CC BY
6
КАРДИОЛОГИЯ
CARDIOLOGY
УДК 616.12-008
doi: 10.21685/2072-3032-2023-2-8
«КардиоГид» - автоматизированная система многопрофильного и кардиологического скрининга
Н. Е. Дятлов!1, В. Ю. Солуянова2,
Ф. К. Рахматуллов3, А. Н. Митрошин4, И. Я. Моисеева5
1'2'3'4'5Пензенский государственный университет, Пенза, Россия 2soluyanoval998@mail.ru, 3pgu-vb2004@mail.ru, 4medsekr@pnzgu.ru, 5moiseevafarm@mail.ru
Аннотация. Диагностика, лечение и диспансеризация больных с внутренними заболеваниями является одной из актуальных проблем современной медицины. Внедрение автоматизированной системы многопрофильного и кардиологического скрининга «КардиоГид» позволяет оперативно диагностировать многие внутренние заболевания, провести диспансеризацию пациентов и рекомендовать лечебно-профилактические мероприятия. Система «КардиоГид» в настоящее время охватывает свыше 2000 больных.
Ключевые слова: «КардиоГид», диагностика, диспансеризация, лечение Для цитирования: Дятлов Н. Е., Солуянова В. Ю., Рахматуллов Ф. К., Митрошин А. Н., Моисеева И. Я. «КардиоГид» - автоматизированная система многопрофильного и кардиологического скрининга // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Медицинские науки. 2023. № 2. С. 72-79. doi: 10.21685/2072-3032-2023-2-8
"CardioGid" - an automated multidisciplinary and cardiac screening system
N.E. Dyatlovl1, V.Yu. Soluyanova2, F.K. Rakhmatullov3, A.N. Mitroshin4, I.Ya. Moiseeva5
i,2,3A5penza state University, Penza, Russia
2soluyanova1998@mail.ru, 3pgu-vb2004@mail.ru, 4medsekr@pnzgu.ru, 5moiseevafarm@mail.ru
Abstract. Diagnosis, treatment and prevention of patients with internal diseases are one of the most important problems of modern medicine. Introduction of automated system of multiprofile and cardiac screening "CardioGid" allows promptly diagnose many internal diseases, perform prophylactic medical examination of patients and recommend therapeutic and prophylactic measures. "CardioGid" system includes 2000 patients at the present time.
Keywords: "Cardiogid", diagnosis, prophylactic medical examination, treatment For citation: Dyatlov N.E., Soluyanova V.Yu., Rakhmatullov F.K., Mitroshin A.N., Moiseeva I.Ya. "CardioGid" - an automated multidisciplinary and cardiac screening system.
© Дятлов Н. Е., Солуянова В. Ю., Рахматуллов Ф. К., Митрошин А. Н., Моисеева И. Я., 2023. Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License / This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.
Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Meditsinskie nauki = University proceedings. Volga region. Medical sciences. 2023;(2):72-79. (In Russ.). doi: 10.21685/2072-3032-2023-2-8
Введение
Проблема перехода к всеобщей диспансеризации населения на современном этапе не может быть решена без использования современных технических средств [1, 2]. В Пензенском государственном университете разработана и внедрена комплексная автоматизированная система массового обследования населения («КардиоГид»). Начиная с 2019 г. функционирует автоматизированная система оценки кардиоваскулярного риска, а также применяется для оценки риска других заболеваний.
Известно, что хорошо проведенный опрос пациента обеспечивает 80-90 % информации, необходимой для постановки обоснованного и достоверного диагноза [3, 4]. С помощью «КардиоГида» решена задача автоматизации процесса сбора анамнеза с использованием вычислительных программ и информационного обеспечения [5, 6].
Цель исследования состояла в разработке мобильного приложения для многопрофильного и кардиологического скрининга.
Материалы и методы
Моделирование процесса сбора анамнеза с целью выявления тех или иных патологических состояний основано на анализе логики принятия врачебных решений. Объектом моделирования является логика принятия решения врачом-экспертом [7, 8].
Выяснение анамнеза предполагает умелое ведение опроса, исключение ненужных вопросов, уточнение ответов, введение некоторых избыточных вопросов, формулировку промежуточных заключений [9, 10]. Для исключения врачебных ошибок во время сбора анамнеза внедрена система «КардиоГид».
В системе «КардиоГид» используется синдромальный подход к диагностике, часто используемый опытными врачами. Этот подход состоит в том, что для каждого возможного заключения на основе оцениваемых признаков формируется синдром, и лишь на основе синдромов ставится нозологический диагноз.
На рис. 1, 2 представлена архитектура мобильного приложения и модули авторизации, сбора данных и вывода рекомендаций.
Вопросы пациенту представляются на дисплее в виде предложений (рис. 1, 2). При этом предусмотрено, что каждый признак, в зависимости от его характера, может принимать одновременно либо одно, либо несколько значений. Например: «Ваше сердце бьется неритмично, с перебоями? 0 - нет; 1 - да, постоянно; 2 - да, в виде приступов». Или другой пример: «У Вас часто бывают боли или неприятные ощущения? 1 - в голове; 2 - в глазах; 3 -в ушах; 4 - в горле; 5 - в области печени; 6 - в области сердца; 7 - в области желудка; 8 - в суставах, мышцах; 0 - не бывает». Если на первый из приведенных вопросов можно дать только однозначный ответ, то на второй пациент может перечислить все жалобы от 1 до 8. В дальнейшем полученные результаты программа оценивает с помощью стандартных алгоритмов.
Рис. 1. Архитектура мобильного приложения «КардиоГид»
Рис. 2. Модули авторизации, сбора данных и вывода рекомендаций Результаты и обсуждения
Приведем некоторые характеристики разработанной системы. Максимальное число представляемых пациенту вопросов - 68, общее число элементарных заключений - 80. В табл. 1 приведены данные, характеризующие информационную емкость системы.
В системе предусмотрена дифференциация основных сердечнососудистых заболеваний: ишемическая болезнь сердца, артериальная гипер-тензия различных степеней и симптоматики, нарушения ритма, поражение периферических сосудов.
Таблица 1
Характеристика автоматизированной диалоговой системы «КардиоГид»
Предмет изучения Количество вопросов Количество возможных ответов Количество рекомендаций
Общий: анамнез и жалобы 11 72 -
Кардиология 23 82 13
Пульмонология 4 22 5
Гастроэнтерология 5 26 7
Эндокринология 3 10 2
Офтальмология 1 6 1
Ревматология 6 14 5
Неврология 4 10 3
Урология 2 6 1
Оториноларингология 3 6 2
Нефрология 3 3 2
Урология 2 20 1
Онкология 5 18 1
Психиатрия 2 2 3
Дерматология 3 8 1
Врожденные аномалии 1 1 1
Факторы риска 8 49 6
Среднее время диалога составляет 8,5 ± 1,5 мин. Число формируемых рекомендаций - 45. Например, психотестирование, велоэргометрия и т.д. Система «КардиоГид» включает массивы вопросов, массивы заключений, рекомендации, словарь интерпретирующих фраз и другую вспомогательную информацию. В результате диалоговое окно выводит следующие данные: паспортную часть; расширенный протокол скрининга, если он запрашивается врачом; диагностическое заключение; рекомендации по дальнейшему обследованию или наблюдению; факторы риска, обнаруженные у пациента; сокращенный протокол; коды заключений и рекомендации; информацию для обследуемого. Этот протокол при необходимости может быть введен в базу данных о диспансерных кардиологических больных.
Следует обратить внимание на расширенный протокол скрининга, который автоматически формируется с помощью специального программного модуля, использующего слова интерпретирующих фраз. Работа программы может осуществляться не только в режиме диалога, но и в режиме обработки анкет, что предусмотрено для случаев, когда в силу объективных причин невозможно реализовать процедуру автоинтервьирования, например для пациента со значительными дефектами зрения. В этих случаях анкетирование с последующим вводом ответов проводит медработник.
Еще одна существенная особенность заключается в следующем: при работе с первыми диалоговыми системами было замечено, что в случае, когда диалог затягивается, обследуемый теряет к нему интерес. В связи с этим в «КардиоГид» разработана графическая поддержка диалога посредством мультипликации, сопровождающая появление ряда вопросов. Наконец, система способна развиваться за счет появления новых экранов и заключения,
касающихся дифференциально-диагностических задач по сопутствующим заболеваниям. Точность диагностики, по мнению экспертов, составляет 93 %.
Использование системы автоматического скрининга успешно решает только первую часть общей задачи диспансерного наблюдения. Вторая часть -динамическое наблюдение за выявленными больными. В настоящее время создана база данных о диспансерных кардиологических больных. Основой для создания является разработка соответствующего программного обеспечения (ПО), позволяющего строить различные проблемно-ориентированные информационно-поисковые системы. Базы данных могут хранить любые объекты, имеющие ряд общих для них характеристик. С 2019 г. в память системы введены более чем 2000 больных. Информация постоянно пополняется, система автоматически следит за сроками очередных диспансерных осмотров, позволяя контролировать ход диспансеризации, ее качество.
Еще одной возможностью «КардиоГид» является анализ возрастной структуры населения с выделением прогрессивного, регрессивного и стационарного типов. В табл. 2 приведены типы возрастной структуры населения в различных районах г. Пензы.
Таблица 2
Типы возрастной структуры населения и соответствующее распределение населения по возрастным группам
Возраст Численность (в процентах к итогу) по типам населения
Прогрессивный Регрессивный Стационарный
0-14 лет 30 20 25
15-49 лет 50 50 50
50 лет и старше 20 30 25
Итого... 100 100 100
Под прогрессивным понимается тип населения, в котором доля лиц в возрасте 0-14 лет превышает долю населения в возрасте 50 лет и старше. Регрессивный тип населения, в котором доля лиц в возрасте 50 лет и старше превышает долю населения в возрасте 0-14 лет. Стационарный тип населения, в котором доля лиц в возрасте 0-14 лет равна доле населения в возрасте 50 лет и старше. Анализ возрастной структуры населения имеет важное прогностическое значение для того или иного района.
Таким образом, система «КардиоГид» позволяет проводить скрининг больных с заболеваниями внутренних органов, создавать диспансерные группы, определять клиническое течение заболевания и разрабатывать лечебно-профилактические мероприятия.
Список литературы
1. Емелин И. В. Интеграция стандартов медицинской информации // Компьютерные технологии в медицине. 2009. URL: http://miac.samregion.ru/sites/default/files/ upload_ffles/upload_ffles/upload_ffles/Статья0/o20Емелина0/o20Интегpация0/o20станд артов%20медицинской%20информации.pdf
2. Методические рекомендации по обеспечению функциональных возможностей медицинских информационных систем медицинских организаций : утв. Минздравом России 01.02.2016 // КонсультантПлюс.
3. Курейчик В. М. Особенности построения систем поддержки принятия решений // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2012. № 7.
4. ГусевА. В., ПлиссМ. А., ЛевинМ. Б., НовицкийР. Э. Тренды и прогнозы развития медицинских информационных систем в России // Врач и информационные технологии. 2019. № 2. С. 38-49.
5. Приказ Министерства здравоохранения РФ от 24.04.2018 г. № 186 «Об утверждении концепции предиктивной, превентивной и персонализированной медицины» // КонсультантПлюс.
6. Гегерь Э. В. Актуальные вопросы совершенствования управления здравоохранением с использованием информационных технологий // Фундаментальные исследования. 2017. № 3. С. 30-34. URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/ view?id=41390 (дата обращения: 12.03.2020).
7. Юлдашев З. М., Пустозеров Е. А., Анисимов А. А. Многоуровневая интеллектуальная система удаленного мониторинга состояния здоровья людей с хроническими заболеваниями // Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы. 2016. № 5 (47). С. 2-8.
8. Балахонова С. А., Бодин О. Н., Рахматуллов Ф. К., Сергеенков А. С., Тегза В. Ю. Медико-экономические группы - объективная реальность современного здравоохранения // Вестник российской военно-медицинской академии. 2016. № 2 (54). С. 180-184.
9. Дьяченко В. Г., Пригорнев В. Б., Сысоева О. В. Основы медицинской статистики : учеб. пособие для студентов. Хабаровск : Изд-во Центр ГОУ ВПО ДВГМУ Рос-здрава, 2010. 174 с.
10. Патент на изобретение RU 2704913 C1. Способ нейросетевого анализа состояния сердца / Бодин О. Н., Безбородова О. Е., Герасимов А. И., Полосин В. Г., Рахматуллов Ф. К., Рахматуллов Р. Ф., Шерстнёв В. В., Ожикенов К. А., Алимбаева Ж. Н. № 2018138788 ; заявл. 02.11.2018 ; опубл. 31.10.2019.
References
1. Emelin I.V. Integration of health information standards. Komp'yuternye tekhnologii v meditsine = Computer technologies in medicine. 2009. (In Russ.). Available at: http://miac.samregion.ru/sites/default/files/upload_files/upload_files/upload_files/Stat'ya %20Emelina%20Integratsiya%20standartov%20meditsinskoy%20informatsii.pdf
2. Guidelines for ensuring the functionality of medical organizations' information systems: approved by the Ministry of Health of the Russian Federation on February 1, 2016. Kon-sul'tantPlyus = KonsultantPlyus. (In Russ.)
3. Kureychik V.M. Features of building decision support systems. Izvestiya Yuzhnogo feder-al'nogo universiteta. Tekhnicheskie nauki = Proceedings of the Southern Federal University. Engineering science. 2012;(7). (In Russ.)
4. GusevA.V., PlissM.A., LevinM.B., NovitskiyR.E. Trends and forecasts for the development of medical information systems in Russia. Vrach i informatsionnye tekhnologii = Doctor and information technology. 2019;(2):38-49. (In Russ.)
5. Order of the Ministry of Health of the Russian Federation from April 24, 2018 No. 186 "On approval of the concept of predictive, preventive and personalized medicine". Kon-sul'tantPlyus = KonsultantPlyus. (In Russ.)
6. Geger' E.V. Topical issues of improving healthcare management using information technology. Fundamental'nye issledovaniya = Fundamental researches. 2017;(3):30-34. (In Russ.). Available at: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41390 (accessed 12.03.2020).
7. Yuldashev Z.M., Pustozerov E.A., Anisimov A.A. Multi-level intelligent system for remote monitoring of the health status of people with chronic diseases. Priborostroenie, metrologiya i informatsionno-izmeritel'nye pribory i sistemy = Instrumentation, metrology and information-measuring devices and systems. 2016;(5):2-8. (In Russ.)
8. Balakhonova S.A., Bodin O.N., Rakhmatullov F.K., Sergeenkov A.S., Tegza V.Yu. Medical and economic groups - the objective reality of modern healthcare. Vestnik rossiyskoy voenno-meditsinskoy akademii = Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2016;(2):180-184. (In Russ.)
9. D'yachenko V.G., Prigornev V.B., Sysoeva O.V. Osnovy meditsinskoy statistiki: ucheb. posobie dlya studentov = Fundamentals of medical statistics: textbook for students. Khabarovsk: Izd-vo Tsentr GOU VPO DVGMU Roszdrava, 2010:174. (In Russ.)
10. Patent RU 2704913 C1. Sposob neyrosetevogo analiza sostoyaniya serdtsa = A method of neural network analysis of the state of the heart. Bodin O.N., Bezborodova O.E., Gerasi-mov A.I., Polosin V.G., Rakhmatullov F.K., Rakhmatullov R.F., Sherstnev V.V., Ozhikenov K.A., Alimbaeva Zh.N. № 2018138788; appl. 02.11.2018; publ. 31.10.2019. (In Russ.)
Информация об авторах / Information about the authors
Никита Евгеньевич Дятлов кандидат медицинских наук, доцент, доцент кафедры внутренних болезней, Медицинский институт, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: pgu-vb2004@mail.ru
Виктория Юрьевна Солуянова студентка, Медицинский институт, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: pgu-vb2004@mail.ru
Фагим Касымович Рахматуллов доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой внутренних болезней, Медицинский институт, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: pgu-vb2004@mail.ru
Nikita E. Dyatlov
Candidate of medical sciences, associate professor, associate professor of the subdepartment of internal diseases, Medical Institute, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Viktoriya Yu. Soluyanova Student, Medical Institute, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Fagim K. Rakhmatullov Doctor of medical sciences, professor, head of the sub-department of internal diseases, Medical Institute, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Александр Николаевич Митрошин
доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой хирургии, директор Медицинского института, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: medsekr@pnzgu.ru
Aleksandr N. Mitroshin Doctor of medical sciences, professor, head of the sub-department of surgery, director of the Medical Institute, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Инесса Яковлевна Моисеева доктор медицинских наук, профессор заведующий кафедрой общей и клинической фармакологии, Медицинский институт, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: moiseevafarm@mail.ru
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов / The authors declare no conflicts of interests.
Поступила в редакцию / Received 12.01.2023
Поступила после рецензирования и доработки / Revised 03.03.2023 Принята к публикации / Accepted 14.04.2023
Inessa Ya. Moiseeva Doctor of medical sciences, professor, head of the sub-department of general and clinical pharmacology, Medical Institute, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
