Diabetes-1 Ume diabetikoak zaintzeko Sistema Aditua
Diabetea umeen artean eta mundu garatuan zabalduen dagoen gaixotasun kroniko da. Bizitza osorakoa da eta, beraz, arreta handiz zaintzen ez bada arazo larriak edukitzeko arrisku handia dakar (itsu geratzea, zangoak edo anputatu behar izatea, eta abar). Ondo zaindu behar dela esaten denean, hortaz, arazo horien larritasuna izaten da kontuan.
Ume diabetikoei txiki-txikitatik irakatsi behar zaie bere gorputzaren ardura osoa beraiena dela eta besteok, gehienez ere, aholkuak emango dizkiegula. Bere ardura osoa izango da zainketa-prozesu horretan kontuan hartu behar diren faktoreak ikusmiran izatea beti: odolaren azukre-maila, elikadura, kirola edota intsulinaren dosia, besteak beste.
Medikuek gaixoen datu guzti-guztiak behar izaten dituzte gaixotasunaren aurrean nola jokatu erabaki ahal izateko, batetik, eta umeei zer egin behar duten zehazki azaldu ahal izateko, bestetik. Datu asko hartu behar dira gogoan eta orokorrean denbora behar da guztiak ondo ikusteko. Egunero 3 datu-bilketa egin behar dira batezbeste eta datu-bilketa bakoitzean 14 balio desberdin azter daitezke (gluzemia, intsulina, elikadura, kirola, zetonuria, eguna, ordua, etab...). Lau hilabetean behin medikuarengana joaten da pazientea bildu dituen datu guztiekin.
Gaixotasun honek dituen ezaugarriak aztertuta, bada, Sistema Aditu bat erabili ahal izatea irtenbide egokia izan daiteke. Ulertzeko, azalpenak emateko eta ikasteko gai den programari Sistema Aditua esango diogu. Guk aztertu dugun kasuan, sistemaren helburua haurrek gaixotasuna behar bezalako arretaz zaintzen duten edo ez jakitea da.
Ondoren azalduko dugun lanaren helburua medikuaren lana erraztea izan da eta horretarako Adimen Artifizialeko teknikak erabili ditugu. Gaixoaren datuak jasotzeko aparatutxo bat egitea izan zen eman genuen lehen urratsa. Gero datu horiek irakurtzen dituen programa egin genuen, informazioa datu-base batean gordetzen delarik; eta sistema horri esker, azkenik, datu-basetik jasotzen den informazioa gaixoaren beraren datuekin lotu eta azalpena lor daiteke.
Programa Windows ingurunerako prestatuta dagoenez, erabilterraza da oso eta datuak oso modu adierazgarrian azal ditzakegu. Datuak zenbakitan erakusten dira, baina datu berezi batzuk —hiper eta hipogluzemiakoak, adibidez— koloretan erakusteko aukera ere badago. Aipatuez gain, baliabide grafiko eta estatistiko gehiago eskain ditzake sistemak eta, azkenik, Sistema Adituak berak ematen dizkigun aukerak daude, datuok medikuntza-txostenetan antolatzea, besteak beste.
Zer da Sistema Aditua?
Sistema Aditua (SA) adituen erantzunak imitatzen dituen programa informatikoa da. Informatikako Adimen Artifizialeko adarrean kokatzen da eta 70.eko hamarkaz geroztik asko erabili dira, batez ere medikuntzan. SA-en ezaugarri nagusienetakoa, eta programa arruntekin duen desberdintasun nabarmenena, ziurgabetasunaren kudeaketa da, hau da, programaren irteerak ez direla guztiz zehartzak, konfindantza-mail batekin emandakoak baizik. Normalean konfidantza-maila erabakiaren probabilitatea da. MICYN izeneko sistema aditua da ospetsuena, munduko aditurik onenak bezain ondo ematen baitu odolaren gaixotasun kutsagarrien diagnostikoa. EEBBetako Stanford Unibertsitatean (Kalifornia) egin zuten eta, denok ulertzeko moduan esanda, SA-en artean izarra da. Guk landu dugun programa SA-en espezializazioa da, Erabakiak Hartzeko Sistema Laguntzailea ( Decission Support System ) deitutakoa.
Elhuyar Hiztegi Enziklopedikoan begiratzen badugu, ondokoa da diabete gozoaren definizioa:
“Odolaren gluzemi maila handiagotzen duen gaixotasun metabolikoa. Oso arrunta da. Pankreasa ez da gai azukre-metabolismoa kontrolatzeko behar adina intsulina sintetizatzeko. Ondorioz, odoleko azukre-mailak balio normalak gainditzen ditu. Jatorria pankreasen lesio batean edo beste gaixotasun batzuen ondorioetan egon liteke. Intsulinako txertoen bidez tratatzen da.”
Kronikoa denez, gaixoek azukre-maila balio onargarrietan mantentzen jakin behar dute, bizitza osoan zehar bere gorputza kontrolatu beharko dutelarik. Horretarako, hiru faktore nagusi izan beharko dute, une oro, kontrolpean: elikadura, kirola eta intsulinaren maila.
Diabetea duen pertsona batek sano jan behar izaten du, eguneroko jan-neurriek bariatuak eta orekatuak izan behar dute; ariketa fisikoa modu egokian egin behar du, azukre-maila gehiegi jaitsi ez dadin; halaber, medikuek esandako intsulina-dosiak aitzakirik gabe hartu behar ditu medikuek agindutako orduetan.
Intsulina hartzeko uneak egunean bi, hiru edo lau izaten dira normalean. Agindutako ordutegiak pauta jakin bati jarraitzen dio, horrexegatik, pauta esaten zaio arau horri; adibidez, pautarik erabiliena “gosaldu eta afaldu aurretik” izaten da gaixoak intsulina egunean bi aldiz hartu behar duen kasuetan.
Medikuntza informatikoa
Ordenadoreen erabilpena erabat zabaldu zenetik, medikuntzan oso erabiliak dira informatikak eskaintzen dituen baliabideak, eritetxeetan datu asko kontrolatu behar direnez, ordenadoreek lan hori errazten dutelako. Gaur egun, osasun-arloan lan egiten dutenek dituzten beharrak ondokoak dira Healthcare Information and Management System Society delakoaren ikuspegitik:
- Ordenadore-sareak erabiltzea (Internet, posta elektronikoa...)
- Datu-baseak kontsultatzea (medikuentzat)
- Gaixoen informazio digitalizatua konpartitzea
- Datuak lortu eta tratatzea
- Baliabide desberdinak integratzea
Informazioaren antolaketa oso garrantzitsua da, ospitaleko informazio-sistemak, gaixoen erregistro informatikoa, irudi klinikoak, telemedikuntza, segurtasuna eta beste era askotako arazoak kontuan hartu behar direlarik.
Gaixoaren erregistro informatikoa, adibidez, Europako proiektu bat da eta gaixo baten datu guzti-guztiak txartel magnetiko batean sartzea du helburu. Proiektuaren arabera, txartel hori irakurri ahal izango da Europako edozein eritetxean eta bere aplikazio nagusiak diagnosia, telekontsulta eta tratamenduen antolaketa dira.
Arestian esan bezala, Adimen Artifizialaren arlo nagusietariko bat medikuntza da, sistema aditurik ospetsuenak eta gainerako tresna asko horretarako diseinatu baitira. Sistema aditu bat diseinatzeko medikuaren jakintza-arloa finkatu behar da lehenik; erregelen bidez egin daiteke eta gaur egun beste teknika sofistikatuagoak ere erabiltzen dira, ikasketa automatikoa, adibidez.
Bestetik, eredu matematikoak erabiltzen dira pazientearen portaera neurtzeko eta medikuen erabakiak eredu bihurtzeko kasu konkretu bakoitzean. Eredu gehienak estatistikoak dira eta horien artean erregresio logistikoa, diskriminatzailearen analisia, Dempstes-Shafer-en teoria, eredu kausalak, logika iluna, sare neuronalak, Sare Bayesiarrak, etab. erabilienak dira.
Erabakiak Hartzeko Sistema Laguntzaileak sistema adituen azpimultzokoak dira eta bere helburuak osasun-arloko profesionalei laguntza ematea eta talde klinikoen errendimendua handiagotzea dira, diagnostiko-prozesua hobetuz (zer galdetu, zein eratako testak egin eta zein prozesuri jarraitu behar zaion esanez, besteak beste), tratamendua bideratuz, esperimentuen diseinua egiten lagunduz eta ospitaleko baliabideen kudeaketa eta tutoretza-lana eginez.
DIABETES I proiektua
Gure proiektuaren helburu nagusia medikuari eta pazienteari lana erraztea da.
Jadanik aipatu dugun bezala, diabetea bizitza osorako gaixotasuna da eta gaixoek egunean hainbat aldiz txertatu behar dute; gluzemi mailak, sartutako intsulina eta beste zenbait datu (kirola, elikadura edota gaixotasunean eragiten duten beste faktore batzuei buruzkoak) koaderno batean idatzi eta hiru hilabetetik behin medikuengana joan behar dute guztiaren berri ematera. Medikuak, datu horiek aztertuta, gaixotasunaren egoera zehatza jakin dezake eta horren arabera, pazienteei intsulina-dosia aldatu egin behar ote zaien edo pauta berria jarri behar ote dien erabaki ahal du.
Lan hori erraztea da sistema horren helburua eta horretarako gailu elektroniko bat egin dugu, kalkulagailu baten antzekoa, gaixoak kontuan hartu behar dituen datuak kodifikatuta sar ditzan.
Interfazea
Erabiltzaileari lana erraztearren, Windows-en oinarritutako programa osatu dugu, datu horiek guztiak aipatu gailu elektronikotik irakurri eta modu errazean ikus daitezen, aukera desberdinen grafikoak, estatistikak eta eguneko datuak bertan agertzen direlarik. Programa hori egiteko Visual C++ erabili dugu. Sistema interaktiboa da eta edozein PCtan exekuta daiteke; pazienteak ordenadorerik badu, programaren zatitxo bat ematen zaio.
Sistema Aditua
Programak eskaitzen dituen aukeren artean Sistema Aditua dago. Horri esker, datuetan oinarrituta pazientearen portaera zein den eta hartu behar diren neurriak azkarrago arreikus ditzake medikuak; kontuan izan, hala ere, Sistema Adituak (gure kasuan Erabakiak Hartzeko Sistema Laguntzaileak ) jasotzen dituen irizpideak aholkuak besterik ez direla eta azken erabakia, noski, medikuak berak hartu behar duela.
Erabakiak Hartzeko Sistema Laguntzailea egiteko mediku-talde baten laguntza izan dugu, eguneroko lanean hartu behar izaten dituzten erabakiak erregela moduan jartzen eta interpretatzen lan itzela egin dutenak. Hori horrela, gure programak mediku-talde baten portaerari jarraitzen diola esan dezakegu, hau da, sistemak ematen dituen aholkuak medikuek beraiek ematen dituztenak direla. Erregelak erabiltzerakoan, noski, ziurgabetasuna erabili behar da, Sistema Aditu guztietan bezala.
Hona hemen erregela baten adibidea, MYCINetik hartutakoa:
Baldin odolaren kolorea GRAMM NEGATIBOA bada
eta ezaguna eta gaixoa arrisku handikoa bada, orduan
PSEUDOMONAS da (0,6)
Erregela honek % 60ko fidagarritasun-maila dauka.
Ziurgabetasuna kudeatzeko teknika estatistikoak erabiltzen dira eta ondorioak probabilitateak erabiliz lortzen dira. Gure kasuan, medikuek esan digute erregelen ziurgabetasuna eta erregelen erabilpena azaldu digute.
Erregelen multzoa jakintza-basea da, eta nolabait esateko, medikuen jakintza simulatzen du. Jakintza hori lortzeko prozesuari jakintzaren injinerutza deitzen zaio; sistema adituetan erabat normala da lan hori egin behar izatea, nahiz eta gaur egun beste teknika batzuk dauden datuetatik automatikoki ikasi ahal izateko, Sare Bayesiar ( Sistema Aditu Probabilistikoa ) bat irekiz, adibidez.
Datu-basea
Datu guztiak Access datu-base batean sartzen dira eta hortik txosten medikua lortzen dugu; horixe da lan honen alderik garrantzitsuena. Programa eta Access konektatzeko ODBC erabili dugu ( Open Data Base Connectivity ). Txosten horretan gaixoen datuen laburpena azaltzen da, hiruhilabete horretan pazienteak izan duen portaera, datuen koherentzia odol-analisitik ateratako datuekin (hemoglobina glukosilada , besteak beste) eta sistemaren ondorioak. Erregelen simulazioak makro moduan egin ditugu Accessen, mediku batek hartuko lukeen erabakiak hartzeko.
Datu-basean gailu elektronikotik lortutako datu guztiak pazienteari lotzen zaizkio erlazio batzuk erabiliz eta odol-analisiaren datuak ere datu-basean integratzen dituzte medikuek (oraingoz eskuz), programak txostenean jaso ditzan. Programaren erabilpen hau ez da gaixoen esku uzten, odolaren datu horiek lortzea zaila baita beraientzat.
ONDORIOAK
Talde multidisziplinar baten sorkuntza eta finkapena lortu da proiektu honen bidez, arazo erreal bati irtenbide praktikoa emanez.
Alde batetik, talde informatikoak teknika eta tresna desberdinekin esperimentatu du, informatika eta adimen artifizialaren teknika interesgarrienak aplikatu nahian. Bestetik, medikuntzako taldeak eremu honetako ezagutza egituratu du eztabaida baten bidez, jakintza-basea lortuz. Gaixoaren datu guztiak datu-basean sartu ditu eta gaixoa kontrolatzeko urratsak adierazi ditu.
Erabili ditugun tresnak ondokoak dira:
Hardware:
Ordenadore pertsonalak
Datuak jasotzeko gailua.
Software:
Microsoft Visual C++ (Programak egiteko)
Microsoft Access (Datu-basea)
Open Data Base Connectivity (Datu-basea eta programak lotzeko)
Dynamic Data Exchange (Datu-baseko atazak zuzenean egiteko)* Donostiako Informatika Fakultateko irakasleak. EHU
Zu idazle
Zientzia aldizkaria
