Научная статья на тему 'Автоматизированное формирование заключений по данным общего клинического анализа крови'

Автоматизированное формирование заключений по данным общего клинического анализа крови Текст научной статьи по специальности «Медицина и здравоохранение»

CC BY
50
6
Поделиться
Ключевые слова
ОБЩИЙ КЛИНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КРОВИ / ЛЕЙКОЦИТАРНАЯ ФОРМУЛА / ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНОГО РЕШЕНИЯ / BLOOD TEST / LEUKOCYTE FORMULA / PROGRAM COMPLEX FOR CLINICAL DECISION SUPPORT

Аннотация научной статьи по медицине и здравоохранению, автор научной работы — Лукашевич И.П., Степанян К.В., Попов А.К., Балугян Р.Ш.

С помощью многофункционального программного комплекса сформированы синдромы по изменениям показателей общего клинического анализа крови. По сформированным синдромам были составлены заключения, которые могут указывать как на гематологические заболевания, так и описывать тяжесть и характер инфекционно-воспалительного состояния организма по данным лейкоцитарной формулы.

Automated synthesis of inferences and recommendations for clinician based on blood test data

Earlier developed multifunctional program complex allowed us to formulate new syndromes based on common clinical blood test data alterations. Thus, corresponding inferences and recommendations were composed. Those could indicate the presence of hematology diseases, or reveal type and the severity of inflammatory process by leukocyte formula levels.

Похожие темы научных работ по медицине и здравоохранению , автор научной работы — Лукашевич И.П., Степанян К.В., Попов А.К., Балугян Р.Ш.,

Текст научной работы на тему «Автоматизированное формирование заключений по данным общего клинического анализа крови»

и информационные

технологии

>

И.П. ЛУКАШЕВИЧ,

д.ф.-м.н., luk@iitp.ru К.В. СТЕПАНЯН,

к.ф.-м.н., KVStepanyan@iitp.ru А.К. ПОПОВ,

ФГБУН Институт проблем передачи информации им. A.A. Харкевича Российской академии наук (ИППИ РАН), г. Москва, Россия, ap@iitp.ru Р.Ш. БАЛУГЯН,

к.б.н., Центральная клинико-диагностическая лаборатория ГБУЗ города Москвы, Городская клиническая больница № 23 имени «Медсантруд» Департамента здравоохранения г. Москвы, г. Москва, Россия, rul95l@yandex.ru

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ФОРМИРОВАНИЕ ЗАКЛЮЧЕНИЙ ПО ДАННЫМ ОБЩЕГО КЛИНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КРОВИ

УДК 004.7; 616.15

Лукашевич И.П, Степанян К.В., Попов А.К, Балугян Р.Ш. Автоматизированное формирование заключений

по данным общего клинического анализа крови (ФГБУН Институт проблем передачи информации

им. А.А. Харкевича Российской академии наук (ИППИ РАН), г. Москва, Россия; Центральная клинико-

диагностическая лаборатория ГБУЗ города Москвы, Городская клиническая больница № 23

имени «Медсантруд» Департамента здравоохранения г. Москвы, г. Москва, Россия)

Аннотация. С помощью многофункционального программного комплекса сформированы синдромы

по изменениям показателей общего клинического анализа крови. По сформированным синдромам были

составлены заключения, которые могут указывать как на гематологические заболевания, так и описывать

тяжесть и характер инфекционно-воспалительного состояния организма по данным лейкоцитарной формулы.

Ключевые слова: общий клинический анализ крови, лейкоцитарная формула, программный комплекс

поддержки принятия врачебного решения.

UDC 004.7; 616.15

Lukashevich ¡.P., Stepanyan K.V., Popov A.K., Balugyan R.S. Automated synthesis of inferences and recommendations for clinician based on blood test data (institute For Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences (iiTP RAS) Russia, Moscow, Russia; Central clinical laboratory of State Health Care Moscow municipal hospital № 23 named «Medsantrud», Moscow, Russia)

Abstract. Earlier developed multifunctional program complex allowed us to formulate new syndromes based on common clinical blood test data alterations. Thus, corresponding inferences and recommendations were composed. Those could indicate the presence of hematology diseases, or reveal type and the severity of inflammatory process by leukocyte formula levels.

Keywords: blood test, leukocyte formula, program complex for clinical decision support.

В ИППИ РАН совместно с экспертами разработан метод структурной организации слабо формализованной информации, который состоит в выделении минимального числа ключевых характеристик (структурных единиц), знание которых достаточно для принятия решения. Работа заключается в выявлении систем, изучаемых

© И.П. Лукашевич, К.В. Степанян, А.К. Попов, Р.Ш. Балугян

в данной области медицины; определении функций, которые эти системы выполняют, и симптомов, характеризующих нарушение этих функций [1, 2].

В настоящей работе метод структурной организации был использован для представления данных общего клинического анализа крови и позволил сформировать синдромы,

, 2015 г.

характеризующие реактивные изменения крови, а также сформулировать заключения, которые могут сориентировать врача на проведение дополнительных исследований, позволяющих уточнить диагноз [3, 4].

Постановка задачи

Наиболее широко на практике применяется общий клинический анализ крови. Лабораторная диагностика необходима не только для постановки диагноза, но и для оценки тяжести заболевания, прогноза течения заболевания и в некоторых случаях для принятия решения о проведении срочной операции [5]. При этом многообразие патологических форм, индивидуальность их проявления у различных людей делают процесс диагностики крайне трудным и зависящим от знаний и опыта врача. Поэтому разработка методов, позволяющих выбрать наиболее вероятные варианты видов заболеваний, их характер и выраженность, а также предложить способы верификации, является актуальной.

Основные клеточные компоненты крови и их функции хорошо известны [6,7,8,9]. Эритроциты содержат гемоглобин, основной функцией которого является участие в газообмене благодаря его способности связывать кислород и углекислый газ. Основной функцией лейкоцитов (нейтрофилов, эозинофилов, базофилов, моноцитов и лимфоцитов) является защита организма от чуждых для него микроорганизмов. Тромбоциты являются одним из основных компонентов свертывающей системы крови. Патологические процессы, связанные с нарушением функций тромбоцитов, определяются по коагулограмме.

Снижение содержания гемоглобина и эритроцитов в единице объема крови является признаком анемии. В зависимости от изменения других параметров крови можно предположить один из следующих вариантов: классификация анемий с использованием эритроци-тарных индексов, анемия хронических заболеваний, железодефицитная анемия, мегало-бластные анемии, ретикулярный криз, гипопла-

201 5, Na 2

стические анемии, гемолитические анемии (внутриклеточный и внутрисосудистый гемолиз).

Значительное увеличение числа лейкоцитов свидетельствует о развитии лейкоза. Диагноз острый или хронический лейкоз ставится на основании показателей общего анализа крови после уточнения с помощью данных исследования костного мозга или цитохимического исследования. В сочетании с другими изменениями периферической крови были сформированы синдромы, характерные для нескольких основных видов лейкоза [10].

Создание специальных компьютерных программ для интерпретации лабораторных исследований призвано снизить субъективизм и оказать поддержку врачу при принятии решения.

Программный комплекс для интерпретации данных клинико-лабораторной диагностики (ПККЛД)

Для работы был выбран используемый наиболее часто общий клинический анализ крови. Работа заключалась в выявлении экспертных знаний; структурной организации полученной информации и формировании синдромов; создании ПККЛД, который по данным разных видов анализа крови формирует заключение о локализации, характере возможных патологических процессов и способах их верификации; а также апробации ПККЛД в медицинском учреждении [11, 12].

Работа проводится на базе Центральной клинико-диагностической лаборатории ГКБ № 23 им. «Медсантруд». Первой была рассмотрена задача построения синдромов, выявляющих больных с гематологическими заболеваниями, для направления их в специализированные медицинские учреждения. Совпадение заключений по данным общего клинического анализа крови с диагнозами анемий и лейкозов, установленных во время пребывания больных в клинике, свидетельствует об адекватности предложенного алгоритма [10, 12].

>

и информационные

технологии

Таблица 1

Границы интервалов а i норма т тт ттт

Эритроциты <3,0 3,0-3,4 3,5-3,8 3,9-6,5 6,5-7,2 7,3-7,7 >7,7

Лейкоциты <3,0 3,0-3,4 3,5-3,9 4,0-11 11,1-14 14,1-20 >20

Формирование синдромов при изменении лейкоцитарной формулы

Если для выявления гематологических заболеваний удалось вместе с экспертом сформировать синдромы, указывающие на конкретные заболевания, то для других заболеваний, связанных с изменением лейкоцитарной формулы, в такой постановке задача не имеет решения из-за недостатка информации. Попытка найти характеристики ряда процессов, таких как злокачественный, гнойный, деструктивный и других, не позволила выделить достоверные различия.

Для дальнейшего формирования синдромов, определяющих патологические процессы, в основе которых лежат изменения лейкоцитарной формулы, знаний экспертов оказалось недостаточно и потребовалось применение методов статистического анализа. Целесообразным решением представлялось использование для этой цели базы данных. Была разработана схема базы данных, реализованы операции критериальной выборки и обработки соответствующих данных, а в ПККЛД был добавлен модуль для экспорта информации в базу данных.

Для работы был использован архив лабораторных данных ГКБ № 23 за 2010 год, который содержит 18 707 данных общего анализа крови с указанием диагнозов пациентов.

Проведенный статистический анализ позволил сформировать синдромы, свидетельствующие о выраженности и характере воспалительного процесса в организме.

Для определения выраженности воспалительного процесса была выделена наиболее тяжелая по своему состоянию группа больных, которые находились в хирургической реани-

мации. В 2010 году у больных в отделении реанимации взято 914 анализов, в остальных — 17 793. Для всех показателей крови экспертом с учетом апробации и статистической обработки были выделены интервалы: незначительные изменения Т); изменения средней тяжести (И, ТТ), выраженные изменения (Ш, ТТТ). Расчеты представлены в единицах СИ. Приведем примеры (см. табл. 1):

В результате были сформированы пять синдромов, характеризующих наиболее тяжелое состояние патологического процесса в организме и его характер. Приведем описание этих синдромов и заключений к ним, которые выделены жирным шрифтом:

1. Значительное повышение нейтрофилов (Ы) N > 84% и сегментоядерных нейтрофилов (СЯ) СЯ > 78% (молодые формы и токсогенная зернистость (ТЗ) в пределах нормы, палочко-ядерные нейтрофилы (ПЯ) ПЯ < 10%, остальные показатели любые) может указывать на наличие тяжелого инфекционно-воспали-тельного процесса в организме (в хирургической реанимации отмечено у 16,4% больных, в остальных отделениях — у 1,5%).

Отмечается выраженный нейтрофилез. Возможно наличие тяжелого инфекционно-воспалительного процесса в организме.

2. Значительное повышение ПЯ > 10% и нейтрофилов N > 84%,при этом молодые формы и ТЗ в пределах нормы, а остальные показатели любые, может указывать на наличие острого тяжелого инфекционно-воспали-тельного процесса в организме (в хирургической реанимации отмечено у 14,8% больных, в остальных отделениях — у 0,4%).

Отмечается выраженный нейтрофилез со сдвигом влево. Возможно наличие

острого тяжелого инфекционно-воспали-тельного процесса в организме.

3. Сдвиг лейкоцитарной формулы в сторону молодых форм: недифференцированные элементы до 15% и/или промиелоциты до 2%, и/или миелоциты до 5%, и/или метамиелоци-ты до15% (остальные показатели любые), может указывать на интоксикацию при наличии тяжелого инфекционно-воспалительного процесса в организме (в хирургической реанимации отмечено у 17,6% больных, в остальных отделениях — у 1,4%).

Отмечается сдвиг влево с омоложением. Возможно наличие интоксикации при тяжелом инфекционно-воспалительном процессе в организме.

4. Токсогенная зернистость нейтрофилов (молодые формы — в норме, остальные показатели любые) указывает на наличие токсико-инфекционного процесса в организме (в хирургической реанимации отмечено у 28,1% больных, в остальных отделениях — у 3,2%).

Отмечается токсогенная зернистость, которая может свидетельствовать о токси-ко-инфекционном процессе в организме.

5. Значительное повышение палочкоядер-ных нейтрофилов ПЯ > 10% (молодые формы, ТЗ — в норме, нейтрофилы N < 84, остальные показатели любые) может указывать на острый характер инфекционно-воспали-тельного процесса в организме (в хирургической реанимации отмечено у 42,1% больных, в остальных отделениях — у 3,2%).

Отмечается значительное повышение палочкоядерных нейтрофилов. Возможно наличие острого инфекционно-воспали-тельного процесса в организме.

На рисунке 1 приведен пример анализа вместе со следующим автоматизированным заключением:

Отмечается нормоцитарная нормо-хромная анемия.

Предполагается наличие гипопластичес-кой анемии. Для уточнения диагноза необходимо неоднократное проведение общего

гол 5, № г

клинического анализа крови. В динамике содержание в крови, по крайней мере, одного из компонентов: лейкоцитов, нейтро-филов и тромбоцитов, должно снижаться.

Отмечается повышение палочкоядерных нейтрофилов. Возможно наличие острого инфекционно-воспалительного процесса в организме.

Отмечается тромбопения. Рекомендуется сделать коагулограмму и провести динамическое наблюдение за общим клиническим анализом крови.

Как выраженные, так и острые синдромы тяжести с интоксикацией у больных в хирургической реанимации встречаются на порядок чаще, чем у остальных (Р < 0,01). Для оценки достоверности статистических результатов был использован непараметрический критерий достоверности различий %2 для четырех клеточных таблиц [13]. Остальные синдромы в зависимости от преобладания в анализе отдельных лейкоцитарных показателей свидетельствуют о наличии незначительной или средней тяжести воспалительного процесса, а также могут указывать на вирусную природу заболевания. Во всех случаях необходимо наблюдение в динамике, кроме панцитопении, когда для верификации требуется исследование костного мозга. Всего было выявлено 32 лейкоцитарных синдрома, 6 синдромов с изменениями отдельных показателей, а также синдромы, указывающие на неполноту анализов, на незначительные изменения, которых недостаточно для формирования заключения и нормы (3 синдрома). С учетом 23 гематологических синдромов (анемии, лейкозы) на выборке 18 707 анализов было выявлено всего около 70 синдромов.

Поскольку заключение на каждого больного может состоять из нескольких синдромов, определим количество лейкоцитарных заключений. Все синдромы, указывающие на воспалительный процесс, были составлены так, чтобы не пересекались. Тогда в заключение у каждого больного синдром тяжести воспали-

>

и информационные

технологии

ШНС!/ЛЬТАТЛеЛ2-.ЕИАГН<ХТИЧ сский ЦЕНТР

& "ЙР- няизмммй

больницы г)23 ИН+"ИЫСАНТЕИ! мосзспАг ЯУЗСКАЯ Ягптад , i 1

КЛИИНИО-Д^пПКС?. Г-АБЭ?АТ5Г/1Ч

тая. 91$-74-U

Ф.И.О. -L33PAÍT -ГЛА^НОЭ -QTErJlTíhl^

ФИО ЕРАчА -

КОД "ОДР вдд Ytr- S5-ÍJ5:

эпический JÜ-IAXJTT irpílíüi fí "■S

ПОКАЗАГЕЛК

геноглоеия -,,.

ЭТЧТГРОи^Г* ----

даГОБСЙ ПОКАЗАТЕЛЬ reriATORHir

СГ, ОБЫК "ЗРКТРОЮТТА<ЮТ1

СР. JLÜAKE71' ЭРИТРЗиИТА.....

СР^СОЛк üt b SPríTPtíOíTS "Wü: Cf.Ksiíu. нь p (HCHCJ ТРОМБОЦИТЫ ..................

ГьАЛОЧЕООЧ^чЧЫЕ

СЕГИЕНТОЛЛЕР.ЧЫ! .............

п^ЙТР ФНИШ [ЩЕД+.М/Я+Л/^С/Я]

Л&МОДОН ...........

КОНОШГГЫ .......____

АНИЗОЦ^ГШ... „ ........

ПОЯРЙРСЯЛЯЧШИЯ .,,,

5ЕЭУЛЬТдТЫ :

73 ;

2. Sí

□ Ъ 21-2

ъг.2

7.-07

ЕД.ЛЗМЕР. iRSJt У£Л

120-360; г/л*

ID' lí/Jfí

Ü.B5-Í.1: T

36-Я? \ i

82*Bz IL:

6.5-7.7: MKK!

S^-ЗЭг P3 I

g/dlü

150-4OG:

Oí uno Е;

■ - t p + + r ■

13

í

TC ¡

2< :

4 i

+ j

* i

fl,0-11

1МЙ: JO-í0: 1-Ют

0-0;

I í* &/rn íísü n

\ i

í : \ :

ÍPA4 :

ЗАХТЕч EtiííE

Отмечается нормоиктарна« норнйИЕМмнДА ÍHÍHIH,

"ре.ЗЛСЛйгайтСЛ ИЛличх? глпйЛлдгт1£Ч(]^ко<Й а.м4!ынл. Для утдчвдння ЛЧОГН^Эй i-.oí-^flí1"

3J3K мсвгнократнс* -трсд»ни» ^вЕч^Ф клкнич^ко-гэ анализа грэанг а ¿илйьйкс

tvjf.pií Kütb ■ |ф£ЯК. ПС лраЙкйЯ нра> МНОГО kl i .-вйко^игтфв,

Я TpOKflOLarOA Ü.ITUtS CHUtWCJt.

0?иеча*т£* jfjiirH я1лвя1кзяд*р«шя н*Агрйфидо>. Зошсчно нлли--™* OíTp¿~£ JJrijejiLüiKMC-bi^naíh'í-tTbH.SrD -TpOJÍÍC* я д^гфч^т'И'' .

траи^ппснин.. Рик^а^дндущтсч Г'тТУПГТуИО' 45 ЛрСВвСШ

рпчПКк« ЛАО-^РИМНИЛ ■? j '■'■HÍM аьалхэбм кр^лм.

Рис. 1. Пример анализа и автоматизированного заключения

тельного процесса встречается только один раз. Если не считать гематологические заключения, то лейкоцитарных заключений разного характера и тяжести в рассмотренной выборке оказалось всего 48, а также 16 заключений с изменениями отдельных показателей или без изменений. В последнем случае рекомендуется динамическое наблюдение за общим клиническим анализом крови.

Вывод, который можно сделать из проведенной работы, состоит в том, что, несмотря

гол 5, № г

на большое разнообразие и объем клинических анализов крови (в нашем случае 18 707 анализов), можно предложить около 70 заключений и с разной степенью точности описать тяжесть и характер патологического инфекционно-воспалительного процесса, а также дать некоторые рекомендации. Лейкоцитарные синдромы реализованы в виде дополнительных подпрограмм ПККЛД, что позволило увеличить количество выдаваемых заключений и рекомендаций.

ЛИТЕРАТУРА

1. Лукашевич И.П, Мачинская Р.И., Эльнер A.M. и др. Структурная организация медицинской информации для установления диагноза в детской неврологии//Медицинская техника.

— 1995. - № 2. - C. 3-9.

2. Лукашевич И.П. Проблемы информационного взаимодействия в медицине//Новости искусственного интеллекта. — 2005. — № 2. — C. 51-62.

3. Balugyan R.Sh., Lukashevich I.P., Stepanyan K.V. Formalization of medical knowledge with conceptual scheme//Journal of International Scientific Publication: Educational Altetnatives. — 2011. — Vol. 9. — Part 3. — P. 108-116.

4. Лукашевич И.П., Степанян K.B Структурный подход и системы поддержки принятия решений в медицине//В кн.: Труды 5-й Международной конференции «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2013, 19-25 сентября 2013, Красноярск, Россия. — Красноярск: ИВМ СО РАН, 2013. — Том 2. — С. 57-63.

5. Балугян Р.Ш., Воротынцев A.C., Лукашевич И.П., Степанян K.B. Исследование данных общего клинического анализа крови статистическими методами//Информационные процессы. — 2012. — Том 12. — № 4. — C. 353-361.

6. Клинический диагноз — лабораторные основы/Под ред. В.В. Меньшикова. — М.: Лабин-форм, 1997. — 295 с.

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

8. Клинические лабораторные тесты для практической медицины, их интерпретация/Ред. А.А. Мельник. — М.: Книга плюс, 2011. — 287 с.

9. Лабораторная диагностика в детском возрасте: Пер. с нем. /В. Гейне, В. Пленерт, И. Рихтер. — М.: Медицина, 1982. — 284 с.

10. Балугян Р.Ш., Лукашевич И.П., Степанян К.В. Экспертно-справочное программное обеспечение для диагностики гематологических заболеваний//Информационные процессы.

— 2011. — Т. 11. — № 2. — С. 196-202.

11. Степанян К.В., Лукашевич И.П., Беленький А.Г. Архитектура программного комплекса для интерпретации данных клинико-лабораторной диагностики//В кн. Материалы XVIII Международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (ВМСППС-2013), 22-31 мая 2013 г., Алушта, Крым. — М. Изд-во МАИ, 2013. — С. 241-243.

12. Степанян К.В., Лукашевич И.П, Балугян Р.Ш. Программный комплекс поддержки принятия решения в области клинико-лабораторной диагностики//Искусственный интеллект и принятие решений. — 2013. — № 4. — С. 81-88.

13. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях/Ред. В.Ю. Урбах.

— М. Медицина, 1975. — 295 с.