Научная статья на тему 'Высокотехнологичная система поддержки принятия врачебных решений при диагностике острых лейкозов'

Высокотехнологичная система поддержки принятия врачебных решений при диагностике острых лейкозов Текст научной статьи по специальности «Науки о здоровье»

CC BY
433
89
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук
Ключевые слова
ОСТРЫЙ ЛЕЙКОЗ / ИЗОБРАЖЕНИЯ БЛАСТНЫХ КЛЕТОК / СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ / ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ / ТЕЛЕМЕДИЦИНСКАЯ СИСТЕМА / ACUTE LEUKEMIA / BLOOD CELLS IMAGES / DECISION SUPPORT SYSTEMS / EXPERT METHODS / TELEMEDICINE SYSTEM

Аннотация научной статьи по наукам о здоровье, автор научной работы — Никитаев Валентин Григорьевич, Нагуманова Юлия Рафаиловна, Проничев Александр Николаевич, Чистов Кирилл Сергеевич

В статье изложены трудности распознавания бластных клеток крови, рассмотрена концептуальная модель системы поддержки принятия решений для диагностики острых лейкозов

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о здоровье , автор научной работы — Никитаев Валентин Григорьевич, Нагуманова Юлия Рафаиловна, Проничев Александр Николаевич, Чистов Кирилл Сергеевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The article describes the difficulties of the blood blast cells recognition, is considered the conceptual model of the decision support system for diagnosis of acute leukemia.

Текст научной работы на тему «Высокотехнологичная система поддержки принятия врачебных решений при диагностике острых лейкозов»

НИКИТАЕВ1 Валентин Григорьевич, д.т.н., проф.; НАГУМАНОВА2 Юлия Рафаиловна; ПРОНИЧЕВ3 Александр Николаевич, к.т.н.;

ЧИСТОВ4 Кирилл Сергеевич, к.т.н.

ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ОСТРЫХ ЛЕЙКОЗОВ

В статье изложены, трудности распознавания бластных клеток крови, рассмотрена концептуальная модель системы поддержки принятия решений для. диагностики острых лейкозов.

Ключевые слова: острый лейкоз, изображения, бластных клеток, система поддержки принятия, решений, экспертные методы, телемедицинская, система.

The article describes the difficulties of the blood, blast cells recognition, is considered, the conceptual model of the decision support system, for diagnosis of acute leukemia.

Keywords: acute leukemia, blood, cells images, decision support systems, expert methods, telemedicine system..

Острый лейкоз является скоротечным заболеванием и при отсутствии своевременного лечения быстро приводит к смерти. Еще в недавнем прошлом диагноз «острый лейкоз» звучал как приговор, но развитие методов и средств диагностики и лечения данного заболевания привносят положительные результаты в терапию острых лейкозов. Острый лейкоз — это злокачественное заболевание кроветворной (гемопо-этической) ткани, морфологический субстрат болезни представлен бласт-ными клетками (Рис. 1 — 3) [1]. Современный алгоритм диагностики острого лейкоза базируется на поэтапном проведении комплекса клиниколабораторных исследований, обязательным и первоочередным среди которых является исследование периферической крови на наличие бластных клеток. Обнаружение в составе периферической крови даже одной патологической клетки является сигналом для подозрения на острый лейкоз, при наличии в костном мозге более 20% бластных клеток, характеризующихся нежно-сетчатой структурой ядерного хроматина, больному ставят диагноз острый лейкоз.

В состав средств, используемых при проведении клинико-гематологических исследований лабораторной диагностики, входят гематологические атласы и гематологические анализаторы. Существует большое количество гематологических атласов, в которых описа-

ны варианты острого лейкоза, морфологические характеристики бластных клеток крови. Но в силу их сложной про-странственно-яркостной организации процесс идентификации бластных клеток с применением гематологических атласов во многом носит субъективный характер, что накладывает отпечаток на достоверность морфологического исследования.

Гематологические анализаторы применяются в целях подсчета и анализа клеток крови, в зависимости от количества и уровня сложности определяемых параметров, можно условно разделить их на три группы:

Первая группа. Гематологические анализаторы, определяющие до 20 параметров, в числе которых расчетные показатели красной крови и тромбоцитов, гистограммы распределения лейкоцитов, эритроцитов, тромбоцитов по объему. Гематологические анализаторы данной группы способны осуществлять дифференцировку лейкоцитов на три популяции: лимфоциты, средние клетки, гранулоциты [5].

Вторая группа. Анализаторы, осуществляющие дифференцировку лейкоцитов по 5 типам: нейтрофилы, эо-зинофилы, базофилы, моноциты,

лимфоциты, построение гистограмм

аналогично, как и в гематологических анализаторах первой группы. Для диф-ференцировки лейкоцитов могут быть применены различные технологии,

например, трехмерный анализ диффе-

1 — зав. каф. НИЯУ «МИФИ»;2 — аспирант НИЯУ «МИФИ»;

3 — доцент НИЯУ «МИФИ»;4 — доцент НИЯУ «МИФИ».

Рис. 1. Миеобласт с п. Ауэра (М1)

Рис. 2. Миелобласт с созреванием (М2)

Рис. 3. Монобласт (М5а)

ренцировки лейкоцитов, изменение дисперсии лазерного света клетками и т.д. При использовании последней, можно получить следующие сведения о свойствах клетки:

♦ размер клетки;

♦ структура клетки;

♦ ядерно — цитоплазматическое соотношение;

♦ форма ядра клетки;

♦ клеточная зернистость.

Третья группа. Сложные аналитические системы, выполняющие диф-ференцировку лейкоцитов по 5 типам, перечисленным для гематологических анализаторов второй группы, а также подсчет и анализ ретикулоцитов [5]. Гематологические анализаторы обладают следующими преимуществами: высокая производительность (до 100...120 проб в час), минимальное количество крови для исследования (12.150 мкл), анализ большого массива (десятки тысяч) клеток, высокая точность оценки параметров [5].

Несмотря на все достоинства, современные анализаторы не в состоянии заменить метод микроскопической оценки клеток, особенно в силу отсутствия способности анализировать важные диагностические признаки клеток, среди которых основными являются: характеристики ядра (количество ядер, размер ядер, расположение ядер), структура хроматина, ядрышкового аппарата, характеристики цитоплазмы (ядерноцитоплазматическое отношение, цвет, структура, наличие цитоплазматических включений) [6].

На основе анализа функциональных возможностей, диагностической ценности средств, используемых при проведении клинико-гематологических исследований, можно сделать вывод о необходимости и важности метода микроскопической оценки клеток периферической крови и костного мозга при диагностике острых лейкозов. Таким образом, возникает потребность в создании класса систем, осуществляющих поддержку принятия врачебных решений с применением световой микроскопии. При проектировании системы важным этапом является разработка концептуальной модели, т.к. на ее основе строятся последующие этапы создания системы. Но данная тема на нашла должного отражения в литературе. Целью статьи является разработка

концептуальной модели высокотехнологичной системы поддержки принятия решений для диагностики острых лейкозов.

Подход к формированию концептуальной модели системы поддержки принятия решений для диагностики острых лейкозов

Визуальный анализ клеток крови под микроскопом сопряжен с рядом проблем, одной из которых, как отмечалось выше, является сложная про-странственно-яркостная организация изображений клеток крови, затрудняющая однозначную интерпретацию результата. Кардинальным решением данной проблемы является использование экспертных методов принятия решений для идентификации клеток крови. Указанный подход заключается в совместной работе со специалистами в области гематологии, направленной на подготовку информации, представляющей собой коллективные оценки врачей-экспертов. На основе этих данных сформирован набор признаков, позволяющих определить патологическую клетку крови, и являющихся основой для построения правил принятия решения.

Другая немаловажная проблема заключается в нехватке высококвалифицированных специалистов клинической лабораторной диагностики. Улучшить ситуацию в данном вопросе позволит использование телемедицинских методов, заключающихся в организации консультаций врачей со специалистами, обладающими богатым опытом в области диагностики острых лейкозов, в целях решения вопросов диагностики, лечения пациентов, а также обучения врачей. Частично решить проблему позволит создание мощной информационной базы по рассматриваемой предметной области в виде справочной системы. Доступ врачей к данным материалам будет способствовать разрешению части теоретических вопросов, связанных с диагностикой острых лейкозов.

С учетом вышеизложенного предлагается концептуальная модель автоматизированной системы поддержки принятия решений (СППР) для диаг-

ностики острых лейкозов с применением световой микроскопии (рис. 4), в основу которой положен интегрированный подход решения изложенных проблем.

Предложен следующий состав системы поддержки принятия решений для диагностики острых лейкозов.

1. Система для клинической диагностики острых лейкозов:

♦ экспертная подсистема;

♦ справочная подсистема;

♦ терминологический словарь.

2. Система для научных исследований:

♦ подсистема предобработки изображений клеток крови;

♦ подсистема описания изображений клеток крови;

♦ подсистема классификации изображений клеток крови.

3. Система для обучения медицинского персонала:

♦ подсистема обучения работе с СППР для диагностики острых лейкозов;

♦ методика по работе с системой для клинической диагностики острых лейкозов;

♦ методика по работе с системой для научных исследований;

♦ подсистема технической поддержки пользователей;

4. Телемедицинская система.

5. Внешние модули для системы:

♦ электронная история болезни;

♦ архив данных.

Остановимся более подробно на рассмотрении системы для клинической диагностики острых лейкозов, телемедицинской системы.

Система для клинической диагностики острых лейкозов

Экспертная подсистема позволит врачу-диагносту проводить оценку характеристик клеток крови, на основе качественных и количественных признаков, делать заключение касательно типа клетки крови, рекомендуемых методов диагностики, диагноза, базируясь не только на собственных знаниях, но и используя богатый опыт высококвалифицированных специалистов, накопленный в области гематологии. Справочная подсистема является важным инструментом, посредством которого врачи смогут разрешить ряд

Т елемедицинская система

Система поддержки принятия решений для диагностики острых лейкозов

Система для клинической диагностики острых лейкозов

Внешние модули для системы

Электронная

история

болезни

Экспертная

подсистема

Справочная

подсистема

Терминологический

словарь

Подсистема предобработки изображений клеток крови

Подсистема описания изображений клеток крови

Подсистема классификации изображений клеток крови

Архив данных

Подсистема обучения работе с СППР для диагностики острых лейкозов

Методика по работе с системой для клинической диагностики острых лейкозов

Методика по работе с системой для научных исследований

Подсистема

технической

поддержки

Рис. 4. Концептуальная модель системы поддержки принятия решений для диагностики острых лейкозов

теоретических вопросов по рассматриваемой группе заболеваний. Информационное пространство подсистемы включает различные компоненты, среди которых методические рекомендации, справочники и терминологические словари, учебные пособия, научные монографии и т.д. Терминологический словарь, главной функцией которого является информационная поддержка пользователя, раскрывает понятийный аппарат гематологии. Подсистема снабжена механизмами поиска, что способствует более эффективной работе пользователя с терминологическим словарем.

Телемедицинская система

Данная система позволит осуществлять связь между врачами клиник,

больниц, находящихся в отдалении от крупных медицинских центров страны, в целях консультации специалистов, столкнувшихся с трудностями при оказании медицинской помощи пациентам с подозрением на острый лейкоз, по вопросам диагностики, лечения, а так же в целях обучения врачей. Связь консультируемого с врачом-экспертом осуществляется посредством специального программного обеспечения, с помощью которого участники консультации по компьютерной сети обмениваются информацией, примером которой могут быть: важные клинические данные о пациенте, изображения выборки клеток крови и т.д. Описанная модель телемедицинской системы может быть реализована в существующей единой консультативно-диагностиче-

ской сети РОСАТОМ-ФМБА-МИФИ в целях диагностики острых лейкозов (рис. 5).

Внешние модули для системы

Электронная история болезни является источником для импорта данных в систему поддержки принятия решений, в целях формирования более точного ответа системы.

Архив — посредством данного модуля решается важная задача хранения данных, полученных в ходе оказания медицинской помощи пациенту с острым лейкозом. Хранимая информация включает клинические проявления, результаты проведенных исследований, заключения врачей.

На основе представленной концептуальной модели была создана си-

Рис. 5. Схема единой консультативно-диагностической сети РОСАТОМ-ФМБА-МИФИ

стема поддержки принятия решений для диагностики острых лейкозов, реализованная в составе комплекса АТЛАНТ-МИКРО. Разработанная система применяется при диагностике острых лейкозов в Российском онкологическом научном центре имени

Н.Н. Блохина Российской академии медицинских наук.

Заключение

В результате реализации системы разработан инструмент поддержки принятия решений для диагностики острых лейкозов, позволяющий проводить исследование патологической крови, используя знания и опыт врачей-гематологов, таким образом, найдено решение, позволяющее в условиях нехватки высококвалифицированных специалистов, повысить достоверность диагностики.

Система поддержки принятия решений для диагностики острых лейкозов разрабатывалась при тесном сотрудничестве с медицинскими специалистами и успешно внедрена в Россий-

ский онкологический научный центр демии медицинских наук для решения имени Н.Н. Блохина Российской ака- задач диагностики острых лейкозов ■

1. Баранова О.Ю., Ширин А.Д. Лечение острых лейкозов у взрослых./ Вместе против рака. Врачам всех специальностей, 2006. — № 1.

2. Биомедицинский журнал «Медлайн.Ру», 2001. — Том 2. — ст. 38. — С. 160 — 162.

3. Клиническая гематология: Справочник (Серия «Спутникврача»)./ К.М. Абдул-кадыров — СПб: Питер, 2006. — 448 с.

4. Острые лейкозы: диагностика, клинические особенности, лечение. Методические рекомендации./ А.Э. Ермолин, В.В. Резван, Е.А. Белоусов. — Москва, 2003.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

— 34 с.

5. Луговская С.А., Морозова В.Т., Почтарь М.Е., Долгов В.В./ Лабораторная гематология — М., Тверь: ООО «Издательство «Триада», 2006. — 224 с.

6. Компьютерные системы гематологической диагностики. Введение: Учебное пособие./ В.Г. Никитаев, И.А. Воробьев, В.Н. Блиндарь, М.:МИФИ, 2006.

— 168 с.

7. Никитаев В.Г., Проничев А.Н., Чистов К. С., Воробьев И.А., Зубрихина Г.Н./ Методика автоматизированного микроскопического анализа препаратов периферической крови при диагностике острых лейкозов./ Успехи современного естествознания, 2004. — № 6. — С. 108, 109.

8. Никитаев В.Г., Проничев А.Н., Харазишвили Д.В., Чистов К.С. Модель автоматизации морфологического анализа клеток крови для диагностики и облучения./ Успехи современного естествознания, 2008. — № 8. — С. 141, 142.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.