References

Открытое образование

Open Education

1818-42432079-5939

Plekhanov Russian University of Economics

10.21686/1818-4243-2018-2-45-53

oo-519

Research Article

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

NEW TECHNOLOGIES

Компьютеризированные и дистанционные обучающие системы (на примере медицинской диагностики)

Computerized and distance learning systems (the case of medical diagnostics)

Кобринский

Б. А.

Kobrinsky

B. A.

Борис Аркадьевич Кобринский

Москва

Boris A. Kobrinsky

Moscow

kba_05@mail.ru

ФИЦ «Информатика и управление» РАН; РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава РоссииРоссияFederal Research Center «Computer Science and Control» of the RAS; Pirogov Russian National Research Medical UniversityRussian Federation

2018

07052018

2224553

2018

Кобринский Б.А.

Kobrinsky B.A.

Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

https://openedu.rea.ru/jour/article/view/519

Целью настоящей статьи является анализ текущего состояния и возможности развития компьютерных систем разного типа в образовании (на примере медицины). Особый упор сделан на использование кейс-методов, сочетающих лингвистический и мультимедийный компоненты и на интеллектуальные технологии для реализации индивидуально настраиваемого и контролируемого на разных этапах учебного процесса. Рассмотренные методы инженерии знаний при построении интеллектуальных систем формируют навыки индивидуальной и совместной работы. Отдельный аспект – это методы и средства дистанционного обучения с использованием телемедицинских и интернет-технологий в обучении и непрерывном повышении квалификации.

В качестве средства когнитивного визуального представления знаний используются онтологии. Они находят применение в представлении медицинских знаний, характеризующих патологические процессы. В качестве первичного анализа логических взаимосвязей признаков используются интеллект-карты и концепт-карты. Ролевые игры способствуют освоению извлечения знаний для экспертных систем. Это позволяет всем членам группы имитировать роли когнитолога и эксперта. А преподаватель корректирует, при необходимости, этот процесс и указывает в заключении на допущенные ошибки и неиспользованные возможности оптимизации диалога студента-когнитолога со студентом-экспертом. На основе кейс-метода предлагается реализовать примеры и вопросы из клинической практики, включающие видеофрагменты. Это позволяет контролировать правильность действий студентов при проведении осмотров и манипуляций. Экспертная система и дистанционные способы работы применяются для анализа микроскопических препаратов под контролем преподавателя. Построение интеллектуальной обучающей системы, включающей кейсы является основой для приобретения навыков дифференциальной диагностики в процессе обследования виртуального пациента. Телемедицинские технологии с применением различных видеокамер предполагают дистанционное преподавание не только теоретических, но и клинических предметов с обследованием больных, включая тестирование обучающихся и видеоэкзамены.

В результате исследований автором предложены схемы компьютеризированной и интеллектуализированной технологии обучения медицинским предметам различного типа (морфологические, клинические, кибернетические). Это способствует повышению знаний с учетом индивидуальных способностей студентов по персональным программам, формирует умения извлекать и анализировать получаемую информацию. Видеоконференции позволяют повышать квалификацию дистанционно по месту работы в процессе контакта с лекторами и преподавателями. Специально разработанные подходы предполагают дистанционное обследование и диагностику под контролем преподавателя. А также демонстрацию больных с различной патологией во время телелекций.

Рассмотренные подходы открывают возможности для индивидуального овладения знаниями на основе современных методов электронного образования и интеллектуальных технологий. Персонализация подхода к обучению позволяет направленно повторять недостаточно усвоенные разделы материала. Дистанционные методы обучения позволят на принципиально новом уровне ставить и решать задачи непрерывного повышения квалификации медицинских работников. В принципе использование многих из перечисленных подходов возможно и в других сферах образования.

The purpose of this paper is to analyze the current state and the possibility of developing computer systems of various types in education (the case of medicine). Particular emphasis is on the use of case studies that combine linguistic and multimedia components and on intellectual technologies to implement the learning process, individually controlled at different stages. The considered methods of knowledge engineering in the construction of intelligent systems form the skills of individual and teamwork. A separate aspect is the methods and means of distance learning with the use of telemedical and internet technologies in teaching and continuous professional development. Ontologies are used as a means of cognitive visual representation of knowledge. They find application in the presentation of medical knowledge that characterize pathological processes. Intellectual maps and concept maps are used as the primary analysis of logical relationships of characteristics. Role games contribute to the development of knowledge extraction for expert systems. This allows all members of the group to simulate the roles of a knowledge engineer and an expert. In addition, the teacher corrects, if necessary, this process and indicates in conclusion on the mistakes made and the unused possibilities for optimizing the dialogue between the student-cognitive scientist and the student-expert. Based on case-method it is proposed to implement examples and questions from clinical practice, including video fragments. This allows you to monitor the correctness of the actions of students during inspections and manipulations. The expert system and remote methods of work are used for the analysis of microscopic drugs under the supervision of the teacher. Building an intellectual learning system that includes cases is the basis for acquiring the skills of differential diagnosis in the process of examining a virtual patient. Telemedical technologies, using different video cameras, suggest remote teaching of not only theoretical, but also clinical subjects with examination of patients, including testing of students and video examinations.

As a result of the research, the author proposed schemes of computerized and intellectualized technology for teaching medical subjects of various types (morphological, clinical, and cybernetic). This contributes to the increase of knowledge, taking into account the individual abilities of students on personal programs, forms skills to extract and analyze the information received. Videoconferencing allows you to improve your skills remotely at the place of work in the process of contact with lecturers and teachers. Specially developed approaches presuppose remote examination and diagnostics under the supervision of the teacher. In addition, demonstration of patients with various pathologies during telelectures. These approaches offer opportunities for individual mastering of knowledge based on modern methods of electronic education and intellectual technologies. Personalization of the approach to learning allows you to repeat the insufficiently mastered sections of the material. Distance learning methods will allow setting and solving tasks of continuous improvement of professional skill of medical workers on a fundamentally new level. In principle, the use of many of these approaches is possible in other areas of education.

интеллектуальные обучающие системыкейсметодонтологиигрупповое извлечение знанийролевая игра «когнитолог – эксперт»дистанционное обучение

intellectual training systemscase-methodontologiesgroup knowledge extractionrole-playing game “knowledge engineer – expert”distance learning

References1

Srinivasan M., Wilkes M., Stevenson F. Nguyen Th., Slavin S. Comparing Problem-Based Learning with Case-Based Learning: Effects of a Major Curricular Shift at Two Institutions. Academic Medicine. 2007. №82. P. 74–82. DOI: 10.1097/01. ACM.0000249963.93776.aa URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17198294

Srinivasan M., Wilkes M., Stevenson F. Nguyen Th., Slavin P. Comparing Problem-Based Learning with Case-Based Learning: Effects of a Major Curricular Shift at Two Institutions. Academic Medicine. 2007. No. 82. P. 74–82. DOI: 10.1097/01. ACM.0000249963.93776.aa URL: https://www.ncbi. nlm.nih.gov/pubmed/17198294

Григорьев А.И., Орлов О.И., Логинов В.А., Дроздов Д.В., Исаев А.В., Ревякин Ю.Г., Суханов А.А. Клиническая телемедицина. М.: Фирма «Слово», 2001. 144 с.

Grigor’ev A.I., Orlov O.I., Loginov V.A., Drozdov D.V., Isaev A.V., Revyakin Yu.G., Sukhanov A.A. Klinicheskaya telemeditsina. Moscow: Firma «Slovo», 2001. 144 p. (In Russ.)

Кобринский Б.А. Телемедицина в системе практического здравоохранения. 2-е изд. М. Берлин: Direct-Media, 2016. 238 c.

Kobrinskiy B.A. Telemeditsina v sisteme prakticheskogo zdravookhraneniya. 2nd ed. M. Berlin: Direct-Media, 2016. 238 p. (In Russ.)

Грачев С.В., Крейнес М.Г. Информационные технологии для поддержки клинических решений в телемедицине. В сб.: Symposium on Telemedicine/Симпозиум по телемедицине. Москва, 3–4 апр. 2003. № 6.

Grachev S.V., Kreynes M.G. Informatsionnye tekhnologii dlya podderzhki klinicheskikh resheniy v telemeditsine. In: Symposium on Telemedicine/Simpozium po telemeditsine. Moscow, 3–4 Apr. 2003. No. 6. (In Russ.)

Власова Н.В. Современные образовательные технологии в контексте новых федеральных государственных образовательных стандартов. В сб.: Теория и практика образования в современном мире: материалы международной научной конференции (г. Санкт-Петербург, февраль 2012 г.). СПб.: Реноме. 2012. С. 278–280.

Vlasova N.V. Sovremennye obrazovatel’nye tekhnologii v kontekste novykh federal’nykh gosudarstvennykh obrazovatel’nykh standartov. In: Teoriya i praktika obrazovaniya v sovremennom mire: materialy mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii ( Saint-Petersburg, February 2012). Saint Petersburg: Renome. 2012. P. 278–280. (In Russ.)

Irby D.M. Three Exemplary Models of Case-based Teaching. Academic Medicine. 69 (1994):947-953. URL: http://www.bumc.bu.edu/facdev-medicine/files/2010/06/3-models-of-casebased-learning-irby.pdf

Thistlethwaite J.E., Davies D., Ekeocha S., Kidd J.M., MacDougall C., Matthews P., Purkis J., Clay D.. The effectiveness of case-based learning in health professional education. A BEME systematic review: BEME Guide. 2012. No. 23 Med Teach. 34(6):e421-44. doi: 10.3109/0142159X.2012.680939. URL: https://www.google.ru/?gfe_rd=cr&ei=LmfhVvWSNNGK6AT2zL6gBQ&gws_rd=ssl#newwindow

Путинцев А.Н., Алексеев Т.В., Шмелева Н.Н. Современные технологии для информационной поддержки врачей и повышения квалификации // Врач и информационные технологии. 2015. № 2. С. 36–44.

Putintsev A.N., Alekseev T.V., Shmeleva N.N. Sovremennye tekhnologii dlya informatsionnoy podderzhki vrachey i povysheniya kvalifikatsii. Vrach i informatsionnye tekhnologii. 2015. No. 2. P. 36–44. (In Russ.)

Кобринский Б.А., Путинцев А.Н. О принципах построения интеллектуальных медицинских обучающих систем на основе case-метода // Искусственный интеллект и принятие решений. 2016. № 2. С. 30–37.

Kobrinskiy B.A., Putintsev A.N. O printsipakh postroeniya intellektual’nykh meditsinskikh obuchayushchikh sistem na osnove case-metoda. Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy. 2016. No. 2. P. 30–37. (In Russ.)

Kazi H., Haddawy P., Suebnukarn S. Employing UMLS for generating hints in a tutoring system for medical problem-based learning. Journal of biomedical informatics. 2012. №45 С. 557–565. doi.org/10.1016/j.jbi.2012.02.010 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1532046412000408

Kazi H., Haddawy P., Suebnukarn P. Employing UMLS for generating hints in a tutoring system for medical problem-based learning. Journal of biomedical informatics. 2012. No.45 P. 557–565. doi.org/10.1016/j.jbi.2012.02.010 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1532046412000408

Martens A., Bernauer J., Illmann T., Seitz A. Docs ‘n drugs – the virtual polyclinic. An intelligent tutoring system for web-based and case-oriented training in medicine. In: Proceedings of the AMIA Symposium. 2001. С. 433–437. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2243325/

Martens A., Bernauer J., Illmann T., Seitz A. Docs ‘n drugs – the virtual polyclinic. An intelligent tutoring system for web-based and case-oriented training in medicine. In: Proceedings of the AMIA Symposium. 2001. P. 433–437. URL: https://www.ncbi. nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2243325/

Casey J., Vaidya A., Frank N., Beckman J.A., Miller A. Dissecting a Case of Abdominal Pain. The New England Journal of Medicine. 2016. 375:e35. DOI: 10.1056/NEJMimc1516704. URL: http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMimc1516704

Genetic and Rare Diseases Information Center. URL: https://rarediseases.info.nih.gov/

Crowley R.S., Tseytlin E., Jukic D. ReportTutor an intelligent tutoring system that uses a natural language interface. In: AMIA Annual Symposium proceedings. 2005. С. 171–175. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1560511/

Crowley R.S., Tseytlin E., Jukic D. ReportTutor – an intelligent tutoring system that uses a natural language interface. In: AMIA Annual Symposium proceedings. 2005. P. 171–175. URL: https://www ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1560511/

Crowley R.S., Medvedeva O. An intelligent tutoring system for visual classification problem solving. Artificial Intelligence in Medicine. 2006. №36 С. 85–117. DOI: 10.1016/j.artmed.2005.01.005 (URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16098717)

Crowley R.S., Medvedeva O. An intelligent tutoring system for visual classification problem solving. Artificial Intelligence in Medicine. 2006. No.36 P. 85–117. DOI: 10.1016/j.artmed.2005.01.005 (URL: https://www.ncbi.nlm.nih gov/pubmed/16098717)

Cook M.P. Visual Representations in Science Education: The Influence of Prior Knowledge and Cognitive Load Theory on Instructional Design Principles // Science Education. 2006. №90 С. 1073– 1091. URL: https://eric.ed.gov/?id=EJ759997

Cook M.P. Visual Representations in Science Education: The Influence of Prior Knowledge and Cognitive Load Theory on Instructional Design Principles. Science Education. 2006. No.90 P. 1073–1091. URL: https://eric.ed.gov/?id=EJ759997

Гаврилова Т.А. Логико-лингвистическое управление как введение в управление знаниями. Новости искусственного интеллекта. 2002. № 6 С. 28–33.

Gavrilova T.A. Logiko-lingvisticheskoe upravlenie kak vvedenie v upravlenie znaniyami. Novosti iskusstvennogo intellekta. 2002. No. 6. P. 28–33. (In Russ.)

Chin H.L., Cooper G.F. Case-based tutoring from a medical knowledge base. Computer methods and programs in biomedicine. 1989. №30. С.185– 198. doi.org/10.1016/0169-2607(89)90071-0. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0169260789900710

Chin H.L., Cooper G.F. Case-based tutoring from a medical knowledge base. Computer methods and programs in biomedicine. 1989. No.30. P. 185–198. doi.org/10.1016/0169-2607(89)90071-0. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0169260789900710

Артемова Г.О., Гусарова Н.Ф., Коцюба И.Ю. Автоматизация поддержки принятия решений при разработке онтологий в сфере образования на основе промежуточных моделей. Открытое образование. 2015. № 5. С. 4–10. DOI:10.21686/1818-4243-2015-5(112-4-10.

Artemova G.O., Gusarova N.F., Kotsyuba I.Yu. Avtomatizatsiya podderzhki prinyatiya resheniy pri razrabotke ontologiy v sfere obrazovaniya na osnove promezhutochnykh modeley. Otkrytoe obrazovanie. 2015. No. 5. P. 4–10. DOI:10.21686/1818-4243-2015-5(112-4-10. (In Russ.)

Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В., Муромцев Д.И. Инженерия знаний. Модели и методы: Учебник. СПб.: Издательство «Лань». 2016. 324 с.

Gavrilova T.A., Kudryavtsev D.V., Muromtsev D.I. Inzheneriya znaniy. Modeli i metody: Uchebnik. Saint Petersburg: Izdatel’stvo «Lan’». 2016. 324 p. (In Russ.)

Гельфанд И.М., Розенфельд Б.И., Шифрин М.А. Очерки о совместной работе математиков и врачей. Изд. 2-е, испр. и доп. М.: Едиториал УРСС. 2005. 320 с.

Gel’fand I.M., Rozenfel’d B.I., Shifrin M.A. Ocherki o sovmestnoy rabote matematikov i vrachey. 2nd ed. Moscow: Editorial URSS. 2005. 320 p. (In Russ.)

Кобринский Б.А. Извлечение экспертных знаний: групповой вариант. Новости искусственного интеллекта. 2004. № 3. С. 58–66.

Kobrinskiy B.A. Izvlechenie ekspertnykh znaniy: gruppovoy variant. Novosti iskusstvennogo intellekta. 2004. No. 3. P. 58–66. (In Russ.)

Салманов П.Л. Роль телемедицины в системе подготовки медицинских кадров. В сб.: Международный симпозиум «Телемедицина-98» (Турция, Кемер, 25 апр. – 2 мая 1998 г.): Тезисы докладов. М.: 1998. С. 48–50.

Salmanov P.L. Rol’ telemeditsiny v sisteme podgotovki meditsinskikh kadrov. In: Mezhdunarodnyy simpozium «Telemeditsina-98» (Turcey, Kemer, 25 apr. – 2 may 1998): Tezisy dokladov. Moscow: 1998. P. 48–50. (In Russ.)

Верткин А.Л. Дистанционное обучение врачей и фельдшеров скорой медицинской помощи. В сб.: Научно-практическая конференция «Информационные технологии в медицине – 2002». Сборник тезисов. М.: 2002. С. 27–29.

Vertkin A.L. Distantsionnoe obuchenie vrachey i fel’dsherov skoroy meditsinskoy pomoshchi. In: Nauchno-prakticheskaya konferentsiya «Informatsionnye tekhnologii v meditsine – 2002». Sbornik tezisov. Moscow: 2002. P. 27–29. (In Russ.)

Садовничий В.А., Соколов М.Э., Макаровец Н.А., Буданов В.М., Подольский В.Е. Механорецепторная тактильная диагностика и тактильная трансляция в эндоскопической хирургии. М.: Литтерра. 2013. 224 с.

Sadovnichiy V.A., Sokolov M.E., Makarovets N.A., Budanov V.M., Podol’skiy V.E. Mekhanoretseptornaya taktil’naya diagnostika i taktil’naya translyatsiya v endoskopicheskoy khirurgii. Moscow: Litterra. 2013. 224 p. (In Russ.)

Янковская А.Е., Семенов М.Е. Принятие решений в интеллектуальных обучающе-тестирующих системах, основанное на смешанных диагностических тестах. Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 1. С. 47–56.

Yankovskaya A.E., Semenov M.E. Prinyatie resheniy v intellektual’nykh obuchayushche-testiruyushchikh sistemakh, osnovannoe na smeshannykh diagnosticheskikh testakh. Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy. 2012. No. 1. P. 47–56. (In Russ.)

Казинов В.А. Дистанционное обучение в медицине. Новые возможности образования. Информационные технологии в здравоохранении. 2001. №6–7. С. 30–31.

Kazinov V.A. Distantsionnoe obuchenie v meditsine. Novye vozmozhnosti obrazovaniya. Informatsionnye tekhnologii v zdravookhranenii. 2001. No.6–7. P. 30–31. (In Russ.)

Логинов В.А., Григорьев А.И., Орлов О.И. Концепция телемедицинского видеоэкзамена. В сб.: Телемедицина и проблемы передачи изображений: Тезисы докладов третьего ежегодного Московского международного симпозиума по телемедицине (Москва, 14–15 декабря 2000 г.). М.: МАКС Пресс. 2000. С. 34–36.

Loginov V.A., Grigor’ev A.I., Orlov O.I. Kontseptsiya telemeditsinskogo videoekzamena. In: Telemeditsina i problemy peredachi izobrazheniy: Tezisy dokladov tret’ego ezhegodnogo Moskovskogo mezhdunarodnogo simpoziuma po telemeditsine (Moskva, 14–15 December 2000). Moscow: MAKS Press. 2000. P. 34–36. (In Russ.)

Столяр В.Л., Амчеславская М.А., Антипов А.И., Кобринский Б.А., Кудряшов Ю.Ю., Федоров В.Ф. Основы телемедицины: учебное пособие. М.: РУДН. 2017. 236 с.

Stolyar V.L., Amcheslavskaya M.A., Antipov A.I., Kobrinskiy B.A., Kudryashov Yu.Yu., Fedorov V.F. Osnovy telemeditsiny: uchebnoe posobie. Moscow: RUDN. 2017. 236 p. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.