

На сегодняшний день одной из актуальных проблем клинической психологии беременных женщин является изучение психологической готовности к родам. Известно, что психогенные факторы способствуют нарушению биологической готовности к родам, возникновению травм у новорожденных, а чрезмерное нервно-психическое напряжение приводит к аномалии родовой деятельности. Это приводит к снижению интеллектуального потенциала общества. Несмотря на это исследований по изучению поведенческой реакции беременных женщин и их влияния на исход родов недостаточно. Как показывает реальный опыт и анализ литературы, реализация этой исследовательской работы будет перспективна и актуальна для общества, акушерской практики и отечественной психологии.

Целью нашей работы является разработка технологий прогнозирования исхода беременности у женщин, отличающихся как физиологическими показателями, так и механизмами психологического подхода к родовой подготовке беременных женщин.

Информационную систему предполагается использовать в роддоме №1 г. Томска, круг пользователей – женские консультации роддомов по г.Томску и Томской области.

В женской консультации роддома №1 г. Томска было проведено психологическое исследование женщин в возрасте 23±5 лет, средний рост 164±6 см. В группу исследуемых входят первородящие, замужние (70%) женщины.

Исследование проводится на основе следующих показателей:

1. Для выявления структуры и особенностей осознаваемых стратегий копинг поведения использовалась методика E.Heim [4].

2. Представленность психической ригидности изучалась с помощью «Томского опросника ригидности Залевского».

3. Антиципационную состоятельность изучили при помощи теста, позволяющего определить личностно-ситуативную составляющую прогнозирования жизненных событий, моторно-пространственную ловкость и хроноритмологическую (временную) прогностическую способность [5].

4. Для оценки смысловой системы регуляции поведения и личностных установок у беременных женщин использовалась методика Д.А.Леонтьева.

5. Для количественного определения уровня стресса применили проективную методику – модифицированный тест Люшера (МЦВ).

6. Отношение женщины к предстоящим материнским обязанностям изучили с помощью «Теста отношений беременной» [6].

На начальном этапе психологами были предложены показатели, которые могут оказывать влияние на исход беременности, и предоставлен соответствующий экспериментальный материал. С помощью методов Data Mining эти данные были проанализированы: получены логические закономерности и решающие правила, оценена информативность (полезность) признаков [3].

Система работы должна иметь все компоненты информационной системы, такие как: технология информации, хранение этой информации о каждой женщине, методы обработки, выдача информации, формирование табличных отчетов, визуализация данных и результатов.

Таким образом, разработанная системы будет иметь вид представленный на рис. 1.

Блок формирования заключений и рекомендаций – это область памяти, которая содержит базу знаний (совокупность знаний, представленных в форме правил «ЕСЛИ, ТО»; базу данных (БД). База данных – это область памяти, содержащая фактические данные о беременных женщинах. Фактически все базы данных могут быть описаны как группа данных, содержащих имена данных, атрибуты и значения атрибутов. Блок принятия решения – своего рода механизм вывода, и он является тем компонентом системы, который формирует заключения, используя блок формирования заключений и рекомендаций.

Для хранения и обработки данных о беременных женщинах была создана база данных на основе СУБД MySQL [1]. Вся информация предоставлена экспертом и внесена в базу вручную.

База данных предназначена для хранения информации о беременных женщинах, которые находятся под наблюдением во время беременности, а также об исходе родов каждой из них. Внедрение автоматизированной системы учета наиболее удобно на сегодняшний день, так как использование данной системы позволяет вести статический учет по различным показателям, как физиологическим, так и психологическим.

Проектируемая база данных должна содержать: информацию о беременных женщинах (ФИО, возраст, рост, силу левой руки, силу правой руки), результаты теста Люшера, результаты теста копинг-стратегий, социальный статус (замужем, незамужем), образование (высшее, незаконченное высшее, высшее медицинское, высшее юридическое, среднее, средне специальное, незаконченное средне специальное), вид родов (срочные, кесарево сечение, преждевременные), информацию о ребенке (шкала Апгар, вес, рост).

Разработка инфологической модели базы данных начинается с анализа предметной области: классифицируются необходимые объекты, фиксируются необходимые в базе данных типы объектов. Для каждого типа объектов фиксируется совокупность свойств, посредством которых будут описываться конкретные объекты этого типа в базе данных, виды взаимоотношений (связей) между этими объектами. Далее решается вопрос о том, какая информация об этих объектах должна быть отображена в базе данных.

Для проверки предсказаний исходов родов, что является нашей основной задачей, были проанализированные полученные 161 правило с помощью системы WizWhy [2] . Результатом работы WizWhy является набор логических правил, характеризующих выявленные закономерности. Структура логического правила имеет вид: «Если (условие), то (действие)». В качестве действия (консеквента) в нашем случае был показатель «исход родов».

Таким образом, из анализа обнаруженных правил, получили, что исходом родов будет кесарево сечение, равна 0,558 (187 случаев из 335). Вероятность того, что исходом родов будет не кесарево сечение равна 0,442 (148 случаев из 335). Из анализа значимости признаков сделан вывод о том, что наибольшее значение при выявлении закономерностей имеют следующие показатели: эмоциональная составляющая в преодолении стрессовых ситуаций, наличие мужа, рост женщины, подготовка к родам.

В результате выполнения работы была спроектирована информационная система, состоящая из базы данных, позволяющей накапливать информацию о беременных женщинах, и блока поддержки принятия решения, предназначенного для выявления групп риска и получения рекомендаций по рекомендуемым видам психологической коррекции.

В конечном итоге, используя разработанную информационную систему можно делать прогноз относительности исхода беременности, а также накапливать информацию для обновления базы знаний системы.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 12-06-31079

и РГНФ №12-06-12057в

Список литературы

1. Андон Ф.И., Резниченко В.А. Язык запросов SQL. Учебный курс. // Питер. 2006. С.416.

2. Берестнева О.Г., Шаропин К.А., Добрянская Р.Г., Муратова Е.А. Разработка прототипа интеллектуальной системы прогнозирования исхода беременности //Математические методы распознавания образов (ММРО-13): Труды Всероссийской научно-технической конференции - Москва, 10-15 октября 2007. - Москва: Физматлит. - 2007. - c. 574-577.

3. Вассерман Л.И., Щелкова О.Ю. Медицинская психодиагностика: Теория, практика и обучение. //СПб.: Издательский центр «Академия», 2003. – С.262-264.

4. Добрянская Р.Г. Исследование стратегий преодоления эмоционального стресса у беременных женщин. //Сибирский психологический журнал. 2003. №18. С. 65-67.

5. Менделевич В.Д, Скиданенко Т.В. Методы исследования прогностических функций и антиципационных способностей: Учебно-методические рекомендации для студентов и аспирантов. //Казань: КГМУ, 2005. – 71с.

6. Карпатова Т. Базы данных: модели, разработка, реализация //СПб: Питер, 2004.