Принципи роботи і можливості медичної системи підтримки прийняття діагностичного рішення при церебральному атеросклерозі Текст научной статьи по специальности «Клиническая медицина»

Як видно, починаючи з концентраци KJ 400 мкг/мл, який був доданий у живильне сере-довище, pi3TO пiдвищуeться антагонiстична ак-тивнiсть Aerococcus viridans №167.

Нами вперше встановлено стимулюючий вплив KJ, доданого в живильне середовище, на антагонiстичну активнють аерококiв, що проду-кують водню пероксид. За аналогieю з наве-деними вище механiзмами використання анюшв на тканинному i клiтинному рiвнi макроорга-нiзму, нами висловлено припущення, що аеро-коки володiють KJ-пероксидазною активнiстю i, використовуючи продукований водню пероксид, окисню KJ до гшойодиду, який володie значно бшьшою бактерицидною дieю, нiж водню пероксид.

ВИСНОВКИ

1. Антагонютична активнють аерококiв зу-мовлена продукцieю речовини, що окиснюе калiю йодид у молекулярний йод з появою забарвлення в iндикаторному середовищi.

2. Аерококи володдать KJ-пероксидазною активнiстю з продукщею гiпойодиду, що доз-воляе !м мати пiдвищену антагонiстичну активнють при додаваннi в живильне середовище йодиду калiю.

3. Окиснювальна здатнють аерококiв забез-печуеться лактатоксидазною активнютю клiтин iз продукцiею водню пероксиду, який вико-ристовуеться KJ-пероксидазною системою.

СПИСОК Л1ТЕРАТУРИ

1. Кременчуцкий Г.Н. Бюлопчш властивосп i перспективи практичного використання аэрокошв-антагошслв: Автореф. дис. ... д-ра мед. наук. - М., 1989.-34с.

2. Кременчуцкий Г.Н., Аренков П.Я. Лактато-ксидазна активнють культур Aerococcus viridans // Мжробюл. журн.-1989.- Т.51, № 5.-С.17-20

3. Панченко А.Ф., Герасимов А.М., Антоненков В.Д. Роль пероксисом в патологи клики.- М: Медицина, 1981.-207 c.

4. Риженко С.А. Ефектившсть пробютишв на баз1 аерокок1в в боротьб1 з гншно-запальними захво-рюваннями: Автореф дис. ... канд.мед.наук.-Харк1в, 2000.-24с.

5. Черняев С.А. Гетерогеншсть бактерш роду Aerococcus та ii' роль в розробщ нових пробютишв i контролю ix автентичносп: Автореф. дис. ... канд. мед. наук. - Харшв, 2002.-22с.

6. Evans J.B. Genus Aerocococcus Williams, Hirch and Cowan 1953 // Bergey's Manual of Systematic Bacteriology.-1986.- N 2.-P. 1080.

7. Krementchutskyy G. Biochemical basis of antagonistic activity of Aerococcus viridans // FEBS: Abstracts. - 1990.- Vol. 397. - P.313.

8. Harpers Biochemistry / Murray R.K., Granner D.K., Mayes P.A. et al. - 22 Edition. - Norwalk: Appleton & Lange, 1990.- 720p.

♦

УДК 616.831-004-071 О. В. Погорелое

ПРИНЦИПИ РОБОТИ I МОЖЛИВОСТ1 МЕДИЧНО1 СИСТЕМИ П1ДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ Д1АГНОСТИЧНОГО Р1ШЕННЯ ПРИ ЦЕРЕБРАЛЬНОМУ АТЕРОСКЛЕРОЗ1

Дтпропетровська державна медична академiя кафедра неврологИ та офтальмологи (зав. - д.мед. н., проф. В.М.Школьник)

Ключовi слова: нейромережа, медична експертна система, неявна iнформацiя, церебральний атеросклероз

Key words: neuronet, medical expert system, hidden information, cerebral atherosclerosis

Резюме. Описаны принципы построения и диагностические возможности медицинской экспертной системы поддержки принятия диагностического решения. Результаты медико-математического эксперимента по тестированию возможностей распознавания системой получены в группе больных с церебральными ишемическими событиями, диагнозы которых были уточнены клинически по международной классификации болезней 10 пересмотра. Установлено, что принцип построения систе-

мы в виде нейросети и использование значений вероятностей симптомов как весовых коэффициентов «нейронов» эффективны при дифференциальной диагностике. Использование принципа "прецедента" требует значительного количества наблюдений, но повышает диагностические возможности в нетипичных случаях. Сделаны выводы о возможности получения новых диагностических критериев, которые находятся в виде неявной, скрытой диагностической информации и представляют собою сочетания семиотики.

Summary. Principles of derivation and diagnostic possibilities of medical expert system of support of solving diagnostic problems are described. Results of medical-mathematic experiment on testing possibilities of recognizing by the system are obtained in the group of patients with cerebral ischemic events, their diagnoses were made clear clinically according to International Diseases Classification of 10-th revision. It was established that principle of system derivation in the neuronet form and use of meanings ofprobabilities of symptoms as weight efficiencies of "neurons" is effective in differential diagnostics. The use of "precendent" principle requires a great number of observations but increases diagnostic possibilities in atypical cases. There were drawn conclusions on possibilities of obtaining new diagnostic criteria which lie in the form of unevident, hidden diagnostic information and represent combinations of semiotics.

Спроби побудови систем штучного штелекту B^OMi людству з чашв початку ютори. На су-часному еташ розвитку виключеш неясносп з приводу "штучно! свщомосп, розуму", шд тер-мшом «Artificial Intelligence» маеться на увазi програма, "здатна мiркувати розумно" чи пропо-нувати обгрунтоваш тим чи шшим способом ршення задачi [4]. Обов'язковими (мшмаль-ними) складовими експертно! системи (ЕС) вва-жаються: база даних (БД), база знань (БЗ), спо-соби, правила, алгоритми прийняття ршень, блок, що надае можливють контролю вшх кроюв ршення з поясненням "чому так" [2, 4]. Тен-денци розвитку ЕС зумовлеш вимогами тдви-щення ефективностi керування i прийняття рь шень в усiх галузях, включаючи медицину [1, 2, 4]. При ршенш проблем, що мають ч^ку структуру, формалiзацiю знань i правил побудови висновюв, системи подiбного роду пра-цюють максимально ефективно [3, 4].

Мета проведено! нами роботи - розробка експертно! медично! системи дiагностики та ощнка !! ефективностi в дiлянцi нечiтко! струк-тури даних iз використанням ктшчно уточнених дiагнозiв пацiентiв з iшемiчними церебральними подiями при церебральному атеросклерозi (ЦА).

МАТЕР1АЛИ ТА МЕТОДИ ДОСЛ1ДЖЕНЬ

Для вирiшення поставлених завдань у рамках медико-математичного експерименту була роз-роблена система (штерфейс наведено на рис. 1), яка базуеться на математичнш побудовi ней-ромережi [1-5], де "нейрони", з'еднанi посл> довно, по черзi одержували значення iмовiрностi зустрiчi симптому при даному дiагнозi й iмо-вiрностi вщсутносп симптому при даному дiагнозi, при цьому на виходi нейромережi одержували iмовiрностi дiагнозу, обчисленi за вщомою формулою Байеса [5]. Обчислення ва-гових коефiцiентiв проведено за формулою 1.

P(DS:e)=P(e:DS)*P(DS)/P(e:DS)*P(DS)+ P(e:notDS)*P(notDS) (1),

де P(DS:e) - апрюрна iмовiрнiсть дiагнозу, P(e:DS) - iмовiрнiсть зустрiчi симптому при даному дiагнозi/прогнозi, P(DS) - апрiорна iмо-вiрнiсть дiагнозу/прогнозу, P(e:DS) - iмовiрнiсть симптому при даному дiагнозi/прогнозi, P(e:notDS) - iмовiрнiсть зустрiчi симптому при будь-якому шшому дiагнозi/прогнозi, P(notDS)-iмовiрнiсть того, що дiагноз/прогноз не е вiрним.

Було оцiнено iмовiрностi дiагностично! ппо-тези теоретично (за вщомими ймовiрностями присутностi симптомiв), за цифровими значен-нями ознак уточнених нозологш реальних па-

цiентiв (при наступному перерахуванш значень у з'еднаннi з алгоритмами обробки ця шформащя являе собою базу знань), ощнено ефектившсть дiагностики за принципом «прецеденту» пошу-ком входжень i перетинань симптоматики па-цiента iз симптомами прецеденту та за визна-ченими правилами форми "якщо то (да-ний пiдхiд е найбiльш розповсюдженою формою побудови ЕС).

Практичне наповнення БД семюлопею ви-конано в групi 42 пащешгв iз ЦА, якi переносили гострi порушення мозкового кровообiгу (ОНМК)

07/ Том XII/1

17

у виглядi транзиторних rneMi4H^ атак (Т1А, 26 пацieнтiв) i iшемiчних iнсультiв (16). YciM хво-рим проведено поглиблене клiнiко-неврологiчне обстеження, виконанi нейрофiзiологiчнi дослщ-ження, ультразвукове доплерографiчне скануван-ня магiстральних артерш голови. Також вра-ховувалися показники згортання кров^ вмiст лшопротеадв високо! i низько! щiльностi, коефiцieнт атерогенносп i мiжнародне стандар-тизоване вщношення. Ефективнiсть розшзнаван-ня станiв пащенпв системою оцiнена за дифе-ренцшно^агностичними критерiями рубрик мiжнародноl класифшаци хвороб 10 перегляду (МКБ-10) G 45.0-45.1 та 46.0 - 46.8. Розрiзнялись TIA i «судинш мозковi синдроми». Синдром середньо! мозково! артери зус^чався у 23 (54,7%) пацieнтiв, з них 9 (21,4%) - iз клшкою розвиненого iшемiчного iнсульту в термшах вiд 4 до 15 дшв, синдром вертебро-базилярно! артерiальноl системи - у 19 (45,2 %) пащенпв, з них iз синдромом шсульту в стовбурi головного мозку - 7 (16,6 %). Результатом наповнення БД i перерахування вагових коефщенпв симптомiв

пацiентiв був як масив ознак, яю мають числове вираження дiагностичноl iмовiрностi зустрiчi симптому при даному дiагнозi (синдромi), так i масив прецедентiв, попередньо уточнених за стандартними методами дiагностики та збере-жений у БД як iндивiдуальне для кожного пацiента сполучення симптомiв. Кiлькiсть повто-рюваних симптомiв i ознак, отриманих при до-датковому дослщженш i введених у БД, ста-новила 880, неповторюваних ознак - 12. До неповторюваних ктшчних ознак пiвкульових i вертебро-базилярних iшемiчних подiй вiднесенi симптоми, що мали переважно характер вщ-чуттiв, виявлеш тiльки в одного пацiента групи, наприклад, характеристика аури при ет-еквiвалентах, що супроводжували TIA у па-цiентки з ЦА i виявленою на етапi дiагностики меншпомою скронево1 кiстки. Оцiнка дiагнос-тично1 значущостi таких рiдких симптомiв може мати подвшне трактування - вщ високо1 спе-цифiчностi симптому до нульово1 при прина-лежностi симптому до супутньо1 патологи.

1нтерфейс системи в дiагностичному режимi

Верифшащя ефективносп po3pi3HHHHH системою патологш проведена наступним чином: yci симптоми одного довшьно обраного пацieнта з кожно! нозолопчно! групи тимчасово видалялися з БД, у такий спошб система не мала шяко! шформацп про даного пацieнта, потiм yd симптоми цього ж пащента вводилися в стандартнi поля в режимi дiагностики, i активувалася ма-тематично змодельована нейромережа. Резуль-тати дiагностики у виглядi значень iмовiрностi дiагнозiв заносилися у зведену таблицю. Дана процедура повторювалася для кожного наступ-ного пацiента.

Iмовiрностi розтзнавання ознак Т1А без диференцiювання судинного басейну становили не менше 0,9 (верхне значення iмовiрностi було програмно обмежене максимальним значенням 0,9). Значення iмовiрностi дiагнозy Т1А в басейш середньо! мозково! артери становило вщ 0,72 до 0,9 (значення менше 0,8 вщзначеш в 7 хворих iз 14). Розпiзнавання приналежносп кола семюти-ки до стовбурових iнсyльтiв було бiльш ста-бшьним iз розкидом показникiв iмовiрностi дiагнозy вiд 0,84 до 0,9 за рахунок наявност при данiй патологи подiбних симптомiв, виявлених у бшьшосп обстежених. Це вiдносилося i до па-цiентiв, якi переносили Т1А у вертебро-бази-лярному басейнi. Особливютю даного пiдходy до дiагностики була також та обставина, що повного збпу симптоматики в розпiзнаних дiаг-ностичних випадках не було, i значну дiаг-ностичну вагу здобували сполучення ознак патологи, що можна оцiнювати як додаткову чи

приховану дiагностичну iнформацiю, яка вияв-ляеться з використанням спецiалiзованих спо-co6iB обробки.

ВИСНОВКИ

1. Система медично! дiагностики, побудо-вана на принципах моделювання нейромереж з ваговими коефщентами «нейрошв» як значень ймовiрностей симптомiв, ефективно розрiзняe близькi за симптомами нозологи за умови наявносп в базi знань ще! системи декшькох верифiкованих та описаних дiагнозiв.

2. При використаннi принципу «прецеденту» шдвищуеться ефективнiсть у нетипових випадках, але потребуешься збiльшення чисельносп спостережень та зростае вага специфiчностi се-мюлоги.

3. Окреслений дiагностичний пiдхiд дозво-ляе здiйснити видшення стiйких зв'язкiв семю-логiчних ознак та формування синдромiв у груш однотипних нозологiй на масивi накопичувано! в часi дiагностично! шформацп, яка являе собою набiр логiчно залежних чисельних i смислових даних.

4. Внаслщок системно! обробки дiагностич-них ознак досягаеться виявлення стiйких сполу-чень симптомiв, зв'язки мiж якими до цього зна-ходились у виглядi неявно!, приховано! шформацп.

5. Застосування дано! дiагностично! системи або принцитв i! побудови можливе для тдви-щення ефективностi клiнiчно! дiагностики та оптимiзацi! диференцiйно-дiагностично! тактики в умовах стацюнару або полiклiнiки.

СПИСОК Л1ТЕРАТУРИ

1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем.-СПб.: Питер, 2000.384 с.

2. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных.-М.: МедиаСфера, 2002.-312 с.

3. Россиев Д. А. Самообучающиеся нейросете-вые экспертные системы в медицине: теория, методология, инструментарий, внедрение.-Красноярск: ИКУ, 2000.-120с.

4. Шульман Е. И. Об одном подходе к использованию нейросетевых алгоритмов для поддержки принятия врачебных решений // Информ. технологии. - 2005. - №8- С.66 - 71.

5. MacKay D.J.C. Bayesian framework for backpro-pagation networks // Neural Computation.-1992. - N3.- P. 448 - 472.

♦

07/ Том XII/1

19