Структурно-функциональная организация услуг телемедицины в прикладных инфокоммуникационных системах
Здравоохранение и инфокоммуникации. Концепции информационных технологий. Модели инфокоммуникационных систем. Методология сложных систем и оптимизация телемедицинских систем. Анализ информационных процессов прикладной области инфокоммуникационной системы.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | автореферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 16.02.2018 |
| Размер файла | 803,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Доменная модель инфокоммуникаций. Наиболее общей и абстрактной является «доменная модель» (ДМ) (рис. 9), позволяющая выявить компоненты ИКС, обозначить межкомпонентные интерфейсы внутри ИКС и рассмотреть процессы информационного взаимодействия. ДМ выделяет три домена, где концентрируются три относительно самостоятельных, хотя и тесно связанных, вида деятельности. В физическом домене протекают преимущественно энергетические процессы и взаимодействуют материальные объекты. Анализ ситуаций и интеллектуальная деятельность, продуктом которой являются оценки и принятие решений это продукт ментальной и психической активности, протекающей в когнитивном домене (КД). Информационный домен - это область, в которой присутствуют и циркулируют данные, («информация», знания), используемые в КД домене и представляющие объекты, явления и процессы ФД.
инфокоммуникационный телемедицинский система модель
Рис.9. Доменная модель инфокоммуникаций
Согласно ДМ, область традиционных телекоммуникаций располагается на границе физического и информационного доменов. Восприятие физической реальности (представленной через сущности ИД) для последующего осмысления связано с информационным взаимодействием и протекает на границе ИД и КД. Таким образом, инфокоммуникации охватывают все три домена, хотя сегодняшнее состояние характеризуется неглубоким проникновением в когнитивный домен в силу неразработанности категорий сознания и других сущностей и отношений КД, связанных с генерацией и потреблением (восприятием и осмыслением) содержательно смыслового ядра информации.
Под информационным взаимодействием понимаем такое неэнергетическое взаимодействие субъектов, при котором изменяется состояние (уровень информированности) хотя бы одного из них. Под объектом понимается любая сущность, явление или процесс S, представление которого <S> приобретает «информационную значимость», если известен способ его описания, содержащий множество базовых «смыслов» (понятий) {}, составляющих формальный тезаурус. Под сигналом понимаем изменение состояния объекта С, произошедшее как следствие изменения состояния объекта A, выступающего источником сигнала. При наличии третьего объекта B, чье состояние меняется вследствие изменения состояния C, относительно B, объект C будет источником, а относительно A приемником сигнала:
,
где A , C , B - тезаурусы A, C, B, а знак обозначает причинно-следственный переход. Если известна функциональная зависимость между сигналом и его источником, то для ее записи можно воспользоваться понятием оператора Q.
Информация непосредственно связана с объемом возможных состояний тезауруса, которые могут быть определенными лишь при задании некоторого способа их описания. Т.о. информация может трактоваться как субъективная (потенциальная) реальность, а под информационными потоками в ИКС можно понимать процессы (и генерируемые ими потоки данных), потенциально способные содержать (переносить) информацию, но сама информация, как реальность, появляется (актуализируется) лишь внутри «приемника», а точнее потребителя (пользователя ИКС), который способен воспринимать принятый сигнал, отражая его в виде образа во множестве тезауруса приемника - понимать и осознавать, наделяя смыслом. В формальной нотации сказанное записывается следующим образом:
.(1)
В приемнике в результате взаимодействия с сигналом формируется представление (образ) , осознаваемый (трактуемый) в образе . Оператор Q34 выполняет обратное преобразование в , но в терминах приемника B, т.е. в многообразии тезауруса B. Потенциальная возможность содержания информации в объекте и затем в сигнале, превращается в реальность (актуализируется) в представлении (образе) .
В общем виде элементарное взаимодействие двух информационных систем в ИД состоит в однонаправленной передаче/приеме представления объекта ФД описываемое выражением: , где - тезаурус m-ой информационной системы, - n-й информационный объект (элемент тезауруса системы), - объект физического домена, - одно (n-ое) из множества возможных представление объекта . Информационное взаимодействие осуществляется посредством обмена «сообщениями», которые являются подмножествами множества информационных представлений объекта Аn передаваемых между ИС . Тогда, взаимодействие нескольких ИС внутри ИД описывается как
. (2)
Следовательно, информационный процесс представляет совокупность элементарных информационных взаимодействий, происходящих в ИД. Выражение (2) представляет «доменную модель» - описание информационного взаимодействия, затрагивающего сущности трех доменов, а именно: ФД, (где располагается объект А), ИД (где присутствует С - информационное представление объекта А), и КД (где формируется объект В - представление исходного объекта А через восприятие и «осмысление» сигнала С). Следовательно, инфокоммуникации невозможно рассматривать, ограничиваясь компонентами ИД и ФД (информационной и телекоммуникационной составляющими) без привлечения компонентов (сущностей и процессов) когнитивного домена.
Пусть, {А1, … А6} А, множество объектов ФД; {Сij} С, множество объектов ИД, являющихся представлениями множества А, где i = {1,…,9}, j = {1,…,5}, при этом подмножества и С, т.е. представления {Сim} относятся к автономным ИС (m), действующим в ИД. Тогда для объектов Аn и потребителей Bk в общем виде:
. (3)
Выражение (3) представляет модель информационного взаимодействия двух субъектов КД выраженную в терминах представлений систем ИД и объектов ФД. Представление объекта А1 в тезаурусе потребителя В1 служит основой для принятия решения субъекта (B1) КД
,
где - оператор формирования решения. Информационное взаимодействие пользователей Вi и Bj (ij) в КД определяется через представления и соответственно. Передача образа , т.е. сообщения об R1 через ИД посредством сигнального образа от B1 к B4 описывается выражением:
.(4)
Вся последовательность, начиная от формирования образа объекта A1 в ИД, восприятии его субъектом B1 в КД, принятии решения и передаче его через ИД субъекту B4 в КД представлена в выражении
,
которое представляет модель информационного взаимодействия двух субъектов КД в терминах представлений систем ИД, объектов ФД и решений субъектов КД.
Модели ИКС в здравоохранении. Характерной чертой медицины является низкий уровень формализации используемых данных, процедур их получения и анализа по сравнению с другими, техническими и бизнес-приложениями. Задача проектирования ИКС, является нетривиальной задачей оптимизации сложной системы, состоящей из взаимодействующих и взаимозависимых систем, функционирующих в трех доменах.
3-мерная модель (3М). Для обоснованного построения ТМС выделены характеристики, описывающие различные стороны применения ИКС: круг решаемых медицинских задач; медицинские специализации и области применения; временные характеристики системы. Круг решаемых медицинских задач (профилактики и предупреждения, диагностики и лечения, мониторинг и сопровождение хронических больных, экстренная помощи и медицина катастроф, медицинское образование, администрирование и управление). Медицинские специальности, как сложившаяся внутрипрофессиональная классификация, отражают методологические подходы, связанные с информационными моделями объекта деятельности (пациента). Временные характеристики системы, (время отклика ТМС на запрос), определяют характер ее взаимодействия с пользователем, из которого определяются требуемые параметры телекоммуникационной системы. Три названные характеристики положены в основу «трехмерной» модели (3М) ИКС (рис.10). Вторая в иерархии модель ИКС позволяет классифицировать область применения и избежать неоправданного расширения на смежные, отличающиеся характеристиками использования ТМ-ИКС. Результатом анализа 3М модели является дифференциация областей применения ИКС и отнесение ТМС к определенному классу ИКС с выявлением главенствующего типа взаимодействия между участниками (рис.11).
2-компонентная модель (2К), детализируя параметры каждой из названных характеристик, обеспечивает переход к количественным оценкам.
Комбинация прикладной медицинской «задачи» и «специализации» образует область с маловариативными значениями параметров (рис.10,11), называемую «областью применения». «Применение» P описывается набором целочисленных параметров P(Wr, Vr, Ir, Rr, Sr, Qr), характеризующих «требования», где: Wr - объем данных, в сеансе, Vr - требуемая скорость передачи, Ir - вид требуемой службы, Rr - требуемое время отклика ИКС на запрос, Sr - симметрия/асимметрия службы, Qr - необходимость QoS. (рис.12). Аналогично, ТС описывается набором параметров, характеризующих ее свойства обеспечивать требуемые характеристики и параметров, учитывающих внутренние свойства системы Т(Wg, Vg, Ig, Rg, Sg, Qg, Kg, Lg) или более широким, включающим стоимостные характеристики (разовые и эксплуатационные затраты для ПС и ТС) - Zrr; Zer; Zrg; Zer. Последовательная детализация и количественная оценка приводит к двум ограниченным множествам наборов Pi M и Tj C, (i [1, … , N], j [1, … , K], NK) параметров (требуемых ПС и гарантируемых ТC), достаточно точно описывающих «прикладную» и «телекоммуникационную» компоненты конкретной ТМ-ИКС.
Рис.10. 3М модель ТМ-ИКС
Рис.11. Применения ТМ-ИКС
Рис.12. 2К модель ИКС
Такая 2К модель (рис.12) позволяет, сопоставляя Pi и Tj, определить параметры совпадающие или наиболее близкие требуемым. Формулируя различные критерии «близости» можно решать следующие задачи проектирования ИК систем. Прямая задача - поиск из возможных вариантов такого, который при допустимых разовых затратах Zrg и удовлетворении набора технологических требований (Wr, Vr, Ir, Rr, Sr, Qr), обеспечивает min(Zeg) - минимальную стоимость эксплуатации. Обратная задача - поиск такого значения Zeg, при котором удовлетворяются все требования (Wr, Vr, Ir, Rr, Sr, Qr) при min(Zrg) или заданном значении Z<Zrg. Задача оценки границ вариации тарифообразующих параметров (Zrg и Zeg) модели, при которых услуга остается выгодной оператору телекоммуникаций. Общая постановка задачи: «Найти такие реализации ИКС (совокупности ПСi и ТСj), которые удовлетворят заданному критерию». Основные задачи, связанные с организацией и предоставлением ИКУ, следующие.
1. На этапе проектирования ТМ системы - определить тот набор реализаций подсистем, который обеспечит заданный уровень функциональности F(Vi) const, где Vi набор характеристик ИКС, при минимуме затрат (F(Ci) min).
2. Определить набор реализаций подсистем, который обеспечит максимум функциональности (max(F(Vi))) при фиксированном уровне инвестиций (F(Ci) const).
3. Определить для выбранной реализации ИКС те значения стоимостных параметров F(Ci), при которых удовлетворяются все требования качества (F(Vi) const).
4. На этапе эксплуатации ИКС - определить оптимальную стратегию обновления/поддержания системы или расширения ее функциональности, т.е. оценить возможный диапазон изменения параметров Vi при заданных ограничениях на Сi.
2К модель позволяет, перейти к количественным оценкам и сформулировать технические требования к ИКС. Итоговыми измерителями для оценки медицинских применений выступают объемные значения медицинских данных и время отклика системы на запрос услуги определенного вида, а также свойства интерактивности услуги.
Выводы по 3 главе
1. Основной недостаток традиционных подходов (ISO, GII), состоит в исключении пользователя и его прикладных процессов из состава ИКС.
2. Процессы информационного взаимодействия компонентов ИКС, их базовые свойства и характеристики позволяют выделить и классифицировать различные типы ИКС.
3. Предложенные принципы классификации ИКС, основаны на признаках, характеризующих взаимоотношения ИКС с пользователем и информацией. Основными признаки являются: «размещение информации», «отношение пользователя к ИКС» и «характер временного взаимодействия». Определен новый класс - прикладные ИКС.
4. Границы ИКС, их свойства и характеристики адекватно описываются комплексом из 3-х разноуровневых моделей, включающим «доменную модель инфокоммуникаций», «3-мерную модель ТМ-ИКС» и «2-уровневую модель ТМ-ИКС».
5. Предлагаемая формализация позволяет от эмпирического подхода основанного на субъективных оценках перейти к формулировке задач количественного анализа ИКС.
Четвертая глава. Методология сложных систем и оптимизация ТМС
В главе формулируются и решаются задачи оптимизации «сложной системы» (СС), состоящие в поиске максимума целевой функции - эффективности СС в зависимости от параметров стоимости и производительности (С/П) компонентных систем в условиях ограничений. Терминология СС используется для описания взаимодействия компонентных систем ИКС, направленного на повышение общесистемной эффективности в задачах телемедицины, телеобучения, телемониторинга, телеработы.
Определения. Сложная система обычно определяется следующими свойствами:
· СС включает в себя независимо разработанные компонентные системы (КС), каждая из которых имеет самостоятельное назначение.
· Временные соотношения между разрабатываемыми системами произвольны и контрактно независимы.
· Объединения компонентных систем делает их взаимозависимыми.
· Отдельные системы обычно решают одну задачу или выполняют одну функцию.
· Оптимизация каждой из компонентных систем СС не обеспечивает (не гарантирует) оптимизации сложной системы.
· Совместное функционирование компонентных систем обеспечивает достижение новых целей не характерных для отдельных подсистем.
Проблема и подходы. При разработке ИКС решается одна из двух задач: (1) максимизация производительности СС при ограничениях на стоимостные характеристики, или (2) минимизация стоимости при заданных требованиях производительности СС. Применение CAIV (цена как независимая переменная) подхода и представление производительности элементов системы, как функции стоимости (PBCM) исходят из постулата о неспекулятивной связи производительности системы с ее стоимостью.
Производительность CC может быть представлена конечным множеством параметров производительности систем - показателем MOP и их вкладом в достижение общей цели СС (приростом значения целевой функции), определяемым как показатель MOE. Метрика, объединяющая совокупность стоимостных параметров и множество MOP в одну скалярную форму использована для сравнения вариантов.
Модель «стоимость/производительность»
Пусть n типов систем Si , составляют СС со следующими характеристиками и ограничениями:
· Имеется mi систем типа i , общее количество систем равно m: m {mi, … , mn}, mL - минимальное количество систем каждого типа необходимых в СС
· Каждый тип системы имеет набор i MOP: p {pi,1, … , pi,i} , таким образом, каждый имеет размерность I и
· Для каждой системы векторы MOP ограничены нижним и верхним порогами производительности заданными исходя из технологических ограничений. Эти ограничения образуют неравенство: или для всех j. Для таких параметров как, уровень ошибок меньшие значения соответствуют более высокому качеству (производительности) и это не просто нижняя граница, .
· Стоимость каждого модуля системы является нелинейной функцией производительности, выраженной в терминах ее критических MOP:
Обозначим как стоимость, ассоциированную с пороговыми значениями производительности. Данный параметр получается в предположении, что каждый частный MOP зависит от стоимости для конкретной системы. В таком случае общая стоимость СС будет определяться как .
· СС имеет один обобщающий MOE, E, представляющий функцию от набора MOP каждой из систем и общего числа подсистем .
Из сделанных предположений, очевидно, что каждый тип систем имеет собственный обобщающий MOE, Ei. Для одиночной системы обобщающий MOE каждой системы рассматривается как функция ее собственных MOP pi. Но, если любой из Ei зависит не только от pi, но от каких либо компонентов pj, где ij, то это означает, что СС является взаимозависимой и MOE отдельных систем определяются как . В общем случае, Е будет более сложной функцией от полного набора MOP систем и MOE отдельных систем становятся малозначимыми для СС. Описывая СС включающую простые системы или используя упрощенные модели СС можно выразить E как функцию MOP в явном виде. Однако, сами MOP обычно зависят от концепций использования и функционирования СС, порой от окружения. В дополнение к рассмотренным ограничениям, накладываемым на MOP, принимаются во внимание ряд дополнительных ограничений:
· Структурно-конструктивные ограничения. Они учитывают, сколько систем каждого типа могут объединяться в СС.
· Ограничения эффективности подсистем. Минимальные уровни эффективности могут существовать для MOE каждой системы. Эти пороги легко ассоциируются с конкретными системами. Порогом MOE для каждой системы Si является для всех i. При минимизации стоимости в условиях ограничений производительности также имеется минимум ограничения общего MOE всей СС.
· Ограничения стоимости. Когда возможно, ограничения стоимости применяются как для отдельных систем, так и для всей СС соответственно: .
· В свою очередь, с также ограничена снизу из-за наличия минимального порога производительности: .
· Когда эффективность СС не полностью выражается единственным MOE, можно ввести дополнительный (вторичный) показатель MOE, например как показатель качества с ограничением : .
Рассматривая проектирование или модернизацию СС с позиций CAIV, приходим к задаче нелинейного программирования, которая решается путем определения последовательности верхних границ стоимости , где - стоимость, обеспечивающая граничное состояние СС, определяемое набором параметров . Результирующая задача нелинейного программирования (с одним ограничением MOE) состоит в достижении максимума производительности СС при выполнении ограничивающих условий: ,
, ,
Методика оптимизации СС-ИКС. Предлагаемая методика реализует процесс, позволяющий количественно оценить распределение требований к СС как функцию стоимости, что позволяет экспертам прикладной области и проектировщикам определить оптимальное назначение требований в соответствии с определенным MOE конкретной СС. В процессе оптимизационном СС семь (рис.13) основных шагов:
1. Определить СС в целом - ее назначение, системы и их функциональность, «сценарии функционирования».
2. Определить критические показатели MOP и MOE.
Рис.13. Процедура оптимизации СС
3. Определить (задать) исходные граничные условия (ограничения) для СС.
4. Сформулировать (построить) модель Ц/П (PBCM) для каждой системы СС путем параметризации цены как функции от одного ключевого MOP для каждой системы.
5. Сформулировать, если возможно, в аналитической форме модель, определяющую влияние MOP систем на MOE систем и, в конечном счете, на MOE CC. Другая возможность - выбрать подходящую компьютерную модель, которая вычисляет и оценивает заданную целевую функцию и ограничения MOE как функцию MOP систем.
6. Итерационно решить результирующую задачу нелинейной оптимизации с ограничениями, последовательно ослабляя общие стоимостные ограничения. Решение конкретной формулировки задачи с ограничениями дает оптимальный набор значений MOP, который представляет один набор параметров СС, относящийся к наиболее эффективному проекту СС. Набор решений обеспечит отображение эффективности СС- MOE (через производительности систем MOP) как функции стоимости (CAIV).
7. Перенести результаты оптимизации в процесс принятия решений о целесообразности реализации/модернизации СС.
Варианты подхода использовались для обеспечения С/П - анализа при разработке ТМ сети Ленинградской области и СЗФО РФ, а также проекта оказания ТМ услуг в области медицинского страхования.
Оптимизация внутрисистемного интерфейса. Цель раздела состоит в описании ИКС совокупностью количественно измеримых параметров, характеризующих взаимодействие различных систем С-ИКС, формулировке и решении задач оптимизации межсистемного интерфейса в ИКС. Такая «узкая» постановка правомерна для задач развития существующих ТМ-ИКС, когда расширение требует интеграции новых компонентов прикладных систем на основе определенного набора телекоммуникационных услуг «наилучшим» образом соответствующих требованиям приложения. ИКС в целом можно рассматривать как совокупность взаимодействующих (рис. 12) телекоммуникационной (ТС) и пользовательской систем (ПС). Каждая из систем характеризуется набором параметров, как минимум один из которых отражает стоимость (Сi , i >1). Для общности рассматриваем не саму «техническую» систему (уже оптимизированную по внутрисистемным критериям), а множество услуг, предоставляемых службами компонентных систем ИКС. Такой подход правомерен, поскольку именно услуга представляет ценность для потребителя. Услуга, как «самостоятельное … предложение… различимое пользователем» (рек. Q.129, ITU) представляет вариант логического внутрисистемного интерфейса между ПС и ТС в составе ИКС или ИКС и пользователем. Она описывает для потребителя функциональные возможности системы и характеризуется рядом количественных характеристик и параметров, позволяющих потребителю различать варианты. Параметры, различны по типу и диапазонам значений, однако, без ущерба для целей исследования могут быть представлены целыми числами. Весь набор характеристик описывается как векторная величина , где m - число характеристик, xi - значение характеристики с номером «i», i=1,2,…, m. В силу технологических, эксплуатационных и другие ограничений, ИКС может обеспечить только дискретный набор услуг. Этот «предлагаемый» набор обозначим . Пусть потребителя интересует получение «требуемых» услуг, которые описываются как множество векторов . В качестве характеристики отклонения требуемой услуги от предоставляемой, введем величину , где - требуемая услуга, - предоставляемая, - вес, определяющий «важность» i-й характеристики услуги для потребителя . Параметр , называемый «профилем пользователя», характеризует заинтересованность потребителя в структуре ИКУ и, во-первых, классифицирует потребителей, служа базисом для определения загруженности служб; во-вторых, позволяет потребителю стандартизовать требования. На различных этапах проектирования представляют интерес различные постановки задачи оптимизации ИКУ.
Оптимизация «Наиболее приемлемая услуга». Ищется , который достигается при (значений может быть несколько). Тем самым, получена пара , причем услуга наиболее приемлема для требования .
Оптимизация с ограничениями. Во многих случаях характеристики требуемой услуги не могут выходить за некоторые пределы. Пусть, где - предельные значения характеристики . Тогда ищется при условии: . Допустим, минимум достигается при (значений может быть несколько), следовательно, в полученной паре услуга наиболее приемлема для требования при заданных ограничениях.
Оптимизация с «минимумом стоимости». Допустим, из всего набора К характеристик являются стоимостными. Для потребителя естественно желание получить приемлемую услугу при минимуме общей стоимости или каких-то компонент стоимости (абонентской платы и эксплуатационных расходов). Суммарная стоимость:
где . В общем случае . Тогда ищется при условии
минимума или .
Приведенные характеристики сгруппируем, и обозначим как в выражении . Детализируя , и выделяя подгруппу из в которой объединены характеристики, отвечающие за эксплуатационные расходы, можно решать задачу проектирования ИКС наиболее экономичной в эксплуатации. В этом случае ищется при условии минимума
или .
Оптимизация с «минимумом стоимости» наиболее полезна при проектировании социально ориентированных некоммерческих ИКС (здравоохранение, образование, государственное или местное управление) в отличие от коммерческих ИКС.
Оптимизация с максимумом эффективности. Пусть, n из набора
()
- характеристики эффективности. Общую эффективность определим, как
.
В этом случае ищется при условии максимума
.
Методы оптимизации. Рассматриваемые задачи оптимизации являются целочисленными, с явно заданными ограничениями на значения параметров, размерности не превышают сотни. Выбор услуги с оптимальным набором параметров выполняется прямым перебором множеств и с вычислением
,
где определяется методом экспертных оценок. Описанные методы оптимизации ИКС использовались при реализации ТМ сети Санкт-Петербурга.
Выводы по 4 главе
1. Сформулирована задача оптимизации С-ИКС, предложен метод и получено общее решение, справедливое для различных прикладных ИКС, в первую очередь сложных ТМ-ИКС. Достоинством и характерной чертой метода является то, что стоимостные оценки появляются не в итоге проектирования, а вовлечены в процесс оптимизации с начального этапа и выступают системообразующим параметром.
2. Методика продуктивна для обоснования инвестиций в развитие ИКС для здравоохранения, образования и других социально ориентированных областей. Решение задачи требует исходных данных о параметрах прикладной области
3. Сформулированы критерии и решена задача оптимального выбора комплекса услуг в телекоммуникационной подсистеме 2-компонентной ИКС на основе количественной оценки параметров услуги.
Пятая глава. Анализ и методы описания прикладной области
Между абстрактными моделями ИКС и их реализациями лежит промежуточная область, специфицирующая прикладные процессы отрасли и использующая понятие «бизнес-процесса» (БП). Задача состоит в формализации метода описания, обеспечивающего выявление действий БП, требующих телекоммуникационных услуг. БП, связанные с диагностическими, лечебными и другими специфическими процессами обслуживания пациента обозначим как медицинские БП (МБП). Отправной точкой описания прикладной области являются медицинские протоколы (МП), которые, регламентируя деятельность медперсонала, выступают вербальными описаниями МБП и создают процедурно-алгоритмический базис телемедицины.
Процедура анализа прикладной области ТМ-ИКС содержит последовательность этапов, позволяющих: - выявить компоненты МБП, нуждающихся в ТКУ; - оценить необходимый для МБП объем ТКУ; определить распределение ТКУ во времени.
Первый этап состоит в отображении медицинского протокола в виде сетевого графа МБП (рис. 14). Вершинам графа соответствуют базовые действия МБП Di, где (i 1,…,n).
Второй этап состоит в выделении действий, которые связаны с «приборными» исследованиями, обеспечивающими генерацию медицинских данных, подлежащих передаче, обработке и анализу (рис.15). Компоненты Vi вектора V обозначают потоки данных, соответствующие вершинам Di графа МБП.
Третий этап состоит в определении интенсивности каждого Vi из совокупности потоков V. Поток характеризуется набором параметров Vi(Si, Ri, Ti,…). Для одной операции Di могут существовать несколько потоков Vik, (k=1, 2, ... m) с различными характеристиками.
Четвертый этап (рис.16) учитывает, пространственную и «макровременную» структуру потребности ТКУ в разных МБП крупного учреждения здравоохранения.
Предложен набор методик, позволяющий используя информационную схему БП (ИнС) с равномерной временной шкалой, выполнить переход к формальному представлению и определению характеристик БП.
Методика конструирования информационной схемы РБП. Для территориально распределенного БП (РБП), ИнС описывает сущности 3-х типов: Бизнес-процессы и роли участников БП; Приложения (процессы, службы, информационные ресурсы ИС), выступающие участниками взаимодействия; Сессии с характеристиками местоположения и продолжительности. Последовательность из пяти этапов включает описание компонентов, требования и действия по созданию РБП.
Рис.14. Сетевой граф МБП
Рис.15. Генерация данных
Рис.16. Информационные потоки
Данные ИнС БП позволяют определить: БП - источники запросов ТР и элементы БП, вызывающие запрос; - количество запросов от отдельного БП и от всех БП; - объем данных передаваемых в сессиях; - общие объемы данных для отдельных БП; - количество сессий взаимодействия компонентов БП; - количество одновременных сессий для приложения; - продолжительность сессии; - «профиль БП» с позиций потребности в ТР; - характер и объем ТР для БП. Совокупность этих данных составляет основу технических требований для проектирования ТС в составе прикладной ИКС.
Алгоритмические сети. Для описания, сравнения и количественного анализа МБП применен аппарат алгоритмических сетей (АС), традиционно используемый для представления структуры алгоритмических моделей в структуру вычислительных связей. Аппарат алгебры АС, его формализмы и прикладные системы были предложены В.В. Иванищевым, В.Е. Марлеем, В.В. Михайловым (СПИИРАН). Предполагается представление моделируемого объекта в виде алгоритмической сети, из которой формальными процедурами получается алгоритм расчета. АС - ориентированный, без петель при вершинах граф G(V,X), (рис.17) в котором дуги обозначают «модельные» переменные , а вершины - функциональные соотношения , связывающие значения переменных на коротком интервале t, соответствующем шагу моделирования.
Использование АС для описания процессов в ТМ-ИКС встречает определенные трудности. Ориентированные на представление вычислительных алгоритмов, они не вполне соответствует уровню абстракции информационных процессов в ИКС и не учитывают временные характеристики. Переменные меняют значения одновременно на каждом такте вычислений АС. Для эффективного использования аппарат АС дополнен свойствами, отражающими различные продолжительности выполнения операций, соотнесенных множеству V вершин АС, что позволяет описывать и моделировать процессы «реального времени». Кроме того, операции определены для действий над данными различных типов и структур.
Асинхронные АС с временными метками. Отмеченное противоречие устранено введением дополнительного пространство временных меток , определяющего продолжительность операции , где - интервал выполнения операции в АС. Для каждой временной метки операции существует массив значений выходной переменной размера n, элементы которого используются в качестве значений выходной переменной на последовательных шагах вычислений , где , n - максимальное количество тактов вычислений АС, соответствующих интервалу операции . Таким образом, вершины V традиционной АС нагружены дополнительным набором характеристик (рис.18), отражающих временные свойства выполняемых операций , однозначно связанных с набором значений выходных переменных, соответствующих дугам X на k последовательных тактах вычислений АС. Последовательность операций выполняемых над массивами значений входных и внутренних переменных в пределах n тактов вычислений АС, составляет «макротакт» вычислений, для которого количество «внутренних» тактов пересчета состояния АС равно n. Поскольку изменение k и величина n связаны со свойствами входных переменных АС и их изменение не зависит от шага вычислений АС, хотя и кратно ему, описанные АС названы «асинхронными».
Типы переменных и допустимые операции. Как модельные, в ТАС используются, действительные и булевы переменные, вектора и матрицы. Этот перечень расширен для следующих типов переменных: символьные строки (или одномерные массивы), растровые изображения (двумерные массивы целых неотрицательных чисел), потоковые аудио/видео данные (последовательность неотрицательных целых чисел / двумерных массивов произвольно ограниченной, длины).
Базовые операции асинхронных АС. Для вышеперечисленных типов данных определены следующие операции.
Строковые операции (объединение, разделение, усечение строк) - базис для операций обработки текстов:
; ; .
Поэлементное сложение двумерных массивов:
,
где , , , для всех ,
Поэлементная обработка двумерных массивов.
,
где , , ; для всех , ,
P - допустимая операция над элементами массивов.
Поэлементная обработка последовательности массивов.
,
где - макрошаг вычислений АС,
- кол-во элементов последовательности, для всех , .
Поэлементная обработка последовательности группы массивов.
Операция описывает обработку ограниченной на интервале последовательности из n наборов, содержащих по Z массивов. Такие структуры соответствуют последовательности видео кадров, кодированных для цветовой модели YUV (4:2:2) и JPEG/MPEG кодировании.
Свертка (фильтрация)
Операция свертки является базовой для цифровой фильтрации сигналов и описывает широкий спектр преобразований, определяемый набором коэффициентов . К таким преобразованиям относятся НЧ и ВЧ фильтрация и их комбинации в аппаратуре связи.
,
или
для двумерных массивов,
где - длина последовательности , - макрошаг, - длины последовательностей соответственно.
Рис.17. Традиционная АС
Рис.18. АС с временными метками
Рис.19 Объемно-временной профиль ТМ-ИКС
Рис.20 Множественность МБП
Асинхронные АС для анализа ТМБП. При описании информационных процессов в ТМ системах, АС использованы для нескольких целей. Во-первых, для моделирования процессов на основе вычислительных процедур, получаемых из АС. Во-вторых, АС выступают инструментом описания процессов и позволяют анализировать их структурные и количественные характеристики, не прибегая к непосредственным вычислениям. Для учета объемных характеристик операций Vi и моментов возникновения запросов ресурсов, введено понятие «объемно-временного профиля» ТМБП, который имеет дискретность соответствующую макрошагу АС (рис.19). В ТМ-ИКС крупного УЗ выявлена «пространственная» и «макровременная» неоднородность потребности телекоммуникационных услуг, что позволяет целенаправленно улучшать объемно-временные профили ТМ-ИКС, снижая уровень требований при сохранении заданной функциональности.
Выводы по 5 главе
1. Прикладная область в ИКС описывается совокупностью бизнес-процессов, являющихся источниками и потребителями информационных потоков. Параметры совокупности потоков формируют «информационный портрет» ИКС в целом и исходные требования к подсистемам.
2. Компоненты БП, генерирующие данные, характеризуют точки стыковки БП прикладной и телекоммуникационной систем, формирующие обобщенный БП в ИКС.
3. Предложенные информационные схемы РБП позволяют, строить временные профили потребности ТР, что при определенных дисциплинах обслуживания обеспечивает эффект от сокращения избыточных ресурсов, например, при аренде каналов.
4. Описание МБП на основе аппарата АС продуктивно для описания бизнес-процессов ТМ-ИКС, позволяет анализировать их структурные и количественные характеристики. При проектировании ТМ-ИКС корректные формальные преобразования порождают новые АС, реализации которых по ряду характеристик эффективнее исходной АС.
5. Расширение АС использованием «временных меток» представляет объединение аппаратов традиционных АС и конечных автоматов с памятью, учитывающих состояния и используется как инструмент сопоставления и количественной оценки БП.
Шестая глава. Межотраслевой БП и организация ТМ ИКУ
ТМ-ИКС создаются с целью предоставления потребителю конечного результата - медицинской услуги. Трактовки понятия ИКУ в зависимости от целей сегодня настолько разнообразны (рекомендация Q.1290 ITU, концепция GII, ФЦП «Развитие информатизации в РФ»), что их невозможно объединить без ущерба функциональности.
Развитие понятия от традиционной коммуникационной услуги к ИКУ отражает изменение сущности услуги. В ИКУ присутствуют два связанных компонента: содержательный и телекоммуникационный. Первый представляет ценность для потребителя (медицинская, образовательная, развлекательная и т.п. услуга), а второй обеспечивая территориально-пространственную и временнэю автономность и мобильность, создает дополнительные ценные свойства в содержательном компоненте ИКУ. Услуга определяется как итог непосредственного или опосредованного взаимодействия поставщика и потребителя, а также внутренней деятельности поставщика по удовлетворению запроса потребителя. ИКУ представляет содержательно значимую для потребителя прикладную услугу, организованную и предоставляемую на основе телекоммуникационных технологий и услуг. ТМ-ИКУ - это прикладная услуга на основе базового комплекса медицинских услуг, предоставляемая пользователям в ФД.
Распределенная модель межотраслевого БП. В создании ТМ-ИКУ равнозначно взаимодействуют традиционно автономные компоненты прикладной области здравоохранения и ИК компоненты в виде комплекса телекоммуникационных сервисов различного уровня и сложности. ИКУ, как результат согласованной деятельности, представляет единый бизнес-процесс, содержащий функции взаимодействующих компонент. Такой БП (рис.21) назовем распределенным межотраслевым БП (РМБП), поскольку он распределен как в физическом, так и в организационно-правовом пространстве.
Рис. 21. Структура распределенного БП
Улучшение РМБП возможно на основе двух моделей поведения участников: а) в РМБП договорными отношениями регулируются интерфейсы автономных процессов; б) для РМБП выделяется владелец - организационная структура, созданная на основе делегирования участниками функций, связанных с реализацией продуктивного ТМ процесса. Единый РМБП имеет общую цель и обеспечивает управление ТМС, направленное на ее достижение, а не на конфликт локальных целей, возникающий на стыке взаимодействующих автономных БП.
Потребности пользователя, смещаясь с технологий в сторону содержательного компонента, фокусируются на том, как то или иное содержание совершенствует производственную деятельность. На первый план выходит задача адекватного описания деятельности потребителя ИКУ и количественного формулирования его требований к компонентам ИКС для обоснованного конструирования полезной ИКУ. Это требует создания новых моделей обеспечения потребителей ИК услугами, которые должны исходить из следующих постулатов.
Первый. Абсолютный приоритет пользователя (индивидуумов, групп и коллективов) и любых проявлений его целенаправленной активности (информационного взаимодействия), являющейся источником и потребителем всех видов и форм продукции ИК отрасли.
Второй. Предметом внимания и объектом изучения ИК отрасли являются все виды деятельности пользователей в производственной сфере, социальной активности непроизводственного характера (здравоохранение, образование бизнес и т.п.) и в сфере досуга.
Третий. Новые модели ведения бизнеса в самой ИК отрасли ориентируются на эффективность ИК услуги, отражающую прирост эффективности деятельности пользователей, а не объем предоставленной услуги.
Электронные предприятия и телемедицина. Для обозначения деятельности протекающей преимущественно в электронных средах используются термины «электронное», «виртуальное», «сетевое» предприятие, что порождает путаницу, затрудняет анализ и проектирование. ТМС связанны с сетевыми средами, имеют организационную структуру, а их услуги - коммерческую составляющую, что позволяет рассматривать их как «электронные» предприятия. Выделим, в зависимости от «расположения» основных и вспомогательных БП, следующие типы предприятий: «электронное» (рис.22) - разновидность предприятия, у которого продуктивные БП и продукция находятся в «информационном домене»; «квазиэлектронное» (рис.23) - предприятие, у которого продуктивные БП и продукция находятся в «физическом домене», а подавляющая часть вспомогательных БП - в информационном домене; «традиционное» - предприятие, у которого продуктивные БП и продукция, а также подавляющая часть вспомогательных БП находятся в физическом домене; «виртуальное» предприятие - совокупность функций и БП предприятия, которые осуществляются в информационном домене. Телемедицинское предприятие, эксплуатирующее ТМ-ИКС относится к классу квазиэлектронных предприятий, т.к. объект его деятельности (пациент) - это субъект ФД.
Рис.22 Электронное предприятие
Рис.23 Квазиэлектронное предприятие
Проектирование электронных предприятий. Электронные предприятия, как бизнес-системы, требуют двустороннего подхода к проектированию. Целевые установки и исходные требования определяются бизнес-подходом, а системное и технологическое проектирование опираются на методы интегрированных информационных систем. Основная цель проектирования электронного предприятия формулируется как «отображение бизнес-целей и бизнес-стратегий предприятия, действующего преимущественно в ИД, через методологии проектирования распределенных информационных систем на информационную (ИТ) и телекоммуникационную инфраструктуру и функциональность ее элементов». Выделены 4 основных типа архитектур квазиэлектронного предприятия. Предложена процедура проектирования, сводящаяся к анализу и конструированию БП, реализуемых на базе типизированных архитектур.
Выводы по 6 главе
1. Известные модели информационных услуг, определяемые документами стандартизации (ISO, ITU и др.) не в полной мере соответствуют понятию ИКУ, поскольку касаются в основном информационного домена, не затрагивая вопросы информационного взаимодействия потребителей услуг.
2. ИКУ образуют новый класс услуг, а ТМ-ИКУ - новый тип, отличающийся от информационных услуг: областью действия (ФД); базисом услуги, формируемым в прикладной области; особенностью предоставления, связанной с использованием телекоммуникационных и информационных технологий и систем.
3. Для ТМ-ИКС предложен новый тип межотраслевого территориально-распределенного БП, который более точно по сравнению с традиционными БП описывает деятельность участников и позволяет гармонизировать межотраслевой интерфейс.
4. ТМ применения требуют новой бизнес-модели на основе взаимного делегирования полномочий провайдеру ТМ-ИКУ для обеспечения единства целеполагания участников РМБП. Использование бизнес-модели на основе МРБП - характерная черта ИКУ.
5. ТМ предприятие представляет специальный тип квазиэлектронного предприятия, методология проектирования которого совмещает принципы бизнес-проектирования в части целеполагания и организационных основ, и принципы информационных и телекоммуникационных систем в части технологического проектирования.
Заключение
Решение задач, сформулированных в диссертации, позволило определить принципы структурно-функциональной организации, классифицировать и создать модели ИКС, разработать методы анализа и оптимизации сложных прикладных ИКС повышающих эффективность функционирования ТМС, развить информационный подход к анализу ИКУ. Основные результаты состоят в следующем:
1. Теоретико-методические результаты;
1.1. Выполнен теоретический анализ информационного взаимодействия компонентов ИКС, выявлены фундаментальные структурно-функциональные свойства, определяющие типы ИКС. Введено новое понятие «прикладной ИКС» и определен специальный класс прикладных ТМ-ИКС.
1.2. Выполнена классификация ИКС. Показано, что ключевыми признаками являются: взаимное логическое расположение сущностей (пользователя и информации) в структуре ИКС; тип и характер информационного взаимодействия в системе.
1.3. Разработана иерархия моделей, описывающих разные аспекты ИКС на этапах анализа и проектирования ТМ-ИКС. Предложенный комплекс моделей представляет ИКС как совокупность взаимосвязанных систем, образующих сложную систему.
1.4. На основе методологии сложных систем предложен научный подход, выбраны критерии, сформулирована и решена задача оптимизации прикладной многокомпонентной ИКС в целом. Разработан метод оптимизации ИКС, учитывающий на начальном этапе разработки характеристики эффективности и стоимость компонентных систем в условиях ограничений.
1.5. Разработан метод оптимизации внутрисистемных интерфейсов, обеспечивающий согласование требований компонентных систем в ТМ-ИКС, гармонизирующий взаимоотношения поставщиков и потребителей телекоммуникационных услуг в рамках ИКС.
1.6 Расширено использование аппарата алгоритмических сетей и введен новый вид АС с временными метками, описывающий прикладные БП реального времени и позволяющий интегрировать их с БП телекоммуникационной отрасли в рамках межотраслевого БП.
2. Экспериментальные и прикладные результаты:
2.1. Выполнен детальный количественный анализ зарубежных и отечественных ТМ-ИКС результаты которого позволяют надежно прогнозировать тенденции и темпы развития ТМ в РФ. Выявлены статистически достоверные зависимости ряда характеристик ТМ-ИКС.
2.2. Разработан алгоритм решения задачи оптимизации ИКС, позволяющий распределять системные требования и учитывать стоимостные характеристики при проектировании ТМ-ИКС, минимизировать расходы на этапах эксплуатации и модернизации ТМ.
2.3. Предложен метод и разработан алгоритм оптимизации межсистемного интерфейса в сложной ИКС, обеспечивающий сбалансированный выбор комплекса телекоммуникационных услуг, обеспечивающего заданные функциональные требования ТМ-ИКС.
2.4. Получены количественные оценки топологических параметров сетей ведущих операторов Санкт-Петербурга, обеспечившие решение задач структурной организации, технологического использования, и предоставления ТМ услуг, определенных медико-социальной программой развития городской ТМ сети Санкт-Петербурга.
2.5. Разработаны рекомендации по организации, оснащению и эксплуатации ТМС на ВСС РФ, включая Санкт-Петербург и Ленинградскую область.
Достоверность полученных результатов подтверждается их внедрением в региональные программы развития телемедицинских сетей и услуг и экспериментальной проверкой на действующих сетях операторов в Санкт-Петербурге и Ленинградской области.
Совокупность теоретических положений работы, направленных на исследование принципов структурно-функциональной организации инфокоммуникационных систем, их классификацию, создание комплекса моделей и разработку методов оптимизации телемедицинских систем, представляет решение важной научно-технической проблемы повышения эффективности прикладных инфокоммуникационных систем для специальных приложений, имеющей хозяйственное и социальное значение.
Публикации
Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:
Монографии и учебники
1. Сотников А.Д. Структурно-функциональная организация услуг телемедицины в прикладных инфокоммуникационных системах / А.Д.Сотников. - СПб.: СУДОСТРОЕНИЕ, 2007. - 200с.
2. Сотников А.Д. Инфокоммуникации: информационное взаимодействие и модели телемедицинских систем / А.Д. Сотников. - СПб.: СУДОСТРОЕНИЕ, 2008. - 150с.
3. Сотников А.Д. Информационное общество инфокоммуникации и бизнес / А.Д. Сотников, М.Б. Вольфсон, А.А., Захаров; под ред. Ю.В. Арзуманяна. - СПб.: СПбГУТ, 2005. - 475с.
4. Сотников А.Д. Мультимедийные технологии для электронного бизнеса: учебное пособие / А.Д. Сотников. - СПб. : СПбГУТ, 2006. - 150 с.
Статьи в реферируемых отраслевых изданиях
5. Сотников А.Д. Телемедицина на Северо-Западе России / Р.М. Юсупов, Р.И. Полонников, В.И. Кувакин, А.Д. Сотников // Электросвязь. - 2003. - №12. - С.13-21.
6. Сотников А.Д. Инфокоммуникационные системы и их модели для здравоохранения / А.Д. Сотников // Информационно-управляющие системы. - 2008. - №3.
7. Сотников А.Д. Принципы анализа прикладной области в инфокоммуникационных системах здравоохранения / А.Д.Сотников // Труды учебных заведений связи. -2004.-№171.-С.174-183.
8. Сотников А.Д., Классификация и модели прикладных инфокоммуникационных систем / А.Д. Сотников // Труды учебных заведений связи. - 2003. - №169. - С.149 - 162.
9. Сотников А.Д. Оптимизация инфокоммуникационных систем в здравоохранении / А.Д.Сотников, А.Б. Алексеев // Труды учебных заведений связи. - 2003. №169. С.163-174.
10. Сотников А.Д. Использование обобщенной модели «стоимость/производительность» для определения требований к инфокоммуникационным системам / А.Д. Сотников // Труды учебных заведений связи. - 2004. - №170.
11. Сотников А.Д. Использование аппарата алгоритмических сетей для анализа информационных процессов в прикладных инфокоммуникационных системах / А.Д. Сотников // Труды учебных заведений связи. - 2005. - №172. - С.39-49.
12. Сотников А.Д. Реализация цифровых фильтров с использованием распределенной арифметики / А.Д. Сотников // Электросвязь. -1983. - №3. -3с.
13. Сотников А.Д. Использование параллельной обработки в цифровых фильтрах на микропроцессорах / А.Д. Сотников // Известия Вузов: Приборостроение. -1983. - №7. - 4с.
14. Сотников А.Д. Алгоритм распределения операций в многопроцессорном цифровом фильтре / А.Д. Сотников // Известия вузов: Приборостроение. - 1982. - №3. - 5с.
15. Сотников А.Д. Моделирование работы 12-ти канального трансмультиплексора / А.Д. Сотников, Е.В. Стригина // Алгоритмы и программы: Информационный бюллетень Государственного фонда алгоритмов и программ СССР. - 1985. - №1.
16. Сотников А.Д. Телемедицина и практическое здравоохранение / А.Д. Сотников, И.А. Красильников, Э.Р. Усеинов // Врач и информационные технологии. - 2004. - №2. - С.46-51.
17. Сотников А.Д. Современные технологии и системы дистанционного обучения / С.А Дятлов, А.Д. Сотников // Экономика и образование: дистанционное обучение в экономике. - 2001. - №4.
18. Сотников А.Д. Услуги связи для телемедицины / А.Д.Сотников // Инновации и инвестиции: инновации, новые технологии, инвестиции, внедрение. - 2000. - №4-5. - С.6-12.
Авторские свидетельства на изобретения
19. А.С. № 1305866. Устройство управления величиной шага для адаптивной дельта-модуляции / Е.П. Охинченко, Э.А. Крогиус // Открытия Изобретения. - 1987. - №15. - 4с.
20. А.С. № 1285565. Триггерное устройство / А.С. Файнберг, Е.П. Охинченко // Открытия изобретения. - 1987. - № 3.
21. А.С. № 1205310. Устройство для управления величиной шага для адаптивной дельта-модуляции / Е.П. Охинченко, Е.В. Стригина // Открытия изобретения. - 1986. - № 2.
22. А.С. № 860046. Устройство для сопряжения каналов с временным и частотным разделением / Л.М.Гольденберг, Ю.Т Бутыльский, А.В. Брунченко // Открытия, изобретения, промышленные образцы, товарные знаки. - 1981. - № 32.
Подобные документы
Методология структурного анализа и проектирования информационных систем. Базовый стандарт процессов жизненного цикла программного обеспечения. Цели и принципы формирования профилей информационных систем. Разработка идеальной модели бизнес-процессов.
презентация [152,1 K], добавлен 07.12.2013Области применения и реализации информационных систем. Анализ использования Web-технологий. Создание физической и логической модели данных. Проектирование информационных систем с Web-доступом. Функции Института Искусств и Информационных Технологий.
дипломная работа [3,8 M], добавлен 23.09.2013Информационные системы - обычный программный продук, но они имеют ряд существенных отличий от стандартных прикладных программ и систем. Классификация, области применения и реализации информационных систем. Фазы проектирования информационных систем.
реферат [22,9 K], добавлен 05.01.2010Факторы угроз сохранности информации в информационных системах. Требования к защите информационных систем. Классификация схем защиты информационных систем. Анализ сохранности информационных систем. Комплексная защита информации в ЭВМ.
курсовая работа [30,8 K], добавлен 04.12.2003Анализ современных информационных технологий в логистике. Проектирование прикладной информационной системы в среде СУБД MS Aссess. Описание предметной области. Правовое регулирование в сфере обеспечения информационной безопасности в Республике Беларусь.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 17.06.2015Классификация автоматизированных информационных систем; их использование для систем управления. Характеристика предоставляемых услуг ООО "Континент"; анализ эффективности применения информационных технологий конечного пользователя на предприятии.
дипломная работа [4,2 M], добавлен 05.12.2011Роль структуры управления в информационной системе. Примеры информационных систем. Структура и классификация информационных систем. Информационные технологии. Этапы развития информационных технологий. Виды информационных технологий.
курсовая работа [578,4 K], добавлен 17.06.2003Понятие информационных технологий, этапы их развития, составляющие и основные виды. Особенности информационных технологий обработки данных и экспертных систем. Методология использования информационной технологии. Преимущества компьютерных технологий.
курсовая работа [46,4 K], добавлен 16.09.2011Жизненный цикл информационных систем, методологии и технологии их проектирования. Уровень целеполагания и задач организации, классификация информационных систем. Стандарты кодирования, ошибки программирования. Уровни тестирования информационных систем.
презентация [490,2 K], добавлен 29.01.2023Жизненный цикл автоматизированных информационных систем. Основы методологии проектирования автоматизированных систем на основе CASE-технологий. Фаза анализа и планирования, построения и внедрения автоматизированной системы. Каскадная и спиральная модель.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 20.11.2010
