Дистанційний моніторинг пацієнта на основі концепції агент–група–роль
A multi-agent system for remote assessment of a person's health status was developed using the example of monitoring the patient's blood pressure. The system allows us to respond urgently to a critical change in patient's health status in order to provide emergency medical care. A met...
Gespeichert in:
| Datum: | 2018 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2018
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/150058 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
| Завантажити файл: |  |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1866302248612528128 |
|---|---|
| author | Axak, Natalia G. Korablyov, Mykola M. |
| author_facet | Axak, Natalia G. Korablyov, Mykola M. |
| author_sort | Axak, Natalia G. |
| baseUrl_str | http://journal.iasa.kpi.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2019-01-17T13:31:43Z |
| description | A multi-agent system for remote assessment of a person's health status was developed using the example of monitoring the patient's blood pressure. The system allows us to respond urgently to a critical change in patient's health status in order to provide emergency medical care. A method for coordinating agents in the system of assessing the person's condition is proposed, which allows for each registered patient to distribute tasks among agents for the timely detection and elimination of critical health conditions of the patient. To describe the multi-agent system, the Agent-Group-Role concept was used, which allowed the development of an adaptive organizational model for the remote monitoring process. The analysis of the data obtained during the monitoring of the patient's health was carried out using the Leadsto Editor software modeling. |
| doi_str_mv | 10.20535/SRIT.2308-8893.2018.3.01 |
| first_indexed | 2025-07-17T10:24:09Z |
| format | Article |
| fulltext |
Н.Г. Аксак, Н.М. Кораблев, 2018
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 3 7
TIДC
ПРОГРЕСИВНІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ,
ВИСОКОПРОДУКТИВНІ КОМП’ЮТЕРНІ
СИСТЕМИ
УДК 004.272
DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2018.3.01
ДИСТАНЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ ПАЦИЕНТА
НА ОСНОВЕ КОНЦЕПЦИИ АГЕНТ–ГРУППА–РОЛЬ
Н.Г. АКСАК, Н.М. КОРАБЛЕВ
Аннотация. Разработана мультиагентная система удаленного оценивания со-
стояния здоровья человека на примере мониторинга артериального давления
пациента. Система позволяет экстренно реагировать на критическое изменение
состояния здоровья с целью оказания скорой медицинской помощи. Предло-
жен метод координации агентов в системе оценивания состояния человека, ко-
торый позволяет для каждого зарегистрированного пациента распределить по-
ставленные задачи между агентами для своевременного обнаружения и
устранения критических состояний здоровья пациента. Для описания мультиа-
гентной системы использована концепция агент–группа–роль, которая способ-
ствует разработке структурыадаптивной организационной модели процесса
удаленного мониторинга. Анализ данных, полученных во время наблюдения
за состоянием здоровья пациента, выполнен с помощью программного моде-
лирования Leadsto Editor.
Ключевые слова: диагностика, удаленный мониторинг, организационная
мультиагентная система, агент, группа, роль.
ВВЕДЕНИЕ
Развитие технологий распределенных вычислений и средств коммуникации
открывают большие возможности для повышения качества обслуживания
в здравоохранении. Перспективным направлением в этой области является
удаленный on-line мониторинг пациентов, способный помогать больным и
врачам контролировать не только физиологическое, а также эмоциональное
и поведенческое состояние здоровья, что позволяет своевременно оказывать
медицинскую помощь. В таком случае для быстрого принятия решений
важную роль играют скоординированные действия всех участников мони-
торинга.
АНАЛИЗ ПУБЛИКАЦИЙ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Применению агентных технологий для решения задач диагностики, монито-
ринга, планирования и управления уделяется все большее внимание. В ра-
боте [1] предложена концепция планирования в сервис-ориентированных
архитектурах (SOA) и агентных средах посредством их слияния, что спо-
Н.Г. Аксак, Н.М. Кораблев
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 3 8
собствует разработке автономных и распределенных систем, которые могут
стандартно подключаться к широкому спектру доступных функциональных
возможностей реального мира (или услуг). Указаны проблемы использова-
ния агентных технологий при решении задач реального мира в теории и на
практике. Сервис определяется как семантически описанное действие
агента, а также как базовый строительный блок конструкции, называемый
«планом».
Несмотря на то, что разработано большое разнообразие методов и мо-
делей описания поведения агента в чрезвычайных ситуациях, по-прежнему
актуальна проблема синтеза систем, поддерживающих наилучшие стратегии
эволюции агентов-спасателей в обстановках, характеризующихся высоким
уровнем неопределенности. В работе [2] проведено моделирование поведе-
ния агентов-спасателей в чрезвычайных ситуациях и предложена эффектив-
ная модифицированная нечеткая процедура для динамической кластериза-
ции толпы, определяющая оптимальные значения параметров управления
агентами-спасателями (скорость движения агентов, время ожидания, рас-
пределение агентов-спасателей между кластерами толпы и др.).
Каждая фаза обработки потока пациентов в медицинском учреждении
связана с документооборотом; мероприятиями, проводимыми на протяже-
нии этого периода; консультациями у различных специалистов. В работе [3]
разработана система управления потоком пациентов на основе мультиагент-
ной технологии, основная цель которой – помощь лечащему персоналу в
процессе медицинского обслуживания с возможностью быстрого доступа ко
всем необходимым документам. Предложенный инструментарий может
быть использован для оценки и сравнения различных клинических путей
обслуживания с целью выявления возможного улучшения и оптимального
потока пациентов.
В работе [4] в контексте мультиагентных систем (МАС) было введено
понятие задачи непрерывного транспорта, в которой группа с несколькими
агентами посещает множество фиксированных местоположений, собирает
объекты и доставляет их в транспортный центр. Цель работы заключается в
минимизации времени транспортировки пополняющихся во времени объек-
тов. Представлен гибрид централизованного и распределенного подходов,
позволяющий минимизировать распределение работ агентов в команде.
Механизм мониторинга размещения контента в Интернете, позволяю-
щий агентам МАС контролировать действия других агентов во избежание
нарушения норм опубликования (например, не должны размещаться на сай-
тах изображения, защищенные авторским правом, комментарии не должны
быть оскорбительными или дискредитирующими), описан в работе [5]. По-
этому в интересах МАС проверить на соответствие норме поданную кор-
респонденцию до того, как она появится в Интернете. При обнаружении на-
рушения нормы представляется доказательство, и такая информация
отбрасывается.
Применение МАС является перспективным подходом, способным реа-
лизовать функциональные возможности и услуги в сети распределения
электроэнергии. С одной стороны, агент предоставляет возможности мони-
торинга и диагностики, необходимые для надежного функционирования
компонентов в распределенной среде. С другой стороны, чтобы координи-
Дистанционный мониторинг пациента на основе концепции агент–группа–роль
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 3 9
ровать потребление энергии, поддерживать узловые напряжения в заранее
определенных границах и избегать перенапряжения оборудования, такие
системы могут предоставлять услуги прогнозирования. Так, в работе [6]
предлагается интеллектуальная МАС принятия решений для передачи дан-
ных в энергосистеме. Проведенные эксперименты продемонстрировали свой
потенциал для принятия решений в существующей системе электросвязи.
Таким образом, современная тенденция заключается в том, чтобы дви-
гаться в сторону решений, объединяющих распределенные системы, кото-
рые совместно управляют сложными задачами в исключительных ситуаци-
ях. В результате этой тенденции возникает потребность разработки систем
обработки и анализа распределенных контролируемых данных большого
объема. Из-за ограничений на время принятия решений такие системы нуж-
даются в инфраструктуре распределения работ участников мониторинга для
оптимизации скоординированных действий групп участников во времени и
пространстве.
Цель работы — разработка МАС процесса удаленного оценивания со-
стояния здоровья человека на основе показаний датчиков. Для достижения
поставленной цели необходимо разработать метод координации агентов
системы оценивания состояния человека.
КООРДИНАЦИЯ АГЕНТОВ МАС ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА
СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА
Мультиагентная система процесса удаленного оценивания состояния здоро-
вья человека представляется тройкой
},,{ sReEAMAS ,
где },,{ dataexpertuser AAAA — множество агентов, функционирующих в сре-
де E ; E — множество состояний среды; sRe — WEB-портал службы
здравоохранения, построенный на основе организационной модели для
взаимодействия агентов.
Основными действующими лицами системы дистанционного монито-
ринга являются:
– пациенты, зарегистрированные на медицинском WEB-портале, нуж-
дающиеся в постоянном наблюдении, и которым, возможно, необходимо
оказать скорую помощь;
– высококвалифицированные врачи, зарегистрированные в учреждении
здравоохранения, контролирующие состояние здоровья пациентов и назна-
чающие соответствующее лечение;
– медсестры, сиделки и некоторые медицинские работники также заре-
гистрированные на медицинском WEB-портале, которые выполняют назна-
ченные лечебные манипуляции наблюдаемым пациентам.
У пациентов имеются WEB-камера и специализированные приборы,
считывающие наиболее важные показатели здоровья и соединяющиеся с
мобильным устройством, которое доставляет полученные данные посредст-
вом Интернета на основной сервер.
Н.Г. Аксак, Н.М. Кораблев
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 3 10
Для описания МАС с организационной точки зрения, используется мо-
дель агент–группа–роль (АГР) [7]. Организация представлена структурой
для активной деятельности и взаимодействия с помощью трех основных
концепций: агент — активный «общающийся» объект, который играет роли
внутри группы; группы — наборы ролей; роль — абстрактное представле-
ние функции или услуги, выполняемой агентом. Понятие роли становится
независимым от любого конкретного агента, агент может играть не одну
роль, а несколько агентов способны выполнять одинаковые роли. Взаимо-
действия определяют связь ролей между собой.
Групповая структура является набором ролей и взаимосвязей между
ними, обеспечивая общий контекст и логическое объяснение. Устанавлива-
ются определения взаимосвязей между ролями в группе, которые могут во-
влекать несколько ролей в диалог. Преимуществом организационной кон-
цепции является возможность моделирования сложного неоднородного
поведения системы в целом, что помогает верифицировать спроектирован-
ную систему.
Поведенческие или динамические характеристики организации выра-
жаются во временных связях входных и выходных состояний ролей. Описа-
ние динамических характеристик выполнено с помощью языка темпораль-
ной трассировки (Temporal Trace Language — TTL). Для выражения
динамики в TTL важными понятиями являются состояния, моменты време-
ни и трассировка. Характеристики на разных уровнях могут быть структу-
рированы в иерархическом порядке.
Характеристики роли описывают поведение отдельной роли, переда-
точные характеристики представляют собой динамику внутригрупповых
передач между ролями. Для ролей их характеристики вместе с передаточ-
ными характеристиками составляют групповые характеристики, которые
показывают поведение группы в целом. Групповые характеристики вместе с
характеристиками межгрупповых связей составляют общие характеристики
организации. Использование концепции АГР позволяет проектировать и
анализировать организационную модель для решения проблемы удаленного
мониторинга, где имеет место непредсказуемость.
Организационная структура модели процесса обнаружения и устране-
ния критических состояний здоровья пациента, позволяющая адаптировать-
ся к непредвиденным обстоятельствам, отображена на рис. 1.
Организационная модель G представлена группами SHW GGGG ,, ,
где WG — распределение; HG — обслуживание пациентов; SG – решение.
Роли в группах таковы:
– распределение – администратор группы, информатор пользователей,
пользователь;
– обслуживание пациентов – администратор группы, участники мони-
торинга;
– решение – администратор группы, диспетчер, решатель.
В группе WG осуществляется регистрация участников удаленного мо-
ниторинга посредством взаимодействия между информатором пользователя
и пользователем (это происходит на медицинском WEB-портале). Агент
WEB-портала соединяется с администратором лечебного учреждения, а за-
тем администратор лечебного учреждения — со своими сотрудниками.
Дистанционный мониторинг пациента на основе концепции агент–группа–роль
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 3 11
В группе HG организуются взаимосвязи между идентифицированными
участниками удаленного мониторинга. Информатор пациента агрегирует и
переводит показания измерительных приборов и изображения камеры ви-
деонаблюдения в форму, пригодную для дальнейшей обработки. По обрабо-
танным данным врач назначает лечение пациенту и дает предписания об-
служивающему персоналу.
В группе SG диспетчер распределяет решения задач:
– обработки изображений исследуемого объекта в состоянии покоя
и/или движения;
– классификации агрегированных показаний измерительных приборов и т.п.
По результатам обработки данных администратор группы определяет
срочность устранения критических состояний здоровья пациента.
Для достижения целей организации поддерживается выделенный ряд
контролируемых аспектов
nHH DDD ,...,
1
— обработка медико-
регистрационных данных и анализ изображений (распознавание жестов ру-
ки, идентификация мимики человека, распознавание кожных заболеваний
и т.д.). Соблюдение своевременного обслуживания указанных аспектов мо-
жет быть описано динамической характеристикой организации OP:
)),...,(().,(:
1 nHH DDncombinatiosatisfiedOtstateTIMEtOP ,
где )),...,((|).,(
1 nHH DDncombinatiosatisfiedOtstate определено, что в со-
стоянии ).,( Otstate в момент времени t в организации O в трассировке
представлена характеристика )),...,((
1 nHH DDncombinatiosatisfied с ин-
фиксным предикатом |= , обозначающим отношение соответствия между
состоянием и характеристикой состояния. Трассировка означает временную
последовательность трехзначных информационных операторов системы,
включая входные и выходные операторы всех агентов и их среды.
Для динамики МАС используем неформально выраженное условие:
Рис. 1. Структура адаптивной организационной модели процесса удаленного мони-
торинга
doctor
Н.Г. Аксак, Н.М. Кораблев
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 3 12
D3: Каждый запрос пользователя должен быть обслужен надлежащим
образом после некоторой временной задержки:
Если в момент времени 1t
агент Auser выдает запрос на медицинскую помощь агенту Aexpert
Тогда в момент времени 2t
после 1t агент Aexpert посылает предложение агенту Auser подключить измеритель-
ные приборы и камеру видеонаблюдения
В момент времени 3t после 2t
агент Auser посылает запрос агенту Adata на обработку
агрегированной информации
от подключенных устройств пользователя
В момент времени 4t после 3t
агент Adata выдает результаты обработки агенту Aexpert
В момент времени 5t после 4t
агент Aexpert посылает сообщение о предназначении лечения агенту Auser
Временная формализация может быть выражена как динамическая ха-
рактеристика в TTL (со свободной переменной для трассировки ) следую-
щим образом:
M,t, Auser Aexpert
[state(M,t1,output(Auser)) |= communication_from_to
(request_for_ medical care(r), Auser, Aexpert) [ t2 > t1
state (M,t2,output(Aexpert)) |= communication_from_to
(proposal_to_connect_devices(p,r), Aexpert, Auser)]
[ t3 > t2
state (M,t3,output(Auser)) |= communication_from_to
(request_for_information processing(r,p), Auser ,
Adata)] [ t4 > t3
state (M,t4,output(Adata)) |= communication_from_to
(processing_results(pr,r),Adata, Aexpert)]
[ t5 > t4
state (M,t5,output(Aexpert)) |=
communication_from_to
(message_for_purpose_treatment(m,pr)Aexpert,
Auser)]
]
Кроме требований к динамике всей МАС, выделим характеристики
группового и ролевого уровней, а также адаптационные характеристики.
Для надежного функционирования МАС организация должна прикла-
дывать определенные усилия для каждого аспекта. Необходимо постоянно
контролировать, чтобы все аспекты поддерживались надлежащим образом.
Чтобы обеспечить достаточные усилия в данный момент времени и при за-
данных условиях, для поддержки аспектов существуют соответствующие
группы:
),(1 GDGME : группа прикладывает требуемое усилие.
Для всех моментов времени t усилие, приложенное группой
),,( SHWjG j для аспекта
iHD , является достаточным:
Дистанционный мониторинг пациента на основе концепции агент–группа–роль
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 3 13
t:TIME, E:EFFORT
[state(,t,Gj) |= group_relates_to(Gj,DHi)
provides_group_effort_for(Gj,E, DHi)
state(,t,O)|= satisfies_required_effort_for(E, DHi)]
Здесь антецедент означает, что в состоянии ).,( jGtstate в момент
времени t группы jG в трассировке представлена характеристика со-
стояния:
group_relates_to(G,X)provides_group_effort_for(Gj,E, DHi),
которая выражает, что группа jG относится к аспекту
iHD и прикладывает
усилие E . Более того,
state(,t,O) |= satisfies_required_effort_for(E,
iHD )
означает, что в момент времени t в трассировке усилие E является дос-
таточным для удовлетворения аспекта
iHD . Считается, что когда усилие,
приложенное группой jG по отношению к
iHD , является достаточным для
аспекта
iHD , то аспект
iHD удовлетворен:
group_relates_to( jG ,
iHD )
provides_group_effort_for( jG ,E,
iHD )
satisfies_required_effort_for(E,
iHD )satisfied(
iHD ).
Графическое представление иерархии характеристик показано в виде
И/ИЛИ дерева на рис. 2.
На уровне ниже каждый отдельный аспект
iHD должен быть удовлет-
ворен, например, обработка медико-регистрационных данных )(
iHDOAP .
За этот аспект несет ответственность лечащий состав. Характеристика груп-
пового уровня GGP требует четкого удовлетворения усилия: требуемое
усилие всегда удовлетворительно, если определяемые диапазоны измеряе-
мых значений (кардиограмма, кровяное давление, уровень сахара, темпера-
тура тела и т.д.) поддерживаются в норме на протяжении интервала времени
d с начала инцидента. Другими словами, желаемое усилие констатирует,
что должен присутствовать комплексный план лечения до наступления пре-
дельного срока.
С точки зрения характеристики GAP это означает, что если комплекс-
ный план лечения не был сформирован лечащим составом с нача-
ла инцидента, то в этот момент будет запущена адаптация с целью достиже-
ния требуемого усилия, т.е. составление комплексного плана лечения.
Неудача означает, что в медицинском учреждении нет роли, которая бы
RAP сформировала корректный план лечения. Характеристика предполага-
ет наличие адаптированного медицинского отделения с ролями, которые
выполняют желаемое усилие. Чтобы сделать это изменение возможным,
адаптеры (агенты Aexpert) в группе ReformGroup используют стандартное
Н.Г. Аксак, Н.М. Кораблев
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 3 14
Q
A
P
(D
H
1)
G
P
G
(D
H
1,
G
H
)
A
P
G
(D
H
1,
G
H
,d
G
P
R
(D
H
1,
G
H
)
A
P
R
(D
H
1,
G
H
,d
R
P
S (
R
1,
1)
&
…
&
R
P
S (R
1,
m
)
Q
A
P
(D
H
2)
G
P
G
(D
H
2,
G
H
A
P
G
(D
H
2,
G
W
,d
G
P
R
(D
H
2,
G
w
)
A
P
R
(D
H
2,
G
W
,d
R
P
S (
R
2,
1)
&
…
&
R
P
S (R
2,
k)
Q
A
P
(D
H
n)
G
P
G
(D
H
n,
G
S
A
P
G
(D
H
n,
G
S,
d
G
P
R
(D
H
n,
G
w
)
A
P
R
(D
H
n,
G
S,
d
R
P
S (
R
n,
1)
&
…
&
R
P
S (R
n,
p)
R
P
S (M
)&
R
P
R
(M
)&
R
P
K
(M
)&
R
P
K
(M
)
R
P
K
(M
)
Q
P
(У
да
ле
нн
ы
й
м
он
ои
то
ри
нг
)
Р
ис
. 2
. И
ер
ар
хи
я
ха
ра
кт
ер
ис
ти
к
ор
га
ни
за
ци
и
Дистанционный мониторинг пациента на основе концепции агент–группа–роль
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 3 15
определение отношения срочности для лечащего состава, выражающее, что
аспект обработки медико-регистрационных данных имеет срочность в слу-
чае отсутствия комплексного плана лечения на протяжении желаемого ин-
тервала времени d .
Для каждого из аспектов существует одна из групп HG , WG , SG для
обеспечения усилий поддержки аспекта в данный момент времени и при
данных условиях. Характеристика ),( HH
G GDGP
i
означает: группа меди-
цинского учреждения прикладывает требуемое усилие. Для приложения
требуемого усилия необходимо, чтобы соответствующие роли группы при-
ложили достаточное совместное усилие ),( HH
R GDGP
i
.
На следующем уровне приведена ролевая характеристика )( , ji
S RRP ,
которая обозначает, что активные роли выполняют определенный объем
работ, срочность аспекта )(MRPS ; )(MRPR — определение смены роли;
)(MRPK — выбор кандидата; )(MRPK
r — выбор кандидата – запрос,
)(MRPK
q — выбор кандидата – ответ.
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МАС УДАЛЕННОГО
МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ПАЦИЕНТА
Для того чтобы показать, как МАС функционирует с использованием орга-
низационной модели, выполнено моделирование, основанное на наблюде-
ниях за пациентом по показаниям датчиков [8]. Адаптационные процессы
моделировались как характеристики низшего уровня (например, ролевые
характеристики), которые были переведены в исполнимое подмножество
TTL, называемое Leadsto [9]. Упрощенный формат Leadsto позволяет моде-
лировать прямые временные зависимости между двумя характеристиками
состояния следующим образом. Пусть и — характеристики состояния
конъюнкции литералов (литерал — это атом или согласование атома) и
hgfe ,,, — неотрицательные вещественные числа. В языке Leadsto выраже-
ние hgfe ,,, означает: что если характеристика состояния нахо-
дится на определенном интервале времени с продолжительностью g , то
после некоторой задержки (между e и f ) характеристика состояния бу-
дет находиться на определенном интервале времени длиной h .
Реализована частная постановка задачи — наблюдение за уровнем ар-
териального давления пациента. Для моделирования и реализации исполь-
зован язык Leadsto, а также TTL Editor для проверки правильности модели-
рования.
Для контроля артериального давления введены его параметры:
high_stress_lvl, normal_stress_lvl, low_stress_lvl, а также действия, которые
необходимо выполнить: home_care, call_amb, do_not_call_amb. Задано время
для конечного моделирования и добавлены интервалы для каждой из ука-
занных переменных (например, 10 единиц), а также начало и конец следа
(рис. 3). Конец следа обозначает начало последствия для данной перемен-
ной. Переменная high_stress_lvl сигнализирует, что нужно оказывать скорую
Н.Г. Аксак, Н.М. Кораблев
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 3 16
помощь пациенту. По значениям темпоральных переменных определяется
истинность выражения продолжительностью g (рис. 3).
Для проверки корректной работы спецификации запускается Leadsto
Simulation Tool. При вводе спецификации без ошибок результат представлен
на рис. 4 и 5.
Рис. 3. Временные интервалы для всех LEADSTO-условий
Рис. 4. Успешно выполнена спецификация (1)
Дистанционный мониторинг пациента на основе концепции агент–группа–роль
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 3 17
Таким образом, по результатам проведенной работы была разработана
система удаленного наблюдения за состоянием здоровья пациента, которая
позволяет своевременно оказывать медицинскую помощь.
ВЫВОДЫ
Разработана система удаленного мониторинга артериального давления па-
циента на основе показаний датчика, которая позволяет своевременно ока-
зать скорую медицинскую помощь. Такая система реализована благодаря
предложенному методу координации агентов в системе оценивания состоя-
ния человека, который дает возможность для каждого зарегистрированного
пациента распределить поставленные задачи между агентами для своевре-
менного реагирования на критическое изменение его состояния.
Динамическое распределение ролей между агентами системы удален-
ного мониторинга способствовало адаптации для управления такими инци-
дентами, как мониторинг состояния здоровья, постановка диагноза и меди-
цинская помощь. Использование предложенного метода позволит повысить
эффективность совместных действий участников удаленного мониторинга
пациента на основе медико-регистрационной информации.
ЛИТЕРАТУРА
1. Lützenberger M. Multi-Agent System in Practice: When Research Meets Reality /
M. Lützenberger // Proceedings of the 2016 International Conference on Auton-
omous Agents & Multiagent Systems. — International Foundation for Autono-
mous Agents and Multiagent Systems. — 2016. — P. 796–805.
2. Beklaryan A.L. Simulation of Agent-rescuer Behaviour in Emergency Based on
Modified Fuzzy Clustering / A.L. Beklaryan, A.S. Akopov // Proceedings of the
2016 International Conference on Autonomous Agents & Multiagent Systems. —
International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems. —
2016. — P. 1275–1276.
Рис. 5. Успешно выполнена спецификация (2)
Н.Г. Аксак, Н.М. Кораблев
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 3 18
3. Rosati S. A multi-agent system for monitoring patient flow / S. Rosati, A. Tralli,
G. Balestra // Studies in health technology and informatics. — 2012. — Т. 192.
— P. 944–948.
4. Wang C. Multi-agent continuous transportation with online balanced partitioning /
C. Wang, S. Liemhetcharat, K.H. Low // Proceedings of the 2016 International
Conference on Autonomous Agents & Multiagent Systems. — International
Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems. — 2016. —
P. 1303–1304.
5. Alechina N. Decentralised Norm Monitoring in Open Multi-Agent Systems /
N. Alechina // Proceedings of the 2016 International Conference on Autonomous
Agents & Multiagent Systems. — International Foundation for Autonomous
Agents and Multiagent Systems. — 2016. — P. 1399–1400.
6. Li W. Intelligent Multi-Agent System for Power Grid Communication / W. Li // Re-
gion 10 Conference (TENCON). — IEEE. — 2016. — P. 3386–3389.
7. Ferber J. A meta-model for the analysis and design of organizations in multiagent
systems / J. Ferber, O. Gutknecht // Proceedings of ICMAS’98, IEEE Computer
Society Press. — 1998. — P. 128–135.
8. Axak N.G. Development of multi-agent system of neural network diagnostics and
remote monitoring of patient / N.G. Axak // Eastern-European Journal of Enter-
prise Technologies. — Vol. 4, N 9(82). — 2016. — P. 4–11.
9. Bosse T. LEADSTO: a Language and Environment for Analysis of Dynamics by
SimulaTiOn / T. Bosse, C.M. Jonker, L. van der Meij, J. Treur // In: Proceedings
of MATES' 05. LNAI 3550. Springer Verlag, 2005. — P. 165–178.
Поступила 06.08.2018
|
| id | journaliasakpiua-article-150058 |
| institution | System research and information technologies |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:24:09Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | journaliasakpiua/06/8adbfa1acf8ef39c191bf4eb80e10606.pdf |
| spelling | journaliasakpiua-article-1500582019-01-17T13:31:43Z Remote patient monitoring based on the agent–group–role concept Дистанционный мониторинг пациента на основе концепции агент–группа–роль Дистанційний моніторинг пацієнта на основі концепції агент–група–роль Axak, Natalia G. Korablyov, Mykola M. diagnostics remote monitoring organizational multi-agent system agent group role диагностика удаленный мониторинг организационная мультиагентная система агент группа роль діагностика віддалений моніторинг організаційна мультиагентна система агент група роль A multi-agent system for remote assessment of a person's health status was developed using the example of monitoring the patient's blood pressure. The system allows us to respond urgently to a critical change in patient's health status in order to provide emergency medical care. A method for coordinating agents in the system of assessing the person's condition is proposed, which allows for each registered patient to distribute tasks among agents for the timely detection and elimination of critical health conditions of the patient. To describe the multi-agent system, the Agent-Group-Role concept was used, which allowed the development of an adaptive organizational model for the remote monitoring process. The analysis of the data obtained during the monitoring of the patient's health was carried out using the Leadsto Editor software modeling. Разработана мультиагентная система удаленного оценивания состояния здоровья человека на примере мониторинга артериального давления пациента. Система позволяет экстренно реагировать на критическое изменение состояния здоровья с целью оказания скорой медицинской помощи. Предложен метод координации агентов в системе оценивания состояния человека, который позволяет для каждого зарегистрированного пациента распределить поставленные задачи между агентами для своевременного обнаружения и устранения критических состояний здоровья пациента. Для описания мультиагентной системы использована концепция агент–группа–роль, которая способствует разработке структурыадаптивной организационной модели процесса удаленного мониторинга. Анализ данных, полученных во время наблюдения за состоянием здоровья пациента, выполнен с помощью программного моделирования Leadsto Editor. Розроблено мультиагентну систему віддаленого оцінювання стану здоров’я людини на прикладі моніторингу артеріального тиску пацієнта. Система дозволяє екстренно реагувати на критичні зміни стану здоров'я з метою надання швидкої медичної допомоги. Запропоновано метод координації агентів у системі оцінювання стану людини, який дозволяє для кожного зареєстрованого пацієнта розподілити поставлені завдання між агентами для своєчасного виявлення і усунення критичних станів здоров'я пацієнта. Для опису мультиагентної системи використано концепцію агент–група–роль, яка дала змогу розробити структуру адаптивної організаційної моделі процесу віддаленого моніторингу. Аналіз даних, отриманих під час спостереження за станом здоров’я пацієнта, виконано за допомогою програмного моделювання Leadsto Editor. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2018-10-16 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/150058 10.20535/SRIT.2308-8893.2018.3.01 System research and information technologies; No. 3 (2018); 7-18 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2018); 7-18 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2018); 7-18 2308-8893 1681-6048 ru https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/150058/149263 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | діагностика віддалений моніторинг організаційна мультиагентна система агент група роль Axak, Natalia G. Korablyov, Mykola M. Дистанційний моніторинг пацієнта на основі концепції агент–група–роль |
| title | Дистанційний моніторинг пацієнта на основі концепції агент–група–роль |
| title_alt | Remote patient monitoring based on the agent–group–role concept Дистанционный мониторинг пациента на основе концепции агент–группа–роль |
| title_full | Дистанційний моніторинг пацієнта на основі концепції агент–група–роль |
| title_fullStr | Дистанційний моніторинг пацієнта на основі концепції агент–група–роль |
| title_full_unstemmed | Дистанційний моніторинг пацієнта на основі концепції агент–група–роль |
| title_short | Дистанційний моніторинг пацієнта на основі концепції агент–група–роль |
| title_sort | дистанційний моніторинг пацієнта на основі концепції агент–група–роль |
| topic | діагностика віддалений моніторинг організаційна мультиагентна система агент група роль |
| topic_facet | diagnostics remote monitoring organizational multi-agent system agent group role диагностика удаленный мониторинг организационная мультиагентная система агент группа роль діагностика віддалений моніторинг організаційна мультиагентна система агент група роль |
| url | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/150058 |
| work_keys_str_mv | AT axaknataliag remotepatientmonitoringbasedontheagentgrouproleconcept AT korablyovmykolam remotepatientmonitoringbasedontheagentgrouproleconcept AT axaknataliag distancionnyjmonitoringpacientanaosnovekoncepciiagentgrupparolʹ AT korablyovmykolam distancionnyjmonitoringpacientanaosnovekoncepciiagentgrupparolʹ AT axaknataliag distancíjnijmonítoringpacíêntanaosnovíkoncepcííagentgruparolʹ AT korablyovmykolam distancíjnijmonítoringpacíêntanaosnovíkoncepcííagentgruparolʹ |