WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ

УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НОВОСИБИРСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

(НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ, НГУ)

_ Кафедра общей информатики Анатолий Михайлович Полковников Разработка средств интеллектуальной поддержки пользователей медицинской информационной системы

МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ

по направлению высшего профессионального образования 230100.68 ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА

ФАКУЛЬТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Тема диссертации утверждена распоряжением по НГУ №64 от «12» марта 2012 г.

Тема диссертации скорректирована распоряжением по НГУ №538 от «14» декабря 2012 г.

Тема диссертации скорректирована распоряжением по НГУ №182 от «14» мая 2013 г.

Руководитель Загорулько Ю.А.

к.т.н., доцент Новосибирск, 2013 г.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ

УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НОВОСИБИРСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

(НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ, НГУ)

_ Кафедра общей информатики

УТВЕРЖДАЮ

Зав. кафедрой Пальчунов Д.Е.

ЗАДАНИЕ

на магистерскую диссертацию студент Полковников Анатолий Михайлович факультета ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Направление подготовки 230100.68 ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ

ТЕХНИКА

Магистерская программа ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ Тема: Разработка средств интеллектуальной поддержки пользователей медицинской информационной системы Цели работы: Разработка методов оказания информационной поддержки пользователей МИС «Медиалог». Разработка прототипа интеллектуальной справочной системы, реализующего эти методы.

Руководитель Загорулько Ю.А.

к.т.н., доцент Содержание ВВЕДЕНИЕ

Предметная область

Постановка задачи

Требования к справочной системе

Теоретические предпосылки

Выбранные средства разработки

Архитектура

Программная реализация

Результаты экспериментального исследования полученных средств

Заключение

Литература

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время информационные технологии проникли практически во все сферы нашей жизни и практической деятельности. В работу с созданными программными системами, автоматизирующими и поддерживающими различные производственные процессы, вовлечены миллионы людей по всему миру. При этом во всех этих сферах необходима поддержка пользователей: от систем бухгалтерского учета небольших фирм до систем управления проектами крупных IT-корпораций. Для ее реализации в некоторых случаях можно обойтись изданием документации, в то время как в других – возникает острая необходимость поддержки пользователя на всех этапах использования системы.

Одной из таких сфер является отечественная медицинская информатика, обслуживающая применение информационных технологий в медицине, включая как автоматизацию отдельных сегментов (например, автоматизация записи пациентов на амбулаторные приемы, автоматизация регистратуры), так и комплексную автоматизацию всех бизнес-процессов амбулаторно-поликлинических учреждений посредством медицинских информационных систем (МИС).

К началу 2012 года из 25 тыс. российских лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ) [1] было автоматизировано около 5 тыс. [2]. В 2012 – 2013 годах число автоматизированных ЛПУ стало быстро расти [3], поскольку были предприняты меры по созданию единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ) [4], региональные решения которой получают информацию из различных МИС в конкретных медицинских учреждениях.

Таким образом, в настоящее время идет процесс активного внедрения информационных технологий в отечественной медицине. Следовательно, резко растет количество пользователей, которые не имеют должной подготовки и опыта работы с программными продуктами, поэтому актуальной задачей становится их информационная поддержка.

Такая поддержка должна быть адресной и многоуровневой: в то время как проблемы, возникающие у одних пользователей, могут быть даже не связаны непосредственно с МИС в силу их низкого уровня знаний персонального компьютера (врачи, медсестры), проблемы другой группы пользователей связаны с тем, что они должны моделировать бизнес-процессы при помощи МИС (заведующие отделениями, администрация).

Однако организовать полномасштабную поддержку пользователей МИС удается не всегда. Можно выделить две основные причины этого: (1) дефицит специалистов по медицинской информатике и (2) недостаточное финансирование поддержки со стороны разработчиков продуктов. В связи с этим была поставлена задача разработки подхода к информационной поддержке пользователей с использованием методов искусственного интеллекта.

В данной работе рассматриваются методы и средства оказания информационной поддержки пользователей МИС. Описаны архитектура и этапы создания прототипа интеллектуальной справочной системы (ИСС) поддержки пользователей медицинской информационной системы на примере МИС «Медиалог» [5, 6]. Теоретическими предпосылками для создания интеллектуальной системы являются Байесовский подход и понятие информационной энтропии для расчета количества информации.

1 Предметная область Медицинские информационные системы — это класс программных систем, предназначенных для комплексной автоматизации бизнес-процессов (БП) лечебнопрофилактических учреждений различного профиля [7]. Основная задача, которая ставится перед МИС – помощь в управлении медицинским учреждением.

Рассмотрим концептуальную схему работы отечественного амбулаторнополиклинического медицинского учреждения (рис. 1).

Рис. 1. Схема бизнес-процессов медицинского учреждения.

Пациент приходит в регистратуру, где происходит его регистрация, в ходе которой он получает амбулаторную карту. Амбулаторная карта содержит все данные о пациенте:

личные данные пациента, протоколы осмотров врачей и истории заболеваний, результаты лабораторных анализов, результаты функциональных исследований, данные о прививках, госпитализациях и прочее. С амбулаторной картой пациент идет на прием к терапевту.

После осмотра и постановки предварительного диагноза терапевт может направить пациента:

- на прием к узкому специалисту для уточнения диагноза и дальнейшего осуществления узким специалистом процесса лечения;

- в диагностическое отделение для проведения функциональных, ультразвуковых и прочих исследований;

- в лабораторию для сдачи биоматериала на анализ;

- в реабилитационное отделение для прохождения курса реабилитации;

- на врачебно-консультационную комиссию (ВКК), которая имеет право продлевать срок больничного листа, предоставлять отпуск для санаторно-курортного лечения, давать рекомендации об изменении/облегчении условий труда;

- в стационар для госпитализации пациента.

Таким образом, бизнес-процессы амбулаторно-поликлинического медучреждения включают в себя:

- БП, связанные с административным учетом пациентов (регистрация пациента, запись пациента на прием, подписание информированного согласия на оказание услуг);

- Медицинские БП (консультативный прием пациента, проведение диагностического исследования, направление в стационар);

- БП финансово-экономического цикла (учет услуг, проведение оплаты, работа со страховыми компаниями);

- БП, организующие учет материалов (приход/расход медицинских препаратов, расходных материалов).

Приведенный перечень представляет собой концептуальную основу любой МИС, поэтому при разработке средств поддержки пользователей может быть выделен в отдельный блок (первый блок), как не зависящий от конкретной программной реализации.

В качестве базовой программной реализации была выбрана МИС «Медиалог», как один из лидеров отечественного рынка МИС [8]. Базовая поддержка данной системы представляет собой обширную текстовую документацию и информационный файл помощи в формате.chm. Эти средства, однако, не освещают возможных проблем и ошибок, с которыми могут столкнуться пользователи при работе с системой. Поэтому разработка интеллектуальной справочной системы для данной МИС является актуальной задачей.

МИС «Медиалог» предназначена для комплексной автоматизации медучреждения и состоит из следующих модулей:

- Электронная медицинская карта – представляет собой историю болезни пациента в электронном виде;

- Статистика – автоматизирует медицинскую статистику и другие формы отчетности;

- Расписание – включает расписания приемов врачей и диагностических кабинетов;

- Лаборатория – организует бизнес-процесс лаборатории и работу по направлениям;

- Учет услуг (финансовый модуль) – обеспечивает учет медицинских услуг и взаиморасчеты с контрагентами;

- Аптека – организует поддержку складов медикаментов и расходных материалов, ведет учет их расхода при оказании медицинских услуг;

- Другие модули.

Таким образом, можно выделить второй блок предметной области – описывающий предметную область приложения.

2 Постановка задачи Целью данной работы является разработка методов и средств оказания информационной поддержки пользователей медицинских информационных систем на базе МИС «Медиалог». В соответствии с этой целью можно выделить следующие задачи:

- разработка базы знаний выбранной предметной области;

- разработка приложения для взаимодействия пользователя с базой знаний.

Отметим, что в качестве сверхзадачи рассматривается получение прототипа справочной системы, независимой от какой-либо предметной области, поэтому необходим метод представления знаний в универсальном виде. Следовательно, основной концептуальной частью системы должна быть база знаний, представленная в виде онтологии предметной области [9].

Онтология – это формальная спецификация разделяемой концептуальной модели [10]. При этом под «концептуальной» моделью подразумевается абстрактная модель предметной области, описывающая ее систему понятий; под «разделяемой»

подразумевается согласованное понимание концептуальной модели определенным сообществом; «спецификация» подразумевает описание системы понятий в явном виде;

«формальная» подразумевает, что концептуальная модель представлена в виде, удобном для машинной обработки. То есть онтология – это полная формализация отдельной предметной области в виде некоторой концептуальной модели.

Онтология (база знаний) должна состоять из двух логических блоков: блока, не зависящего от конкретной программной реализации, (бизнес-процессы в сфере медицинского обслуживания) и блока, описывающего выбранную медицинскую информационную систему. Поскольку практической целью является поддержка конечного пользователя, кроме системы понятий онтология должна содержать описание и разрешение проблем пользователей (условимся в дальнейшем все вопросы, задачи и проблемы, возникающие у пользователя в процессе работы с МИС, называть просто «проблемами»).

В приложении, обеспечивающем взаимодействие пользователя с базой знаний, должен быть реализован способ самостоятельного нахождения пользователем решений своих проблем в базе знаний. Приложение должно обладать функцией обработки знаний и реализовывать методы интеллектуальной информационной поддержки пользователей.

Таким образом, для достижения цели настоящей работы необходимо решение следующих подзадач:

- разработка онтологии предметной области;

- разработка онтологии информационной поддержки пользователей – встраивание описанных проблем и их решений в онтологию предметной области;

- разработка методов и средств оказания информационной поддержки;

- разработка прототипа интеллектуальной справочной системы.

3 Требования к справочной системе Сформируем список требований к интеллектуальной справочной системе. Важно реализовать простой и удобный доступ к системе для различных пользователей.

Пользователь должен иметь возможность выбрать роль (например, врач или администратор регистратуры) и запросить решение проблемы путем выбора темы и/или ввода самой проблемы. Пользователь должен получить ответ на возникшую у него проблему и оценить этот ответ (верный/неверный, точный/неточный). Если ответ не удовлетворил требованиям пользователя или ответ не найден в принципе, пользователь должен иметь возможность отметить проблему как неосвещенную для последующей обработки ее администратором ИСС.

В качестве администратора системы выступает инженер знаний, который пополняет базу знаний, основываясь на знаниях экспертов и на проблемах, которые были помечены пользователями, как неосвещенные. Инженер должен иметь возможность получать статистику для отслеживания эффективности работы системы.

Наилучшим способом запроса решения был бы ввод проблемы на естественном языке, однако, сложность реализации такого механизма выходит за рамки данной работы.

Таким образом, основной нетривиальной задачей при реализации прототипа ИСС является нахождение метода поиска проблем пользователей и их решений в базе знаний.

Рассмотрим различные подходы к решению этой задачи. Первый вариант – это диагностирование возникшей проблемы через ведение пользователя по онтологии путем задания наводящих вопросов (условимся в дальнейшем называть их просто «вопросами») типа «В какой подсистеме (модуле) возникла ваша проблема?» или «Ваша проблема возникла при проведении регистрации пациента?». Однако этот подход не выдерживает критики: пользователь может не знать терминологии, принятой в МИС или вообще не знать ответа на заданный наводящий вопрос. Тем самым система может увести пользователя на другую ветвь онтологии, и он не получит решения возникшей проблемы.

Второй возможный подход: набор статистики ответов на наводящие вопросы и выдача решений, исходя из аналогичных статистических распределений ответов. Но пользователи могут по-разному отвечать на вопросы, возникающие при диагностировании одной и той же проблемы, поэтому такой подход также не годится.

Таким образом, можно сформировать список дополнительных требований к справочной системе:

- система должна обучаться, поскольку невозможно научить ее распознавать все проблемы путем ручного ввода ответов на наводящие вопросы для каждой проблемы;

- система должна хранить статистику предыдущих обращений пользователей к системе, что следует из предыдущего пункта;

- система должна «прощать» ошибки, поскольку на одинаковые вопросы для одинаковых проблем пользователи могут дать разные ответы;

- система должна осуществлять эффективный выбор вопросов – случайный выбор или полный перебор – очевидно плохие стратегии.

4 Теоретические предпосылки Далеко не всегда при оценке вероятности события удается провести серию экспериментов. Применительно к рассматриваемой задаче – это, например, редко возникающие проблемы при большом количестве вопросов. В таких условиях рациональным решением является использование Байесовского подхода, который делает возможным переход от априорных знаний к апостериорным с учетом наблюдаемых явлений [11, 12].

В основе Байесовского подхода лежит принцип максимального использования имеющейся априорной информации с учетом ее непрерывного пополнения и вывод апостериорных знаний при помощи формулы Байеса:

Здесь A – некоторая гипотеза (априорное событие); B – произошедшее событие (апостериорное событие); P(A) – априорная вероятность гипотезы A; P(B) – полная вероятность наступления события B; P(B|A) – вероятность наступления события B при истинности гипотезы A; P(A|B) – вероятность истинности гипотезы A при наступлении события B.

Применим эту формулу к рассматриваемой задаче. Примем за гипотезу A тот факт, что у пользователя возникла некоторая проблема Ai и он пытается отыскать ее решение. В качестве наступившего события B возьмем последовательность ответов на наводящие вопросы Bj, то есть единичное событие Bj состоит из заданного вопроса Qj и данного ответа Ansjk:

(будем использовать дополнительный индекс k, поскольку на каждый наводящий вопрос может быть несколько вариантов ответа).

Тогда теоретически max[P(Ai|B)] по всем гипотезам Ai – нужная искомая величина, то есть вероятность того, что у пользователя возникла именно проблема Ai при условии, что получилась выборка B из ответов на наводящие вопросы.

Определимся, как вычислить члены формулы (1). Априорная вероятность P(Ai) напрямую зависит от частоты возникновения проблемы Ai, то есть чем чаще проблема возникает у пользователя, тем эта вероятность больше. Следовательно, Для вычисления P(B|Ai) предположим, что ответы на отдельные вопросы независимы друг от друга. Тогда вероятность наступления события B при истинности гипотезы Ai можно связать с вероятностями ответов на отдельные вопросы Qj, пользуясь тем правилом произведения вероятностей. Тогда где n – количество заданных вопросов в серии для решения данной проблемы. А вероятность для каждого P(Bj|Ai) можно найти как отношение числа раз, когда на вопрос Qj пользователь выбрал ответ Ansjk при возникшей проблеме Ai, к числу раз, когда вопрос Qj в принципе был задан при возникшей проблеме Ai:

Вероятность P(B) может быть найдена по формуле полной вероятности:

где m – общее количество известных проблем. В данной задаче полная вероятность будет являться нормировочным коэффициентом и может быть отброшена при реальных расчетах.

Таким образом, получена модель, позволяющая определять с определенной долей вероятности, что у пользователя возникла та или иная проблема в условиях ограниченного статистического набора данных и возможности неправильных ответов на наводящие вопросы. То есть, посчитав вероятности P(Ai|B) для всех известных проблем после ответа на очередной вопрос, можно понять, какие из проблем наиболее близки к априорной проблеме. Обучение модели можно реализовать путем сохранения статистики о том, какие вопросы задавались в ходе серии вопросов для определения проблемы, что это была за проблема, какие ответы были даны на вопросы и какой пользователь инициировал серию вопросов.

Осталось понять, какие именно наводящие вопросы необходимо задавать, чтобы как можно быстрее (за наименьшее количество вопросов) максимизировать вероятность P(Ai|B). Для этого обратимся к понятию информационной энтропии, характеризующей количество информации.

Информационная энтропия – мера хаотичности информации или мера внутренней неупорядоченности информационной системы. Энтропия увеличивается при хаотическом распределении информационных ресурсов и уменьшается при их упорядочении [13].

Энтропия и информация для дискретной переменной связаны формулой:

где H(X) – информационная энтропия, I(X) – собственная информация, то есть с уменьшением энтропии количество информации увеличивается.

Пусть случайная величина X имеет конечное число значений. Тогда распределение случайной величины X:

ее собственная информация:

а энтропия определяется как математическое ожидание собственной информации:

Основание логарифма зависит от числа возможных состояний, которые может принимать случайная величина.

Введем понятие общей условной энтропии. Обозначим через H(X|Y=yj) энтропию распределения P(X|Y=yj). Энтропией величины X при условии, что величина Y приняла значение yj, называется величина где P(xi|yj) – условная вероятность того, что величина X примет значение xi при условии, что величина Y приняла значение yj. Эта энтропия показывает, какова неопределенность событий X при условии, что произошло событие Y. Для множества событий Y:

Применим эту теорию к рассматриваемой задаче. Каждый новый вопрос должен устранять как можно больше неопределенности. Поэтому будем каждый раз задавать тот вопрос, который сильнее всего уменьшает энтропию H(Ai|B):

При выборе вопроса неизвестно, какой ответ даст пользователь, однако есть возможность оценить вероятность каждого варианта ответа по формуле полной вероятности:

Следовательно, необходимо каждый раз задавать такой вопрос, который минимизирует общую условную энтропию при известном ответе:

Таким образом, получен алгоритм выбора наводящих вопросов пользователю из общего числа вопросов.

5 Выбранные средства разработки Выбор программных средств для разработки прототипа ИСС был продиктован, прежде всего, существующими решениями для работы с онтологиями и требованиями по доступу для широкого круга пользователей.

В качестве языка описания онтологий был выбран OWL 2 [14] как наиболее распространенный и рекомендованный консорциумом W3C. Онтология разрабатывалась в редакторе онтологий Protg [15].

Были рассмотрены различные реализации библиотек, обеспечивающие OWLсовместимое представление знаний, необходимые для доступа к онтологии из прототипа разрабатываемой системы. Было выяснено, что все основные проекты написаны на Java и, соответственно, предоставляют API для этого языка [16]. Среди них была выбрана библиотека OWL API [17] – популярная среди разработчиков в мире, небольшая по объему, имеющая подробную документацию и большое количество примеров. Это – библиотека с открытым исходным кодом, которая инкапсулирует онтологическое представление знаний в объектной оболочке, где объектами являются классы, индивиды, отношения и заданные на них аксиомы.

Таким образом, основным языком разработки прототипа стал язык Java. Это обеспечило возможность разработки web-приложения, чтобы удовлетворить требованиям по доступу пользователей, то есть для доступа к системе будет необходим только webбраузер. В качестве сервера приложений – контейнера сервлетов был взят Apache Tomcat 6 [18], распространяемый под лицензией Apache License – лицензией на свободное программное обеспечение.

Для реализации логики MVC (Model-View-Controller) в архитектурном плане был выбран фреймворк Apache Struts 2 [19], также распространяемый под лицензией Apache License. Struts представление (сами html-страницы) и контроллер, отвечающий за передачу данных от модели к представлению и обратно. Кроме того данный фреймворк предлагает развитые механизмы для валидации.

Для удобства генерирования веб-страниц был использован компилирующий обработчик шаблонов FreeMarker [20], распространяемый под лицензией BSD-like License.

Для хранения статистики о предыдущих обращениях пользователей к системе (что необходимо для расчета Байесовских вероятностей) необходима база данных. Была выбрана свободная СУБД MySQL [21], распространяемая под лицензией GNU GPL. Самая популярная свободная СУБД имеет небольшой объем и широкие возможности и полностью удовлетворяет потребностям ИСС.

Доступ из разрабатываемого приложения в MySQL можно организовать различными способами. Первый вариант – использовать JDBC (Java DataBase Connectivity) – промышленный стандарт взаимодействия Java-приложения и СУБД и вручную писать все запросы к БД на языке SQL. При этом возникает проблема по сопоставлению объектов базы данных и web-приложения, возникает необходимость в построении параметризованных запросов для обеспечения безопасности. Поэтому было решено использовать для решения этих задач одну из стандартных библиотек.

В качестве такой библиотеки была выбрана популярная библиотека Hibernate [22], распространяемая под лицензией GNU Lesser GPL. Эта библиотека предназначена для решения задач объектно-реляционного отображения, то есть она отображает объектноориентированную модель данных в реляционную базу данных. Hibernate освобождает разработчика от сравнительно низкоуровневого программирования по обеспечению хранения объектов в реляционной базе данных. Hibernate автоматизирует генерацию SQLзапросов, производит обработку результирующего набора данных и преобразует объекты.

Для сборки web-приложения используется фреймворк для автоматизации проектов Apache Maven [23], распространяемый под лицензией Apache License.

6 Архитектура На рис. 3 представлена архитектура разработанного прототипа интеллектуальной справочной системы.

Данные из базы знаний (онтологии), предварительно разработанной инженером знаний совместно с экспертом в предметной области, через контроллер поступают в базу данных. Загружаемые данные – это сведения о проблемах (и, соответственно, их решениях) и вопросы для пользователей.

В Java-приложении реализуется логика БД, соответствующая структуре таблиц базы данных. Подключение к базе данных и хранение сессии во время всего цикла работы Java-приложения с БД организует фреймворк Hibernate. Таким образом, в приложении формируются объекты, которыми в дальнейшем манипулирует интерфейс DAO, обладающий конкретными методами для каждого объекта и регулирующий извлечение данных, обновление, удаление, а также добавление новых данных в БД.

В действиях реализуется интеллектуальная часть справочной системы – идет непосредственный расчет вероятностей и энтропий для определения проблем и выдачи вопросов пользователю. Конечный расчетный результат действий через контроллер попадает на html-страницы, доступные пользователю в браузере в виде web-приложения.

7 Программная реализация Для разработки базы знаний предметной области использовался редактор Protg (рис. 4).

Рис. 4. Разработка онтологии средствами редактора Protg.

Первый блок онтологии, не зависящий от предметной области, представлен классом BusinessProcess (бизнес-процесс), в котором выделены подклассы для различных исполнителей бизнес-процессов: «Работа Врача Поликлиники», «Работа Администратора Регистратуры».

Второй блок представлен всеми остальными классами, семантически связанными между собой через отношение Object Property. Это - ArchitectureElement различные элементы программы Медиалог;

- DatabaseTable (таблица базы данных) – содержит в себе классы наиболее важных и часто встречающихся в работе таблиц базы данных системы Медиалог;

- File (файл), Folder (папка) – содержит в себе конкретные сущности (файлы запуска, конфигурации и т.п.), в которых наиболее часто встречаются проблемы;

- MedialogEntity – содержит описание сущностей системы Медиалог;

- SubjectAreaElement (элемент предметной области) – содержит один подкласс – МИС Медиалог;

- User (пользователь) – содержит подклассы пользователей, которые будут иметь доступ к ИСС. В терминологии предметной области (Медиалога) это роли, т.е. врач, администратор регистратуры, медицинский статистик, системный администратор и Для разработки базы данных использовался стандартный инструмент для визуального проектирования MySQL Workbench. Схема БД включает 5 таблиц:

- users (пользователи);

- problems (проблемы пользователей);

- questions (наводящие вопросы для пользователей);

- answers (ответы на вопросы);

- stats (статистика пользовательских ответов).

Элементы таблицы users (рис. 5) получаются из подклассов класса User онтологии в процессе работы загружающего контроллера.

Элементы таблицы problems (рис. 6) также загружаются контроллером из БЗ из подклассов сущности MedialogEntity. Однако оставлена возможность для введения вопросов и ответов вручную. Для этого в таблице создано поле generate, являющееся маркером: 0 – строка сгенерирована вручную, 1 – строка сгенерирована автоматически.

Элементы таблицы questions (рис. 7) загружаются контроллером из БЗ по всей базе знаний. То есть каждая сущность онтологии превращается в потенциальный вопрос типа «Ваша проблема возникла при работе с расписанием?». Поле generate здесь также показывает то, кем сгенерирована строка – пользователем (0) или компьютером (1).

Таблица answers (рис. 8) содержит возможные варианты ответов на вопросы. Для простоты дальнейших расчетов и анализа данных выбраны 4 наиболее простых и очевидных ответа на любой вопрос: «Да», «Нет», «Не знаю», «Вероятно».

В таблице stats (рис. 9) сохраняется вся статистика по сериям вопросов и определенным проблемам. Каждая строка хранит id возникшей проблемы (problems_id), id заданного вопроса (questions_id) и данного на него ответа (answers_id), номер серии вопросов (series) и порядковый номер вопроса в серии (n_in_series). Также сохраняется id пользователя, который принимает участие в серии ответов на вопросы.

Для разработки Java-приложения, являющегося, по сути, ядром ИСС, использовалась IDE Eclipse. Структура проекта представлена на рис. 10. Такое построение структуры каталогов обусловлено использованием системы автоматизации сборки проекта Maven. Рассмотрим наиболее важные части проекта подробно.

Файл struts.xml является основным элементом, осуществляющим отображение (mapping) всего приложения, это и есть контроллер в реализации логики MVC.

Представлением в данном случае являются файлы с расширением.ftl в каталоге src\main\webapp. Это обычные html- файлы с расширенным набором тэгов за счет подклюРис. 10. Структура Java-приложения.

ченного обработчика шаблонов FreeMarker.

Модель реализуется в пакете ru.medsoftsrv.action, в котором содержатся actionклассы, ответственные за подсчет вероятностей и выдачу результатов в ftl-шаблоны.

За подключение к базе данных, создание, хранение и удаление сессии средствами Hibernate отвечают классы пакета ru.medsoftsrv.listener.

Логику базы данных в объектном виде реализуют классы пакета ru.medsoftsrv.logic.

Методы для извлечения, сохранения и удаления данных из БД описаны в интерфейсах пакета ru.medsoftsrv.DAO (от Data Access Object), а их реализация – в классах пакета ru.medsoftsrv.DAO.Impl.

Таким образом, реализованная архитектура является легко расширяемой, поскольку в ней реализована логика Model-View-Controller, и она обладает должным уровнем абстракции. Созданное приложение является платформенно-независимым, поскольку реализовано за языке Java, и требует для своей работы сервер приложений под конкретную платформу.

8 Результаты экспериментального исследования полученных средств Рассмотрим работу разработанного прототипа ИСС на примере пользователя, занимающего должность администратора регистратуры, у которого возникла проблема при работе с объектом «Расписание» системы Медиалог. Рассмотрим действия этого пользователя по шагам.

При входе в справочную систему пользователю предлагается выбор роли (рис. 11).

В соответствии с занимаемой должностью пользователь выбирает свою роль. В данном примере это «администратор регистратуры». Исходя из выбранной роли, пользователю будет задан первый вопрос, который не учитывает рассчитанную информационную энтропию. В данном случае ИСС выбирает вопросы в соответствии с бизнес-процессами, в которых принимает участие администратор регистратуры.

На рис. 12 изображен элемент интерфейса – страница с заданным вопросом.

Выводится вопрос, подгруженные из БД варианты ответов и проблемы с посчитанными для них вероятностями. Поскольку на данный момент разработан лишь прототип ИСС, проблемы выводятся на каждой странице с вопросом для возможности обучения системы и оценки ее эффективности.

Первым вопросом система спрашивает, возникла ли проблема пользователя при регистрации нового пациента или это неверно. Ответив «нет», пользователь получает следующий вопрос: «Проблема возникла при работе с расписанием?» (рис. 13).

В процессе ответов на серию вопросов вероятности пересчитываются, что видно после каждой перезагрузки страницы. При этом в любой момент при прохождении серии есть возможность выбрать нужную проблему (с максимальной вероятностью или нет). В дальнейшем – в процессе тестирования ИСС на реальных пользователях планируется убрать эту функцию, как и весь список проблем со страницы с заданным вопросом.

Если выбрать проблему, система выдаст ее решение (рис. 14), либо есть возможность отметить отсутствие проблемы в списке (рис. 15).

Рис. 15. Страница, предоставляющая возможность ввести отсутствующую проблему.

Заключение Полученные результаты удовлетворяют задачам, поставленным в начале этой работы:

- Разработана онтология, сочетающая в себе семантическое описание предметной области и средства информационной поддержки пользователей (проблемы с решениями и наводящие вопросы).

- Предложен метод решения проблемы пользователя, основанный на Байесовском подходе, т.е. на расчете вероятностей возникновения проблем в условиях неполноты и противоречивости статистических данных.

- Выбраны современные программные средства из числа свободного программного обеспечения, и реализован прототип интеллектуальной справочной системы поддержки пользователей для выбранной предметной области. В базу данных прототипа внесены небольшой список часто встречающихся проблем и наводящие вопросы, позволяющие однозначно определять эти проблемы.

Основой концептуальной поддержки пользователей МИС является онтология, которая позволяет получить содержательный семантический доступ к информации. На основе онтологии происходит автоматическая генерация наводящих вопросов для пользователя и классификация возможных проблем пользователей и занесение этих данных в БД. Эта информация проверяется и при необходимости корректируется инженером знаний. Таким образом, организуется взаимодействие между базой знаний – онтологией и СУБД, с которой идет постоянный обмен информацией при работе с webприложением.

Перспективой использования онтологии является внедрение семантических алгоритмов в справочную систему и изучение их влияния на итоговый результат. Под семантическими алгоритмами понимается учет иерархии сущностей в онтологии и влияние этого на выбор задаваемых вопросов, т.е. «понимание» системой того, какой смысл несет тот или иной вопрос. Представляется возможным построение подсистемы объяснений для обоснования того, почему была выбрана та или иная проблема и соответствующее решение.

В работе описан алгоритм поиска решений проблем пользователей, основанный на вычислении Байесовских вероятностей, то есть на выведении априорных знаний (гипотетическая проблема) из апостериорных (совокупность наводящих вопросов, задаваемых системой). При выборе вопросов применена теория информации: выбор основывается на расчете значений общей условной энтропии для каждого вопроса. То есть на каждом шаге выбирается вопрос с наименьшей энтропией – несущий максимальное количество информации для наискорейшего сужения круга поиска проблемы.

Предложенный подход к разработке информационной поддержки пользователей МИС показал себя, как продуктивный и способный к развитию. Планируется доработка прототипа до работоспособной системы и ее дальнейшее тестирование на реальных пользователях – сотрудниках одного из медицинских учреждений г. Новосибирска.

Результаты работы были опубликованы в сборнике трудов XVIII Всероссийской Байкальской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении» [24].

Литература 1. Аксенова О.Н., Новицкий Р.Э. Медицинская информационная система как объект венчурного инвестирования в IT-технологии для здравоохранения // Менеджер здравоохранения. — 2008. — №6.

2. Гусев А.В. Медицинские информационные системы в России: текущее состояние, актуальные проблемы и тенденции развития // Информационные технологии в медицине. 2011-2012. — М.: Радиотехника. – 2012.

3. Рынок мединформсистем растет и меняется // CNews Analytics. – 2012.

4. Концепция создания единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения // Приложение к приказу Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации от 28 апреля 2011 № 364.

5. Официальный сайт медицинской информационной системы Медиалог // URL:

http://www.medialog.ru (дата обращения: 22.04.2013) 6. Назаренко Г.И., Гулиев Я.И., Ермаков Д.Е. Медицинские информационные системы:

теория и практика. – М.: Физматлит. – 2005. – 320 с.

7. Гусев А.В. Обзор рынка комплексных медицинских информационных систем // Врач и информационные технологии. — 2009. — №6. С. 4 — 17.

8. Рейтинг: Крупнейшие поставщики МИС // CNews Analytics. – 2011.

9. Загорулько Ю.А., Загорулько Г.Б. Использование онтологий в экспертных системах и системах поддержки принятия решений // Труды Второго симпозиума «Онтологическое моделирование» (Казань, октябрь 2010 г.) – Москва: ИПИ РАН. – 2011. – С. 321 – 351.

10. Кудрявцев Д.В. Обзор применения онтологий в моделировании и управлении // Отчет по научно-исследовательской работе «Эталонные модели организации деятельности в государственном секторе», выполненной сотрудниками АНО КМЦ «БизнесИнжиниринг» совместно с ИПГМУ ВШЭ. – 2006.

11. Ветров Д.П. Байесовский подход к теории вероятностей. Примеры байесовских рассуждений // Материалы курса лекций «Математические методы прогнозирования».

МГУ. – 2009.

12. Янгель Б.К. Байесовский подход и Акинатор // Материалы спецкурса «Байесовские методы машинного обучения». МГУ. – 2010.

13. Бекман И.Г. Энтропия и информация // Материалы курса лекций «Информатика».

МГУ. – 2009.

http://www.w3.org/TR/owl2-overview/ (дата обращения 28.05.2013) http://www.protege.stanford.edu (дата обращения 28.05.2013) http://www.habrahabr.ru/post/60334/ (дата обращения 28.05.2013) 17. The OWL API // URL: http://www.owlapi.sourceforge.net (дата обращения 28.05.2013) 18. Apache Tomcat // URL: http://www.tomcat.apache.org (дата обращения 28.05.2013) 19. The Apache Struts web framework // URL: http://www.struts.apache.org (дата обращения 28.05.2013) 20. FreeMarker: Java Template Engine Library // URL: http://www.freemarker.org (дата обращения 28.05.2013) 21. MySQL: The world’s most popular open source database // URL: http://www.mysql.com (дата обращения 28.05.2013) 22. Hibernate – JBoss Community // URL: http://www.habernate.org (дата обращения 28.05.2013) 23. Apache Maven Project // URL: http://www.maven.apache.org (дата обращения 28.05.2013) 24. Полковников А.М. Организация интеллектуальной поддержки пользователей медицинских информационных систем // Труды XVIII Всероссийской Байкальской управлении». – Иркутск: ИСЭМ СО РАН. – 2013. – т.3.



 


Похожие работы:

«Информатика. 11 класс. Вариант ИН10601 2 Инструкция по выполнению работы Тренировочная работа На выполнение работы по информатике и ИКТ отводится 235 минут. Работа состоит из трёх частей, содержащих 32 задания. Рекомендуем не в формате ЕГЭ более полутора часов (90 минут) отвести на выполнение заданий частей 1и 2, а остальное время – на часть 3. Часть 1 содержит 13 заданий (А1–А13). К каждому заданию даётся четыре варианта ответа, из которых только один правильный по ИНФОРМАТИКЕ Часть 2 состоит...»

«МИНОБРНАУКИ РОССИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ в г. ТАГАНРОГЕ В.В. БОГДАНОВ И.В. ЛЫСАК ИСТОРИЯ И ФИЛОСОФИЯ НАУКИ ФИЛОСОФСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИКИ ИСТОРИЯ ИНФОРМАТИКИ Учебно-методический комплекс по дисциплине Таганрог 2012 1 ББК 87я73 Богданов В.В., Лысак И.В. История и философия науки. Философские проблемы информатики. История информатики: Учебно-методический...»

«Содержание 1 Организационно-правовое обеспечение образовательной деятельности 2 Структура подготовки магистров 3 Содержание подготовки магистров 3.1. Анализ рабочего учебного плана и рабочих учебных программ 3.2 Организация учебного процесса 3.3 Информационно-методическое обеспечение учебного процесса 3.4 Воспитательная работа 4 Качество подготовки магистров 4.1 Анализ качества знаний студентов по результатам текущей и промежуточной аттестации. 15 4.2 Анализ качества знаний по результатам...»

«Содержание Игровая мебель для самых маленьких Тренировка дыхания и твердой руки Игровые стены для игровых зон Настенные игровые панели Двигательная активность Игрушки для самых маленьких Физкультура для самых маленьких Мебель для активных занятий Развиваем координацию движений Мелкая моторика и графомоторика Центры двигательной активности в помещении. 50 Развивающие игры напольные и настольные Математика и информатика Настольная песочница Математическая мастерская в начальной школе....»

«ИНФОРМАТИКА 2007 июль-сентябрь №3 УДК 528.8 (15):629.78 Б.И. Беляев ИССЛЕДОВАНИЯ ОПТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ЗЕМЛИ С ПИЛОТИРУЕМЫХ ОРБИТАЛЬНЫХ СТАНЦИЙ Описываются многолетние исследования природных образований Земли из космоса в оптическом диапазоне длин волн. Рассматриваются приборы для изучения земной поверхности из космоса спектральными методами. Оценивается влияние различных факторов, формирующих спектральное распределение уходящей радиации, и условий освещения на результаты космической...»

«Борис Парашкевов ОТИМЕННА ЛЕКСИКА В СЛОВНИКА НА БъЛГАРСКИЯ ЕЗИК ЕНЦИКЛОПЕДИЧЕН РЕЧНИК НА ПРОИЗВОДНИ ОТ СОБСТВЕНИ ИМЕНА предисловие Ч етивност и информативност, драги читателю, беше ръководният формалносъдържателен замисъл на този лексикон, който в структурно отношение е първи по рода си сред нашите речникови пособия. За негов обект бе избрана една специфична по своето възникване и внушителна по обема си група съществителни и прилагателни имена, както и незначителен брой глаголи в българския...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Новосибирский государственный университет (НГУ) Кафедра общей информатики Е.Н. Семенова РЕАЛИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИИ ЗАЩИЩЕННОГО ОБНОВЛЕНИЯ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ПО СЕТИ МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ по направлению высшего профессионального образования 230100.68 ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА ФАКУЛЬТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Тема...»

«И.И.Елисеева, М.М.Юзбашев ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СТАТИСТИКИ Под редакцией члена-корреспондента Российской Академии наук И.И.Елисеевой ПЯТОЕ ИЗДАНИЕ, ПЕРЕРАБОТАННОЕ И ДОПОЛНЕННОЕ Рекомендовано Министерством образования Российской Федерации в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению и специальности Статистика Москва Финансы и статистика 2004 УДК 311(075.8) ББК 60.6я73 Е51 РЕЦЕНЗЕНТЫ: Кафедра общей теории статистики Московского государственного университета...»

«3 МИНОБРНАУКИ РОССИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ НОВОСИБИРСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ, НГУ) Кафедра Параллельных Вычислений Анна Ильинична Черникова ФРАГМЕНТАЦИЯ АЛГОРИТМОВ РЕАЛИЗАЦИИ СИМПЛЕКСМЕТОДА И РАЗРАБОТКА ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ по направлению высшего профессионального образования 230100.68 ИНФОРМАТИКА И...»

«Кучин Владимир О научно-религиозном предвидении Где двое или трое собраны во имя Мое, там и Я посреди них. Мф. 18:20 Официально информатику определяют как науку о способах сбора, хранения, поиска, преобразования, защиты и использования информации. В узких кругах ее также считают реальным строителем моста через пропасть, которая разделяет науку и религию. Кажется, еще чуть-чуть и отличить информатику от религии станет практически невозможно. По всем существующим на сегодня критериям. Судите...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ СТАВРОПОЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УТВЕРЖДАЮ Проректор по учебной и воспитательной работе И. В. Атанов _2013 г. ОТЧЕТ о самообследовании основной образовательной программы высшего образования Направление подготовки: 230700.68 - Прикладная информатика Профиль: 230700.68.01 Системы корпоративного управления (код, наименование...»

«RMC-M20 Уважаемый покупатель! Благодарим вас за то, что вы отдали предпочтение бытовой технике REDMOND. REDMOND — это качество, надежность и неизменно внимательное отношение к потребностям наших клиентов. Надеемся, что вам понравится продукция нашей компании, и вы также будете выбирать наши изделия в будущем. Мультиварка REDMOND RMC-M20 — современный многофункциональный прибор для приготовления пищи, в котором компактность, экономичность, простота и удобство использования гармонично сочетаются...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МЕХАНИКИ И ОПТИКИ Факультет_Информационных технологий и программирования Направление Прикладная математика и информатика_Специализация _ Математическое и программное обеспечение вычислительных машин. Академическая степень _магистр математики КафедраКомпьютерных технологий_Группа_6538 МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ на тему ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ПРОГРАММ, СОХРАНЯЮЩИЕ ПОВЕДЕНИЕ Автор: А.П....»

«Министерство по образованию и науке Российской Федерации Владивостокский государственный университет экономики и сервиса _ А.А. СТЕПАНОВА Т.Ю. ПЛЕШКОВА Е.Г. ГУСЕВ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЛОГИКА И ТЕОРИЯ АЛГОРИТМОВ Практикум Владивосток Издательство ВГУЭС 2010 ББК 22.12 С 79 Рецензенты: Г.К. Пак, канд. физ.-мат наук, проф. каф. алгебры и логики (ДВГУ); А.А. Ушаков, канд. физ.-мат. наук, доцент каф. математического моделирования и информатики (ДВГТУ) Степанова, А.А., Плешкова, Т.Ю., Гусев, Е.Г. С 79...»

«МОСКОВСКИЕ УЧЕБНО-ТРЕНИРОВОЧНЫЕ СБОРЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ весна – 2006 Под редакцией В. М. Гуровица Москва Издательство МЦНМО 2007 УДК 519.671 ББК 22.18 ОГЛАВЛЕНИЕ М82 Московские учебно-тренировочные сборы по информатике. М82 Весна–2006 / Под ред. В. М. Гуровица М.: МЦНМО, Введение.......................................... 5 2007. 194 с.: ил. ISBN ?-?????-???-? I Задачи практических туров Книга предназначена для школьников, учителей информатики, студен-...»

«Новые поступления. Январь 2012 - Общая методология. Научные и технические методы исследований Савельева, И.М. 1 001.8 С-128 Классическое наследие [Текст] / И. М. Савельева, А. В. Полетаев. - М. : ГУ ВШЭ, 2010. - 336 с. - (Социальная теория). экз. - ISBN 978-5-7598-0724-7 : 101-35. 1чз В монографии представлен науковедческий, социологический, библиометрический и семиотический анализ статуса классики в общественных науках XX века - экономике, социологии, психологии и истории. Синтез этих подходов...»

«НГМА № 9 (136) октябрь 2009 г. РЕктоР НижГМА – Во ГЛАВЕ Наши юбиляры ЗАкоНотВоРЧЕСкоГо СоВЕтА В октябре отмечают юбилейный день рождения: При законодательном собрании нижегородской области С.Г. Габинет – заведующий учебной ла­ создан научно­координационный совет для рецензирова­ бораторией кафедры медицинской ния проектов законов нижегородской области. Совет яв­ физики и информатики (03.10). ляется консультативным органом, цель его работы – улуч­ Е.Н. Звонилова – уборщик служебных шать качество...»

«Министерство образования и науки РФ Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Тобольский государственный педагогический институт им. Д. И. Менделеева Кафедра зоологии, экологии и природопользования Утверждена на заседании кафедры протокол № 1 от 30.09 2008 года УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ПО ДИСЦИПЛИНЕ БИОЛОГИЯ С ОСНОВАМИ ЭКОЛОГИИ Специальность 050201.65- Математика Профиль Алгебра и геометрия Программу составила: к....»

«министерство образования российской федерации государственное образовательное учреждение московский государственный индустриальный университет информационно-вычислительный центр Информационные технологии и программирование Межвузовский сборник статей Выпуск 3 (8) Москва 2003 ББК 22.18 УДК 681.3 И74 Информационные технологии и программирование: Межвузов ский сборник статей. Вып. 3 (8) М.: МГИУ, 2003. 52 с. Редакционная коллегия: д.ф.-м.н. профессор В.А. Васенин, д.ф.-м.н. профессор А.А. Пярнпуу,...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Пермский государственный технический университет А.И. Цаплин, И.Л. Никулин МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ОБЪЕКТОВ В МЕТАЛЛУРГИИ Утверждено Редакционно-издательским советом университета в качестве учебного пособия Издательство Пермского государственного технического университета 2011 1 УДК 53(0758) ББК 22.3 Ц17 Рецензенты: доктор физико-математических...»














 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.