Streszczenie
Tworzenie wytycznych dla praktyki medycznej ma charakter zdecentralizowany, opiera siĊ przede wszystkim na inicjatywach towarzystw naukowych oraz prywatnych wydawnictw. Opracowywanie wytycznych jest podporządkowane zasadom EBM, czyli medycyny opartej na danych naukowych. Proces ten jest wspierany przez róĪne meto-dyki oraz narzĊdzia informatyczne (np. GRADEpro GDT). W artykule omówione zostały perspektywy i moĪliwoĞci wykorzystania technik inĪynierii wiedzy do formali-zacji wiedzy i jej weryfikacji w procesie tworzenia wytycznych. Autorka w badaniu posłuĪyła siĊ analizą krytyczną piĞmiennictwa oraz wykorzystała własne doĞwiadcze-nia zdobyte podczas tworzedoĞwiadcze-nia medycznej bazy wiedzy.
Słowa kluczowe: medyczne wytyczne, baza wiedzy, inĪyniera wiedzy Wprowadzenie
Związek inĪynierii wiedzy (IW) i zarządzania wiedzą (ZW) jest wyraĨny i w literaturze nie-rzadko podkreĞlany w róĪnych kontekstach. Wymienia siĊ miĊdzy innymi takie obszary łączące obie dziedziny jak nabywanie wiedzy w ZW i pozyskiwanie wiedzy w systemach ekspertowych, czy repozytoria wiedzy w ZW i reprezentacja wiedzy w IW [11]. Metodyki i narzĊdzia inĪynierii wiedzy mogą wspomagaü procesy pozyskiwania, kodyfikacji oraz weryfikacji i walidacji wiedzy. Nato-miast opracowane bazy wiedzy mogą wspomagaü takie procesy ZW jak gromadzenie wiedzy, jej dystrybucjĊ oraz wykorzystanie poprzez wspomaganie podejmowania decyzji [11].
Tworzenie wytycznych medycznych stanowi ciekawy przykład zdecentralizowanego systemu opracowywania zasad, które dotyczą szerokiego krĊgu osób (pacjentów i pracowników ochrony zdrowia). DuĪa liczba beneficjentów tak zapisanej wiedzy oraz jej znaczenie rodzą inicjatywy cen-tralizacji tego procesu. Przy czym nigdy te inicjatywy nie bĊdą mogły, ani nie powinny przyjmowaü charakteru, jaki dotyczy tworzenia aktów prawnych. Artykuł przedstawia moĪliwoĞci wykorzysta-nia inĪynierii wiedzy w zakresie kodyfikacji wiedzy w procesie przygotowywawykorzysta-nia wytycznych dla praktyki medycznej. RozwaĪania na ten temat zostaną poprzedzone nawiązaniem do podobnych inicjatyw na gruncie prawa.
1. Tworzenie regulacji z wykorzystaniem inĪynierii wiedzy – rozwaĪania w obszarze prawa Badania dotyczące moĪliwoĞci wykorzystania technik inĪynierii wiedzy do tworzenia regulacji prawnych nie są nowe. W pracy [13] podjĊto temat automatyzacji wnioskowania prawniczego. Autor wspomnianej pracy, twórca szkieletowego systemu ekspertowego, skłania swoich czytelni-ków do wyobraĪenia sobie Ğwiata, w którym nowe ustawy bĊdą wydawane w postaci baz wiedzy. Nadmienia przy tym, Īe „Istotą [prawa] pozostaje bowiem to, Īe prawo jest tekstem; jego praktyka zaĞ polega na wyciąganiu z tych tekstów wniosków przez wysokokwalifikowanych ekspertów o od-powiednim przygotowaniu specjalistycznym”. MoĪna wskazaü dwie grupy zalet takiego podejĞcia.
18
Jedna grupa dotyczy dostĊpnoĞci do wiedzy i jej wykorzystania, np. w postaci porad prawnych. Druga grupa korzyĞci związana jest z procesem weryfikacji i walidacji wiedzy, które to pozwoliłyby na etapie tworzenia regulacji uniknąü sprzecznoĞci, niejednoznacznoĞci i innych anomalii.
Do głównych trudnoĞci w realizacji tak Ğmiałej koncepcji moĪna zaliczyü [13]: brak odpowied-nich narzĊdzi oraz brak odpowiedniej wiedzy na temat moĪliwoĞci inĪynierii wiedzy. Nie są to jednak jedyne bariery. Pozostałe jakie moĪna wymieniü ujawniły siĊ podczas tworzenia systemów ekspertowych w tej dziedzinie. Leith w pracy [8] na temat wzrostu i spadku popularnoĞci koncepcji prawniczych systemów ekspertowych wskazuje szereg trudnoĞci. Po znaczącej eksplozji zaintere-sowania tym obszarem, jaka miała miejsce w latach 80. ubiegłego wieku nastąpił zastój. Do przyczyn tego stanu autor zalicza z jednej strony brak odpowiedniego rozumienia natury logiki przez prawników, a z drugiej brak naleĪytego rozumienia natury prawa przez informatyków. Ponadto wskazuje na agonistyczny charakter prawa. Dane stanowisko jest uzasadniane w konfron-tacji z innym stanowiskiem, np. poprzez przedstawienie danego materiału dowodowego przeciwko innym. Nierzadko dotyczy to takĪe samej interpretacji prawa, gdzie są moĪliwe odmienne punkty widzenia. Leith w tym miejscu upatruje Ĩródła słaboĞci procesu formalizacji wiedzy dla prawni-czego systemu eksperckiego. Proces ten jest jego zdaniem zbyt statyczny w stosunku do dynamicznej natury realnego prawa. NiederliĔski wyszczególnia w obszarze dyskursu prawniczego domeny deterministyczne i niedeterministyczne, w przypadku tych pierwszych upatrując realnych szans wykorzystania technologii informatycznych [13]. ĩurek natomiast wskazuje na problematycz-noĞü procesu formalizacji bazy wiedzy nawet dla tak precyzyjnych i deterministycznych aktów prawnych, jakie wchodzą w zakres prawa fiskalnego [18].
Wymienione trudnoĞci w najmniejszym stopniu dotyczą takich przepisów, które opisują algo-rytm obliczania jakiejĞ wielkoĞci (np. podatku, renty, itp.). O ile stosowanie prawniczych systemów ekspertowych nie jest powszechne, o tyle wiĊkszoĞü proceduralnie okreĞlonych zasad prawnych jest sformalizowana w klasycznych systemach bazodanowych (np. obliczanie podatku, zasiłków, rozli-czenia z NFZ). W ramach dygresji temat udziału wsparcia informatycznego podczas opracowywania projektu prawnego moĪna rozszerzyü na te właĞnie technologie. Rządowy proces legislacyjny prze-widuje konsultacje publiczne i wówczas teoretycznie kaĪdy ma moĪliwoĞü zweryfikowania projektu i wniesienia swoich uwag [15]. Uwagi firm tworzących systemy informatyczne mogą byü szcze-gólne cenne ze wzglĊdu znajomoĞü wielu róĪnych form biznesu swoich klientów oraz koniecznoĞü formalizacji przepisów przy uĪyciu imperatywnych lub deklaratywnych jĊzyków programowania. Obecne warunki w wiĊkszym stopniu sprzyjają takiej współpracy niĪ miało to miejsce w przeszło-Ğci. Czy ktoĞ pamiĊta gorączkowe oczekiwanie na akty prawne zdobywane przez firmy informatyczne w latach 90. zaraz po ich wydrukowaniu? Autorka artykułu pamiĊta doĞü dobrze ten okres. Jest on pamiĊtany takĪe ze wzglĊdu na liczne trudnoĞci interpretacyjne niektórych przepisów, które ujawniały siĊ podczas prób formalizacji. Na jednym ze szkoleĔ organizowanych przez Mini-sterstwo Finansów po wprowadzeniu nowych przepisów dotyczących prowadzenia działalnoĞci gospodarczej w latach 90. pracownik Ministerstwa realizujący szkolenie, po otrzymaniu kolejnej porcji pytaĔ i uwag informatyków do przepisów, zadał retoryczne pytanie – „Czemu was nie było z nami, gdy nad tym pracowaliĞmy?”. WspółczeĞnie takie konsultacje mogą odbywaü siĊ, zwłaszcza w przypadku przepisów wpływających na scentralizowane projekty informatyczne realizowane przez konkretnych wykonawców moĪe to byü cenne. Konsultacje takie pozwalają wykryü nie tylko ewentualne merytoryczne nieĞcisłoĞci w przepisach, ale takĪe wskazaü na rozwiązania, które ze wzglĊdów technicznych (przebiegu procesu informatycznego) okaĪą siĊ bardziej wydajne i mniej kosztowne w utrzymaniu.
2. Tworzenie wytycznych z wykorzystaniem inĪynierii wiedzy – rozwaĪania w obszarze medycyny
Tworzenie wytycznych dla praktyki medycznej znacznie odbiega pod wzglĊdem stopnia for-malizacji i scentralizowania od procesu legislacyjnego. Opracowywanie wytycznych jest zdecentralizowane i opiera siĊ głównie na inicjatywach towarzystw naukowych oraz prywatnych wydawnictw. Niemniej, zgodnie z Ustawą o działalnoĞci leczniczej „Minister właĞciwy do spraw zdrowia moĪe okreĞliü, w drodze rozporządzenia, standardy postĊpowania medycznego w wybra-nych dziedzinach medycyny.” (Dz.U. 2011 nr 112 poz. 654). Dotychczas wykorzystano moĪliwoĞü prawnej regulacji dla standardów postĊpowania medycznego z zakresu [10]:
• opieki okołoporodowej sprawowanej nad kobietą w okresie ciąĪy, porodu, połogu oraz opieki nad noworodkiem,
• w dziedzinie anestezjologii i intensywnej terapii,
• w dziedzinie połoĪnictwa i ginekologii z zakresu okołoporodowej opieki połoĪniczo-gine-kologicznej.
Poddano do konsultacji społecznych dwa inne projekty rozporządzeĔ Ministra Zdrowia, które dotyczyły standardów postĊpowania medycznego przy udzielaniu ĞwiadczeĔ opieki profilaktycznej nad dzieümi i młodzieĪą oraz w dziedzinie patomorfologii. Wymienione projekty zostały negatyw-nie ocenione przez Naczelną RadĊ Lekarską, która wyraĨnegatyw-nie wskazuje w swoim stanowisku, iĪ standardy postĊpowania medycznego naleĪą do obszaru nauki i wiedzy medycznej i nie powinny byü okreĞlane w formie aktów prawnych [10]. Jest to w pełni zrozumiałe, wiedza medyczna wciąĪ siĊ rozwija i jej usztywnienie w przepisach prawnych nie przyniosłoby oczekiwanych korzyĞci dla naszego zdrowia.
A jakie są korzyĞci z wytycznych? W jakim celu siĊ je tworzy? Wytyczne zapewniają lekarzom dostĊp do aktualnej wiedzy medycznej i dziĊki temu mogą siĊ przyczyniü do poprawy jakoĞci opieki zdrowotnej. W przypadku aktów prawnych naleĪy je za równo znaü jak i przestrzegaü ich. O wytycznych medycznych mówi siĊ natomiast, Īe lekarze powinni je znaü, ale nie muszą ich sto-sowaü. Wytyczne powinny zostaü uwzglĊdnione podczas analizy konkretnych przypadków, a to czy zostaną zastosowane ma zaleĪeü od wyniku tej analizy. Lekarz nie musi podejmowaü decyzji zgod-nej z wytycznymi, ale powinien umieü uzasadniü szczególnoĞü danego przypadku, uprawniającą go do modyfikacji zaleceĔ.
W Polsce tworzenie wytycznych jest rozproszone i nie jest koordynowane. Nie ma okreĞlonego sposobu dotyczącego opracowywania i oceniania wytycznych [10]. W styczniu ubiegłego roku zo-stała podjĊta inicjatywa utworzenia OĞrodka ds. Wytycznych Praktyki Medycznej, którego głównym zadaniem ma byü gromadzenie, publikowanie i rozpowszechnianie wytycznych na pod-stawie aktualnej wiedzy medycznej na zasadach EBM (evidence based medicine), czyli medycyny opartej na danych naukowych. Jest to postepowanie oparte na wiarygodnych i aktualnych publika-cjach naukowych. Nie zakłada siĊ jednak, Īe same badania są wystarczające do podejmowania decyzji klinicznych. Konieczna jest odpowiednia ocena wiarygodnoĞci dowodów naukowych [2].
20 2.1. System EBMeDS
W niektórych krajach, takich jak Belgia, Norwegia i Finlandia zaczĊto wykorzystywaü do upo-wszechniania wytycznych specjalne systemy informatyczne. Na uwagĊ zasługuje webowy system EBMeDS (Evidence-Based Medicine electronic Decision Support) wykorzystywany Finlandii i Bel-gii [10]. System został wykonany przez fiĔską firmĊ Duodecim Medical Publication LTD, której właĞcicielem jest Finnish Medical Society Duodecim. EBMeDS udostĊpnia wytyczne kontekstowo (context-sensitive) na podstawie danych pacjenta. System ten moĪna zintegrowaü z dowolną bazą danych zawierającą dane o pacjencie. Na stronie internetowej [16] udostĊpniony jest interfejs w postaci XML Schema. System na podstawie danych pacjenta wyĞwietla przypomnienia oraz linki do wytycznych związanych z diagnozą.
W programie tym tworzone są reguły okreĞlające treĞci komunikatów pojawiających siĊ jako przypomnienia (reminders). Przykładowe reguły przedstawia rysunek 1. TreĞci przypomnieĔ są osobno definiowane dla lekarza, dla pielĊgniarki oraz dla pacjenta. Przypomnienia zawierają krótkie informacje na temat choroby i leczenia pacjenta. Opisy te mogą byü definiowane w róĪnych jĊzy-kach, niekoniecznie tylko po angielsku, jak jest na rysunku 2. Pod przypomnieniami umieszczane mogą byü takĪe linki do wytycznych dotyczących danego przypadku.
Rysunek1. Przykładowe reguły w systemie EBMedDS (zrzut ekranu) ħródło: [16].
Rysunek 2. Przypomnienia w systemie EBMedDS (zrzut ekranu) ħródło: [16].
Przedstawiony system EBMeDS stanowi cenny punkt odniesienia dla powstałego w Polsce OĞrodka ds. Wytycznych PostĊpowania w Praktyce Medycznej. Pod wzglĊdem zaangaĪowania technologii IT oĞrodek ten planuje rozpowszechniaü wytyczne w róĪnych formatach, tak aby były dostĊpne na smartfonach, tabletach oraz innych dostĊpnych noĞnikach. Ponadto jako cel długofa-lowy wskazano dąĪenie do stworzenia jednolitego systemu informatycznego wspierającego decyzje medyczne z wytycznymi na wzór EBMeDS [10].
2.2. Metodyka GRADE i system GRADEpro GDT
Na początku rozwoju podejĞcia EBM zakładano kształcenie lekarzy, tak aby kaĪdy z nich był biegły w wyszukiwaniu i ocenianiu badaĔ naukowych. ZałoĪenie to było jednak bardzo trudne do realizacji. Znacznie bardziej realnym podejĞciem okazało siĊ wyłonienie grupy klinicystów specja-lizujących siĊ w zakresie EBM, których nazwano ekspertami EBM. Pozostali klinicyĞci jako praktycy EBM powinni umieü korzystaü ze specjalnie dla nich przygotowanych Ĩródeł wtórnych. Podział taki stał siĊ koniecznoĞcią, poniewaĪ nie moĪna równie intensywnie prowadziü praktyki lekarskiej i wnikliwie Ğledziü wyników wszystkich badaĔ w danej dziedzinie medycznej. Koniecz-noĞü ta w dalszej konsekwencji skutkuje potrzebą tworzenia dobrej jakoĞci podsumowaĔ badaĔ naukowych i wytycznych, bĊdących głównym Ĩródłem wiedzy dla praktyków EBM. W tym celu zaczĊto opracowywaü schematy tworzenia wytycznych. Opracowano m.in. schemat GRADE (Gra-ding of Recommendations Assesment, Development and Evaulation) [2].
GRADE stanowi ukoronowanie idei EBM. PodejĞcie to wymaga odpowiedniego sformułowa-nia pytasformułowa-nia klinicznego, okreĞlesformułowa-nia skutków zdrowotnych i oceny jakoĞci danych naukowych z uwzglĊdnieniem metodyki badaĔ i precyzji. Skutki zdrowotne okreĞlane są poprzez siłĊ zaleceĔ. WyróĪnia siĊ kilka klas zaleceĔ, które moĪna podzieliü na dwie grupy: zalecenia silne i zalecenia
22
słabe. Zalecenia silne oznaczają, Īe dane postĊpowanie jest korzystne i moĪna go stosowaü u wiĊk-szoĞci pacjentów. Zalecenia słabe wymagają w wiĊkszym stopniu uwzglĊdnienia specyfiki konkretnej sytuacji klinicznej oraz preferencji pacjenta1.
Poszczególne etapy tworzenia wytycznych według metodyki GRADE obejmują [9]:
• Ustalenie tematów zaleceĔ (wytycznych) i hierarchii ich waĪnoĞci oraz ustalenie zasad pracy zespołu tworzącego wytyczne,
• Ustalenie tematu, którego bĊdzie dotyczyło zalecenie, okreĞlenie populacji, której ma do-tyczyü zalecenie, wybór punktów koĔcowych i ocena ich wagi oraz okreĞlenie krytycznych punktów koĔcowych,
• Zebranie dostĊpnych danych,
• Weryfikacja wstĊpnie okreĞlonej wagi punktów koĔcowych, • Ocena jakoĞci danych,
• Przygotowanie profilu danych, • OkreĞlenie siły zalecenia,
• Przygotowanie wstĊpnej wersji wytycznych, • Konsultacje i modyfikacje,
• Rozpowszechnienie i wdroĪenie wytycznych.
RealizacjĊ metodyki GRADE wspiera system informatyczny GRADEpro GDT [3]. System ten ma wspieraü wiĊkszą czĊĞü procesu opracowywania wytycznych opieki zdrowotnej, począwszy od etapu ustalania składu zespołu aĪ do generowania zaleceĔ i tworzenia ostatecznego dokumentu re-komendacji wraz z rozpowszechnianiem wytycznych. Intencją twórców systemu było stworzenie jednej aplikacji integrującej wszystkie zasadnicze funkcjonalnoĞci wymagane w procesie tworzenia wytycznych. System jednak pozostaje otwarty, pozwala na wykorzystanie zewnĊtrznych narzĊdzi, dodatkowych wtyczek i usług. Program wspiera pracĊ grupową ekspertów podczas tworzenia wy-tycznych. Zalecenia i wytyczne formułowane są według odpowiednich szablonów w postaci tekstów i rysunków. System GRADEpro pomaga ekspertom oceniaü wyniki badaĔ naukowych i tworzyü podsumowania wraz z wytycznymi. Niewątpliwie są to kluczowe elementy procesu opracowania wytycznych. Nie zawiera jednak modułu odpowiedzialnego za tworzenie zaleceĔ w postaci reguł. Deklarowana przez twórców otwartoĞü systemu nie wyklucza dodania takiego rozwiązania w przy-szłoĞci.
GRADEpro oraz EBMedDS to nie są jedyne przykłady systemów informatycznych wspierają-cych tworzenie wytycznych lub ich wdraĪanie w praktyce lekarskiej, ale wydają siĊ doĞü dobrze reprezentowaü angaĪowany w tym obszarze poziom technologiczny. Jest doĞü wysoki, ale brakuje w nim wykorzystania klasycznych technik inĪynierii wiedzy, a treĞü wytycznych upowszechniana jest głównie w postaci dokumentów tekstowych.
2.3. Tworzenie bazy wiedzy dla wytycznych jako jeden z etapów procesu EBM?
Oba przedstawione systemy (GRADEpro i EBMedDS) naleĪą do klasy systemów wspomagania decyzji. EBMedDS zawiera takĪe pewne funkcjonalnoĞci systemu ekspertowego w postaci reguł generujących teksty przypomnieĔ i linki do wytycznych. Zbiór tych reguł nie stanowi bazy wiedzy
1Klasyfikacjach zaleceĔ według Europejskiego Towarzystwa Kardiologicznego wyróĪnia klasy, które okreĞlają stopieĔ sugestii: zalecane/wskazane, powinno siĊ rozwaĪyü, moĪna rozwaĪyü i nie zaleca siĊ [17].
w rozumieniu klasycznego systemu ekspertowego. Niemniej funkcjonalnoĞü tego programu i dąĪe-nie jego twórców do automatycznej interpretacji konkretnych danych pacjenta w oparciu o reguły jest pewnym wskazaniem co do samego zapotrzebowania na takie podejĞcie. Odbiorcy wytycznych (w szczególnoĞci lekarze) są zainteresowani komputerowym wspomaganiem podejmowania decyzji medycznych w oparciu o zaimplementowane wytyczne oraz dane konkretnego pacjenta. Wskazują na to takĪe inicjatywy podjĊte przez Ğrodowisko lekarskie opisane w pracach [6] i [4].
Główne pytanie jakie stawia autorka niniejszego artykułu brzmi – czemu w tak usystematyzo-wanym podejĞciu do tworzenia materiałów dla praktyki lekarskiej w postaci podsumowaĔ, zaleceĔ i wytycznych jakim jest EBM – nie podejmuje siĊ wysiłku opracowania wytycznych w postaci baz wiedzy? Takie rozwiązanie ułatwiałoby nie tylko wykorzystanie wiedzy, ale takĪe tworzenie i ak-tualizacjĊ wytycznych. Stosując weryfikacjĊ bazy wiedzy moĪna zastosowaü aparat formalny (opisany m.in. w pracy [6]) i wykryü ewentualne sprzecznoĞci lub braki w formułowanych zalece-niach. Jako przykład przydatnoĞci takiego podejĞcia moĪna podaü wyniki z prac nad weryfikacją bazy wiedzy tworzonej na podstawie wytycznych z zakresu kardiochirurgii [6]. Podczas tych prac w pierwszej kolejnoĞci kodowano tylko te reguły, które wynikają bezpoĞrednio z wytycznych, a na-stĊpnie zbadano kompletnoĞü. Pozwoliło to wyłoniü brakujące reguły i po analizie dokonanej wspólnie z lekarzami ustaliü konkluzje dla brakujących reguł: czy jest to pacjent zdrowy, chory na inną chorobĊ lub przypadek niemoĪliwy. Otrzymane wyniki wykazały, Īe niekompletnoĞü wystĊ-puje takĪe po stronie wytycznych, tzn. wykryto przypadki, mające szanse realnego zaistnienia, które nie zostały ujĊte w wytycznych, a według lekarzy powinny. Na potrzeby budowy systemu przyjĊto dla takich luk w wytycznych proponowane przez lekarzy konkluzje, a system ekspertowy zawiera stosowne wyjaĞnienia. Wykonane analizy podczas tych prac ujawniły pewne wątpliwoĞci i nieĞci-słoĞci w treĞci wytycznych. Prace nad bazą wiedzy wymuszają przeanalizowanie wielu moĪliwych przypadków. Wykonywanie takich zadaĔ podczas tworzenia wytycznych byłoby niewątpliwie ko-rzystne dla tego procesu.
2.4. Perspektywy i moĪliwoĞci wykorzystania inĪynierii wiedzy w procesie tworzenia wytycznych dla praktyki medycznej
Zarówno prawo jak i medycyna stanowią duĪe wyzwanie dla budowy bazy wiedzy. Niemniej w przypadku wytycznych dla praktyki medycznej stopieĔ formalizacji wiedzy jest doĞü wysoki, co kreĞli bardziej optymistyczne perspektywy dla tego obszaru. Ocena moĪliwoĞci wykorzystania tech-nik inĪynierii wiedzy w tym zakresie wymaga przyjrzeniu siĊ potencjalnym barierom dla takich inicjatyw. MoĪna wyodrĊbniü trzy główne bariery:
• Problem odpowiedzialnoĞci za postaü bazy wiedzy. W zaleceniach dla lekarzy na temat jak naleĪy korzystaü z gotowych wytycznych medycznych wyraĨnie wskazuje siĊ, Īe nie na-leĪy do ich treĞci podchodziü bezkrytycznie. Jak juĪ wspomniano wczeĞniej, lekarze nie są zobowiązani do przestrzegania zapisów wytycznych, ale powinni je znaü i uwzglĊdniü przed podjĊciem decyzji. OdpowiedzialnoĞü za podjĊtą decyzjĊ ostatecznie spoczywa na lekarzu.
• ZwiĊkszenie kosztu procesu tworzenia wytycznych oraz czasu trwania prac.
• Problemy technologiczne, dotyczące doboru odpowiednich narzĊdzi i ustalenia reprezen-tacji wiedzy.
OdnoĞnie problemu odpowiedzialnoĞci za postaü bazy wiedzy kluczowe wydaje siĊ byü prze-konanie ekspertów EBM, Īe opracowana baza wiedzy nie wskazywałaby niczego wiĊcej niĪ sam
24
tekst wytycznych zawarty w opisach, rysunkach i tabelach. JeĪeli ze wskazaĔ wynikałby pewien margines niepewnoĞci wymagający dodatkowych analiz, to taka teĪ powinna byü konkluzja systemu ekspertowego. Reguły powinny definiowaü wnioski odpowiednio dla siły zaleceĔ, np. „MoĪna roz-waĪyü operacjĊ aorty” lub „Zalecana jest operacja aorty”. W systemach ekspertowych moĪna generowaü wiĊcej niĪ jedną konkluzjĊ – wówczas system wskaĪe kilka moĪliwych dróg leczenia w danych warunkach, odpowiednio opisując siłĊ zaleceĔ i poziom wiarygodnoĞci danych. W czasie weryfikacji moĪna by oceniü, czy zbiór proponowanych konkluzji nie zawiera sugestii sprzecznych. Budowa bazy wiedzy nie narzucałaby koniecznoĞci wypełniania wszystkich luk, ale pozwoliłaby osobom tworzącym wytyczne zbadaü poszczególne przypadki braku kompletnoĞci. Przetestowanie poprawnoĞci wytycznych z udziałem systemu ekspertowego pozwoliłoby przygotowaü wytyczne wyĪszej jakoĞci.
ZwiĊkszenie kosztu procesu tworzenia wytycznych i czasu jego trwania to doĞü istotna bariera. Ze wzglĊdu na stały postĊp nauk medycznych proces tworzenia wytycznych ma właĞciwie charakter ciągły. Upowszechnianie i wdraĪanie wytycznych w danej dziedzinie medycznej nastĊpuje co jakiĞ czas, np. co rok lub co kilka lat. CzasochłonnoĞü jest najwyĪsza w początkowym okresie wdraĪania nowego podejĞcia w zakresie IT. PóĨniej powinny byü zauwaĪalne korzyĞci, w tym ułatwienia pod-czas aktualizacji wytycznych. Ocena kryterium dotyczącego kosztów wymagałaby porównania z potencjalnymi beneficjami takiego rozwiązania. Dla zespołu tworzącego wytyczne korzyĞcią by-łaby pomoc w weryfikacji wytycznych w koĔcowym etapie ich formułowania. Dla lekarzy i innych uĪytkowników wytycznych dodatkowa wartoĞü polegałaby głównie na sprawnym udostĊpnieniu wiedzy zawartej w wytycznych dla podanego przypadku.
Problemy technologiczne dotyczące doboru narzĊdzi i odpowiedniej reprezentacji wiedzy wciąĪ są podejmowane w pracach nad budową inteligentnych rozwiązaĔ dla medycyny. Przykład systemu ekspertowego MYCIN słuĪącego do diagnozowania zakaĪeĔ bakteryjnych krwi jest przy-taczany w wielu publikacjach począwszy od lat 70. ubiegłego wieku. W systemie tym wykorzystano współczynnik pewnoĞci (ang. certainty factor, CF) do oceny wiarygodnoĞci reguł. Spoglądając na współczesne kierunki badaĔ i proponowane rozwiązania systemów ekspertowych dla medycyny moĪna zauwaĪyü kontynuacjĊ zainteresowania sposobami reprezentowania wiedzy w warunkach niepewnoĞci. Oprócz współczynnika pewnoĞci wykorzystuje siĊ miĊdzy innymi podejĞcie probabi-listyczne oparte na twierdzeniu Bayesa oraz logikĊ rozmytą [7], [5]. NiederliĔski proponuje takĪe wnioskowanie z ocenami. W podejĞciu tym zmienne są nadal zmiennymi logicznymi, lecz zyskują dodatkowy atrybut, którym są ich oceny. Oceny te są propagowane na oceny wniosków reguł w wy-niku przetwarzania, które nie ingeruje w przebieg wnioskowania [14].
Medycyna jest niewątpliwie jedną z dziedzin, dla których rozwiązania uwzglĊdniające niepew-noĞü są szczególnie przydatne. Przykładowo systemy wykorzystywane w diagnostyce obrazowej wymagają takiego podejĞcia. A jak jest w przypadku wytycznych? Autorzy wytycznych dla praktyki medycznej dokonują staraĔ, aby ich treĞü była przejrzysta i jednoznaczna2. Tabele i diagramy przed-stawiające zalecane postĊpowanie wyszczególniają konkretne grupy przypadków. Tekst wielu zaleceĔ jest formułowany w postaci regułowej lub pozwalającej siĊ łatwo sprowadziü do regułowej. Przykładowy diagram z zaleceniami przedstawia rysunek 3. Taki diagram przypomina schemat blo-kowy opisujący algorytm. ProceduralnoĞü dotyczy jedynie ogólnego zarysu postepowania, odpowiedniego dla wielu typowych przypadków. Natomiast podczas podejmowania decyzji naleĪy uwzglĊdniü takĪe specyfikĊ danego konkretnego przypadku. Lekarz traktując wytyczne jako punkt
odniesienia musi niejednokrotnie dynamicznie zmodyfikowaü proponowany schemat leczenia i „do-rysowaü” do niego ĞcieĪkĊ postĊpowania, taką jaka bĊdzie najbardziej odpowiednia dla danego pacjenta. Wynika to z deklarowanych intencji twórców wytycznych, które mają podpowiadaü sprawdzone metody leczenia, ale nie obligowaü do ich bezwzglĊdnego stosowania.
Rysunek 3. Zalecane postĊpowanie w niedomykalnoĞci zastawki aortalnej (AR) ħródło: [17].
Mając na uwadze cel opracowywania medycznych wytycznych moĪna postawiü dwa pytania w kontekĞcie rozwaĪaĔ dotyczących budowy bazy wiedzy. Oba pytania dotyczą oczekiwanej kon-kluzji systemu ekspertowego. Ma ona nam powiedzieü:
• Co mówią wytyczne dla danego przypadku?
• Co zrobiü na podstawie wytycznych w danym przypadku?
Te dwa pytania pozornie brzmią podobnie i gdyby chodziło o zasady dotyczące odliczania ulg podatkowych, to tĊ drobną róĪnicĊ semantyczną moĪna by zaniedbaü. W praktyce medycznej moĪe mieü jednak miejsce sytuacja wykonania jakiegoĞ zalecenia, mimo, Īe pacjent spełnia tylko niektóre
26
z warunków w sposób pełny. Dla danych tego pacjenta moĪe w ogóle nie byü Īadnych wskazaĔ w wytycznych. Z formalnego punktu widzenia wystĊpuje wówczas luka (brak kompletnoĞci), ale jeĞli ten pacjent ma przykładowo tylko jeden z parametrów nieznacznie odbiegający od wskazanych, a pozostałe pasują dobrze do jednej z reguł postĊpowania, to wówczas jest moĪliwe, Īe lekarz za-stosuje tĊ regułĊ.
Aby odpowiedzieü na pytanie „co mówią wytyczne” wystarczy opracowaü regułową bazĊ wie-dzy opartą na klasycznej logice. System ekspertowy pracujący na takiej bazie wiewie-dzy bĊdzie wspierał podejmowanie decyzji, a sugerowane przez niego wskazania bĊdą przydatne dla typowych przypadków. Biorąc pod uwagĊ charakter pracy lekarzy, moĪliwoĞü zmĊczenia oraz krótki czas na przeanalizowanie sytuacji – uĪytecznoĞü takiego systemu w bieĪącej praktyce lekarskiej byłaby zna-cząca. System tak zbudowany stanowiłby takĪe cenną pomoc dydaktyczną dla studentów i lekarzy zdobywających specjalizacje lekarskie. Prototyp takiego systemu opracowano w kilkuosobowym zespole kardiochirurgów i inĪynierów wiedzy [4]. PoniewaĪ w rozwiązaniu tym zbadano komplet-noĞü i dodano reguły dla brakujących przypadków decyzyjnych w wytycznych – system ten wskazuje zarówno zalecenia pasujące idealnie jak i podobne do konkretnych wskazaĔ zawartych w wytycznych (z odpowiednimi komentarzami).
Pełna odpowiedĨ na pytanie „co zrobiü na podstawie wytycznych” znajduje siĊ nie tylko w wy-tycznych. Wymaga takĪe wiedzy i doĞwiadczenia lekarza oraz jego krytycznej analizy. Rozmyty system ekspertowy mógłby wspieraü lekarza nie tylko poprzez wskazanie sugestii wynikających wprost z wytycznych, ale takĪe w przypadkach mniej oczywistych. PodejĞcie rozmyte wymagałoby ustalenia funkcji przynaleĪnoĞci dla poszczególnych zmiennych lingwistycznych i okreĞlenia za-kresu ich „rozmywania” (w teorii zbiorów rozmytych dany element moĪe naleĪeü do zbioru tylko w pewnym stopniu, np. w 80%). Niewątpliwie kierunek ten wiązałby siĊ ze zwiĊkszeniem stopnia odpowiedzialnoĞci za postaü bazy wiedzy i zakodowanych w niej wytycznych, pogłĊbiając barierĊ pierwszą. MoĪna jednak dostrzec potencjał tego rozwiązania w dalszej perspektywie i rozwaĪyü moĪliwoĞü połączenia etapu weryfikacji badaĔ naukowych z budową bazy wiedzy. Weryfikacja wy-ników badaĔ naukowych, na podstawie których tworzone są wytyczne wykonywana jest w oparciu o analizy statystyczne i moĪe byü realizowana takĪe z uĪyciem róĪnych technik maszynowego ucze-nia. Otrzymane na tym etapie pracy wyniki moĪna by wykorzystaü podczas ustalania funkcji przynaleĪnoĞci dla zmiennych lingwistycznych.
Do grupy problemów technologicznych naleĪy takĪe zapewnienie odpowiedniego sposobu re-prezentacji wiedzy czytelnego dla wszystkich zaangaĪowanych osób w proces formalizacji. MoĪna w tym wzglĊdzie zastosowaü jedno z rozwiązaĔ stosowanych podczas opracowywania reguł bizne-sowych, polegające na wykorzystaniu kilku róĪnych poziomów formalizacji [1] (np. zapis w jĊzyku naturalnym, reguły oraz implementacja proceduralna). Autorka na podstawie swoich doĞwiadczeĔ dostrzega walory formalizacji wiedzy z uĪyciem tablic decyzyjnych, pozwalających czytelnie wi-zualizowaü przestrzeĔ decyzyjną. W przytoczonej pracy [6] zastosowano atrybutowe tablice decyzyjne w wersji rozszerzonej, łączącej poszczególne tablice w strukturĊ drzewiastą, zbliĪoną do koncepcji XTT (ang. eXtended Tabular Trees) [12]. Regułowy zapis wiedzy charakteryzuje siĊ pro-stotą, co moĪna zauwaĪyü na przykładzie jednej czy kilku reguł. Natomiast zbiór kilkudziesiĊciu reguł potrzebny do opisu realnego zagadnienia wcale nie jest czytelny. Tablice decyzyjne pozwalają uwidoczniü wzajemne powiązania miĊdzy regułami oraz róĪnice w definicji poszczególnych reguł. KodyfikacjĊ wytycznych autorka proponuje przeprowadziü na 4 poziomach formalizacji:
• wstĊpny zapis w jĊzyku naturalnym (tabele i diagramy), • tablice decyzyjne,
• reguły,
• koĔcowy zapis w jĊzyku naturalnym (tabele i diagramy).
Jedynie przejĞcie z wstĊpnego szkicu wytycznych zapisanego w jĊzyku naturalnym do postaci zapisanej w tablicach decyzyjnych wymagałoby wysiłku dla ekspertów lekarzy i inĪynierów wie-dzy. Pozostałe formalizmy byłyby kodowane automatycznie. Tablice decyzyjne stosowane byłyby przede wszystkim w celu ułatwienia procesu kodyfikacji w zespole ekspertów i inĪynierów wiedzy. MoĪna ten formalizm wykorzystaü jednoczeĞnie do przeprowadzenia wstĊpnej weryfikacji bazy wiedzy. Zapis regułowy pozwoliłby na weryfikacjĊ bazy wiedzy, a nastĊpnie wnioskowanie w sys-temie ekspertowym. KoĔcowy zapis w jĊzyku naturalnym w postaci tabel i diagramów wyglądałby podobnie jak w obecnie upowszechnianych wytycznych. Wytyczne byłyby dostĊpne zarówno w po-staci bazy wiedzy jak i tradycyjnych opisów.
3. Podsumowanie
Niniejszy artykuł powstał w wyniku przemyĞleĔ autorki w trakcie prac nad budową bazy wie-dzy na postawie wytycznych Europejskiego Towarzystwa Kardiologicznego dla zastawkowych chorób serca. Niewątpliwie podobne prace, mobilizując lekarzy do przeanalizowania duĪej liczby przypadków, mogą pomóc wykryü braki, nieĞcisłoĞci oraz mniej klarowne wskazania. Przebieg takich prac opisany m.in. w pracach [6] i [4] mógłby byü cennym wsparciem dla ekspertów tworzą-cych wytyczne. Inicjatywy w zakresie formalizacji wytycznych realizowane poza procedurą tworzenia wytycznych są bardzo cenne i mają swoje perspektywy. Niewykluczone, Īe właĞnie w ten sposób („oddolnie”) dąĪenia te dotrą w przyszłoĞci do organizacji zajmujących siĊ przygotowaniem wytycznych. PojemnoĞü wytycznych z roku na rok w róĪnych dziedzinach medycznych wrasta. Bez wątpienia jest to jeden z czynników, który w przyszłoĞci moĪe silniej mobilizowaü do podejmowa-nia inicjatyw kodyfikacji bazy wiedzy dla praktyki medycznej.
W niniejszym artykule zostały nakreĞlone najbliĪsze perspektywy dla wykorzystania technik inĪynierii wiedzy podczas tworzenia wytycznych. Ze wzglĊdu na główny cel wytycznych, jakim jest wskazywanie zweryfikowanych metod leczenia, wydaje siĊ, Īe obecnie realną szansĊ realizacji ma koncepcja budowy regułowej bazy wiedzy opartej na klasycznej logice arystotelesowskiej. W dalszej przyszłoĞci moĪna dostrzec moĪliwoĞü zintegrowania etapu pracy ekspertów nad weryfi-kacją badaĔ (podczas którego korzysta siĊ z analiz statystycznych) z budową bazy wiedzy i rozwaĪyü moĪliwoĞü uĪycia rozmytego systemu ekspertowego. Obecnie formułowane załoĪenia dla metodyk wspierających EBM zdają siĊ wykluczaü rozwiązania rozmyte do celów tworzenia wy-tycznych. Wytyczne powinny zawieraü czytelne i jasne drogowskazy, a „wnioskowanie rozmyte” i wyostrzanie (defuzyfikacja) ma siĊ odbywaü w głowach lekarzy praktyków. Niemniej w treĞci wytycznych znajduje siĊ szereg odniesieĔ do róĪnych badaĔ diagnostycznych i na tym poziomie – wspierania diagnostyki (nie tylko obrazowej) rozmyte systemy ekspertowe oraz inne techniki sztucznej inteligencji mogą wykazaü (i juĪ wykazują) duĪą przydatnoĞü.
28 Bibliografia
[1] Andreescu A., Mircea M., Managing Knowledge as Business Rules, Informatica Economica vol. 13, no. 4/2009.
[2] Gajewski P., Jaeschke R., BroĪek J., Podstawy EBM czyli medycyny opartej na danych naukowych dla lekarzy i studentów, Medycyna praktyczna, Kraków 2008.
[3] GRADEpro GDT – dokumentacja systemu informatycznego GRADEpro GDT, gdt.guidelinedevelopment.org/app/help/user_guide/index.html DostĊp: [2017.04.10]. [4] Hrapkowicz T., Kempa A., Michalik K., Zacny B., Maruszewski M., Decision Making
Process in Cardiac Surgery – Concept of Building an Expert System, in: Management Systems in Production Engineering, Scientific and Technology Quarterly, No 1, 2013. [5] Kavishwar B. Wagholikar, Ashok W. Deshpande, Fuzzy Naive Bayesian Approach for
Medical Decision Support, in: Agah A. (ed.), Medical Applications of Artificial Intelligence, CRC Press 2014.
[6] Kempa A., Badania kompletnoĞci medycznej bazy wiedzy, w: (red) Bojar W., Januszewski A., Studia i materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą, Bydgoszcz 2015.
[7] Kumar A.V., Fuzzy Expert Systems for Disease Diagnosis, IGI Global 2015.
[8] Leith P., The rise and fall of the legal expert system, in European Journal of Law and Technology, Vol 1, Issue 1, 2010.
[9] LeĞniak W., Bała M., Jaeschke R., BroĪek J.L., Od danych naukowych do praktycznych zaleceĔ – tworzenie wytycznych według metodologii GRADE, Polskie archiwum medycyny wewnĊtrznej 2015 (125).
[10] Maciorowska K., Krajewski R., Wytyczne w praktyce medycznej: doĞwiadczenia polskie oraz wybranych krajów EU. Propozycje rozwiązaĔ dla OĞrodka Naczelnej Izby Lekarskiej ds. Wytycznych PostĊpowania w Praktyce Medycznej, Naczelna Izba Lekarska, maj 2016 (opracowanie jest dostĊpne na stronie internetowej Naczelnej Izby Lekarskiej http://www.nil.org.pl DostĊp: [2017.04.10]).
[11] Michalik K., Systemy ekspertowe we wspomaganiu procesów zarządzania wiedzą w organizacji, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice 2014. [12] Nalepa G.J., LigĊza A., A visual edition tool for design and verification of knowledge in
rulebased systems, Systems Science 2005, Vol. 31, No. 3, pp. 103–109.
[13] NiederliĔski A., Automatyzacja wnioskowania prawniczego, XV Krajowa Konferencja Automatyki, Warszawa 2005.
[14] NiederliĔski A., Systemy ekspertowe dla automatyzacji zarządzania, Wydawnictwo Pracowni Jacka Skalmierskiego, Gliwice 2017.
[15] Rządowe Centrum Legislacji, ħródło: http://www.rcl.gov.pl, DostĊp: [2017.04.10]. [16] Strona domowa systemu EBMedS, www.ebmeds.org DostĊp: [2017.04.10].
[17] Wytyczne dotyczące postĊpowania w zastawkowych wadach serca na 2012 rok, Kardiologia Polska 2012 (wytyczne są dostĊpne na stronie https://ojs.kardiologiapolska.pl/kp/ article/viewFile/1/3184 DostĊp: [2017.04.10]).
[18] ĩurek T., Wiedza i wnioskowanie w prawniczym systemie eksperckim, Studia Informatica, Volume 31, Number 2A(89), 2010.
PROSPECTS AND POSSIBILITES FOR USE OF KNOWLEDGE ENGINEERING IN THE PROCESS OF DEVELOPING GUIDELINES FOR MEDICAL PRACTICE
Summary
Creating guidelines for medical practice is decentralized and based primarily on initiatives of scientific societies and private publishers. Development of guidelines is subordinate to the rules of EBM, that is evidence based medicine. This process is sup-ported by a variety of methodologies and IT tools (e.g. GRADEpro GDT). This article has discussed prospects and possibilities for use of knowledge engineering techniques for knowledge formalization and its verification in the proces of developing guidelines. The study was based on the critical analysis of the literature and author’s own expe-rience gained during her work with creating a medical knowledge base.
Keywords: medical guidelines, knowledge base, knowledge engineering
Anna Kempa
Katedra InĪynierii Wiedzy
Wydział Informatyki i Komunikacji Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach e-mail: anna.kempa@ue.katowice.pl
