CC BY
32
DOI: 10.34617/s85x-3h90 УДК 619:616.36:681.3:612.11
ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ ГЕПАТОПАТИЙ У ЖИВОТНЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
ДАННЫХ О СОСТОЯНИИ КРОВИ EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSTIC OF HEPATOPATHY IN ANIMALS USING DATA ON BLOOD STATUS
Гринь Владимир Анатольевич1, канд. вет. наук Семененко Ксения Андреевна1 Соболев Владимир Александрович1
1ФГБНУ «Краснодарский научный центр по зоотехнии и ветеринарии», г. Краснодар, Российская Федерация Кузьминов Никита Дмитриевич2
2 ФГБОУ ВО «Кубанский государственный технологический
университет», г. Краснодар, Российская Федерация
Grin Vladimir Anatolyevich1, PhD.Vet.
Semenenko Ksenia Andreevna1
Sobolev Vladimir Alexandrovitch1
1Krasnodar Research Centre for Animal Husbandry
and Veterinary Medicine, Krasnodar, Russian Federation
Kuzminov Nikita Dmitrievich2
2Kuban State Technological University, Krasnodar, Russian Federation
Аннотация: в статье представлены материалы по разработке экспертной системы для ранней диагностики заболеваний печени у животных. Экспертная система построена на базе совокупности дифференциально-диагностических признаков, имеет математический аппарат механизма принятия решений и адаптируемый пользовательский интерфейс. К основным количественным характеристикам объекта исследований, отражающих картину заболеваний печени, относятся количественные значения биохимических показателей крови.
Ключевые слова: кровь; биохимия; экспертные системы; гепатопатии; животные.
Abstract: the paper presents materials on the development of an expert system for the early diagnosis of liver diseases in animals.
The expert system is built on the basis of a set of differential diagnostic features, has a mathematical apparatus of the decision-making mechanism and an adaptable user interface. The main quantitative characteristics of the object of research, reflecting the picture of liver diseases, include quantitative values of biochemical blood parameters.
Key words: blood; biochemistry; expert systems; hepato-pathies; animals
Развитие новых методов диагностики, а также расширение возможностей уже существующих способов является актуальной задачей в медицине. Появление современных диагностических и лечебных технологий требует использования методов искусственного интеллекта для обработки и интерпретации данных с возможностью накопления, хранения и многократного использования материала. Одним из наиболее эффективных средств в этой области являются экспертные системы [1].
Экспертная система - это компьютерная программа, содержащая в себе знания специалистов в конкретной предметной области, и которая на основе этих знаний способна к самостоятельному принятию решений. Экспертные системы используются в качестве помощника врача при постановке предварительного диагноза. Особенно это касается прецедентов, когда задача четко не формализована и алгоритм ее однозначного решения труднореализуем. Актуальным является применение медицинских экспертных систем при ранней диагностике заболеваний, когда анамнез больного может включать перечень сильно коррелирующих или взаимоисключающих симптомов [3].
Для успешного использования экспертных систем программа должна обладать следующими свойствами:
- иметь возможность подключения базы данных симптомов различных заболеваний;
- включать в себя адаптивный пользовательский интерфейс, позволяющий применять разработанное программное средство для диагностики широкого круга патологий;
- производить раннюю диагностику заболевания по совокупности дифференциально-диагностических признаков;
- обеспечивать специалиста достоверными результирующими данными о наличии диагностируемого заболевания в процентном соотношении [4].
Экспертные системы используются, в основном, для решения сложных практических задач. В ветеринарной медицине к таким проблемным областям относятся заболевания гепатобили-арной системы у животных.
Заболевания печени сопровождаются изменениями в различных органах и системах, среди которых особое место занимает система крови.
В биохимических исследованиях наиболее информационными признаками, достаточно полно отражающими картину заболеваний печени и позволяющие с достаточной долей уверенности поставить диагноз, являются ферменты.
Распределение ферментов в субклеточных структурах дает возможность определить характер и степень поражения гепатоци-тов. В цитоплазме находятся аспартатаминотрансфераза, алани-наминотрансфераза, лактатдегидрогеназа; в митохондриях - ма-латдегидрогеназа и глутаматдегидрогеназа, а также митохондри-альный изофермент аспартатаминотрансферазы.
В рибосомах шероховатого ретикулума локализованы хо-линэстеразы и церулоплазмин, а в эндотелии желчных протоков -щелочная фосфатаза, лейцинаминопептидаза и гамма-глутамилтранс-пептидаза.
На практике определять весь спектр гепатоиндикаторных ферментов, особенно для продуктивных животных, не всегда целесообразно.
Поэтому проводятся лабораторные исследования с учетом гепатологического профиля, а именно:
1. синдром печеночно-клеточной недостаточности - нарушение синтетической функции печени с понижением уровня ряда показателей альбуминов, глюкозы, мочевины, холестерина, триглицеридов;
2. воспалительный синдром - повышение у-глобулинов, тимоловой пробы, уровней АсАТ и АлАТ;
3. синдром холестаза (экскреторно-билиарный) - повышение ЩФ, у - ГТП, билирубина, холестерина;
4. синдром нарушения целостности гепатоцитов (цитолиз, нарушение проницаемости мембран гепатоцитов) - повышение показателей АлАТ, АсАТ, билирубина [2,5].
Структура компьютерной медицинской экспертной системы диагностики гепатопатий у животных включает в себя четыре основных блока: модель базы знаний, механизм принятия решений, механизмы ввода и вывода данных (рис. 1).
ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА
иди II
Механизм База Механизм при- Механизм
ввода данных знаний нятия решений вывода данных
Рис. 1 - Модель экспертной системы для диагностики заболеваний печени у животных
При разработке экспертной системы применены методы машинного обучения, в частности мультипарадигменный язык программирования Java Script, его библиотека Tensor Flow. js для построения вероятностного дерева решения, библиотека React для построения интерактивного веб-приложения, React Native, Electron для разработки кроссплатформенного приложения для носимой электроники и персональных компьютеров.
Работа экспертной системы опирается на базу данных симптомов, которая может быть сформирована при опросе экспертов-врачей в данной области, путем статистической обработки полученных исследовательских данных или взята из открытых литературных источников. В конкретной экспертной системе базу данных составляют следующие разделы: клинические признаки; данные лабораторных и инструментальных исследований включающие биохимические показатели, клинический анализ крови, общий анализ мочи и кала, результаты ультразвукового исследования, период эксплуатации животных. База знаний предлагает методики, методы и средства, применяемые для лечения и профилактики конкретной болезни печени.
Для обработки результатов биохимических исследований в экспертной системе по показателям (концентрации общего белка, белковых фракций, мочевины, глюкозы, холестерина, триг-лицеридов, билирубина, тимоловой пробы, ферментов - алани-наминотрансферазы, аспартатаминотрансферазы, у-глута-милтрансферазы и щелочной фосфатазы) врач указывает числовые значения в перечне, представленном в интерфейсе программы. Так формируется матрица пациента B логического типа. Далее матрица пациента сравнивается с каждой из эталонных матриц на наличие совпадений, и для каждого заболевания рассчитывается диагностический индекс D.
Конечный результат, содержащий возможные заболевания пациента в процентном отношении, выводится на экран и сохраняется в отдельный файл.
В последующем пользователь также получает рекомендации по лечению и профилактике заболеваний печени у конкретного вида животных.
Список литературы
1. Курс лекций по информатике / В.А. Атрощенко, М.П. Лысенко, Г.С. Петриченко, Н.А. Суртаев, Н.Д. Чигликова, Р.А. Дьяченко, С.Е. Кошевая, Н.В. Василенко // Краснодар : Издательский дом - Юг. - 2009. - 252 с.
2. Семененко, М.П. Новые подходы к лабораторной диагностике болезней печени у высокопродуктивного молочного скота / М.П. Семененко, Е.В. Кузьминова, О.А. Фомин // Ветеринария Кубани. - 2014. - № 3. - С. 11-13.
3. Медицинские экспертные системы: что это такое? https://www.kv.by
4. Экспертные медицинские системы.http://www.absoftsite. com/solutions/medicine/expert-systems
5. Semenenko, M.P. Ways of Increasing an Economic Efficiency of Dairy Cattle Breeding due to Expert Diagnostic Systems and Pharmacological Correction of Hepatopathies / M.P. Semenenko et al. // Journal of Pharmaceutical Sciences and Research (JPSR). -Vol. 9(10). - 2017. - Pages: 1982-1984.
