CC BY
27
Раздел IV
ДИАГНОСТИКА
ВОПРОСЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДОВ ИСПЫТАНИЙ МЕДИЦИНСКИХ ИНТЕРПРЕТИРУЮЩИХ ПРИБОРОВ
В. П. Булыгин, С.С. Кольцуй,
С.И. Федорова, А.Г. Чепайкин, В.И. Шумский
Потребительские свойства современной медицинской техники все больше определяются ее программным обеспечением. Важное место в ряду изделий медицинской техники занимают приборы для функциональных исследований. Именно этот класс техники, по разным причинам, оказался удобной сферой приложения новых информационных технологий, обеспечивших появление интерпретирующих (interpretation — толкование, объяснение) приборов. Отличительная особенность таких приборов — наличие проблемно-ориентированной экспертной системы, входная информация для которой получается в результате обработки физиологических сигналов.
Основные задачи, решаемые вычислительными средствами прибора, связаны с контролем качества первичной информации, организацией ее хранения и регистрации, извлечением симптоматически содержательного описания исследуемого физиологического процесса (параметризацией) и интерпретацией полученного описания в терминах врачебного языка. Возникающие при создании интерпретирующих приборов проблемы сопряжены с оценкой качества работы программной системы в условиях физиологической вариабельности параметров сигналов, принципиальной нелинейности алгоритмов параметризации, необходимости использования обширного словаря выходных заключений при объективно ограниченной точности медицинских знаний, на которые опираются правила выводов.
Таким образом, активное использование вычислительной техники в медицинских приборах требует концентрации усилий как на создании прикладного программного обеспечения, так и на разработке методов оценки качества его реализации, включая вопросы организационного, информационного и технологического обеспечения испытаний.
Проблемы разработки методов испытаний медицинских интерпретирующих приборов можно проиллюстрировать на примере электрокардиографов. Уже с начала 80-х годов XX века в медицинской практике применяются приборы таких производителей, как «Hewlett-Packard», «Marquette» (США) и «Siemens» (Германия), однако говорить о завершении проработки всех аспектов испытаний интерпретирующих электрокардиографов рано. Полностью исследованным можно признать только вопрос оценки качества регистрации сигналов. Развитие методов в этом направлении связано лишь с периодическим повышением требований к характеристикам входной аналого-цифровой подсистемы прибора. Достаточно надежными представляются способы оценки точности вычисления врачебных параметров электрокардиосигнала, за исключением динамически наблюдаемых (как-то, изменение смещения ST, изменение наклона ST, или даже изменения R-R), не подкрепленных еще метрологически строгим решением. Подходы же к оценке качества интерпретации, несмотря на использование обширных верифицированных баз электрокардиографических сигналов, пока
обозначены в общих чертах [4, 7, 11]. Подобная картина наблюдается и в спирометрии, и в холтеровском мониторировании: чем выше уровень интеллектуализации подсистемы прибора, тем менее детально проработаны методы испытаний этой подсистемы.
Задача оценки качества состоит в идентификации достигнутых прибором в процессе его испытаний уровней качества, по числу назначенных взаимонезависимых характеристик качества. Уровни качества при этом опираются на «измеряемые» показатели качества, которые должны выражаться каким-либо формальным способом, пригодным для сравнения однородной группы приборов (как правило, числовыми значениями). Испытания интерпретирующих электрокардиографических систем в России, сейчас и в ближайшем будущем, осуществляются на этапе медицинских испытаний экспертным путем не менее чем в трех базовых медицинских учреждениях, при реальном участии не более двух экспертов в каждом.
Предположим, что характеристики качества интерпретации определены (по крайней мере, частично) списком «правильность интерпретации i-той патологии». Частично, поскольку необходимо оценивать еще устойчивость и некоторые другие характеристики, являющиеся предметом отдельного обсуждения. Для объективного и согласованного выполнения врачами-экспертами задачи испытаний, прежде всего, необходимо определить состав и правила «измерений» показателей качества.
Бинарная схема правильности классификации. Основой для построения показателей качества работы интерпретирующего правила, являются скалярные индексы сравнения. В литературе по классификации и распознаванию образов появилось достаточно много скалярных индексов для сравнения четких множеств, обладающих (или не обладающих) заданным свойством. Большинство известных скалярных индексов сравнения определяются как функции мощности Р(АЛВ) пересечения множеств А и В. Такие индексы выглядят как вероятностные характеристики. Если множество А — множество испытательных сигналов, аннотированных как сигналы, обладающие заданным свойством (относящиеся к классу заданной патологии ), а множество В - множество откликов испытываемой системы на предъявление испытательного сигнала в терминах наличия или отсутствия заданного свойства, то показателями качества правила являются Р(АпВ)/Р(А) иР(АпВ)/Р(А). Эти показатели приняты в медицинских исследованиях и хорошо известны как «чувствительность» и «специфичность» правила соответственно. Одновременно в литературе по статистике и теории информации показатели Р(АпВ)/Р{А) и Р(Аг\В)/Р(А) известны как ошибки первого и второго рода, соответственно.
Пусть результат интерпретации для конкретного испытательного сигнала физиологической природы известен. Например, ЭКГ в 12 общепринятых отведениях может быть интерпретирована как «инфаркт передне-перегородочный, острая стадия» или другой сложный электрокардиографический комплекс. Требуется оценить, насколько правильно медицинский прибор классифицирует данный электрокардиографический феномен.
Обычно используются следующие обозначения для числа случаев исходов:
* правильно классифицированная нормальная ЭКГ называется истинной нормой (TN),
* нормальная ЭКГ, ошибочно классифицированная как патологическая ЭКГ, называется ошибочной патологией (РР),
* патологическая ЭКГ, ошибочно классифицированная как нормальная ЭКГ называется ошибочной нормой (Ш),
* правильно классифицированная патологическая ЭКГ называется истинной патологией (ГР),
Используя эти определения и наборы верифицированных нормальных и патологических случаев, заполняют таблицу вида:
Таблица 1
Тестовый сигнал Результат классификации
Норма Патология
Норма TN FP
Патология FN TP
Из такой таблицы вычисляются:
частотная оценка вероятности того, что патология классифицируется как патология
TP
Чувствительность— jp + ^ №0%,
частотная оценка вероятности того, что норма классифицируется как норма
TN
Специфичность= -100%.
TN+FP
Кроме этого, в медицинских исследованиях (особенно в западной литературе) часто используются дополнительные показатели:
частотная оценка вероятности того, что классифицированная патология это действительно патология
TP
Ценность позитивного высказывания = zr—— 100%
^ TP+FP
(в зарубежной литературе (Predictive Positive Value),
частотная оценка вероятности того, что классификация правильная
TN + TP
Общая точность — ——————т 100%.
TN+ FP + ТР+ FN
Именно такой набор показателей рекомендован к применению за рубежом при испытаниях интерпретирующих электрокардиографов. Однако приведенная бинарная схема «измерений» показателей страдает существенным недостатком.
Словарь заключений развитой системы интерпретации может состоять из нескольких десятков предложений. В электрокардиографической области он может превысить и две сотни [6], учитывая формулировки предположительности ряда изменений ЭКГ, использующие такие термины, как «вероятно», «возможно», «нельзя исключить» и т.п. Если реализованные в приборе продукционные правила допускают модификацию заключений,
отражающую степень выраженности патологии, то множеству откликов системы В разрешается быть размытым. Одновременно в условиях эксплуатации прибора важно не пропустить случаи минимальной выраженности патологии. Тогда на испытаниях подобные случаи должны быть предъявлены прибору непременно. Следовательно, множество испытательных воздействий А должно быть размытым принципиально.
Не останавливаясь на проблемах подбора и верификации представительной испытательной выборки, отметим, что, в таком случае, «измерение» показателей качества интерпретации не может опираться на классическую бинарную схему.
Определение сходства размытых воздействий на систему и ее откликов. В цикле работ [8, 9, 10] предлагается описывать свойства электрокардиографического феномена в терминах лингвистических размытых переменных — наличие патологии, пограничное состояние, патология отсутствует. Каждое значение переменной сопровождается своей S-образной функцией принадлежности. Меру сходства множеств А и В предлагается строить на основе мер близости (расстояний) между элементами множеств, выражаемой через функции принадлежности. В основе методологии теории нечетких множеств лежит бесконечнозначная логика Лукасевича [5] Естественной мерой близости в этом случае является величина Р(А(В) ( Р(А(В) равная сумме модулей от разности функций принадлежности. Кроме этой меры, в цитированных работах проанализировано еще около 20 других мер близости. Предлагается также расширить словарь степеней выраженности до 11 значений, включая такие модальности, как — определенно, вероятно, возможно, пятьдесят на пятьдесят, нельзя исключить и т.д. При таком подходе язык правил максимально приближается к профессиональному врачебному. Однако теперь каждый испытательный сигнал должен быть аннотирован двумя соседними лингвистическими значениями выраженности патологии с соответствующими им значениями функций принадлежности. Например, конкретная запись испытательного сигнала ЭКГ может быть описана как «вероятно инфаркт переднеперегородочный» со значением функции принадлежности 0.8, но «возможно инфаркт переднеперегородочный» со значением функции принадлежности 0.3. Кроме того, полученные меры сходства не обладают преемственностью к показателям чувствительности и специфичности.
В работах [1, 2, 3] предлагается подход к построению интерпретирующих правил продукционного типа в медицинских приборах, основанный на представлении каждого правила в терминах трехзначной логической схемы. Поскольку каждому диагностическому критерию, участвующему в правиле, присваивается одно из трех значений истинности: true, iffy, false, результат работы правила также может быть выражен как трехзначная переменная со значениями из ряда: true, iffy, false. Кроме этого, правила, реализованные в приборе, могут учитывать степень выраженности патологических синдромов и симптомов в терминах: выраженная патология, слабовы-раженная патология (пограничное состояние), норма (патология отсутствует).
Если теперь результат интерпретации для конкретного тестового сигнала объявлен экспертом как «выраженная патология», или как «слабовыра-
женная патология», то в рамках трехзначной схемы можно построить индексы чувствительности и специфичности, преемственные к классическим показателям.
Введем следующие обозначения для числа случаев исходов:
* правильно классифицированный нормальный случай назовем истинной нормой (TN);
* нормальный случай, классифицированный как слабовыраженная патология (пограничное состояние) обозначим IBN;
* нормальный случай, ошибочно классифицированный как выраженный патологический, назовем ошибочной патологией (FP);
* выраженный патологический случай, ошибочно классифицированный как нормальный, назовем ошибочной нормой (FN);
* выраженный патологический случай, классифицированный как слабовыраженная патология (пограничное состояние) обозначим IBP;
* правильно классифицированный выраженный патологический случай назовем истинной патологией (TP);
* слабовыраженный патологический случай, классифицированный как выраженная патология (пограничное состояние) обозначим IPB;
* слабовыраженный патологический случай, классифицированный как слабовыраженная патология (пограничное состояние) обозначим ТВ;
* слабовыраженный патологический случай, классифицированный как норма, обозначим INB.
Используя эти определения и наборы верифицированных нормальных и патологических (выраженных и слабовыраженных) ЭКГ, можно заполнить таблицу.
Таблица 2
Тестовый сигнал Результат классификации
норма слабовыраженная патология выраженная патология
Норма TN IBN FP
Слабовыраженная патология INB ТВ IPB
Выраженная патология FN IBP TP
Из такой таблицы вычисляются, по аналогии с бинарной ситуацией, индекс чувствительности Р(А пВ)/Р(А) и индекс специфичности Р{АглВ)1 Р(А) При этом, операция пересечения трактуется как операция логического умножения по Клини [5].
Если в целях трехзначных логических вычислений принять следующую схему означивания истинности из ряда: true — 1, iffy - 1/2, false - 0, то эти значения могут быть использованы при построении функций мощности в качестве весовых коэффициентов.
Индекс чувствительности — характеристика того, что патология (в том числе и слабовыраженная) классифицируется как патология (в том числе и слабовыраженная):
__ТР+(1/2)1ВР+р./2)ТВ + (1/2)1РВ
1р~ ТР+ 1ВР+ + (1/2)ТВ + (1/2)1РВ+(1/2)тв'
Индекс специфичности - характеристика того, что норма, включая и пограничное состояние, классифицируется как норма, включая пограничное состояние:
1 ТМ + (1/2)1ВМ + (1/2)ШВ + д/2)ТВ
5 ГiV + ^Б^+FP +{\/2)ШВ + {\/2)ТВ + {\/2)1РВ
Индекс ценности позитивного высказывания — характеристика того, что классифицированная патология (в том числе и слабовыраженная) это действительно патология (в том числе и слабовыраженная):
ТР + 1РВ + (1 / 2 )ТВ + (1 / 2 )1ВР
Г= ----------100% .
ТР+ 1РВ+ (1/2 )ТВ+ (1/2 )1ВР+ (1/2 )Ш
Приведенные выражения отражают интуитивное представление о том, что цена ошибки при классификации слабовыраженных патологий (пограничных состояний) должна быть меньше чем ошибки при классификации выраженных патологий.
Рассмотрим пример. Пусть испытательная выборка содержит 320 случаев, из которых 20 - аннотированы как заданная патология высоких степеней выраженности, 30 - представляют эту же патологию слабых степеней выраженности, а в 270 случаях заданная патология отсутствует. Причем, структура наблюдаемых откликов испытываемого интерпретирующего правила отражается данными табл.3.
Таблица 3
Тестовый сигнал Результат классификации
норма слабовыраженная патология выраженная патология
Норма 233 6 31
Слабовыраженная патология 3 15 12
Выраженная патология 2 7 11
Тогда «измеренные» значения индексов сравнения составят: для чувствительности — 1р- 80,0 %;для специфичности — 18 ~ 86,0 %; для ценности позитивного высказывания — /+ = 50,0 %.
Определения введенных выше индексов тождественны и в трехзначной модели Лукасевича, и в модели Клини. Они также обладают преемственностью к показателям качества классификации в бинарной схеме. Что же касается индекса общей точности (для полной аналогии с бинарной схемой), то выражения для него в моделях Клини и Лукасевича не совпадают вследствие различия подходов к построению отношений эквивалентности. Выбор используемого варианта индекса общей точности требует дальнейших исследований, но скорее, в несколько ином направлении. Показатель общей точности в бинарной схеме можно выразить и как взвешенное среднее чувствительности и специфичности, с весовыми
коэффициентами, отражающими отношение числа случаев заданной патологии к общему числу испытательных случаев. Как производный, линейно зависимый показатель, он может замещать один из показателей чувствительности и специфичности, или даже оба, но не дополнять их. В наборе используемых показателей бинарной схемы классификации есть избыточность, и исследование вариантов определения индекса общей точности для трехзначной схемы должно сопровождаться подтверждением отсутствия аналогичной связи. Только в этом случае применение показателя действительно полезно.
Вероятностная трактовка правильности классификации в трехзначной схеме. Приведенные для бинарной схемы определения показателей чувствительности и специфичности отражают вероятностную модель проверки гипотез. Подобная модель в схеме с двумя уровнями выраженности заданной патологии описывается девятью значениями вероятностей исходов, большинство из которых в рассматриваемой задаче испытаний не содержит «потребительской» ценности. Интерес представляют данные о том, насколько хорошо прибор классифицирует норму и патологию, а детализированная информация о вероятности отнесения нормы к слабо-выраженной патологии, или отнесения слабовыраженной патологии к выраженной патологии, лишь загромождает числами общую картину. Поэтому целесообразно определить такие комбинированные показатели исходов классификации «за» и «против», каждый из которых характеризуется не одним, а двумя числами: верхней и нижней вероятностями исхода. Следует помнить, однако, что любое число из этих пар, взятое отдельно, совершенно непригодно для дальнейшего использования.
Опираясь на введенные выше обозначения для вариантов исходов тестирования в трехзначной схеме, определим показатель чувствительности парой значений: общая чувствительность (верхняя вероятность) и чувствительность к выраженной патологии (пропорциональна нижней вероятности), а показатель специфичности - значениями общей специфичности и специфичности к норме.
Чувствительность к выраженной патологии - частотная оценка вероятности того, что выраженная патология классифицируется как выраженная патология:
Р-= TP+mr+FN Ш0%
Общая чувствительность - частотная оценка вероятности того, что патология (в том числе и слабовыраженная) классифицируется как патология (в том числе и слабовыраженная):
__TP + IBP + ТВ + IP В
?ОБЩ~ Тр + ]Вр + FN+TB + JpB+ INB 100%
Специфичность к норме: частотная оценка вероятности того, что норма классифицируется как норма:
TN
shopm - TN + IBN+FP Ш%
Общая специфичность — частотная оценка вероятности того, что норма включая и пограничное состояние, классифицируется как норма, включая пограничное состояние:
S = _TN + IBN + INB + TB_
ОБШ т + IBN +Fp + INB + TB+ ¡PB
В рассмотренной постановке возможно определение и пары значений для показателя ценности позитивного высказывания, а в построении показателя общей точности классификации снова появляются трудности, близкие к проблемам индекса общей точности, останавливаться на которых не будем.
Сравнивая полученную пару выражений для показателя чувствительности с введенным ранее выражением для индекса чувствительности, можно заметить, что последний является линейной комбинацией общей чувствительности и чувствительности к выраженной патологии. Сказанное относится и к индексу специфичности. Естественно, когда имеется единственный уровень выраженности заданной патологии и в испытательной выборке, и в отклике испытываемого интерпретирующего правила, то все три значения (для пары вероятностей и выражаемого через них индекса) сходятся к значению аналогичного показателя в бинарной схеме классификации.
Практическое применение вероятностных показателей трехзначной схемы классификации. Пару значений каждого из введенных вероятностных показателей можно рассматривать как координаты точки на плоскости. Для показателя чувствительности, например, абсциссой точки служит значение чувствительности к выраженной патологии, а ординатой - значение общей чувствительности. Тогда «измеренному» значению показателя соответствует двумерный радиус-вектор, и следует доопределить механизм его использования. В строгой постановке: требуется соотнести «измеренный» вектор с некоторой скалярной величиной, адекватно отражающей положение вектора на плоскости с точки зрения задачи испытаний, и идентифицирующей достигнутый уровень этого показателя. В упрощенной же постановке, для предписанного скалярного значения — уровня приемки по заданному показателю, нужно очертить такую «область приемки», попадание в которую конца «измеренного» вектора удовлетворяет предъявляемым к показателю требованиям.
Пусть имеется подсистема интерпретирующих правил, которая порождает множество заключений, относящихся к некоторой одной заданной патологии, но с различными лингвистическими значениями ее выраженности. Пусть имеются также: назначенный экспертами уровень приемки Q (в общем случае — свой для каждого из введенных показателей) и испытательная выборка следующего состава: L - число случаев с отсутствием заданной патологии; M — число случаев слабовыраженной патологии («возможно», «нельзя исключить» и т.п.); N - число случаев с выраженными ее степенями (только «определенно» и «вероятно»). Охарактеризуем структуру подмножества «заданной патологии» испытательной выборки величиной альфа=1Ч/(М+М), а структуру подмножества «нормы» в выборке величиной бета=Ь/(Ь+М).
При исследовании поведения вектора показателя чувствительности, в качестве границ его «области приемки», была установлена следующая система условий: при РВыр ^ О
а Рвыр +(1 -а)<2< Ровщ < 11
1 = Ю
при Рвыр < й
а [1 - ((1 - й) /0 Рвыр] + (1- а) <2 <РОБЩ < а (Щ) РВЫР + (1 - а)
(используемые в неравенствах величины выражаются в долях единицы, а не в процентах). Аналогично «область приемки» для вектора показателя специфичности ограничивается условиями:
при б норм — б
Р 8норм + ( 1 -Р)<2< Зовщ< 1;
при б норм < б
Р [1 - ((1 - й) /0 ^ норм] + (1-/3)0 <Бобщ<Р (1/й) Б норм + (1-/3).
Исследования также показали, что для предотвращения излишне мягкой приемки значение уровня приемки должно превышать 2/3.
Заметим, что при малых альфа, даже для достаточно больших величин С), значению Рвыр разрешается быть весьма малым. И тем не менее, по сравнению с условиями приемки, опирающимися на индексы сравнения, в частности для чувствительности
ОБЩ ^ ^^*ВЫР )
(1+а)
система условий для векторов является более жесткой.
Действительно, возвращаясь к нашему примеру, из структуры откликов получаем следующие «измереные» пары значений вероятностных показателей:
- для чувствительности - Рвыр = 55,0% и Р0БЩ — 90,0 %,
- для специфичности - 5Н0РМ ~ 86,3 % и 80БШ ~ 85,7 %.
При учете параметров структуры испытательной выборки примера
альфа = 0,4 и бета = 0,9 , оказывается, что такие показатели удовлетворяют уровням приемки всего лишь: (2Р = 73,3% 80,0%. Это существенно ниже «измеренных» значений соответствующих индексов. Вероятностные показатели с введенным описанием «области приемки» полнее учитывают структуру отклика испытываемого интерпретирующего правила, и следовательно, такая модель в задаче оценки качества предпочтительнее использования индексов сравнения.
Некоторые организационные и информационные вопросы проведения испытаний. Мы показали, как задача испытаний развитой интерпретирующей системы, выводы которой о наличии патологии допускают более чем одну степень ее выраженности, может решаться в определениях предложенной трехзначной схемы классификации. Множество испытательных воздействий должно включать совокупность подмно-
жеств разнообразных степеней проявления каждой патологии, аннотированных, однако, только двумя уровнями — выраженным и слабым. Сравнение воздействий с откликами испытываемой системы должно выполняться экспертами-испытателями по тем же двум уровням, независимо от числа градаций (если их более одной) патологии любого вида в словаре системы. Такая схема испытаний сохраняет преемственность к общепринятой бинарной схеме классификации, что немаловажно, поскольку значительное число видов патологии принципиально имеют единственную степень выраженности.
Успешная реализация предлагаемого подхода, однако, возможна лишь при согласованном толковании всеми участвующими в испытаниях экспертами понятий «выраженность» и «слабая выраженность» патологии данного вида. Конечно, при большом числе градаций таких понятий в словаре системы (равно как в процессе верификации испытательных воздействий), могут встретиться трудности установки границ, но взаимопонимание тут вполне достижимо. Сложнее обстоит дело, когда различная клинико-ана-томическая терминология механически, с целью удовлетворения требований клиницистов к форме представления результатов функционального исследования, переносится на объяснения биосигнальных феноменов [6]. В электрокардиографии, например, это локализация инфаркта или ишемии миокарда. Распространение изложенных принципов трехзначной схемы испытаний на понятие локализации весьма желательно. Из нашего примера видно, как сильно сказывается соотношение числа предъявляемых случаев нормы и патологии на значение индекса ценности позитивного высказывания в весьма приличного качества системе. Но данная структура множества воздействий хорошо отражает условия испытаний такой системы интерпретирующих правил, которая классифицирует всего полтора десятка различных патологий. Для более развитых систем диспропорция структуры выборки только увеличивается. Значение же индекса ценности позитивного высказывания, при прочих равных условиях, неизбежно уменьшится, но тогда необходимо соответственно снижать и уровень приемки по этому показателю.
Подчеркнем, чем больше видов патологии должна интерпретировать система, тем меньшим становится отношение числа случаев отдельной патологии к общему числу случаев испытательной выборки. Когда же в качестве отдельной патологии предполагается рассматривать некоторую патологию заданной локализации, может оказаться вообще бессмысленным «измерять» показатель ценности позитивного высказывания. Причем, сама проблема ограниченных возможностей корректной оценки интерпретирующих свойств прибора, обладающего развитым словарем заключений, наблюдается не только в трехзначной, но и в бинарной схеме классификации.
Таким образом, для решения задачи испытаний конкретного интерпретирующего медицинского прибора требуется обеспечить:
- рациональное разбиение словаря интерпретации по однородным группам патологий, отличающимся внутри группы некоторыми вторичными признаками, с целью минимизации числа подмножеств испытательных воздействий;
- создание испытательной базы данных, отвечающей принципам разбиения словаря;
- формализацию правил отнесения гипо- и гипердиагностических откликов на испытательные воздействия внутри каждой группы патологии (по необходимости), реализующих возможность применения трехзначной схемы испытаний.
В связи с этим встает вопрос — кто, и на каком этапе разработки прибора может это осуществить. Возлагать решение на медицинского соисполнителя разработки было бы необоснованно, и вот почему. Очевидно, что для испытаний развитой интерпретирующей системы потребуется множество воздействий, исчисляемое сотнями верифицированных случаев. Сбор необходимого материала займет годы, с учетом обязательности привлечения для верификации сторонних экспертов. Заметим также, что в рамках практикуемых в настоящее время медицинских испытаний такое невозможно в принципе. Далее, подготовленному материалу необходимо придать определенный статус, разрешающий его использование в качестве испытательного. Иными словами, поставленный вопрос может быть решен исключительно корпоративным мнением медицинских специалистов.
Здесь следует остановиться на месте испытаний качества интерпретации в предписанной Госстандартом РФ двухступенчатой системе испытаний медицинской техники. Как указывалось выше, сейчас они осуществляются в рамках медицинских испытаний, то есть под непосредственным контролем Минздрава РФ. Однако для предъявления прибору испытательной базы данных в виде физических сигналов необходимы программно-технические средства (технология воспроизведения), которые могут позволить себе иметь лишь немногие медицинские учреждения. Можно рассматривать их проведение и на первой ступени - в рамках приемочных технических испытаний с целью утверждения типа средства измерений медицинского назначения, под контролем Госстандарта. Но в его структурах отсутствуют практикующие врачи-эксперты, способные оценить качество с учетом всех особенностей предполагаемой области применения прибора, а последовательно-технократический подход к рассматриваемым испытаниям неприменим.
В любом случае, формализация словаря интерпретации и правил валиди-зации гипо- и гипердиагностических откликов прибора внутри каждой группы близких по смыслу патологий, формирование испытательной базы и ее аттестация — должны быть предметом коллегиальных решений проблемно-ориентированной «ассоциации» разработчиков медицинской техники и врачей специалистов — медицинских соисполнителей. Оценка качества интерпретации, по-видимому, должна оставаться задачей медицинских испытаний — в том смысле, что механистические наблюдения откликов на предлагаемые прибору воздействия подлежат детальной медицинской экспертизе.
ЛИТЕРАТУРА
1. Булыгин В.П. //Актуальные проблемы медицины: Сб. научн. тр. МОНИКИ. - М., 1993. - С. 105-109.
2. Булыгин В.П., ВасановаТ.Б., Чепайкин А.Г.// Мед. техника. - 2001. -№ 3. - С. 25-29.
3. Булыгин В.П., ВасановаТ.Б., Лобанов Д. А. и др.//Альманах клинической медицины. - Till. - М.: МОНИКИ., 2000. - С. 255-261.
4. Булыгин В.П., Чепайкин А.Г. // Мед.техника. - 2002. - № 2. - С. 9-14.
5. Карпенко А.С. Логика и компьютер. Многозначные логики. - М. 1997. - 213 с.
6. Кольцун С.С., Федорова С.И. // Актуальные проблемы медицины: Сб. научн. тр. МОНИКИ.-М„ 1993.-С. 115-121.
7. Degani R., Bortolan G. Computerized electrocardiography and fuzzy sets // Fuzzy Sets Theory and Applications/A.Jones, Eds. - D. Reidel Publishing Company, 1986. - P. 317-329.
8. Degani R., Bortolan G. // Fuzzy Sets and Systems. - 1987. - V.24(3). - P. 345-362
9. Degani R., Bortolan G.//International Journal of Approximate Reasoning. — 1988. —№2. -P. 143-162.
10. Willems J.L, Arnaud P., van Bemmel J.H. et al. // Methods of Information in Medicine. — 1990.-V. 29.-P. 263-273.
11. Zywietz Chr., Mertins V., Willems J.L. // Computers in Cardiology / Murray A., Ripley K. eds. — IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, 1990.— P. 181-184.
КЛИНИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ ЛИНЕЙНО-АДГЕЗИВНОГО ФЕНОТИПА
ОПУХОЛЕВЫХ КЛЕТОК ПРИ ХРОНИЧЕСКОМ ЛИМФОЛЕЙКОЗЕ
А.К. Голенков, Т.А. Митина, A.B. Кильдюшевский
Изучение иммунологического фенотипа опухолевой клетки при лим-фопролиферативных заболеваниях (ЛПЗ) имеет важное значение для клинической гематологии. Биологический аспект этой проблемы позволяет более глубоко понять вопросы патогенеза опухолевого процесса, оценить связь иммунологического фенотипа опухолевой клетки с изменениями клеточного генома и уточнить характер межклеточного взаимодействия. Клинический аспект этого направления состоит в совершенствовании классификаций ЛПЗ и в расширении методов дифференциальной диагностики.
Вместе с тем, иммунофенотипическая идентификация дифференциро-вочных антигенов на опухолевых клетках выходит за рамки их линейных характеристик, так как более широко отражает клеточные функции. Адге-зивно-лигандная система лимфоцитов человека является одним из главных факторов межклеточного взаимодействия. На этом основана важная функция иммунитета, которая заключается в способности перемещения имму-нокомпетентных клеток через сосудистый эндотелий в ткани и их кооперации для реализации иммунного ответа. Интерес к изучению этой проблемы при хроническом лимфолейкозе (ХЛЛ) связан с тем, что данное заболевание, по существу, является новообразованием системы крови и иммунитета. Оно характеризуется накоплением большого количества лимфоцитов опухолевого клона в крови, костном мозге, лимфатических органах. Клинические наблюдения показывают, что распределение опухолевых клеток при ХЛЛ в организме происходит неравномерно. Выделяются лейкемические, селезеночные и костномозговые варианты, которые различаются по клиническому течению. Достаточно убедительных объяснений этому в литературе практически нет. В то же время, следует учитывать, что лимфоциты при ХЛЛ могут сохранять на своей поверхности молекулы адгезии, как их нормальные аналоги, и тем самым влиять на распределение опухолевых клеток в организме больного. Вопрос о функции адгезивно-лигандной системы при ХЛЛ в настоящее время активно изучается [2].
