Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Автоматизированная поддержка принятия решений в процессе оказания помощи детям с ожоговой травмой

ВАК РФ 03.01.09, Математическая биология, биоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Автоматизированная поддержка принятия решений в процессе оказания помощи детям с ожоговой травмой"

На правах рукописи

ДОЛОТОВА ДАРЬЯ ДМИТРИЕВНА

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ В ПРОЦЕССЕ ОКАЗАНИЯ ПОМОЩИ ДЕТЯМ С ОЖОГОВОЙ ТРАВМОЙ

03.01.09 - математическая биология, биоипформатика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

005558391

5 <кВ 2015

Москва - 2015

005558391

Работа выполнена в Государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации.

Научпый руководитель:

доктор медицинских наук, профессор Кобринский Борис Аркадьевич Официальные оппоненты:

доктор медицинских наук, профессор Карась Сергей Иосифович ГБОУ ВПО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава России, заведующий кафедрой медицинской и биологической кибернетики

доктор медицинских наук Спиридонова Тамара Георгиевна

ГБУ «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения города Москвы», ведущий научный сотрудник Ожогового центра

Ведущая организация:

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российский университет дружбы народов» Министерства образования и науки Российской Федерации

Защита состоится «23у> ¡.¿¿а/г/»?^2015 г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 268.072.09 при ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России по адресу: 117997, Москва, ул.Островитянова, д.1

С диссертацией можно ознакомиться на сайте http://rsmu.ru и в Научной библиотеке ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России по адресу: 117997, Москва, ул.Осгровитянова, д.1.

Автореферат разослан « 2Л» сД^^У^л. 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор медицинских наук, профессор Губский Леонид Васильевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования

По данным ВОЗ ожоги составляют 30% всех травматических повреждений и характеризуются высокими показателями летальности и инвалидности, треть всех погибших составляют дети до 14 лет. В целом в России за медицинской помощью по поводу ожогов ежегодно обращаются 7577 тысяч детей [А.Г. Баиндурашвили, 2012], что составляет 33,5-38% от общего числа пострадавших от ожогов.

Ключевым моментом в лечении пациента в острый период ожоговой травмы является определение площади пораженной поверхности, на основании которой вычисляется объем инфузионной терапии, а также различные индексы, используемые для оценки тяжести состояния. Для расчета площади ожоговой поверхности у детей традиционно используются диаграммы Ланда и Браудера, учитывающие изменение пропорций ребенка с возрастом и представляющие собой схематичное изображение пациента спереди и сзади. В отечественной комбустиологии для подобного изображения тела человека в двух проекциях существует специальный термин — «скица». Согласно различным оценкам частота ошибок в расчете площади ожога, чаще всего в силу отсутствия должного опыта, достигает 23% [О.И. Старостин, 2008; О.В. Марковская, 2010].

В то же время, отдаленные результаты лечения ожоговой раны напрямую зависят от своевременно начатого лечения на этапе реабилитации [А.Г. Баиндурашвили, 2012], в которой нуждаются более 80% детей с последствиями ожоговой травмы. Ряд физиологических особенностей, таких как диспропорция роста рубцовой и неповрежденной кожи, а также рост детей обусловливают необходимость продолжительного динамического наблюдения за формирующимся рубцом.

Выбор оптимальной схемы лечения в этот период зависит от клинико-морфологического типа послеожогового рубца и степени его зрелости. Несмотря на то, что в последнее время появились работы, предлагающие использование различных инструментальных методов оценки типа рубца,

3

нельзя упускать из внимания проблему их недостаточной доступности в различных медицинских организациях страны. До сих пор самым распространенным методом диагностики типа рубцовой ткани является клинический осмотр. Однако в силу присущей ему субъективности, а также высокой изменчивости клинической картины рубцовой ткани в пределах одного типа, ошибки в диагностике рубцов случаются, согласно различным источникам, в 20-80% случаев [И.В. Соболева, 2007]. Следствием ошибок диагностики типа рубца является выбор неверной тактики лечения пациента, что ведет к продолжению роста рубца, развитию двигательных и уродующих нарушений, которые нередко становятся причиной социальной дезадаптации пострадавших.

Одним из способов решения данной проблемы является применение диагностических правил в составе медицинских информационных систем для консультативной помощи в принятии решений. Среди множества способов их разработки принято выделять два основных подхода: на основе методов вычислительной диагностики (с помощью математической статистики) и на основе экспертного подхода (посредством использования знаний).

В настоящее время в мировой практике представлено немалое количество программных продуктов, позволяющих врачу быстро и точно рассчитать площадь пораженной поверхности и оперативно определиться с тактикой ведения больного в острый этап ожоговой травмы. В России программное обеспечение указанного выше назначения не получило широкого распространения [О.И. Старостин, 2008]. Что касается правил для поддержки принятия решений в диагностике типа рубцовой ткани на основе клинического осмотра, то их упоминания в мировой литературе мы не обнаружили.

Таким образом, проблема поддержки медицинских работников на различных этапах оказания помощи обожженным больным является крайне актуальной.

Цель и задачи исследования

Целью исследования являлась разработка систем поддержки лечебно-диагностического процесса на этапах оказания помощи детям с термической травмой с использованием вычислительных процедур и логических решателей. Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1. Создание электронной скицы, позволяющей рассчитать площадь ожога и рубцовой ткани с учетом объемности человеческого тела.

2. Разработка решающих правил для поддержки принятия решений в процессе диагностики типа рубцовой ткани с помощью математической статистики и экспертного подхода.

3. Программная реализация разработанных правил диагностики послеожоговых рубцов.

4. Разработка автоматизированной консультативной системы, интегрирующей базу данных и модули поддержки принятия решений.

5. Оценка эффективности разработанных программных продуктов для определения площади пораженной поверхности и типа рубцовой ткани.

Научная новизна

Впервые в мире разработаны диагностические правила для определения типа рубцовой ткани на основе балльной оценки, показавшие эффективность их применения в клинической практике.

Впервые в России разработан электронный вариант скицы, предусматривающий расчет площади пораженной поверхности с учетом объемности человеческого тела на основе работы пользователя с графическим редактором, что позволило повысить точность вычисления площади ожога и рубцовой поверхности.

Впервые, в процессе формирования процедурных правил на основе знаний, обоснована необходимость выделения подтипов рубцов (ранние и поздние), характеризующих степень их зрелости.

Практическое значение работы

1. Электронная скица, учитывающая объемность тела ребенка, позволяет повысить точность оценки площади обожженной поверхности, участков кожи для аутодермопластики и размеров рубцовой ткани.

2. Модуль дифференциальной диагностики типа рубцовой ткани позволяет с высокой точностью формировать диагностическое заключение о возможном типе послеожогового рубца.

Разработанное программное обеспечение может использоваться как автономно (в виде самостоятельных программных модулей), так и в составе автоматизированной консультативной системы.

Положения, выносимые на защиту

Применение разработанного программного обеспечения для автоматизированного расчета площади пораженной поверхности позволяет значительно снизить количество ошибок, совершаемых медицинскими работниками на разных этапах оказания помощи пациентам с ожоговой травмой.

На основании шкалы балльной оценки рубцов, упорядочивающей нечеткие клинические характеристики, с использованием вычислительных процедур и основанных на знаниях правил, возможно проведение дифференциальной диагностики типов рубцовой ткани.

Внедрение результатов

Разработанное программное обеспечение «Электронная скица», а также модуль поддержки принятия решений в процессе диагностики типа рубцовой ткани используется в клинической практике ожогового отделения ДГКБ№9 им. Г.Н.Сперанского (г.Москва) и ожогового отделения Люберецкой Районной Больницы №3.

Программы «Электронная скица» и «Модуль диагностики типа послеожогового рубца» прошли государственную регистрацию Роспатента (свидетельства №2014610117 и №2014660416 соответственно).

Публикации

По материалам диссертации опубликовано 8 научных работ, в том числе 4 статьи в журналах, входящих в перечень ВАК РФ.

Личное участие автора

Автором разработан модуль консультативной информационной системы для регистрации случаев обращения пациентов с термической травмой. Автором разработан алгоритм расчета коэффициентов для учета объемности тела ребенка, использованный в дальнейшем при создании программного обеспечения скицы. В процессе разработки правил диагностики типа рубца автор выступал в качестве когнитолога. В последующем автором была выполнена программная реализация разработанных правил.

Апробация работы

Результаты диссертационной работы доложены на научной сессии НИЯУ МИФИ (Москва, 2012), на XI Всероссийском конгрессе «Инновационные технологии в педиатрии» (Москва, 2012), XV Конгрессе Европейской Ассоциации Ожогов (Вена, 2013), IX Международной (XVIII Всероссийской) Пироговской научной медицинской конференции студентов и молодых ученых (Москва, 2014), Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Скорая медицинская помощь-2014» (Санкт-Петербург, 2014), XVII Конгрессе Международного сообщества по ожоговой травме (Сидней, 2014).

Структура и объем работы

Диссертация изложена на 119 страницах машинописного текста и состоит из введения, обзора литературы, материалов и методов исследования, главы результатов исследования и их обсуждения, заключения, выводов, практических рекомендация, приложения, списка используемой литературы.

Диссертация иллюстрирована 31 рисунком, 31 таблицей. Список литературы включает 121 наименование.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении работы обосновывается актуальность темы, указаны цель и задачи работы, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе работы представлен обзор литературы. Глава содержит разделы, посвященные актуальным вопросам оказания помощи детям с ожоговой травмой, в том числе проблемам оценки площади ожога и типа послеожогового рубца. Описаны возможности применения систем поддержки принятий решений, реализованных с помощью различных подходов, в задачах диагностики. В заключительной части приводится обзор существующих систем поддержки принятия решений, применяемых в процессе оказания помощи детям с ожоговой травмой.

Во второй главе описаны материалы и методы исследования.

Характеристика клинического материала

Для решения поставленных задач были использованы данные об обращении 192 детей в Детскую городскую клиническую больницу №9 им. Г.И.Сперанского (отделения ожоговой травмы для детей младшего и старшего возраста, отделение реконструктивно-пластической хирургии, консультативно-диагностическая поликлиника). Распределение случаев обращения на различных этапах оказания помощи представлено в таблице 1. Таблица 1 Распределение случаев обращения детей с термической травмой

Этап оказания помощи Количество случаев (обращений)

1 Этап острой ожоговой травмы 60

II Амбулаторный этап 62

III Этап реабилитации в стационаре 104

Всего 226

Данные о 60 случаях с острой ожоговой травмой были использованы для

оценки частоты ошибок в расчете площади ожога сотрудниками бригады СМП,

врачами приемного и лечебного отделений по сравнению с площадью

поражения, рассчитанной с помощью разработанного программного

обеспечения «Электронная скица».

При построении алгоритма диагностики типа рубцовой ткани были

проанализированы данные клинических осмотров детей, посещавших

8

консультативную поликлинику при ДГКБ №9 или госпитализированных в отделение реконструктивно-пластической хирургии в 2010-2013 гг (п=109)

(таблица 2).

Таблица 2 Клинические осмотры рубцов: обучающая н контрольная выборка

Число осмотров рубг/ов Обучающая выборка Контрольная выборка Всего

Этап реабилитации в амбулаторных условиях (И Этап) 61 80 141

Этап реабилитации в условиях стационара (III Этап) 48 56 104

Всего осмотров 109 136 245

Проверка разработанных алгоритмов была проведена на контрольной выборке пациентов, обращавшихся с последствиями ожоговой травмы в 2014 году (п=136).

В ходе клинических осмотров была выполнена балльная оценка следующих признаков рубца: плотность, эластичость, цвет, высота, наличие зуда и гиперэстезии. Возможные значения каждого из признаков и соответствующие им баллы представлены в таблице 3.

Таблица 3 Балльная шкала клинической оценки рубцов

Клинический признак рубца | Баллы Клинический признак рубца | Баллы

Плотность Высота

Мягкий 0 Не возвышается 0

С участками умеренной плотности 1 До 0,2 см 1

Умеренной плотности 2 До 0,5 см 2

Средней плотности 3 До 0,8 см 3

Плотный 4 До 1 см 4

Очень плотный 5 Более 1 см 5

Цвет Зуд

Телесный, гипопигментация, гиперпигментация, депигментация 0 Отсутствует 0

Бледно-розовый 1 Слабый 1

Ярко-розовый 2 Умеренный 2

Красно-багровый 3 Сильный 3

Бордовый 4 Выраженный 4

Цианотичный 5 Очень выраженный 5

Эластичность Гиперэстезия

Эластичный 0 Отсутствует 0

Сомнительная 1

Среднеэластичный 1 Слабая 2

Умеренной выраженная 3

Малоэластичный 2 Выраженная 4

Неэластичный 3 Выраженная с болевыми ощущениями 5

В заключении осмотра указывался клинико-морфологический тип рубца и рекомендации по его лечению. Частота встречаемости различных типов рубца представлена в таблице 4.

Таблица 4 Распределение рубцов по клинико-морфологическнм типам

Клинико-морфологический тип рубца Количество случаев

Обучающая выборка Контрольная выборка

Незрелый 50 (45,9%) 102 (75,0%)

Нормотрофический 11 (10,1%) 11 (8,1%)

Гипертрофический 38 (34,9%) 20 (14,7%)

Келоидный 10 (9,2%) 3 (2,2%)

Всего 109 136

Программные средства

Для создания автоматизированной консультативной системы была использована СУБД MS Access 2003. При разработке модуля оценки площади ожога «Электронная скица» с целью создания системы коэффициентов использовался язык программирования JavaScript; алгоритм подбора коэффициентов был реализован с помощью языка программирования VBA. Программная реализация «Электронной скицы» была выполнена с помощью интегрированной среды разработки Visual Studio и языка программирования С#. Модуль диагностики типа послеожогового рубца был выполнен также с помощью СУБД MS Access 2003. Разработанные правила поддержки принятия решений внедрены в информационную систему посредством процедур, написанных на языке программирования VBA.

Методы построения правил поддержки принятия решений

При создании математического алгоритма диагностики типа рубца применялась бинарная логистическая регрессия с обратной пошаговой процедурой. Для построения правил, основанных на экспертных знаниях, были использованы текстологический и коммуникативные методы, а именно интервьюирование и диалоги с экспертом. При оценке качества построенных моделей использовались чувствительность, специфичность, общее количество правильных отнесений, а также площадь под ROC-кривой.

Статистическая обработка

Статистическая обработка данных включала методы описательной статистики, проверку статистических гипотез с помощью параметрических (t-критерия Стьюдента) и непараметрических критериев (U-критерия Манна-Уитни), расчет коэффициентов корреляции (критерий Спирмена). Оценка надежности балльной шкалы клинической оценки рубцов проводилась с помощью критерия альфа Кронбаха. При проверке статистических гипотез пороговый уровень значимости р принимался равным 0,05.

Статистическая обработка данных осуществлялась с помощью пакета SPSS 16.0, для представления результатов использовался табличный процессор MS Office Excel 2003.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ 1. Разработка модуля для регистрации данных на этапах лечебно-диагностического процесса

Для регистрации случаев обращения пациентов с термической травмой и её последствиями с помощью СУБД Access 2003 была разработана информационная система. Её проектирование включало следующие этапы:

• Концептуальное проектирование - включающее построение инфологической модели с описанием взаимодействия различных участников лечебно-диагностического процесса (рисунок 1);

• При даталогическом проектировании была разработана схема базы данных, определен набор отношений (таблиц), первичных ключей и связей между ними;

• Физическое проектирование включало реализацию таблиц и запросов, а также разработку интерфейса системы (форм для ввода анкетных данных, информации о госпитализациях и обращениях в поликлинику, осмотрах).

Рисунок 1 Мифологическая модель автоматизированной консультативной системы ожоговой травмы

С Пациент с ожоговой \

_травмой_

| ФИО ~]

| Пол ]

| Дата рождения [ I Адрес I

Родители I

Сотрудник бригады СМП

Дежурный врач приемного покоя

Оценка состояния

Расчет Э ожога

Ьц(

1енка степени ожога

Оценка состояния

Расчете ожога

Юценка степени ожога

X

Действии

Обезболивание

Начало инфузионной _терапии_

Решение о госпитализации

Транс гк?ртиро&к1 вППУ

Действия

Назначений на ближайшие сутки, корректировка инфузионной терапии

Решение о переводе в1 стациона р или ОРИТ I

Приемное отделение

Врач ожогового отделения

Оценка состой ни я

Расчет э ожога

[Оценка степени ожога

Перевод в отделение/ ОРИТ

Догоспитальный этап

Действия

Корректировка объема вводимой жидкости Выбор консервативных и и хирурги чесни« ^ методов лечения уу

Лечебное отделение

Этап оказания помощи в ЛПУ

Врач поликлиники

Оценка состояния

' Определение типа ' рубиа на основе клинической оценки

Действия

Выбор средств и

методов консервативного лечений

Решение о направлении в специализированное учреждение

Острая ожоговая травма

1Е>

Реабилитация в поликлинике

Врач-комбустиолог /врач-хирург

Оценка состояния

Определение типа ' рубиа на основе клинической оценки

Действия

Выбор средств и

методов консервативного и хирургического лечения

х>

Реабилитация в стационаре

В созданный программный модуль были внесены сведения о госпитализации 60 детей с острой ожоговой травмой, а также об обращении 132 детей с послеожоговыми рубцами и деформациями в поликлинику и реконструктивно-пластическое отделение.

2. Разработка модуля «Электронная скица» для оценки площади пораженной поверхности

Первым шагом в разработке программного обеспечения для расчета площади ожога являлось создание двухмерной проекции тела ребенка: были определены координаты начала и конца отрезков, являющихся границами различных анатомических областей на оцифрованном эскизе тела ребенка. С целью учета площади боковых поверхностей была рассчитана система коэффициентов «объемности», позволяющих повысить точность вычисления площади на двухмерном изображении. Коэффициенты были определены как величины, обратные косинусам углов отрезков, построенных на горизонтальных проекциях тела человека (рисунок 2).

Для автоматизации получения координат границ тела на горизонтальных проекциях использовалась процедура, написанная на языке JavaScript. Полученные координаты были аппроксимированы на полиномиальную кривую, при оценке погрешности аппроксимации использовалось значение R2. В последующем на языке программирования VBA был реализован алгоритм оптимального разбиения полученной кривой на три отрезка, для каждого из которых был определен угол наклона. Рассчитанные значения коэффициентов для различных анатомических областей представлены в таблице 5.

Таблица 5 Система коэффициентов для учета объемности человеческого тела

Название анатомической области Проекция спереди Проекция сзади

]/COS(a) I/COS(ß) l/COS(a) l/COS(ß)

Голова 1,42 3,52 1,53 3,29

Шея 1,36 6,57 1,04 2,13

Верхние конечности 1,23 2,20 1,23 3,08

Туловище 1,06 1,89 1,09 2,51

Нижние конечности 1,18 6,10 1,72 2,14

Рисунок 2 Определение коэффициентов объемности путем аппроксимации контуров горизонтального сечения на отрезки.

Программный продукт представляет собой графический редактор, позволяющий с помощью курсора мыши «раскрашивать» участки произвольной формы на проекциях тела ребенка спереди и сзади (рисунок 3). Расчет площади различных анатомических областей в зависимости от возраста пострадавшего осуществляется в программе с использованием таблицы Ланда и Браудера. Также в приложении реализован функционал, позволяющий выполнение следующих задач:

• расчет суммарной площади ожога в процентах от ОППТ и в квадратных сантиметрах;

• вычисление объема инфузионной терапии;

• сохранение и просмотр цифровых изображений, которые могут быть прикреплены к скицам, созданным на разных этапах лечебно-диагностического процесса;

• печать отчетной формы.

Рисунок 3 Интерфейс программы "Электронная скина"

¡ОСХХХХХХХ ХХХХХХКХХХ {М.ОН.ШЦ _ -1

J jJ0_iJ

кярта; jioosMm-e *бзз

Скша. ]12 08 2013 00 0

Пока)ым;ь. Г" РуСчы Г Ожоги Г фото

KowMeMiaiwft___

ОжОГН и рубды | Фото | Перс. ДЛ"Нвв I

Сравнение с другими программными продуктами

Аналогично зарубежным приложениям, разработанная программа «Электронная скица» позволяет рассчитать площадь ожога (в процентах и квадратных сантиметрах) и вычислить объем инфузионной терапии.

Главным отличием разработанной программы от зарубежных аналогов является возможность учета объемности человеческого тела, несмотря на использование двухмерной проекции. Таким образом, вычисленная в «Электронной скице» площадь ожога создаёт основание для уменьшения погрешности расчета суммарной площади ожога по сравнению с другими приложениями, работающими с двухмерным изображением, каковых в настоящее время большинство (SAGE II, Mersey Burns, LiAo BumsPro).

Программа была протестирована комбустиологами детского ожогового центра и зарегистрирована в Роспатенте (свидетельство №2014610117).

На следующем этапе исследования был проведен сравнительный анализ ручной и электронной оценки площади ожога. 3. Оценка частоты ошибок в определении площади ожога

При проведении анализа частоты и характера ошибок, совершаемых медицинскими работниками при определении площади ожога, использовались следующие сведения из историй болезни (п=60):

• диагноз направившего учреждения, а именно площадь поражения, определенная сотрудниками бригады СМП (п=43, так как площадь ожога была указана лишь для 43 пациентов из 55 поступивших на машине скорой помощи) или врачами других больниц (п=4);

• диагноз приемного отделения: площадь ожога, рассчитанная дежурным врачом, не являющимся комбустиологом;

• заключительный клинический диагноз: площадь поражения, определенная лечащим врачом ожогового отделения.

При сравнении значений площади ожога, оцененной врачами, со значениями, рассчитанными с помощью «Электронной скицы», было получено следующее распределение ошибок:

Таблица б Распределение частоты ошибок на различных этапах оказания помощи

Этап оказания помощи Величина ошибки в определении площади ожога

нет ошибки 1-5% п.т. более 5% п.т.

Направившее учреждение 7 (14,9%) 21 (44,7%) 19 (40,4%)

Приемное отделение 22 (36,7%) 29 (48,3%) 9(15%)

Лечебное отделение 26 (43,3%) 31 (51,7%) 3 (5%)

Как видно из таблицы 6, верное определение площади ожога, когда величина ошибки составляла менее одного процента от ОППТ, наблюдалось лишь в 15, 37 и 43% случаев для направившего учреждения, приемного и лечебного отделений соответственно. Средняя величина ошибки для этих трёх участников лечебно-диагностического процесса составила 4,8, 3,4 и 2,4% п.т., при этом примерно в половине случаев ошибка варьировала от одного до пяти процентов п.т.. Неверный расчет площади ожога и, как следствие, назначение

неадекватной по объему инфузионной терапии могут значительно ухудшить состояние пострадавшего; при этом опасна как недооценка, так и переоценка площади ожога, что наблюдалось в 2/3 всех случаев. Также при проведении корреляционного анализа было показано, что ошибки чаще имеют место при обширных ожогах, то есть именно тогда, когда вопрос точности расчета площади ожога и объема вводимой жидкости стоит особенно остро.

Таким образом, разработка инструмента, позволяющего автоматизировать расчет площади ожога, будет способствовать снижению числа ошибок в её определении, совершаемых как врачами общей практики, так и врачами-специалистами.

4. Разработка правил поддержки принятия решений в процессе диагностики типа рубцовой ткани

В процессе разработки решающих правил диагностики типа послеожогового рубца была использована балльная шкала, применяемая в ДГКБ№9 (таблица 3). Данная шкала отличается от известных в литературе шкал более подробной градацией признаков. С целью проверки шкалы на надежность был применен критерий альфа Кронбаха. Полученное значение 0,866 (ДИ 0,823; 0,901) свидетельствует о высокой степени внутренней согласованности клинических признаков.

Для построения решающих правил использовались данные 245 клинических осмотров рубцов, внесенные в специальную форму в составе информационной системы.

4.1.Разработка математического алгоритма диагностики типа рубцовой ткани

При создании математического алгоритма диагностики типа рубцовой ткани был применен метод бинарной логистической регрессии с обратной пошаговой процедурой. Анализ проводился на основе данных 109 клинических осмотров рубцов, включенных в обучающую выборку. В качестве независимых переменных выступали следующие признаки: давность рубца, плотность,

эластичность, высота, цвет, зуд, гиперэстезия, а также сумма баллов.

17

Возможность определения типа рубца по сумме баллов представляла особенный интерес, так как этот признак часто используется диагностами в клинической практике для оценки состояния рубца в динамике.

При применении метода Спирмена было выявлено, что высокой корреляционной связью (более 0,75) обладали между собой три клинических признака: плотность, эластичность и высота рубца, а также общая сумма баллов (р<0,001). Выходной переменной являлся клинико-морфологический тип рубца.

Полученное трехступенчатое правило определяло на первом шаге зрелость рубца; в случае, если рубец зрелый, рассчитывалась вероятность его нормального или патологического формирования; на последнем шаге для патологических рубцов определялась принадлежность к гипертрофическому или келоидному типу (рисунок 4). Используемые для оценки качества построенных правил чувствительность и специфичность превышали 90% на всех шагах кроме последнего: келоидный рубец определялся верно лишь в 80% случаев.

Рисунок 4 Построение правила дифференциальной диагностики послеожоговых рубцов с помощью бинарной оегвессии на обучающей выбооке (п=109)

При этом изменение значения порога (cut-off value) на третьем шаге с целью повысить точность определения келоидов приводило к резкому увеличению ошибки в группе гипертрофических рубцов: четверть гипертрофических рубцов определялись как келоидные.

При проверке построенных правил на контрольной выборке было выявлено более значительное снижение качества алгоритма: точность определения патологических рубцов снизилась до 60% (рисунок 5). Рисунок 5 Проверка построенных правил на контрольной выборке

95,3%

Рубец, п=136

83,9%

С^^Незрелый, С^^релый, п

90,9%

Нормотрофический п=11

Причиной подобного результата, возможно, могло послужить малое количество келоидных рубцов в выборке (всего было зарегистрировано 10 келоидов для обучающей и 3 для контрольной выборки), а также характерное для них разнообразие клинической картины.

Переменные, участвующие на трех шагах правила, а также их коэффициенты представлены в таблице 7.

Таблица 7 Значения коэффициентов при независимых переменных для расчета

Входные переменные | Коэффициент \ Значимость

Незрелые / зрелые

Давность рубца (месяцы) 39,026 0,887

Высота -153,431 0,889

Эластичность -133,469 0,886

Константа -493,407 0,887

Нормотрофические / патологические рубцы

Давность рубца 0,099 0,086

Сумма баллов 4,328 0,09

Константа -13,334 0,087

Гипертрофические / келоидные рубцы

Высота 1,887 0,104

Плотность 5,003 0,053

Цвет 2,569 0,029

Гиперэстезия 4,846 0,036

Сумма баллов -1,721 0,042

Константа -11,567 0,033

Так как келоидные рубцы, несмотря на то, что встречаются они довольно редко, являются самыми неблагоприятными из всех типов рубцов, подобный уровень ошибок нельзя признать удовлетворительным. Лечение келоидного рубца как гипертрофического в 45-100% случаев ведет к возникновению рецидивов [В.Б. АНуеЬ, 2005]. В связи с этим на следующем этапе исследования была предпринята попытка улучшить точность диагностики с помощью правил, основанных на экспертных знаниях.

4.2.Разработка алгоритма диагностики типа рубца на основе

экспертных знаний

С целью улучшения качества распознавания патологических рубцов для разработки решающих правил был применен экспертный подход. В результате анализа литературы по проблемной области было сформировано первичное дерево признаков (14 клинических характеристик рубца) с их возможными значениями. В ходе последующего интервьюирования эксперта были выделены 6 признаков, наиболее важных для дифференциальной диагностики клинико-морфологических типов рубца: высота рубца, плотность, эластичность, цвет, наличие зуда и гиперэстезии.

В процессе определения возможных значений для каждого из этих 6 признаков была выявлена их выраженная неоднородность в пределах одного клинико-морфологического типа, связанная, главным образом, с изменением клинической картины рубца во времени, то есть с созреванием рубца. В связи с этим было осуществлено разделение рубцов внутри каждого типа на «ранние» и «поздние». В результате было получено 7 клинических групп, соответствующих следующим типам рубцов: незрелый, нормотрофический ранний/поздний, гипертрофический ранний/поздний, келоидный ранний/поздний.

На следующем этапе были определены возможные связи между значениями каждого из шести признаков и типом рубцовой ткани. Всем связям были присвоены весовые коэффициенты, характеризующие диагностическую

значимость признака. Таким образом, была сформирована база знаний. Решение о возможном типе рубца принималось с использованием логических решателей на основе анализа сумм коэффициентов: рубцу присваивался тип с максимальной суммой баллов.

При проверке полученных правил на данных 109 клинических осмотров распределение верных и ошибочных отнесений к одному из семи указанных типов имело следующий вид (таблица 8):

Таблица 8 Оценка диагностических правил, основанных на экспертном подходе (обучающая выборка)_______

Верный тип рубца Тип рубца по экспертному правилу Доля верных отнесений

Н НР ГР КР НП ГП КП

Незрелый (Н) 15 100%

Нормотрофический ранний (НР) 13 100%

Гипертрофический ранний (ГР) 16 100%

Келоидный ранний (КР) 6 100%

Нормотрофический поздний (НП) 11 100%

Гипертрофический поздний (ГП) 4 31 3 81,6%

Келоидный поздний (КП) 10 100%

По сравнению с бинарными правилами точность определения группы значительно повысилась. Все келоидные рубцы при их разделении на ранние и поздние были отнесены к верному клинико-морфологическому типу. Однако 7 из 38 поздних гипертрофических рубцов были ошибочно определены как нормотрофические и келоидные.

При проверке построенного правила на контрольной выборке (таблица 9), включающей данные 136 осмотров детей на этапе реабилитации, было показано, что точность определения типов рубцов не снижается.

Верный тип рубца Тип рубца по экспертному правшу Доля верных отнесений

Н НР ГР КР НП ГП КП

Незрелый (Н) 43 100%

Нормотрофический ранний (НР) 26 100%

Гипертрофический ранний (ГР) 32 100%

Келоидный ранний (КР) 1 100%

Нормотрофический поздний (НП) 11 100%

Гипертрофический поздний (ГП) 1 19 95%

Келоидный поздний (КП) 3 100%

Так как в дифференциальной диагностике патологических рубцов первоочередной задачей является верное определение именно келоидного типа, применение данного правила предпочтительнее правила, основанного на бинарной регрессии.

5. Создание автоматизированной консультативной системы с модулями поддержки принятия решений

Разработанные программные продукты для поддержки принятия решений, объединенные с блоком регистрации данных, составили автоматизированную консультативную систему ожоговой травмы у детей.

Программа «Электронная скица» запускается непосредственно из консультативной системы, после чего становится доступной возможность создания скиц, вычисления площади ожога и сохранения цифровых изображений.

Разработанные правила поддержки принятия решений на этапе реабилитации были реализованы в консультативной системе в виде модуля диагностики типа послеожогового рубца. Функционал модуля предполагает внесение данных осмотра через специальную форму (рисунок 6), определение возможных типов рубцов по математическому и экспертному правилу, автоматическое формирование рекомендаций по лечению, а также печать отчетной формы (рисунок 7).

Рисунок 6 Форма балльной оценки рубцов. Формирование заключения о наиболее вероятно^ ...... ^^^дддд^

Оп-ка-ме области: |тулоеище

i ' ■

¿Mzi

БАЛЛЬНАЯ ОЦЕНКА РУБЦОВ

Тт рубца: }Ран-и* келсидный

Плотность ............................. ...............|

г Мяки*

г С участками умеренной плотности; г Умиренной плотности г Средней плотности

г Очень плотный

Эластичность .....""".................................|

г Эластичньй I

г Среднеэласти-+ьй г Малоэластичньй 9 Неэластичный

Суммарное количество баллов: Посчитать I г^"

~3

Определить ппрубцз |

Высота рубца............ г Не эозвылается г До 0,2 см г До 0,5 см г Более 0,5 см Более 0,8 см г Более 1 см -Цвет...................................................................| с Телеоый, гитопигм., гипергм-м., дет-м.: 1 г Бледно-розовый г Яэко-роэсеьй г Крэсно-багроеьй * Бордсеьй ; г Цианотичный

г Отсутствует г Слабый г Умеренный j р Сильный : г Вьраженньй г Очень вьрэженьй | г Отсутствует . \\ " Сомнительная j л Слабая i г Умеренно вьражен-ия j г Вьражена 1 г Очень вьражена с болееьми ацущежями;

по жспертноиу правилу: Р»*»й кепоидиьй (13 балл.) PewS гипертрофичеоой (5 балл.) noJAiw гиперт (5 балл.)

Рекомендацию печалю | fil —

Рисунок 7 Форма балльной оценки рубцов, выводимая на печать

Балльная оценка рубцов

Падиент ххххкхкххххкхххххххшх карты хххх

Дата посещения 05.07.2011 Описание области левая верхняя конечность

Типрубца Поздний гипертрофический Сулшабаллов

Плотность и Мягкий (0) □ С участками умерен. плотности(1) □ Умеренной плотности (2) □ Средней плотности (3) □ Плотный (4) 0 Очень плотный (5) Высота □ Не возвышается (0) □ До 0,2 см (1) О До 0,5 см (2) D Более 0,5 см (3) 0 Более 0,8 см (4) □ Более 1 см (5) Цвет 0 Телесный, гипо/гипер/депигм. (0) □ Бледно-розовый (1) □ Ярко-розовый (2) □ Красно-багровый (3) □ Бордовый (4) □ Цианотичный (5)

Эластичность □ Эластичный (0) □ Среднеэластичный (1) □ Малоэластичный (2) 0 Неэластичный (3) Зуд 0 Отсутствует (0) □ Слабый (1) □ Умеренный (2) □ Сильный (3) □ Выраженный (4) □ Очень выраженный (5) Гиперестезия 0 Отсутствует (0) □ Сомнительная (1) □ Слабая (2) □ Умеренно выраженная (3) □ Выраженная (4) □ Выраженная с болев. ощущ(5)

Таким образом, была построена автоматизированная консультативная система, обеспечивающая поддержку принятия врачебных решений на различных этапах лечения детей с термической травмой и её последствиями.

Выводы

1. Создана электронная скица, позволяющая повысить точность вычисления площади ожога за счет специально разработанных коэффициентов, учитывающих объемность человеческого тела.

2. Разработанные правила поддержки принятия решений в процессе диагностики типа рубцовой ткани на основе бинарной регрессии и экспертного подхода, использующего логические решатели, отличаются высокой эффективностью (8е, 8р>90%).

3. Созданный программный модуль диагностики типа рубцовой ткани обеспечивает консультативную помощь в определении типа рубца и формировании рекомендаций по лечению.

4. Разработанная автоматизированная консультативная система, включающая модули оценки площади пораженной поверхности и дифференциальной диагностики типа рубцовой ткани, позволяет контролировать динамику изменений ожоговых поверхностей и формирующихся рубцов.

5. Эффективность разработанных программных модулей продемонстрирована в процессе опытной (клинической) эксплуатации - на контрольной выборке точность определения типов рубцов не снизилась.

Практические рекомендации

1. Программное обеспечение «Электронная скица» может использоваться в повседневной клинической практике врачами хирургических и ожоговых отделений для расчета площади пораженной поверхности у пациентов разного возраста, обеспечивая динамическую оценку процесса заживления раны и формирования рубца.

2. Для определения типа послеожогового рубца у детей может применяться решающее правило, реализованное в виде программного модуля. Наиболее вероятным считается тип рубца, набравший максимальную сумму баллов.

3. Компьютерную программу «Модуль диагностики типа послеожогового рубца» целесообразно применять в ходе клинических осмотров детей на этапе восстановительного лечения для автоматизации расчета вероятности возможного типа рубца и формирования заключения, включающего рекомендации по дальнейшему ведению пациента.

Список работ, опубликованных по теме диссертации:

1. Долотова, Д.Д. Информационная система комплексной поддержки лечебно-диагностических процессов ожоговых травм / Д.Д. Долотова, О.И. Старостин, Л.И. Будкевич и др. // Вестник Саратовского государственного технического университета. — 2011. — №4 (62). — с.243-247.

2. Долотова, Д.Д. Проект системы для информационной поддержки лечебно-диагностического процесса при ожоговой травме / Д.Д. Долотова, О.И. Старостин // Материалы XXIV междунар. науч. конф. ММТТ-24. — 2011. — T.2. — C.131-132.

3. Долотова, Д.Д. Модули поддержки принятия решений в информационных медицинских системах / Кобринский Б.А., Будкевич Л.И., Долотова Д.Д. и др. // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2012: Аннотации докладов. Т.2. - М., 2012. -С.322.

4. Долотова, Д.Д. Использование вычислительных методов и экспертного подхода для определения типа послеожоговых рубцов кожи / Д.Д. Долотова, JI.B. Шурова, Б.А. Кобринский и др.// Российский вестник перинатологии и педиатрии. — 2014. — №1. — т.59. — с.88-92.

5. Долотова, Д.Д. Информационные технологии в комбустиологии / Кобринский Б.А, Акименков A.M., Долотова Д.Д. и др. // Врач и информационные технологии — 2014. — №2. — с.40-50.

6. Долотова, Д.Д. Система поддержки медицинских работников в процессе оказания помощи детям с последствиями термической травмы / Долотова Д.Д., Шурова JI.B. // Вестник Российского Государственного Медицинского

Университета — 2014. — №2. — с.365.

25

7. Долотова, Д.Д. Оценка частоты ошибок в определении площади ожога у детей на догоспитальном этапе на основе применения программы "Электронная скица" / Долотова Д.Д., Шурова JI.B., Акименков A.M. и др.// Скорая медицинская помощь—2014: Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (19-20 июня 2014 г.). — СПб.: Издательство СПбГМУ, 2014. — с.52-53

8. D. Dolotova, L. Shurova, L. Budkevich et al. Practical importance of the electronic burn chart for assessment of affected body surface area among children with burn injury. Book of abstracts. 15th European Burns Association Congress, Eds: L.-P. Kamolz, H. Andel — Vienna, 2013. — p.288.

9. Свидетельство №2014610117 о государственной регистрации программы для ЭВМ «Электронная скица» / A.M. Акименков, Б.А. Кобринский, Д.Д. Долотова, Л.В. Шурова; зарег-но 7 ноября 2013 г.

10. Свидетельство №2014614435 о государственной регистрации программы для ЭВМ «Модуль диагностики типа послеожогового рубца» / Д.Д. Долотова, Л.В. Шурова, Б.А. Кобринский.; зарег-но 7 октября 2014 г.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

VBA - язык программирования Visual Basic for Applications

ДГКБ №9 - Детская городская клиническая больница №9

ДИ - доверительный интервал

ОППТ - общая площадь поверхности тела

п.т. - площадь тела

СМП — скорая медицинская помощь

СУБД - система управления базами данных

Подписано в печать:

23.12.2014

Заказ № 10499 Тираж -100 экз. Печать трафаретная. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 wvvw.autoreferat.ru