CC BY
32
Специальный выпуск: Материалы XIXмеждународного конгресса "Здоровье и образование в XXI веке"
18-20 декабря 2017, г. Москва
УДК 617.58
ОПТИМИЗАЦИЯ СХЕМ ПРОФИЛАКТИКИ КРИТИЧЕСКОЙ ИШЕМИИ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ДИНАМИКИ РАЗВИТИЯ ЭТОГО ЗАБОЛЕВАНИЯ
Быков1 А.В., Кореневский2Н.А., Пархоменко3С.А., Говорухина2 Т.Н., Зейдан2З.У.
'Консультативная поликлиника БМУ Курская областная клиническая больница комитета здравоохранения
Курской области, г. Курск, Российская Федерация 2ФГБОУ ВО Юго-Западный государственный университет, г. Курск, Российская Федерация 3ФГБУ 3 Центральный военный клинический госпиталь им. А.А. Вишневского, г. Москва, Российская
Федерация
Аннотация. В работе исследуются возможности использования нечеткой логики принятия решений с целью повышения точности оценки динамики развития критической ишемии нижних конечностей с дальнейшей организацией профилактических мероприятий. В ходе проводимых исследований решаются задачи: выбора и оптимизации состава информативных признаков; построения нечеткой модели оценки прогностической уверенности в развитии критической ишемии нижних конечностей; синтеза алгоритма выбора оптимальных схем профилактики; исследования эффективности полученных моделей и алгоритма на репрезентативных контрольных выборках. Результаты проведенных исследований в виде нечетких моделей и алгоритма выбора схем профилактики целесообразно использовать при проектировании базы знаний систем поддержки принятия решений врачей сосудистых хирургов и ангиологов, использование которых в практической медицине позволит повысить качества оказания медицинской помощи населению, страдающему критической ишемией нижних конечностей.
Ключевые слова: критическая ишемия нижних конечностей, нечеткие модели, алгоритм выбора схем профилактики
Введение. Критическую ишемию нижних конечностей (КИНК) относят к одному из серьезных заболеваний сердечно-сосудистой системы, приводящей к инвалидности и даже смерти. Одним из способов борьбы с этим заболеванием является точная и своевременная оценка состояния пациента и анализа динамики развития исследуемой патологии с последующим выбором схем профилактики и лечения.
Анализ известных методов оценки динамики развития КИНК показал, что используемые математические модели не обеспечивают необходимой точности принятия решений в силу нечеткого представления критериев классификации различных типов динамики развития болезни даже на экспертном уровне [1, 2. 3]. Опыт решения задач с аналогичной структурой данных на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета показал, что добиться приемлемого для медицинской практики качества решений можно при использовании методов синтеза гибридных нечетких решающих правил, ориентированных на решение плохоформализуемых задач [4, 5]. С учетом этого целью исследования является повышение качества оказания медицинской помощи больным страдающим КИНК на основе использования гибридных нечетких моделей в сочетании с нечеткой модификацией теории измерения латентных переменных, позволяющей определять состав информативных признаков и рациональных схем профилактики и лечения в условиях отсутствия аналитических взаимосвязей между медицинской целью и описывающим эту цель признаками [4, 5, 7].
Модели и методы. В соответствии с общей методологией синтеза гибридных нечетких решающих правил, описанной в работах [4, 5, 6], на первом этапе исследования на экспертном уровне и с использованием теории измерения латентных переменных с моделью Г. Раша, реализуемой интерактивным пакетом RUMM2020 [7, 8, 9, 10] было установлено, что для оценки динамики развития КИНК необходимо и достаточно использовать информативные признаки в составе: X' - протромбиновый индекс; х2 - гомоцистеин; х3 - фибриноген; х4 -активированное частичное тромбиновое время; х5 - D -димер; х6 - тромбоциты.
На втором этапе синтеза используя информативные признаки х^ как базовые переменные определяются
пд ()
функции принадлежности ПД г к понятию положительна (в смысле тенденции к улучшению состояния
с ПГГ
больного) динамика (класс ПД ) развития КИНК.
С пгг
В качестве примера на рис. 1 приведен график функции принадлежности к классу ПД для признака X'.
Специальный выпуск: Материалы XIXмеждународного конгресса "Здоровье и образование в XXI веке"
18-20 декабря 2017, г. Москва
ШТП
Рис. 1 - График функции принадлежности к классу с базовой переменной х:.
На третьем этапе производится агрегация функции принадлежности в интеграционную модель оценки уверенности в прогнозируемой динамике PDR развития КИНК вида:
РОЯ(д + 1) = РОЯ(д) + (хг+1 )[1 - РОЯ(д)] _ (1)
РОЯЦ3—! ите1(ар)и в расчете PDRсовпадающий с номером анализируемого признака:
На четвертом этапе на базовой переменной PDR определяется три класса динамики развития КИНК: отрицательная динамика (класс ); стабильное состояние (класс ); положительная динамика (класс ) с
ф л (РОЯ) ¡с (РОЯ) ¡п (РОЯ)
соответствующими функциями принадлежности ° , Г с и г п .
Решение о принадлежности пациента к одному из ¡огРОЯ^фмых классов состояний определяетаую максимальному значению функции принадлежности ! ( ), а уверенность в классификации ^
определяется выражением:
и, = шах[ло (РОЯ), ¡с (РОЯ), ¡п (РОЯ)];(2)
На пятом этапе синтеза эксперты, используя технологию Дэлфи для каждого из выделенных прогнозируемых классов состояний определили схемы профилактики, оптимизированные с использованием пакета RUMM2020. В результате был получен табличный алгоритм выбора оптимальных схем профилактики, приведенный в таблице 1.
Таблица 1
Алгоритм выбора схем профилактики
Диапазон PDR Схема профилактики
PDR<0,4 Тромбо-асс 100 мг/сутки - 6 месяцев Фраксипарин 0,6 п/к №10, затем: Вессел-дуэф 2,0 в/м 2 раза в день№20, затем 2тх 2 р/день - 2 мес. Вобэнзим 3 тб. 3р в сутки - 2 мес.
0,4<PDR>0,6 Тромбо-асс 100 мг/сутки - 6 месяцев Вазонит - 1 т х 2р/ сутки - 2 мес. Затем Вессел-дуэф 2,0 в/м 2 раза в день
PDR>0,6 Тромбо-асс 100 мг/сутки - 3 месяца Затем Вессел-дуэф 2 т 2 раза в день - 2 мес.
Результаты математического моделирования показывают, что прогностическая уверенность в правильном принятии решения превышает 0,9, что является хорошим результатом для исследуемого класса задач.
Экспериментальная часть. Математические модели и алгоритм выбора схем профилактики, полученные в ходе синтеза гибридных нечетких решающих правил в соответствии с рекомендациями [4] были опробированы при ведении 400 пациентов Курской областной клинической больницы №1 в течение 5 лет. В ходе эксперимента проверялась достоверность работы прогностических решающих правил (1) и (2) на репрезентативных
Специальный выпуск: Материалы XIXмеждународного конгресса "Здоровье и образование в XXI веке"
18-20 декабря 2017, г. Москва
контрольных выборках и сравнивались результаты наблюдений для больных КИНК с применением традиционных схем лечения, описанных в работах [1, 2, 3] и с применением предлагаемого алгоритма профилактики (таблица 1).
В ходе проверки достоверности решающих правил (1) и (2) проводился расчет таких показателей качества как диагностическая чувствительность, специфичность, эффективность и прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов.
В ходе статистических испытаний было установлено, что все показатели качества превышают значение 0,85, что является хорошим показателем для прогностических задач.
В ходе проверки алгоритма выбора схем профилактики 130 человек получали традиционные схемы лечения [2], а 170 человек схемы профилактики по прилагаемому табличному алгоритму.
В ходе трехлетних наблюдений было установлено:
ae
1. Применение комплексных схем (ver+ ), содержащих антиагреганты, антикоагулянты и
комбинированные препараты (вессел-дуэф) снижает количество ампутаций на 65%;
2. Коррекция нарушений гемореологии в 75% случаев обеспечивает профилактику тяжелых форм КИНК.
3. Нарушения в системе гемостаза являются в 80% случаев ключевым звеном в патогенезе КИНК.
4. 50% тяжёлых форм КИНК на фоне алгоритмизированной терапии патологических изменений системы гемостаза регрессируют в легкие, не требующие ампутаций.
5. 60% форм средней степени тяжести КИНК переходят в субкритическую ишемию на фоне улучшения гемореологии.
Полученные в работе модели и алгоритм составляют основную часть базы знаний системы поддержки принятия решений сердечно-сосудистых хирургов и ангиологов, разрабатываемых на базе Юго-Западного государственного университета в сотрудничестве с Курской областной клинической больницей №1 и Центральным военным клиническим госпиталем имени А.А. Вишневского.
Выводы. В ходе проведенных исследований были получены математические модели прогнозирования динамики развития критической ишемии нижних конечностей и синтезирован алгоритм выбора оптимальных схем профилактики этого заболевания использование которых позволили: сократить количество ампутаций нижних конечностей на 65%, в 75% случаев наблюдается коррекция нарушений гемореологии, в 50% случаев тяжёлые формы КИНК переходят в более легкие формы.
Полученные модели и алгоритм могут быть реализованы как на современных смартфонах и планшетных компьютерах, так и в составе мощных систем поддержки принятия решений сосудистых хирургов и ангиологов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
[1] Способ лечения хронической критической ишемии нижних конечностей различного генеза // Патент РФ №2421221 20.06.2011 Бюл. № 17 / Лавренко В.А., Николаев С.Б., Быстрова Н.А., Конопля А.И.
[2] Савельев В.С., Кошкин В.М., Каралкин А.В. Патогенез и консервативное лечение тяжелых стадий облитерирующего атеросклероза артерий нижних конечностей: Руководство для врачей. - М.: ООО «Медицинское информационное агентство». - 2010. - 216 с.
[3] Сосудистая хирургия. Национальное руководство. Краткое издание / под. ред. В.С. Савельева, А.И. Кириенко. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2014. - 464 с.
[4] Кореневский Н.А., Шуткин А.Н., Горбатенко С.А., Серебровский В.И. Оценка и управление состоянием здоровья обучающихся на основе гибридных интеллектуальных технологий: монография, 2016. - Старый Оскол: ТНТ. - 472 с.
[5] Кореневский Н.А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем // Медицинская техника. -2015. - №1. - С. 33-35.
[6] Шуткин А.Н. Методология синтеза нечетких гибридных решающих правил для решения задач прогнозирования и ранней диагностики заболеваний провоцируемых образовательным процессом // Фундаментальные и прикладные проблемы и технологии. -215. - №6(314). - С. 122-129.
[7] Кореневский Н.А., Шуткин А.Н., Бойцова Е.А., Дмитриева В.В. Оценка и управление состоянием здоровья на основе моделей Г. Раша // Медицинская техника. - 2015. - №6. - С. 37-40.
[8] Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социально-экономических системах: монография. -Славянск-на-Кубани: Изд. Центр СГПИ. - 2006. - 333с.
[9] Rasch G. Probabilistic models for some intelligence anent tests (Expanded edition, with foreword and afterword by Benjamin D. Wright). - Chicago: University of Chicago Press, 1980. - 199 p.
ISSN 2226-7417 2017, том 19 [12]
http://dx.doi.org/10.26787/nydha-2226-7417-2017-19-12
Специальный выпуск: Материалы XIXмеждународного конгресса "Здоровье и образование в XXI веке"
18-20 декабря 2017, г. Москва
[10] Smith E.V., Smith M.S. Introduction to Rasch Measurement Theory, Models and Applications. - Marle Grove, Minnesota: JAM Press, 2004. - 689 p.
OPTIMIZATION OF PREVENTION AND CRITICAL ISCHEMIA OF THE LOWER EXTREMITIES ON THE BASIS OF FUZZY MODELS FOR ASSESSING THE DYNAMICS OF THE DEVELOPMENT OF THIS
DISEASE
Bykov1 A. V., Korenevsky2N.A., Parhamenko3S.A., Govorukhina2 T.N., Zeidan2Z.U.
'Consultative polyclinic of BMU Kursk Regional Clinical Hospital, Kursk, Russian Federation 2Southwest State University, Kursk, Russian Federation 33 Central Military Clinical Hospital. A.A. Vishnevsky, Moscow, Russian Federation
Annotation. The paper explores the possibilities of using fuzzy decision logic to improve the accuracy of assessing the dynamics of development of critical ischemia of the lower limbs with a further orientation of preventive measures. In the course of ongoing research, the following tasks are solved: selection and optimization of the composition of informative features; constructing a fuzzy model for assessing prognostic confidence in development in the development of critical lower limb ischemia; synthesis of the apparatus for selecting optimal prevention regimens; studies of the effectiveness of the obtained models and algorithmization on representative control samples. The results of the studies in the form of fuzzy models and algorithms can be used to design the knowledge base of the decision support system for vascular surgeons and algorithms, the use of which in practical medicine will improve the quality of medical care for the population suffering from critical lower limb ischemia.
Key words: critical ischemia of the lower extremities, fuzzy models, the algorithm for selecting the prevention regimens.
REFERENCES
[1] Sposob lecheniya hronicheskoy kriticheskoy ishemii nizhnih konechnostey razlichnogo geneza // Patent RF #2421221 20.06.2011 Byul. # 17 / Lavrenko V.A., Nikolaev S.B., Byistrova N.A., Konoplya A.I.
[2] Savelev V.S., Koshkin V.M., Karalkin A.V. Patogenez I konservativnoe lechenie tyazhelyih stadiy obliteriruyuschego ateroskleroza arteriy nizhnih konechnostey: Rukovodstvo dlya vrachey. - M.: OOO «Meditsinskoe informatsionnoe agentstvo». - 2010. - 216 p.
[3] Sosudistayah irurgiya. Natsionalnoe rukovodstvo. Kratkoe izdanie / pod. red. V.S. Saveleva, A.I. Kirienko. - M.: GEOTAR-Media, 2014. - 464 p.
[4] Korenevskiy N.A., Shutkin A.N., Gorbatenko S.A., Serebrovskiy V.I. Otsenkaiupravleniesostoyaniemzdorovyaobuchayuschihsyanaosnovegibridnyihintellektualnyihtehnologiy: monografiya, 2016. - Staryiy Oskol: TNT. - 472 p.
[5] Korenevskiy N.A. Ispolzovanie nechetkoy logiki prinyatiya resheniy dlya meditsinskih ekspertnyih sistem // Meditsinska yatehnika. -2015. - #1. - p. 33-35.
[6] Shutkin A.N. Metodologiya sinteza nechetkih gibridnyih reshayuschih pravil dlya resheniya zadach prognozirovaniya i ranney diagnostiki zabolevaniy provotsiruemy i obrazovatelnyim protsessom // Fundamentalnyie i prikladnyie problem i itehnologii. -215. - #6(314). - p. 122-129.
[7] Korenevskiy N.A., Shutkin A.N., Boytsova E.A., Dmitrieva V.V. Otsenka i upravlenie sostoyaniem zdorovya na osnove modeley G. Rasha // Meditsinskaya tehnika. - 2015. - #6. - p. 37-40.
[8] Maslak A.A. Izmerenie latentnyih peremennyih v sotsialno-ekonomicheskih sistemah: monografiya. - Slavyansk-na-Kubani: Izd. Tsentr SGPI. - 2006. - 333p.
[9] Rasch G. Probabilistic models for some intelligence anent tests (Expanded edition, with foreword and afterword by Benjamin D. Wright). - Chicago: University of Chicago Press, 1980. - 199 p.
[10] Smith E.V., Smith M.S. Introduction to Rasch Measurement Theory, Models and Applications. - Marle Grove, Minnesota: JAM Press, 2004. - 689 p.
