Εφαρμογή διαχείρισης δεδομένων με δυνατότητες λήψης ιατρικής απόφασης για την υποστήριξη της διάγνωσης και θεραπευτικές παρέμβασης σε γυναίκες με σακχαρώδη διαβήτη της κύησης
Creators: name: Μυγδάλης, Βασίλειος Αγγελου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2014
Subjects: Διαβήτης κύησης
Σύστηματα Στήριξης Ιατρικής Απόφασης
Σύστημα διαχείρισης δεδομένων
Gestational diabetes mellitus
Medical decision support systems
Data management systems

description: Ως σακχαρώδης διαβήτης της κύησης (ΣΔΚ) ορίζεται η οποιουδήποτε βαθμού δυσανεξία στην γλυκόζη, η οποία για πρώτη φορά εμφανίζεται κατά την κύηση. Ο ΣΔΚ αφορά, περίπου, το 16% των κυήσεων. Κεντρικό ρόλο στην παθολογική φυσιολογία του ΣΔΚ διαδραματίζει η αντίσταση στην ινσουλίνη. Παρ’ όλο που, κάποιου βαθμού, αντίσταση στην ινσουλίνη παρατηρείται στο σύνολο των φυσιολογικών κυήσεων, ως αποτέλεσμα της δράσης ορμονών του πλακούντα, σε μερικές γυναίκες το φαινόμενο αυτό επιτείνεται και οδηγεί σε ΣΔΚ. Οι γυναίκες στις οποίες τίθεται η διάγνωση του ΣΔΚ αντιμετωπίζουν μεγαλύτερο κίνδυνο μαιευτικών επιπλοκών και επανεμφάνισης ΣΔΚ σε μελλοντικές κυήσεις. Επιπρόσθετα, σε επιδημιολογικές μελέτες έχει αναγνωρισθεί ισχυρή συσχέτιση ανάμεσα στην επίπτωση του ΣΔΚ και στη μεταγενέστερη ανάπτυξη σακχαρώδη διαβήτη τύπου 2 (ΣΔ 2). Αναπτύχθηκε διαδικτυακή, ευρέως προσβάσιμη εφαρμογή, με σκοπό την μοντελοποίηση των σύγχρονων οδηγιών για τη διάγνωση και την αντιμετώπιση του ΣΔΚ. Ο χρήστης του συστήματος (ιατρός), εισάγει στο σύστημα τα δεδομένα της ασθενούς (ιστορικό, κλινικά ευρήματα, εργαστηριακές εξετάσεις). Τα δεδομένα αποθηκεύονται, ώστε να είναι διαθέσιμα, σε επόμενη εξέταση της ίδιας εγκύου, και να υποστηρίζεται η εύρεση δεδομένων διαδοχικών επισκέψεων μιας ασθενούς. Η διαχείριση δεδομένων γίνεται με την ανάπτυξη βάσης δεδομένων και κατάλληλης διαδικτυακής διεπαφής για την αποθήκευση και ανάκτηση των δεδομένων. Θέματα διαλειτουργικότητας έχουν ληφθεί υπόψη. Παράλληλα, η εφαρμογή διαθέτει ένα μηχανισμό λήψης αποφάσεων, ως προς τη διάγνωση και τη θεραπεία της ασθενούς. Συγκεκριμένα, με βάση τα δεδομένα που έχουν εισαχθεί, το σύστημα παράγει μια απόφαση για το αν η ασθενής πάσχει η όχι από ΣΔΚ. Στη συνέχεια, μετά από την αξιολόγηση των δεδομένων, το σύστημα προτείνει την κατάλληλη θεραπευτική αγωγή (δίαιτα, φυσική δραστηριότητα, χορήγηση ινσουλίνης). Η αξιολόγηση των δεδομένων γίνεται με μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης, όπου λαμβάνεται υπ’ όψιν και ενσωματώνεται η υπάρχουσα ιατρική γνώση του πεδίου. Οι μέθοδοι τεχνητής νοημοσύνης για τη λήψη απόφασης καθιστούν δυνατή μία κατανοητή και διαφανή περιγραφή (π.χ. μηχανές κανόνων, Bayesian δίκτυα, αλλά όχι νευρωνικά δίκτυα), ώστε η διαδρομή λήψης της απόφασης να είναι εύκολη στην κατανόηση, ικανή προς αξιολόγηση και κατάλληλη για την εκπαίδευση. Η εφαρμογή υποστηρίζει την προσαρμογή - διαχείριση του μηχανισμού λήψης απόφασης με τα κατάλληλα εργαλεία και διεπαφές. Η προτεινόμενη εφαρμογή μπορεί να οδηγήσει σε ελάττωση των ιατρικών σφαλμάτων και την ευκολότερη διαχείριση γυναικών, των οποίων η κύηση έχει επιπλεχθεί με ΣΔΚ.
description: Gestational diabetes mellitus (GDM) is defined by any kind of degree of intolerance to glucose, which first appears during gestation. GDM regards about 16% of pregnancies. Insulin resistance plays a central role at pathophysiology of GDM. Some degree of insulin resistance however, is observed in every normal pregnancy, as a result of hormone action of placenta, in some cases this phenomenon is exacerbated and leads to GDM. Women diagnosed with GDM face bigger chance of pregnancy complications and GDM reappearance in future gestations. Moreover, epidemical research has recognized strong correlation between GDM and future growth of type 2 diabetes mellitus (T2DM).A web, highly available application was developed in order to utilize the current guidelines for diagnosing and treating GDM. The doctor (user of the system), inserts into the system data about the patient (history, clinical findings, laboratory tests). The data are saved to be available in any next test of the same patient, so and sequential visit data are available. Data management is done using a database and appropriate web interface in order to save and load the data. Matters of interoperability are minded. Moreover, this application possesses a decision making mechanism, to diagnosing and treating the patient. Specifically, depending on input data, the system produces a decision whether the patient suffers from GDM or not. Next, after data evaluation, the application recommends the most suitable treatment (diet, physical activity, insulin giving). Data evaluation uses artificial intelligence methods, where medical knowledge of the field is integrated. The Artificial intelligence decision making methods make possible a clear stated description(i.e. Rule Engines, Bayesian networks, not Neural Networks), so the decision making process is easy to understand, easy object to evaluation and appropriate for educational purposes. This application supports the customization – management of the decision making mechanism with appropriate tools and techniques. Proposed application can lead to less medical mistakes and easier management of women, whose pregnancy has been complicated with GDM.