CC BY
53
Программа позволяет формировать базу данных о больных, лечащихся в нейрохирургическом отделении многопрофильного ЛПУ. В базе данных сохраняется информация о пациенте, данные осмотра, параклинических исследований, о консервативном лечении и операциях, о динамике состояния больного, осложнениях для включения в медицинскую карту.
АИС нейрохирургического отделения позволяет проводить анализ работы отделения на основе формируемых электронных баз данных и составлять отчет отделения в установленной форме. Модуль для составления отчетов входит в автоматизированное рабочее место (АРМ) зав. нейрохирургическим отделением.
Для обеспечения врачей на рабочем месте актуальной информацией о стандартах лечения больных в АРМ консультативного приема и стационарного отделения включена система поддержки принятия решения (ППР) «Стандарты оказания медицинской помощи в неврологии и нейрохирургии» (свидетельство о государственной регистрации № 2009610014). Эта система содержит информацию о приказах Минздравсоцразвития и региональных документах о стандартизации оказания медпомощи больным неврологического и нейрохирургического профиля.
Нейрохирургическое отделение многопрофильного ЛПУ оказывает высокотехнологичную медицинскую помощь, планирование которой осуществляется еще на догоспитальном этапе. На оказание отдельных видов помощи существует очередность и система квот. Для планирования нами был разработан модуль для ведения листа очередности ВТМП, позволяющий сохранять информацию о пациенте, видах и сроке планируемого лечения, выводить отчетную документацию на печать в виде таблицы.
Анализ информации, накопленной в базе данных амбулаторного и стационарного звена системы, позволяет определить объемы и структуру оказываемой медицинской помощи в рамках нейрохирургического отделения многопрофильного ЛПУ, нозологическую структуру обращаемости, качество оказываемой помощи, долю высокотехнологичной медицинской помощи.
По данным АИС нейрохирургического отделения объем консультативной помощи, оказываемой амбулаторным звеном, составляет около 350 обращений в месяц, при этом число первичных обращений составляет >140 чел. в месяц, а число повторных и заключительных консультаций >200. Среди всех обращений наибольшую долю составляют консультации по поводу остеохондроза позвоночника и грыж межпозвонковых дисков (49,4%), объемных новообразований головного мозга (17,4%). Учитывая, что оперативное лечение опухолей головного мозга и микрохирургические операции при остеохондрозе позвоночника являются высокотехнологичными видами медпомощи, то объем консультативной помощи этой категории больных составляет >65% от общего количества. Данные анализа работы кабинета консультативного приема соотносятся с результатами анализа работы стационарного отделения. Наибольшее количество операций проводится по поводу остеохондроза позвоночника и составляет >55%. Вторая по численности группа - это операции при опухолях головного мозга (>30%). Доля высокотехнологичных операций в нейрохирургическом отделении составила 93,8%, что говорит о тщательном отборе на догоспитальном этапе.
Выводы. Разработанная АИС нейрохирургического отделения многопрофильного ЛПУ позволяет оптимизировать работу нейрохирургического отделения, обеспечивает взаимосвязь всех его элементов и смежных лечебно-диагностических отделений ЛПУ, планирование оказания ВТМП, формирование учетноотчетной документации установленной формы, поддержку принятия решения врачами отделения, а также всесторонний анализ работы нейрохирургического отделения на основе автоматизированного анализа первичной документации.
Литература
1.Назаренко, Г. И., Е. И. Полубенцева. Управление качеством медицинской помощи. М. : Медицина, 2000.
2.Стародубов В. И., Путин М. Е., Пачин М. В. // Врач и информационные технологии. 2004. №3. С. 4-8.
3.Стародубов В. И. и др. // Экономика здравоохранения. 1999. № 3. С. 5-10.
4Хальфин Р.А., Кузнецов П.П. Высокотехнологичная медицинская помощь: проблемы организации и учета. М. : Менеджер здравоохранения, 2008.
5.Оценка качества и эффективности деятельности лечебнопрофилактических учреждений/ Под. ред. О.П. Щепина. М., 1999.
УДК 004.422.81:612.017
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ИММУНОЛОГИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ
О.Е. ТРАВНИКОВА*, Л.К. ДОБРОДЕЕВА**, Н.А. МАРТЫНОВА*,
А.Г. КАЛИНИН*
Ключевые слова: решение, иммунологическая практика
Здоровье индивида - динамическое состояние адаптации организма к внешней среде, степенью такой адаптации определяется уровень здоровья. Среди признаков здоровья ряд авторов отмечают способность приспосабливаться к условиям окружающей среды и выделяют: гармоничность физического здоровья, функциональное состояние организма, уровень неспецифической резистентности и иммунной защиты, личностные качества человека (ценностно-мотивационные установки и т.п.); жизнеспособность, как интегральный показатель жизнедеятельности, т.е. осуществление биологических и социальных функций [1-3].
Другое направление определения здоровья связано с развитием представлений о «норме», отклонение от которой рассматривается как признак нарушения здоровья. Одно и то же состояние организма или его системы может быть достигнуто множеством сочетаний параметров отдельных компонентов. Основная трудность интерпретации понятия «норма» в практике донозоло-гических исследований определяется большими вариациями индивидуальных параметров, характеризующих отдельные системы организма. Эти вариации определяются возрастом, полом, временем суток, сезоном года, уровнем адаптированности исследуемых в отношении региональных факторов [4].
Таким образом, в качестве нормы конкретного показателя следует рассматривать не одно, а диапазон значений, которые он может принимать в различных ситуациях под влиянием внешних и внутренних воздействий. Вышесказанное можно справедливо отнести к любой функциональной системе организма человека, в том числе и иммунной. Состояние иммунной системы человека отражает иммунный статус - показатель, который включает в себя значительное число параметров, их функциональную активность, взаимосвязь и последовательность развития иммунных реакций, а также компенсаторные механизмы иммунитета.
Исходя из многообразия вариантов нормального функционирования иммунной системы, легко прийти к заключению, что каждый такой вариант характеризуется своими нормативными значениями иммунологических показателей. Кроме того, при определении нормы нельзя не учитывать взаимосвязи иммунологических параметров, взаимовлияния систем и органов, которые могут в условиях целостного организма существенно смещать значения отдельных показателей [5]. Неоднозначность результатов лечения, сложность и многоплановость реакции иммунной системы организма обусловили применение методов математического моделирования для оценки её состояния [6]. Математическое моделирование патологических процессов, заключающееся в формализации диагностической процедуры, основывается на статистических данных о наблюдающихся при различных заболеваниях характерных для них симптомах и признаках. Кроме того, разработка любых средств, в том числе и компьютерных, поддерживающих интеллектуальную деятельность врача на рабочем месте, основанных на результатах математического моделирования, представляется чрезвычайно актуальной и своевременной с позиций объективных процессов, характеризующих современное состояние медицины. Здесь играет роль и резкое возрастание удельного веса заболеваний, развивающихся из-за ухудшающейся экологии; частые диагностические ошибки у молодых специалистов в смежных областях медицинских знаний, связанные со сложностью дифференциальной диагностики нестандартно протекающих форм заболеваний; массовая компьютеризация практического здравоохранения [7].
Материалы и методы. В группу исследования включены 270 пациентов в возрасте от 15 до 87 лет, проживающих в г. Архангельске и Архангельской области (мужчин - 27,6%, женщин - 72,4%). В составе обследованных 55 человек с подтвержденной иммунологически атопической аллергией (высокое содержание 1§Е), 52 - с хроническими воспалительными процес-
* Архангельский ГТУ, 163002, Архангельск, наб. Сев. Двины, д.17, корп.1,
Тел.: (8182)218-914; E-mail: bmt@a2tu.ru ИнсТитут физиологии природных адаптаций УрО РАН, 163000, Архангельск, пр. Ломоносова, 249; Тел.: (8182) 210-242
сами, 54 - с гнойно-септическими заболеваниями, 55 - со злокачественными, 54 - с доброкачественными новообразованиями.
В основу разработанной нами компьютерной системы была положена математическая модель комплексной оценки иммунного реагирования организма человека, построенная с использованием метода линейных дискриминантных функций. Следует отметить, что при построении модели иммунного статуса среди значительного количества иммунологических показателей нами были рассмотрены лишь те, которые объективно и наиболее информативно отражают функциональное состояние различных этапов иммунного ответа. Сформированная модель представляет собой оценку всех показателей, входящих в функциональные подсистемы иммунитета, значениями целевых функций. Поскольку вариабельность иммунологических показателей различных пациентов весьма существенна и не позволяет сформировать целостные представления о модели иммунного статуса, нами была создана база моделей иммунного статуса при различных патологических состояниях у людей. С этой целью для различных нозологических групп и этапов иммунного ответа нами были рассчитаны усредненные оценки иммунологических показателей, преобразованные в ранги. Введено понятие эталонной (идеальной) модели, т.е. совокупность средних нормативных значений показателей, характеризующих этапы иммунной реакции и иммунный статус практически здорового человека в целом.
Совокупность рассчитанных значений целевых функций, отражающих состояние этапов иммунных реакций, была разделена на 5 диапазонов в соответствии с силой отклонения от центрального диапазона значений, характеризующего норму.
Разработанное нами программное приложение имеет интуитивно понятный интерфейс, который предоставляет пользователю возможность осуществить быстрый ввод информации и оценить полноту проводимого исследования. Создание в программе новой регистрационной карты пациента предусматривает возможность внесения сведений о стаже его проживания на Севере. Принимая во внимание тот факт, что иммунологическая реактивность человека на Севере отличается наличием довольно высокой фоновой активности со стороны ряда иммунологических параметров, по нашему мнению, учет этого обстоятельства позволит врачу наиболее полно выполнять оценку иммунного статуса пациентов. При повторных иммунологических обследованиях для облегчения работы врача предусмотрен автоматический поиск регистрационной карты пациента по его идентификатору и просмотр результатов предыдущих исследований путем введения в командную строку фамилии обследуемого.
Разработанная система обеспечивает также статистическую обработку значений иммунологических показателей для пациентов, имеющих различные заболевания. К важнейшим описательным статистическим показателям были отнесены математическое ожидание (ц), обобщающее полученные данные и характеризующее их с помощью типичного значения, стандартное отклонение (а) как мера изменчивости значений признака, а также стандартная ошибка среднего (т) как мера точности выборочного математического ожидания. Кроме того, предлагаемая к использованию программа способна автоматически определять границы 95%-го доверительного интервала по интересующему врача иммунологическому параметру, позволяющему рассмотреть количественные сдвиги в значениях иммунологических показателей по отношению к норме. Компьютерная программа способна выполнять комплексный количественный анализ совокупной степени отклонения иммунологических показателей пациентов от значений нормы. Результаты оценки иммунного реагирования организма пациента представляются врачу в виде протокола с таблицей данных и визуализированных образов функционального состояния иммунитета. Такие графические образы представляют собой распределение иммунологических показателей в полярной системе координат в виде многоугольника. Каждый радиус-вектор соответствует иммунологическому показателю, его длина определяется категорией ранга конкретного параметра.
Путем переключения соответствующих опций врач имеет возможность дать интегральную оценку резервных возможностей иммунитета как в целом, так и отдельно по каждому этапу иммунного ответа. При этом, для каждого этапа иммунной реакции организма человека автоматически рассчитывается степень отклонения целевой функции от эталонного значения (характеризует здорового человека), на основе которой производится определение уровня напряженности защитных реакций организма.
Показатель функционального уровня фиксируется в диалоговом окне и дополнительно маркируется определенным цветом для визуализации степени напряженности. Программа дополнительно предоставляет возможность формирования врачебного заключения с указанием основного и сопутствующего диагнозов. Система отражает результаты количественной оценки иммунного статуса пациента, основанной на математической обработке введенных данных, не навязывая полученных результатов врачу.
СБ4+
—■—эталонная модель аллергия
Рис. Сравнение графических образов эталонной и интегральной модели иммунного статуса пациентов с аллергическими заболеваниями
Результаты. Проверка адекватности разработанной модели и созданной на её основе системы оценки иммунодефицитных состояний выполнялась нами с использованием метода экспертного опроса врачей-иммунологов, в ходе которого специалистам было предложено представить результаты комплексного анализа иммунограммы каждого обследуемого одним числовым значением. При этом предполагали, что: это такое функциональное состояние иммунной системы, которое характеризуется отсутствием у пациента на момент обследования жалоб или обострений хронических заболеваний, имеющихся в анамнезе, а также регистрируются 1-2 дефицита в значениях иммунологических показателей; это такое функциональное состояние иммунной системы, которое характеризуется частыми обострениями заболеваний различных нозологических групп, а также регистрируются от 1 до 3 дефицитов в значениях иммунологических показателей, при этом явно выражены компенсаторные реакции; это такое функциональное состояние иммунной системы, которое характеризуется частыми (3-4 раза в год) обострениями преимущественно воспалительных заболеваний, а также регистрируются 2-3 дефицита в значениях иммунологических показателей (наиболее часто дефицит фагоцитарной защиты, натуральных «киллеров», 1§А). Компенсаторное взаимодействие иммунных реакций выражено, особенно со стороны активности фагоцитоза, повышения содержания активированных лимфоцитов СЭ25+, СЭ71+, ИЬА ЭЯ+; это такое функциональное состояние иммунной системы, которое характеризуется частыми обострениями хронических заболеваний, преимущественного воспалительного характера, а также регистрируются дефициты трех и более иммунологических показателей (распространены дефициты Т-хелперов, СЭ3+, СЭ5+, СЭ71+, 1§А). Кроме того, характерны не только дефекты, но и дисбаланс соотношения иммунологических показателей, отсутствие компенсаторных реакций; это такое функциональное состояние иммунной системы, которое можно охарактеризовать как срыв адаптационных процессов. Это пациенты с тяжелыми заболеваниями, частыми рецидивами хронических заболеваний более 5 раз в год, отмечается дефицит трех и более иммунологических показателей, наблюдается выраженный дисбаланс их соотношения. Далее были сопоставлены результаты комплексной оценки иммунного статуса, выполняемого автоматизированной системой, с результатами оценки иммунограммы выполненными врачами (табл.).
Таблица
Показатели эффективности функционирования системы комплексной оценки иммунного реагирования организма человека
Показатель, в% Уровень функционального состояния иммунитета
1 2 3 4 5
Чувствительность 60,1 60,8 70,7 74,3 75,0
Специфичность 100 87,6 72,5 91,0 98,8
Безошибочность 98,8 74,0 72,0 88,2 98,4
Система интегральной оценки состояния иммунного статуса наиболее чувствительна в регистрации дисбалансов показателей иммунной системы пациентов с 3-5-м уровнями иммунодефицитов (М = 73,3%). Недостаточная чувствительность программы в процессе идентификации пациентов 1-го и 2-го уровней
(М=60,5%) по сравнению с экспертной оценкой может объясняться тем, что врач (в отличие от компьютерной программы) в обосновании диагноза основывается не только на количественном анализе отклонения иммунологических показателей от нормы, но и принимает во внимание основной и сопутствующий диагнозы пациента, наличие и частоту рецидивов имеющихся заболеваний, дополнительные сведения из истории болезни.
Поэтому иногда количественная оценка иммунного гомеостаза, выполненная автоматизированной системой, не позволяет по значению дискриминантной функции включить пациента в группу клинически здоровых людей, а результаты экспертной врачебной оценки относят уровень иммунного гомеостаза обследуемого к варианту нормы. Значения показателя специфичности применения автоматизированной системы в диагностике отклонений иммунологических показателей от среднестатистической нормы являются высокими (М = 89,9%), наименьшие значения 87,6% и 72,5% отмечены для 2-го и 3-го уровней соответственно.
Среднее значение показателя безошибочности (точности) принятия решений автоматизированной системой составило 86,4%; более низкие его значения 74,0% и 72,0% возникают вследствие ошибок распределения пациентов между 2-м и 3-м уровнем функционального состояния иммунного статуса соответственно. Подобная ситуация складывается по причине сходства отклонений в иммунологических показателях этих уровней, что обусловливает частичное перекрытие диапазонов значений целевых функций на «краях» их распределений. Окончательное решение о принадлежности пациента к одному из двух уровней принимает врач, который использует разработанную программу как дополнительное средство поддержки принятия решений.
Обратим внимание на долю субъективности в оценках вра-чей-экспертов, которые опираются на собственный опыт и целостный аналитический подход в интерпретации и результатов иммунограммы, и данных анамнеза обследуемого. Поэтому результаты рассчитанных показателей точности работы компьютерной программы надо расценивать как степень согласованности автоматического количественного анализа и мнения врачей-экспертов о состоянии иммунной системы обследуемого.
Заключение. Математические методы моделирования при всей их значимости и объективности не способны конкурировать с выставлением итоговой оценки результатов иммунологического обследования врачом. Математико-статистическая модель и разработанная на её основе автоматизированная система интегральной оценки иммунного статуса способна помочь специалисту в более полной интерпретации значений иммунологических показателей.
Литература
1. Казначеев В.П., Казначеев С.В. Адаптация и конституция человека. Новосибирск, 1986. 148 с.
2. КлимоваВ.И. Человек и его здоровье. М., 1990. 223 с.
3. Судаков К.В. Диагноз - здоровья. М.: ММА им. И.М. Сеченова, 1993. 120 с.
4. Судаков К.В. и др. // ВНМТ. №1. 2008. С. 5-16.
5. Лебедев К.А., Понякина И.Д. Иммунная недостаточность (выявление и лечение). М.: Медицинская книга, Н.Новгород: Издательство НГМА, 2003. 443 с.
6. Бочаров Г.А., Марчук Г.И. // Ж. вычислит.математики и математической физики. 2000. Т.40, №12. С.1905-1920.
7. Скудных А. С., Санников А.Г. // Врач и ИТ. №4. 2007. С. 102-103.
УДК 616.36-036.12-073.48
УСОВЕРШЕНСТВОВАННАЯ МЕТОДИКА УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ЭЛА-СТОГРАФИИ В ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ ПЕЧЕНИ
И.В. ПЕРЕГУДОВ, А.В. БОРСУКОВ*
Ключевые слова: печень, эластография, биопсия печени
Заболевания печени и их осложнения занимают значительное место в практической медицине. В связи с распространением алкоголизма, наркомании, инфекционных гепатитов увеличилась доля болезней печени. Трудности диагностики хронических
* ПНИЛ «Ультразвуковые исследования и малоинвазивные технологии», Смоленская ГМА, 214019 Смоленск,ул. Крупской 28, тел. 4812-63-22-10
диффузных заболеваний печени связаны с тем, что часто патологические изменения не сопровождаются выраженными изменениями паренхимы печени и поздно проявляются клинически.
Бессимптомное течение цирроза печени имеет место у 12% больных, страдающих хроническим алкоголизмом [2-4, 8]. В связи с этим огромное значение приобретает усовершенствование диагностического алгоритма заболеваний печени. Пункционная биопсия печени является «золотым стандартом» для определения активности воспалительного процесса и стадии фиброза при заболеваниях печени [1, 4, 5]. Часто именно эта манипуляция играет решающую роль в вопросе установления диагноза и выборе оптимальной терапевтической тактики. Однако при всех своих достоинствах, биопсия печени - инвазивный метод исследования, имеющий ряд противопоказаний и осложнений.
Альтернативой методу пункционной биопсии печени может служить метод ультразвуковой эластографии, позволяющий неинвазивно и за короткий промежуток оценить степень фиброзных изменений печеночной паренхимы, поскольку именно эти изменения ткани печени, а не выраженность воспаления значи-мае, так как фиброз служит связующим звеном между воспалением и формировванием собственно цирроза печени [1, 6-7, 9-11].
Известен способ ультразвуковой однократной эластометрии печени. Сущность известного метода состоит в том, что эласто-метрия печени проводится у больных, с помощью аппарата Бь Ьго8еап (фирма ЕеЬовепв, Франция), в проекции правой доли печени по средней подмышечной линии в 9-10 межреберных промежутках. Выбирается участок печени для проведения 10 измерений из одной точки на глубине 25-65 мм от поверхности кожи, свободный от крупных сосудистых структур. Среднее значение выражается в кПа, и приводятся следующие данные: диапазон от 6,4 кПа до 14,5 кПа соответствует диагнозу гепатит, диапазон от 14,5 кПа до 26,4 кПа соответствует диагнозу цирроз печени [1]. Недостатком способа является то, что выявляются данные только по наличию или отсутствию фиброза в печеночной паренхиме у больных с диффузными заболеваниями печени, не указаны количественные значения по макронодулярному циррозу печени и нет данных по применению этого метода у больных с метастатическим поражением печени. Также нет эластометрических данных по очаговым поражениям печени. Во-вторых, измерения по стандартной методике проводятся только из одной точки в зоне VII сегмента печени, что не позволяет оценить характер патологического процесса в других сегментах печени. В-третьих, не учитываются данные предыдущих УЗИ печени, уточняющих эхосемиотику печеночной паренхимы и трубчатых структур печени при различной патологии.
Цель - повышение возможностей эластографии в дифференциальной диагностике заболеваний печени.
Материалы и методы. В ПНИЛ СГМА обследовано в 2007-2009 гг. на базе МЛПУ «КБ №1» 109 больных (85 мужчин и 24 женщины) с диффузными и очаговыми заболеваниями печени. Больные разделены на группы: 1 группа (п=32) - больные с хроническим вирусным гепатитом, стеатогепатитом, микроноду-лярным циррозом; 2 группа (п=28) - с макронодулярным и смешанным циррозом печени; 3 группа (п=49) - с метастатическими очаговыми образованиями печени (табл. 1).
Таблица 1
Общая клиническая характеристика больных
Группы Средний возраст Мужчин Женщин Всего
Абс. % Абс. % Абс. %
1 группа 48,33+9,42 18 42,86 14 57,14 32 34,71
2 группа 41,5+8,34 22 73,3 6 26,6 28 24,7
3 группа 48,4+11,65 45 91,84 4 8,16 49 40,49
Контрольную группу составили 30 человек с иной патологией желудочно-кишечного тракта.
На 1-м этапе всем больным была проведена ультразвуковая эластография по стандартной методике с позиционированием датчика в 8-10 межреберьях, в проекции правой доли печени с интерпретацией полученных данных.
На 2-м этапе проводили УЗИ печени для уточнения характера изменений и их локализации по сегментам печени, после чего осуществляли однократную эластометрию, причем у больных группы №1 устанавливали датчик поочередно в четырех произвольно выбранных зонах. У больных группы 2 проводили исследование в четырех зонах: наибольшей и наименьшей эхоп-лотности и в перифокальных участках этих зон, находящихся в
