УДК 004.414.22:004.415.28

Проектирование информационной системы оптимизации расчета оптической силы интраокулярных линз

Анисимова Галина Борисовна – доцент кафедры Информационных систем в строительстве Донского государственного технического университета.

Рындин Вячеслав Вячеславович – магистрант Донского государственного технического университета.

Аннотация: В этой работе рассматривается процесс проектирования информационной системы (ИС), предназначенной для оптимизации расчета оптической силы интраокулярных линз (ИОЛ) в контексте хирургического лечения катаракты. Тщательно рассматриваются модели, лежащие в основе ИС, их роль в подробном сборе данных пациентов для последующего анализа и оптимизации расчета силы ИОЛ. Изложены два этапа жизненного цикла разработки информационной системы. Выполнен анализ предметной области с последующим моделированием ИС с помощью структурного подхода и CASE-средств ERwin Process Modeler и ERwin Data Modeler. Представлены IDF0 диаграммы процесса ведения пациента с катарактой, а также DFD диаграммы потоков данных. Описан процесс проектирования и создания базы данных ИС, а также проектирование пользовательского интерфейса.

Ключевые слова: проектирование информационных систем, проектирование базы данных, структурный подход, интраокулярные линзы, офтальмохирургия, информационные технологии в медицине.

Введение

В сфере офтальмохирургии постоянно идет поиск новых технологических решений для повышения качества оказываемой медицинской помощи. Одной из ключевых проблем является поиск способов улучшения точности расчета силы интраокулярных линз (ИОЛ), используемых для замены хрусталика при катаракте [1, 2]. В области офтальмологии точность имеет первостепенное значение, а значит есть необходимость в информационной системе (ИС), которая способна облегчить сбор и обработку данных для последующего улучшения методик расчета силы ИОЛ [3]. Рассмотрен будет способ оптимизации для интактных глаз, не имеющих в анамнезе другого заболевания кроме катаракты или предшествующих хирургических вмешательств, так как в ином случае методики оптимизации сильно отличаются [4, 5].

В статье рассматриваются нюансы первых двух этапов жизненного цикла (ЖЦ) разработки клиент-серверной ИС [6, 7] в которой происходит сбор необходимых данных и их структуризация для последующего регрессионного анализа ошибки расчета формулы SRK/T с целью формирования модели, позволяющей по 5 биометрическим параметрам глаза (кератометрии, диаметру роговицы, глубины передней камеры глаза, толщине хрусталика, длине переднезадней оси глаза) получать значение, которое при применении к результату формулы SRK/T будет повышать точность подбора ИОЛ.

Требования к разрабатываемой ИС

В первом этапе ЖЦ разработки ИС по результатам анализа предметной области формулируются требования к ИС. В рассматриваемой системе должна быть возможность добавления пациентов в базу данных, для каждого отдельного случая заболевания составляется история болезни, в ней формируется отчет о проведенной операции, также необходимо регистрировать посещение врача с записью результатов исследований. Модуль оптимизации расчета оптической силы ИОЛ должен из каждого случая операции, для которого есть все необходимые биометрические показатели глаза, составлять структуру, включающую в себя кератометрию, диаметр роговицы, глубину передней камеры глаза, толщину хрусталика, длину переднезадней оси глаза и отклонение итоговой рефрактометрии глаза от расчетной по стандартной формуле SRK/T. Эти данные будут использованы во множественном линейном регрессионном анализе для получения уравнения, которое позволит предсказать ошибку расчета.

Моделирование бизнес-процессов

Построена AS IS модель рассматриваемой деятельности, после проведенного анализа она не претерпела изменений.

Переходим ко второму этапу ЖЦ, чтобы лучше рассмотреть деятельность офтальмологического отделения посмотрим на TO BE диаграмму IDF0 на рис.1. Диаграмма для процесса ведения пациента с катарактой сформирована в ERwin Process Modeler.

1

Рисунок 1. IDF0 диаграмма декомпозиции процесса ведения пациента с катарактой.

Алгоритм оптимизации расчета оптической силы ИОЛ будет применяться в процессе подбора ИОЛ, который относится к операции, декомпозицию которой в виде IDF0 диаграммы можно увидеть на рис.2.

2

Рисунок 2. IDF0 диаграмма декомпозиции операции.

Также была составлена TO BE диаграмма потоков данных DFD, в которой отображена логика преобразования данных в системе. На ее основе будет спроектирована база данных. Диаграмма DFD представлена на рис.3.

3

Рисунок 3. DFD диаграмма потоков данных при ведении пациента с катарактой.

Проектирование базы данных

В ERwin Data Modeler произведено логическое и физическое моделирование базы данных в виде ERD-диаграмм. На рис.4 представлена диаграмма базы данных.

4

Рисунок 4. ERD диаграмма логической модели базы данных.

ERwin Data Modeler позволяет автоматизировать процесс создания базы данных в выбранной СУБД за счет генерации SQL-скриптов. В качестве СУБД будет использоваться MS SQL как одна из наиболее популярных и подходящих для выбранной области [8, 9, 10].

Проектирование интерфейса

Для ввода данных в систему будут использоваться формы с соответствующими полями. Каждое поле обозначено и имеет процесс валидации введенных данных со всплывающими подсказками при попытке сохранить неверные значения. Процесс работы с данными пациентов представляет из себя создание или редактирование вышеизложенных форм. На рис.5 представлен пример пользовательского интерфейса.

5

Рисунок 5. Пример пользовательского интерфейса заполнения формы проведенной операции.

Форма оптимизации расчета силы ИОЛ представляет из себя набор полей для ввода биометрических показателей глаза и элементы управления для вывода предполагаемой ошибки расчета по составленной формуле линейной регрессии.

Заключение

Таким образом, изложенная выше модель ИС учитывает большинство потребностей офтальмохирургов в процессе улучшения качества оказываемой медицинской помощи. Взаимосвязанные таблицы базы данных обеспечивают целостное представление истории болезни пациента, что пригодится как для оптимизации методик расчета силы ИОЛ, так и для использования этих данных в научных исследованиях. ERD диаграмма с помощью Erwin Data Modeler позволяет сформировать SQL-скрипт и с помощью него автоматически создать структуру базы данных в СУБД. После завершения проектирования можно приступать к реализации ИС оптимизации расчета ИОЛ.

Список литературы

  1. Gupta A, Singh P. Intraocular Lens Power Calculation. 2022 Dec In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2023 Jan–. PMID: 36943961.
  2. Chung J, Bu JJ, Afshari NA. Advancements in intraocular lens power calculation formulas. Curr Opin 2022 Jan 1;33(1):35-40. doi: 10.1097/ICU.0000000000000822. PMID: 34854826.
  3. Savini G, Taroni L, Hoffer KJ. Recent developments in intraocular lens power calculation methods-update Ann Transl Med. 2020 Nov;8(22):1553. doi: 10.21037/atm-20-2290. PMID: 33313298.
  4. Siddiqui AA, Devgan U. Intraocular lens calculations in atypical eyes. Indian J Ophthalmol. 2017 Dec;65(12):1289-1293. doi: 10.4103/ijo.IJO_834_17. PMID: 29208808.
  5. Hodge, C., McAlinden, C., Lawless, M. et al. Intraocular lens power calculation following laser refractive surgery. Eye and Vis 2, 7 (2015). https://doi.org/10.1186/s40662-015-0017-3.
  6. Анисимова Г.Б., Фролов Р.А. Разработка информационной системы автоматизации деятельности автосалона // Инженерный вестник Дона, 2022, №5 URL: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n5y2022/7647/.
  7. Kumar, Santosh. "A review on client-server base applications and research opportunity." International Journal of Recent Scientific Research 10, no. 7 (2019): 33857-3386.
  8. Земцов А.Н., Болгов Н.В., Божко С.Н. Многокритериальный выбор оптимальной системы управления базы данных с помощью метода анализа иерархий // Инженерный вестник Дона, 2014, №2 URL: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2360/.
  9. Khan, W.; Kumar, T.; Zhang, C.; Raj, K.; Roy, A.M.; Luo, B. SQL and NoSQL Database Software Architecture Performance Analysis and Assessments—A Systematic Literature Big Data Cogn. Comput. 2023, 7, 97. https://doi.org/10.3390/bdcc7020097.
  10. Roy-Hubara, N., Sturm, A. Design methods for the new database era: a systematic literature review. Softw Syst Model 19, 297–312 (2020). https://doi.org/10.1007/s10270-019-00739-8.

Интересная статья? Поделись ей с другими: