Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Математическое моделирование, алгоритмизация и прогнозирование развития вариантов течения, оценка эффективности терапии и профилактики генитального герпеса на основе мягких вычислений и информационных технологий
ВАК РФ 03.01.09, Математическая биология, биоинформатика
Автореферат диссертации по теме "Математическое моделирование, алгоритмизация и прогнозирование развития вариантов течения, оценка эффективности терапии и профилактики генитального герпеса на основе мягких вычислений и информационных технологий"
На правах рукописи
Лукашов Михаил Иванович
Математическое моделирование, алгоритмизация и прогнозирование развития вариантов течения, оценка эффективности терапии и профилактики генитального герпеса на основе мягких вычислений и информационных технологий
специальность 03.01.09 - Математическая биология, биоинформатика
(медицинские науки)
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора медицинских наук
Курск-2014
Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет».
Научный консультант: доктор медицинских наук, профессор
Устинов Александр Георгиевич
Официальные оппоненты: Макконен Кристина Феликсовна
доктор медицинских наук, доцент, ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет», кафедра факультетской терапии, профессор кафедры
Нехаенко Наталия Евгеньевна
доктор медицинских наук, профессор, Департамент здравоохранения Воронежской области, заместитель руководителя
департамента
Провоторов Владимир Яковлевич
доктор медицинских наук, профессор, ГБОУ ВПО «Курский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, кафедра инфекционных болезней и эпидемиологии, заведующий кафедрой
Ведущая организация: Государственное бюджетное образовательное
учреждение высшего профессионального образования "Воронежская государственная медицинская академия имени H.H. Бурденко" Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Воронеж. Защита состоится 27 марта 2015 г. в 15.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.105.08 при Юго-Западном государственном университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94 (конференц-зал).
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Юго-Западного государственного университета и нр сайте http^/www.swsu.ru/ds. Автореферат разослан « дй » ¿/У^^ж&Ж^ 2015 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета Д 212.105.08 д.м.н., профессор
С~Р— г
Снопков В.н.
' РОССИЙСКАЯ '-ОСУДЛРСТВЕННАЯ
^ИйЛИОТЕКА 3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Несмотря на значительные усилия современной медицины, затрачиваемые на решение задачи по повышению эффективности терапии генитального герпеса, особенно по снижению частоты и тяжести рецидивов герпетической инфекции, данная проблема остается весьма далекой от своего решения. Это в значительной мере связано с тем, что герпес является одной из самых распространенных инфекций человека: по данным ВОЗ около 80% населения земного шара инфицировано вирусом герпеса, смертность от вирусных инфекций, обусловленная герпетической инфекцией (15,8%), занимает второе место после гриппа. Среди заболеваний, передающихся половым путем, герпес занимает второе место по распространенности после трихомониаза. В последние годы инфицированность герпесом растет, по темпам опережая прирост населения планеты, при этом увеличивается число часто рецидивирующих форм, резистентных к традиционной терапии, снижающих качество жизни больного человека, его социальную активность, работоспособность и влияющих на репродуктивную функцию. Такой неконтролируемый повсеместный рост числа случаев течения герпеса с рецидивами более 6 раз в год, полностью некупирующихся стандартными схемами лечения, ставит проблему герпес-вирусной инфекции в один ряд с самыми актуальными и социально значимыми проблемами здравоохранения (Кубанова A.A., 2002, Аковбян В.А. 2003, Халдин A.A., 2013).
Трудность решения данной проблемы обусловлена и тем, что вирус герпеса относится к вирусам, которые, единожды внедрившись в организм, остаются в нем пожизненно. Обычно проявления герпеса, тяжесть течения и частота возникновения рецидивов зависят от состояния иммунной системы носителя вируса и общего состояния его здоровья (Летяева О.И., Гизингер O.A., Зиганшин O.P., 2013). По оценкам Центра контроля заболеваемости около 30 млн. взрослых страдают часто рецидивирующим генитальным герпесом, ежегодно регистрируется от 300 до 500 тыс. новых случаев и до 9,0 млн. случаев рецидивов (Кунгуров Н.В., 2000, Макацария А.Д., 2002, Махмудов Ф.Р., 2008, Халдин A.A., 2013).
Специалисты, решающие задачи повышения качества оказания медицинской помощи населению, включая больных часто рецидивирующим генитальным герпесом, одной из важных составляющих в общем процессе совершенствования методов управления лечебно-диагностическим процессом называют эффективное прогнозирование и диагностику, которые с учетом ограничений на оперативность, стоимость и качество принимаемых решений можно обеспечить, применяя современные математические методы и методологию системного анализа, опирающиеся на современные информационные технологии (Рябкова Е.Б., Дегтярев СВ., Старков Ф.А. 2011). Это позволит рационализировать подход к ведению больных и повысить эффективность лечения. С учетом сказанного, актуальность работы определяется необходимостью повышения эффективности прогнозирования
обострения и оценки тяжести течения болезни на основе современных математических методов и информационных технологий, что позволит своевременно начать лечебно-профилактические мероприятия, планировать индивидуальную тактику ведения больного и за счет этого повысить качество оказания медицинских услуг населению.
Степень разработанности проблемы. Проблеме решения повышения эффективности терапии генитального герпеса, снижению чистоты рецидивирования процесса посвящен ряд работ российских и зарубежных ученых (Скрипкин Ю.К., 2002, A.A. Кубанова Ю.К. 2004, Халдин A.A., 2013, Armstrong GL, Schillinger J, Markowitz L.2001., Aoki FY, Tyring S, Diaz-Mitoma F, Gross G, Gao J, Hamed K.., 2002, Ashley-Morrow R, Krantz E, Wald A. 2003). В научных публикациях предложено несколько схем фармакотерапии, однако клиническая оценка эффективности этих методик не является высокой, и их ценность остается спорной. Данные методы терапии не охватывают всего спектра нарушений в организме при заражении герпетической инфекцией, не учитывают индивидуальные особенности конкретного пациента и при этом достаточно затратны (Халдин A.A. 2013). В практической медицине у большого количества больных генитальным герпесом риск возникновения частых рецидивов герпеса остается недооцененным. В доступных источниках научной литературы не выявлено фактов использования методик математического моделирования с применением технологии мягких вычислений на основе учета комплекса лабораторных и клинических информативных признаков и интеллектуальных систем. Такой подход создаст возможность выбора индивидуальной терапевтической схемы и применения профилактической программы для пациентов с генитальным герпесом.
Цель работы. Повышение эффективности оказания медицинской помощи пациентам с часто рецидивирующим генитальным герпесом на основе разработки математических моделей и алгоритмов прогнозирования обострения, оценки степени тяжести, клинических вариантов течения, профилактики и лечения больных, реализуемых интеллектуальной системой поддержки принятия решений врача дерматовенеролога.
Для достижения поставленной в работе цели необходимо решить следующие задачи:
- с учетом данных об этиологии, морфологических особенностях, патогенезе и анализе репрезентативных выборок больных генитальным герпесом в период ремиссии и обострений произвести математический анализ структуры данных и выбрать адекватный аппарат исследования;
- исследовать структуру пространства признаков и анализируемых классов состояний на основании чего сформировать алфавит классов и состав информативных признаков для решения задач прогнозирования развития вариантов течения генитального герпеса;
- синтезировать математические модели оценки степени тяжести и клинических вариантов течения генитального герпеса;
сформировать пространство информативных признаков и синтезировать математические модели прогнозирования обострения генитального герпеса;
- разработать рациональные схемы лечения и исследовать их эффективность для различных вариантов клинического течения генитального герпеса;
- синтезировать математические модели и разработать алгоритм выбора рациональных схем профилактики и лечения генитального герпеса;
- разработать информационно-аналитическую модель и алгоритм управления процессами принятия решений по рациональному ведению пациентов с генитальным герпесом;
- разработать структуру интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача дерматовенеролога;
- проанализировать эффективность предложенных математических моделей и алгоритмов в клинических условиях.
Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использованы методы лабораторных и инструментальных исследований, математической биологии и биоинформатики, математического и компьютерного моделирования, статистики, системного анализа, группового учета аргументов, теории измерения латентных переменных, теории вероятности, нечеткой логики принятия решения, экспертного оценивания, биофизики акупунктуры.
Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
1. Математическое описание структуры исследуемых классов состояний и пространства информативных признаков, основанное на исследовании корреляционных и структурных взаимосвязей и методах теории измерения латентных переменных позволило выбрать рациональный состав признаков и алфавитов классов для различных вариантов течения генитального герпеса.
2. Математические модели оценки степени тяжести и клинических вариантов течения генитального герпеса, основанные на технологии мягких вычислений, включая теорию нечеткой логики принятия решений, теорию уверенности и нечеткие модели метода группового учета аргументов, позволяют решать задачи классификации различных вариантов течения болезни с целью выбора рациональных схем профилактики и лечения исследуемой патологии.
3. Математическая модель прогнозирования обострения генитального герпеса, основанная на использовании итерационных нечетких правил принятия решений, отличающаяся тем, что кроме специфических для герпеса признаков в ней используются такие отягощающие факторы риска как психоэмоциональное напряжение, утомление и падение уровня защитных механизмов организма, позволяющая с достаточной для медицинской
практики точностью предсказывать переход от стадии ремиссии к обострению с целью выбора рациональных схем профилактики.
4. Метод оценки эффективности лечения генитального герпеса, отличающийся использованием теории измерения латентных переменных на основе модели Г. Раша позволяет оптимизировать схемы лечения и оценить вклад каждой из ее составляющих в общем процессе организации лечебно-профилактических мероприятий.
5. Математические модели и алгоритм выбора рациональных схем профилактики и лечения генитального герпеса, отличающиеся использованием гибридных нечетких правил продукционного вывода и учета индивидуальных особенностей организма, позволяющие осуществлять профилактические мероприятия по специфическим показаниям, по сопутствующим отяжеляющим факторам риска и в комбинированном режиме, что обеспечивает повышение качества ведения пациентов с генитальным герпесом.
6. Информационно-аналитическая модель и алгоритм управления процессами принятия решений по рациональному ведению пациентов, отличающиеся использованием технологии мягких вычислений с системой гибридных нечетких правил принятия решений, структурой связи информационных блоков и авторских способов лечения и профилактики позволяют обеспечивать гибкую смену тактики ведения пациентов в зависимости от их индивидуального состояния здоровья.
7. Структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача дерматовенеролога, отличающаяся содержанием базы знаний, включающей подсистему оценки состояния и прогнозирования с множеством классификационных гибридных нечетких правил принятия решений и подсистему выбора тактики лечения и профилактики с набором нечетких продукционных правил выбора рациональных схем управления состоянием здоровья, позволяющая улучшить качество оказания медицинской помощи больным, страдающим генитальным герпесом.
Практическая и теоретическая значимость работы состоит в развитии и интеграции технологии мягких вычислений, основанной на гибридных математических моделях теории нечеткой логики принятия решений, теории уверенности, теории измерения латентных переменных и нечетких модификациях метода группового учета аргументов в решении задач повышения качества медицинского обслуживания населения, в частности больных генитальным герпесом, путем разработки нового поколения интеллектуальных систем поддержки принятия решений врача дерматовенеролога.
Математические модели оценки степени тяжести и клинических вариантов течения генитального герпеса решают задачи оценки текущего состояния больного в период обострения, а модели прогнозирования позволяют оценивать уверенность в возможности обострения исследуемого класса заболеваний.
Математические модели и алгоритм выбора рациональных схем профилактики и лечения совместно с алгоритмом управления процессами принятия решений обеспечивают формирование рекомендаций по выбору рациональных схем лечебно-профилактических мероприятий.
Предложенные в работе модели принятия решений, схемы лечения и алгоритмы составляют основу построения интеллектуальной системы поддержки принятия решений, позволяющей поднять на новый качественный уровень оказание медицинских услуг населению, страдающему генитальным герпесом.
Достоверность результатов. Результаты исследования показали их воспроизводимость в различных условиях, непротиворечивость концепциям современной дерматовенерологии и технологиями мягких вычислений, а так же аналогичным результатам, полученным другими исследователями.
Достоверность исследования обеспечена адекватностью применения современных методов сбора и обработки исходной информации, корректным подбором объектов наблюдения, достаточным объемом исследуемой выборки, использованием апробированного математического аппарата. Применение правил доказательной медицины, непосредственное участие автора во всех этапах получения исходных данных и результатов исследования подтверждается проверкой результатов на репрезентативных объемах объектов с использованием правил медицинской статистики и параметрических и непараметрических критериев достоверности. Достоверность полученных результатов так же обеспечена опытом реализации результатов исследования на практике, обсуждением полученных данных в процессе исследования на международных и всероссийских научных конференциях, а так же публикациями результатов исследования в рецензируемых научных изданиях.
Апробация н результаты внедрения работы.
Предложенные в работе модели и алгоритмы внедрены в учебный процесс кафедры биомедицинской инженерии ФГБОУ «Юго-Западный государственный университет», по дисциплине «Технические методы диагностических исследований и лечебных воздействий» и используются в клинической практике ОБУЗ «Курский кожвендиспансер», ОГБУЗ "Белгородский кожно-венерологический диспансер", ОБУЗ "Курский центр медицинской профилактики", Автономном учреждении здравоохранения Курской области "Консультативно - диагностическая поликлиника".
Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на Международных, Всероссийских и региональных конференциях и симпозиумах: XV Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии (Курск, 2008), XVI международной конференции «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии - 2008» (Новороссийск, 2008), научно-практической конференции «Биомедицинская
инженерия и биотехнология» (г. Курск, 2009), III всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управляющие технологии в медицине и экологии» (Пенза, 2009), XII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии (Курск, 2009), XVIII Российском национальном конгрессе «Человек и лекарство» (Москва, 2011), Всероссийской научной конференции «Актуальные вопросы дерматовенерологии» (Курск, 2010), Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Традиции и инновации фармацевтической науки и практики» (Курск, 2011), XVII Международной научно-технической конференции, «Медико-экологические информационные технологии (Курск, 2014), международной научно-практической конференции «Наука и образование»: проблемы и перспективы (Тамбов, 2014), Всероссийской научно-практической конференции «Научный взгляд на современный этап развития общественных, технических, гуманитарных и естественных наук. Актуальные проблемы (Санкт-Петербург, 2014).
Публикации. По материалам диссертации в местной, центральной и международной печати опубликована 51 статья, в том числе 17 - в изданиях, рекомендованных ВАК. В работах содержится полный объем информации, касающийся темы диссертации.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, семи разделов, заключения и библиографического списка включающего 216 отечественных и 83 зарубежных наименований. Работа изложена на 340 страницах машинописного текста содержит 106 рисунков и 64 таблицы.
Положения, выносимые на защиту:
1. Математические модели оценки степени тяжести и клинических вариантов течения генитального герпеса, отличающиеся использованием гибридных моделей технологии мягких вычислений обеспечивают диагностическую чувствительность и специфичность в принимаемых решениях не хуже 0,92, что является хорошим результатом для типов задач, решаемых в диссертационной работе.
2. Математические модели прогнозирования обострения генитального герпеса, отличающиеся использованием нечетких гибридных моделей итерационного, накопительного типа обеспечивают прогностическую значимость результатов на уровне 0,9, что позволяет рекомендовать их к использованию в дерматовенерологической практике.
3. Метод оценки эффективности лечения генитального герпеса, основанный на использовании теории измерения латентных переменных с моделью Г. Раша позволяет обеспечивать выбор рациональных схем проведения лечебно-профилактических мероприятий.
4. Математические модели и алгоритм выбора рациональных схем профилактики и лечения генитального герпеса, отличающиеся использованием гибридных нечетких правил продукционного вывода обеспечивают формирование рациональных схем проведения лечебно-
профилактических мероприятий с учетом индивидуальных особенностей организма и отягощающих факторов риска.
5. Интеллектуальная сйстема поддержки принятия решений врача дерматовенеролога, построенная на основе предложенной информационно-аналитической модели и управляемая соответствующим алгоритмом в случаях часто рецидивирующего течения генитального герпеса позволяет получить более выраженный терапевтический эффект при проведении лечения на всех этапах заболевания, приводит к уменьшению времени исчезновения клинических симптомов, нормализации показателей нарушений функций организма, сокращению вероятности возникновения, продолжительности и тяжести рецидивов, уменьшению степени выраженности остаточных проявлений заболевания.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность темы, определяются цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость работы.
В первой главе проводится анализ распространенности и структуры часто рецидивирующего генитального герпеса, современных представлений об этиологии и патогенезе герпесвирусной инфекции, причинах и факторах риска возникновения частых рецидивов, существующих методах диагностики и лечения, принципах профилактики. Проводится литературный обзор прогностических факторов риска и признаков, влияющих на выбор методов лечения. Проанализированы математические методы, использующиеся для решения различных медицинских задач. Показывается, что при использовании современных математических методов, основанных на мягких вычислениях и информационных технологиях можно значительно повысить эффективность лечебно-профилактических мероприятий при часто рецидивирующем генитальном герпесе.
Во второй главе определяются объект, методы и средства исследования, формируется пространство информативных признаков, приводится характеристика объекта исследования, осуществляется выбор классов исследуемых состояний. Для выявления закономерностей и связей признаков, влияющих на рецидивирование генитального герпеса, и определяющих выбор и результативность различных схем фармакотерапии в качестве объекта исследования отобрано 524 больных с часто рецидивирующим генитальным герпесом (> 6 рецидивов в год) с разной степенью клинических проявлений, находившихся на амбулаторном и стационарном лечении в Курском областном кожно-венерологическом диспансере.
В связи с тем, что подбор группы исследования был основан на частом рецидивировании, а в момент исследования клинические проявления у пациентов были различными, нами, по согласованию с высококвалифицированными экспертами, для выбора рациональных схем лечения было предложено классифицировать пациентов по различным
клиническим вариантам течении гениталычого герпеса: <а,-больные, у которых герпес клинически не обнаруживается (124 человека); - больные с обнаруженными следами герпеса (135 человек); ¿а,-больные с обнаруженным герпесом (116 человек); <ы„ -больные с клинически наблюдаемым герпесом (149 человек); ws - контрольная группа относительно здоровых людей без заболевания герпесом. (150 человек).
Информация о каждом больном генитальным герпесом регистрировались в индивидуальной карте, в которой отражались данные о наличии исследуемых признаков, схемах фармакотерапии и исходе лечения. Из всей совокупности объектов исследования формировались контрольные и основные группы, в зависимости от поставленных задач классификации. Математическая обработка полученных результатов включала определение статистических характеристик выборочных совокупностей, критерий z, критерий Стьюдента, Хи-квадрат, корреляционный анализ, определение информативности признаков по Кульбаку с использованием программ Microsoft Excel 2007 и Biostatistics 4.0. Проведён анализа статистических карт больных, находившихся на амбулаторном и стационарном лечении в ОБУЗ «Курский кожвендиспансер» за период с 2003 по 2013 гг. Данные сопоставлялись с аналогичными показателями Российской Федерации.
Проведенное исследование показало, что 60 % больных указали на факторы или причины, способствовавшие рецидивам генитального герпеса, 40% обследованных пациентов не могли связать рецидив с каким-либо конкретным фактором. Течение генитального герпеса в период обострения у пациентов сопровождалось выраженными субъективными жалобами. У всех пациентов^, ы, и а>4 - в момент обследования, а в группе - в анамнезе предшествующих рецидивов в той или иной степени встречались везикулёзные высыпания, зуд и болезненность в области высыпаний, чувство «стягивания» кожи, что соответствует типичным признакам герпетической инфекции. Практически все пациенты в анамнезе получали амбулаторное лечение по поводу генитального герпеса, однако у большинства этих пациентов через несколько месяцев после общепринятой терапии отмечались рецидивы в виде усиления имеющихся жалоб и появления новых симптомов болезни. Анализ клинических данных показал, что практически у всех пациентов происходило прогрессирование болезни в виде возникновения везикулёзных высыпаний на новых участках кожи и слизистых, что заставляло пациентов неоднократно обращаться к врачам. Всем пациентам с генитальным герпесом проведено общеклиническое исследование согласно стандартам оказания медицинской помощи.
Учитывая многообразие клинических проявлений генитального герпеса при поражении гениталий, а также органов мочевыделительной системы и анальной области, определенную сложность в определении тяжести течения процесса и возможность субъективной трактовки полученных результатов, с целью повышения качества проводимых лечебно-профилактических
мероприятий, мы предлагаем наряду с классификацией по клинико-вирусологической характеристикой встречаемых форм генитального герпеса использовать второй классификационный блок (алфавит) с указанием тяжести и длительности клинической симптоматики: класс ш0 - не имеющие герпес вирусной инфекции и люди находящиеся в состоянии ремиссии; класс «и, - находящиеся на стадии вирусовыделения без клинической симптоматики; класс со2- имеющие клиническую симптоматику до трех дней; класс со3- имеющие клиническую симптоматику до десяти дней; класс со4- имеющие клиническую симптоматику с непрерывными рецидивами (более 10 рецидивов в год).
Таким образом, эффективность терапии генитального герпеса предлагается оценивать по двум типам классификаций, учитывающим клинические варианты течения и тяжесть проявлений с учётом длительности процесса у пациентов с часто рецидивирующим герпесом. Такой подход к классификации позволил повысить гибкость и эффективность проводимых лечебно-профилактических мероприятий.
Для решения задач выделения всех выбранных классов состояний пациентов с генитальным герпесом на экспертном уровне было отобрано 76 лабораторных показателей, характеризующих различные проявления жизнедеятельности. С использованием методов разведочного анализа было произведено математическое описание структуры исследуемых классов состояний и пространства информативных признаков.
Анализ модели структуры заболевания показал, что информативные признаки носят нечеткий и неполный характер, измеряются в различных шкалах, а классы пересекаются и не имеют четко выраженных границ. Поэтому основным математическим аппаратом для построения математических моделей прогнозирования, классификации, профилактики и лечения генитального герпеса была выбрана технология мягких вычислений, ориентированная на работу с неточными и нечеткими данными.
В работе использован метод синтеза гибридных нечетких математических моделей, который хорошо зарекомендовал себя при разработке автоматизированных систем по прогнозированию, профилактике, диагностике и лечению широкого класса нозологий, реализуемых на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета (Кореневский H.A., 2006г.). Метод основан на использовании подходов, разработанных школой Л.Заде, оперирующих функциями принадлежности fj„t(Xi) к исследуемым классам состояний ю,, теории уверенности Е. Шортлифа, использующий понятие коэффициента уверенности КУ<у, в гипотезе <у,, теории измерения латентных переменных с моделью Г.Раша, методов фуппового учета аргументов (МГУА) в его нечеткой модификации с построением моделей системы взаимосвязей между исследуемыми параметрами. Синтез частных и финальных решающих правил
осуществляется с учетов структур данных исследуемой методами разведочного анализа.
По первично отобранному экспертами пространству лабораторных показателей был произведен анализ их информативности по Кульбаку и рассчитана диагностическая эффективность как отношение количества пациентов «попавших» в класс со, (£ = 1,..,4) в доверительный интервал к количеству всех пациентов класса со, экзаменационной выборки. По этим двум показателям был сформирован окончательный список информативных лабораторных показателей, включающий в себя: XI - Т-хелперы/индукторы СЭЗ+4+ (процент); Х2 - Т-хелперы/индукторы СЭЗ+4+ ; ХЗ- Незрелые Т-лимфоциты СЭЗ+4+8+ ; Х4- Подкласс цитолитических Т-лимфоцитов СЭЗ+( 16/56)+; Х5 - Иммунорегуляторный коэффициент С04+/С08+ ; Х6 -СЭ8+ Т-лимфоциты (экспрессирующие рецепторы к 1Ь2); Х7 - Фенопик ЫК-клеток СЭЗ-16+56- (низкая); Х8- Цитолитические С08+ лимфоциты, содержащие перфорин; Х9- Иммуноглобулин М; Х10 - Иммуноглобулин А; XI1 -Осаждение в 3% ПЭГ; XI2- Лизис эритроцитов, покрытых антителами ; Х13- Лизис интактных эритроцитов.
С целью более детального анализа прогностических и классификационных возможностей выбранной подгруппы признаков проведен .детальный разведочный анализ с оценкой корреляционных взаимосвязей информативных лабораторных показателей в выделенных классах состояний.
На рис.1, приведен граф, отражающий парную регрессию между исследуемыми лабораторными показателями в классе со4(классификация по клиническим вариантам течения).
Анализ данного графа позволяет сделать вывод о доминирующем влиянии классов и систем, деятельность которых отражается динамикой показателей, характеризующих усилеиие иммунного ответа на возникшие инфекции, при этом уменьшение возможностей иммунного ответа компенсируется увеличением переноса кислорода - система защиты организма в процессе предпочтительного возврата к нормальному (здоровому) состоянию требует большей энергии и, как следствие, увеличения окислительных реакций.
Рис. 1. Граф корреляционной связи между информативными характеристиками в классе сол.
В третьей главе решаются задачи синтеза математических моделей оценки степени тяжести клинических вариантов течения генитального герпеса. На первом этапе синтеза исследуются взаимосвязи лабораторных показателей в выделенных классах состояний на основе системных интегральных показателей.
В качестве интегральных показателей использовались два показателя, разработанных и успешно апробированных научной школой Завьялова A.B. К ним относятся: суммарный показатель функционального состояния -СПСФ и максимальный градиент функциональных различий - МГФР.
Для классификации по клиническим вариантам течения заболевания (<D| ,..., а>5) установлено, что максимальный градиент функциональных различий (МГФР) в анализируемых классах заболевания
генитального герпеса равен 9-10, что говорит о существенном отличии их от класса ш5 и подчеркивает однотипность анализируемых состояний отражая доминирование показателя ХЗ - Незрелые Т- лимфоциты CD3+4+8+. Таким образом, можно говорить о том, то незрелые Т - лимфоциты, участвующие в клеточном иммунитете, являются системообразующим фактором при развитии патологического процесса.
Показатель СПСФ возрастает по классам следующим образом: класс <а, (СПСФ=0,22)—> классы а>2 а>5 (СПСФе(3,5-4))-> <у3, сол
(СПСФе(0,6-0,63)). Особенно доминирует отличие фъ и <н4. Поскольку СПСФ характеризует парную связность между показателями относительно максимальной возможной, то можно предположить, то классы го,, аг и со, более подобны между собой, чем классы со> и соА, в которых заболевание прогрессирует.
Показатели XI (Т-хелперы/ индукторы СЭЗ+4+%), Х2 - (Т-хелперы/индукторы СЭЗ+4+) отображают системообразующие процессы, но не являются отображением системоклассифицирующих процессов -процессов, приводящих к появлению принципиально новых качеств (возможно на уровне сингулярности). К последним следует отнести, таким образом, показатели Х4 (подкласс цитолитических Т-лимфоцитов СЭЗ+(16/56)+), Х46 (С08+Т-лимфоциты), Х5 (Осаждение в 3 % ПЭГ), Х8 (Цитолитические С08+Т - лимфоциты, содержащие перфорин), Х9 (иммуноглобулин М). Т.е., можно предположить, что изменения первых показателей отражают общую реакцию организма на возникновение инфекционного процесса в организме, вторые - специфическую реакцию на возникновение, развитие или стагнацию генитального герпеса.
По ОСПСФ (отношение СПСФ к МГФР) в группах заболевания относительно здоровых доминируют следующие показатели: в классе со{ -XI, Х2; в классе а, - XI,ХЗ; в классе - ХЗ, Х6; к классу фл - XI, Х5. Таким образом, с учетом предыдущего пункта следует считать доминантными те процессы при развитии анализируемого заболевания, которые характеризуются в первую очередь динамикой показателей Х5 и Х6. В. связи с этим, рекомендуется в процессе диагностики и терапии генитального герпеса в первую очередь обращать внимание на динамику данных показателей. В этом плане предлагается анализировать так же чувствительность данных показателей по отношению к другим и между собой (в первом приближении вычисляется как отношение соответствующих разностей значений).
Показано, что ОСПСФ может служить мерой происходящих в определенной физиологической системе изменений, т.е. терапевтическое воздействие должно быть направлено в сторону приближения к софункционированию различных функционирующих систем у здорового организма: минимизации значения МГФР и стремления СПС к «золотому сечению» - значению 0,32± 0,3.
В соответствии с общими правилами синтеза гибридных нечетких решающих правил для выделения классов Ш| ,..., ш5 используется адаптационный алгоритм МГУА, который по каждому из исследуемых классов состояний между информативными признаками устанавливает следующие системы взаимосвязей:
Класс <У,: Класс й)5:
Х8=93,3-19,51X4; Х6=0,1Х2-65;
Х9=312,9-60,8X5; Х5=0,0455X4+2,35;
Класс (02 - Х5=0,0012X2+0,5;
Х9= 142,4+65,9X3; Х9=-5+2Л'415;
Класс £2)3: Х1=0,083X6+35,4;
X13=25,9+0,263X4; Х8= 12,6X4+64,7;
,, ,, Х3=0,003X2-1,53; Класс й)4: ' '
(I)
Х5=1,93-0,012X1; X 1=34,9+0,584(ЛЧ32 I X А2
Х2=813,5+0,142X1X6; Х6= 17,6+3,14210-5X2X3X9; Х1=49,25-556845( / XI2);
Х9=195,6+4643((Л"3 .^лТ)/Л"1!);
Х4=0,2+11 Х8 ^А-8 /(Л-9 Л-1).
Анализ полученной системы моделей (1) позволяет сделать следующие выводы:
- наблюдаются линейные регрессии - Т-хелперы/индукторы СЭЗ+4+ (процент) и Незрелые Т-лимфоциты СОЗ+4+8+ (отрицательная регрессия), -МК-клетки СОЗ-16+ /56+ (положительная), Иммунорегуляторный коэффициент С04+/СЭ8+ (отрицательная). Это говорит о наличии стабилизирующей обратной отрицательной связи, вызывающей рост количества лимфоцитов в случае снижения иммунитета;
- наблюдается положительная линейная регрессия между подклассом цитолических Т-лимфоцитов СОЗ+(16/56)+ и фенопиком ЫК-клеток СЭЗ-16+56- (умеренная). Это говорит об одновременном росте количества указанных клеток в процессе иммунного ответа в рассматриваемом заболевании;
наблюдается отрицательная линейная регрессия между иммунорегуляторным коэффициентом С04+/С08+ и Цитологическими СЭ8+ лимфоцитами, содержащие перфорин, а также с Иммуноглобулином М. Это говорит о росте иммунной реакции в случае снижения концентрации лимфоцитов (их гибели, например) или уменьшении концентрации антител в процессе первичного иммунного ответа (возможно, данная «нетипичная» ситуация является особенностью заболевания - несмотря на рост количества лимфоцитов и иммуглобулина М - самого крупного из антител - иммунитет не повышается);
- нелинейные (мультипликативные) регрессионные математические модели позволяют сделать следующий вывод: значение показателя Т-хелперы/индукторы СОЗ+4 (процент) прямо пропорционально частному
отношению квадрата количества лизис интактных эритроцитов к кубу количества цитолитических Т-лимфоцитов СОЗ+( 16/56)+.
Идентифицированная зависимость может отражать некоторый физиологический закон или закономерность и являться полезной моделью при анализе заболевания.
Это говорит о том, что синтез Т-хелперов во многом определяется квадратом отношения эритроцитов (перенос кислорода и транспорт диоксида углерода) к лимфоцитам (гуморальный иммунитет). Указанный закон формулируется следующим образом: относительная концентрация Т-хелперов/индукторов несущих СОЗ+4 при заболевании герпесом прямо пропорционален квадрату отношения количества красных кровяных тел к белым.
Наиболее специфичными для класса <у5 являются корреляционные связи: Х2 с ХЗ, Х5 и Х6, а Х4 с Х5, Х8 и Х6. Тем самым, можно предположить, что показателями, характеризующими функционирование системообразующего фактора иммунной системы у людей, не болеющих герпесом (класс со5), являются Х2- Т-хелперы/индукторы и Х4 - подкласс цитолитических Т-лимфоцитов. Первые коррелируют с концентрациями Т -лимфоцитов и величиной иммунорегуляторного коэффициента, Вторые - с концентрацией лимфоцитов, иммуноглобулина М и величиной иммунорегуляторного коэффициента. Таким образом, можно говорить о том, что у людей не больных герпесом наблюдается взаимосвязь системообразующих показателей, отраженная значениями
иммунорегуляторного коэффициента С04+/СЭ8+ (Х5).
Уверенность в том, что пациент относится к одному из классов со, (¿ = 1,..,5) определяется выражением:
иС.*,= 7-1>„(0„) (2)
где количество уравнений в (1); //„(Д.) ■ функции принадлежностей к классу со, с базовой переменной определяемой как расстояние между значениями измеренных у пациента лабораторных показателей и значениями той же переменной полученной расчетным путем по системе уравнений (1). Функции принадлежности р„ (Д.,) определяются выражениями типа:
I, если Дг;
1,5 -,если ОЕ,, < О,, < 1,5; (3)
Ц„ (Д,) =
1,5-ОЕ,, 1,5- ОЕ,, О, если Д., > 1,5
Финальное решение принадлежности к одному из классов со, принимается на максимальной величине иол,.
Экспертный опрос по доверию к правилу по классам а)\,...,о)ь с функцией принадлежности (3) показал, что среднее доверие по 8 экспертам составляет 0,95, что является хорошим результатом для данного класса задач.
Для классификации стадий генитального герпеса в ходе процедуры синтеза получено решающее правило в виде модифицированной модели Ё. Шортлифа:
5ГД<7 + I) = £/;(<7) + + 1)[1 - (4)
где БТ, - финальная уверенность в принадлежности пациента к классу а,\ 57;(1) = 57Г(1) = 5ГС;; 5Г({Т) = иКР(\ ^(З) = ¿УАГС^;57^(4) = .
Решение в пользу одного из классов а, (£ = 1,2,3,4) принимается по максимальному значению БТ(.
В выражении (4) используется следующая система частных математических моделей:
|-етг,(/>)
(5)
где БТС, - степень тяжести по классу ш, для блока лабораторных
показателей (С| -Т-хелперы/индукторы СОЗ+4-; С2 _ незрелые Т-лимфоциты, СОЗ+4+8- ; С3 - подкласс цитолитических Т-лимфоцитов СЭЗ+( 16/56)+; Сг фенопик ЫК-клеток, СЭЗ-16-56- (низкая); р„, (Сг) - функция принадлежности к со, с базовой переменной Ср; р- номер лабораторного признака.
иКР, = тах[я, С'Р)\ (6)
где ИКР( - уверенность в классе го, ; (ИР) - функция принадлежности к классу со, по шкале уровня психоэмоционального напряжения;
ши, =та (7)
Где ики, - уверенность в классе ш( по шкале уровень хронического утомления ии определяемая по функциям принадлежности (ии)\ ЬТВ, -уверенность в классе ю, определяемая по величине электрического разбаланса биологически активных точек 17, УСТ.
Результаты математического моделирования показали, что использование математической модели типа (4) обеспечивает уверенность в правильной классификации на уровне 0,97, что является хорошим результатом для данного класса задач.
В четвёртой главе синтезируется математическая модель прогнозирования обострения генитального герпеса, основанная на использовании интерационных нечетких правил принятия решений.
Задача прогнозирования решается как задача определения уверенности ИРг в том, что в течение заданного времени Г0 = 8 дней у обследуемого
наступит обострение заболевания (класс <у „> ).
В результате процедуры синтеза получена прогностическая модель
вида:
иР7 = тах[0, (УРГ -112)] (8)
Где УРЯ - уверенность в обострении генитального герпеса без оценки ровня защитных свойств 112.
Величина УРР определяется нечеткой интеграционной формулой вида: УРР=УРВ+УРО+УР11-УРВ • УРО-УРВ ■ УРи-УРО • УРи+УРВ • ури •УРО (9)
Нечеткие составляющие модели (9) определяются системой математических моделей вида:
ЕСЛИ 1(гя„>15%) И (<5Я1Г, > |5%)| ТО {уРВО + \)= УРВО) + -УРВО)§
ИНАЧЕ {УРВ = 0}: (¡0)
УРО=/ „(Ь,.....Ь„)
ури = (иР)+ /л,,, (ии>1\-М^(иР)}.
где УРВ- частная уверенность в сооЛ по величине электрической реакции БАТ; /^(Л?,.,,) - функция принадлежности к классу ео^ с базовыми переменными по шкалам отклонения электрических сопротивлений БАТ 811^, связанных с заболеваниями кожи от своих номинальных значений;
УРВ(\) = м^ (<Ж,7); ЛЯ, = ; <5К3 = ; = ; УРО - частная уверенность в <и(я5 по данным опроса по опроснику В (Ьи ..., Ь7); в анамнезе ОРВИ грипп или другие болезни ослабляющие иммунную систему (Ь|); переохлаждение организма (Ь2); перегрев организма (Ь3); медицинские манипуляции на половых органах (Ь4); злоупотребление алкоголем(Ь5); чрезмерное пребывание на солнце или злоупотребление солярием (избыточные дозы ультрафиолетового излучения) (Ь6); в анамнезе
микрохирургические вмешательства на тройничном нерве (Ь7); (Ь/.....Ь7) -
функция агрегации опросника В, /уц. (иР) и //,„. (У и) функции принадлежности к классу аоЛ с базовыми переменными уровень ПЭН(иР) и уровень хронического угомления(ХУ(У).
Уровень защиты определяется математической моделью вида: иг=Р2[АР,ЭР,/Ц)], (11)
где АР - адаптационный потенциал; ЭР - энергетический разбаланс общесистемных БАТ; /(а^ - функция принадлежности а)п6 с базовыми переменными по данным лабораторного анализа; а, - иммунорегуляторный коэффициент С04+/С08+ (индекс); а2 - С04+25+ Т-лимфоциты, экспрессируюшие рецепторы к 1Ь2 (процент от С04+ Т-клеток); а} -активированные ЫК-клетки (экспрессируюшие НЬА-011-молекулы) (процент от ЫК-клеток); а4 - Фенопик ЫК-клеток СОЗ-16+56- (высокая) (процент); Рг-функция агрегации составляющих модели (11).
Результаты математического моделирования и экспертного оценивания показали, что при максимальных значениях всех частных составляющих модели (8) УРг=0,9, а для наиболее часто встречающихся значений факторов
риска уверенность в правильном прогнозе составляет 0.85, что для прогностических медицинских задач считается хорошим результатом.
В пятой главе разработан математический аппарат и вычислительные алгоритмы выбора и оценки рациональных схем профилактики и лечения. Исходя из того, что элиминации вируса герпеса достичь невозможно, в тактике ведения пациентов были выделены следующие задачи: купирование клинических симптомов инфекции; сокращение срока эпителизации; уменьшение частоты и тяжести рецидивов; предупреждение развития осложнений.
В зависимости от выделенных групп, учитывая мнение экспертов дерматовенерологов и клинических фармакологов в процессе исследования назначалась дифференцированная терапия и оценивалась её эффективность по влиянию на лабораторные показатели, субъективные и объективные данные.
Основными препаратами в схемах терапии были выбраны валвир и панавир. Используя валвир дифференцированно в разных клинических группах в составе комплексной терапии возможно достичь высокой эффективности лечения. Для терапии генитального герпеса с выраженными клиническими проявлениями и дисбалансом звеньев иммунной системы использовался панавир.
С целью рационализации лечебного процесса терапия была назначена в зависимости от выделенных пяти классов состояний предложенной нами рабочей классификации (табл. I).
Таблица 1
Применение различных видов терапии для различных классов _клинического течения генитального герпеса_
Группа Описание Схема терапии
больные, у которых герпес клинически не обнаруживается (124 человека) больные, у которым герпес клинически не обнаруживается (п=124) ВалвирэОО мг - 1 раз в лень 5 дней аскорбиновая кислота 0,5г -2 раза в деньЗ дней альфа-токоферол 0,4 г-1 раз в день 5 дней
со2 больные с обнаруженными следами герпеса(135 человек) больные с обнаруженными следами герпеса (п= 135) Валвир 1 г - 1 раз в день 5 дней аскорбиновая кислота 0,5г. -2 раза в день5 дней альфа-токоферол 0,4 г -1 раз в день 5 дней
й), больные с обнаруженным герпесом (116 человек) больные с обнаруженным герпесом (п=1 16) Валвир 500 мг - 2 раза в день 5 дней Панавир суппозитории аскорбиновая кислота 0,5г. -2 раза в день5 дней альфа-токоферол 0,4 г.-1 раз в день 5 дней
Валвир - 500 мг - 2 раза в лень 10 дней
Панавир а/% 3 инъекции через день
аскорбиновая кислота 0,5г. -2 раза в день5 дней альфа-токоферол 0,4 г -1 раз в день 5 дней
Симптоматическая терапия:
промывание эрозированных участков фиэ.р-ром, обезболивающие, при применени ии'местных анестетиков следует учитывать возможность сенсибилизации.
Для решения задачи определения эффективной терапии различных стадий генитального герпеса состояние пациентов было оценено на экспертном уровне с анализом лабораторных показателей, характеризующих различные проявления жизнедеятельности, Изменения лабораторных показателей в процессе лечения, отражающие эффективность дифференцированной терапии, представлены в таблице 2.
Таблица 2
Эффективность предложенной терапии по классам генитального __герпеса____
Еди Интерв
Группа (класс) Характеристи ка ница изме рени я ал нормы До лечения (р<0.05) После терапии (р<0.05)
3 3 3 3 э Т- хелперы/инду кторы СЭЗ+4+ % 33-50 40±6,4 38.5±9 32±6,6 36±6 38,5±3 39,1 ±6,3 38,5±5 37,1 ±6,1 38,8±6,2 38,5±3
<1)| tüi Ы2 (Л, 0)5 Т- хелперы/инду кторы СОЗ+4+; кл./ мкп 560-850 953±161 867±94 722±162 797±69 1035±141 999±158 987±99 961±180 1010±110 1035±141
3 3 3 3 3 Незрелые Т-лимфоциты СОЗ+4+8+ % 0-2 1±0,3 1,15±0,15 2,7±1,4 2 ±0,4 1,5±0,7 1,11 ±0,27 1,19±0,2 2,0±1,3 1,9±0,41 1,5±0,7
со, (02 0)2 0)4 0)s Подкласс цитолитическ их Т-лимфоцитов СЭЗ+( 16/56)+ % 2-15 17,8±5,1 20,3±4,8 30,4±12,2 21,5±4 14,6±3,3 15,8±4,9 18,0±3,5 21,0±9,2 16,6±4,5 14,6±3.3
шл больные с клинически наблюдаемым герпесом (149 человек)
больные с клинически наблюдаемым герпесом (п=149)
ш2 <1)2 (1)4 0)5 Иммунорегул игорный коэффициент С04+/СР8+ инде КС 1-2,5 1,9±0,3 2,2±0,7 1,3±0,2 1,7±0,2 1,7±0,3 1,8±0,3 2,0±0,6 .,с. 1,6±0,3 1,9±0,2 1,7±0,3
0)1 0)2 0)2 0)4 0)5 СЭ8+ Т-лимфоциты (экспрессиру ющие рецепторы к 1Ь2 кл./ мкл 5-20 4,1±1,4 4,4±0,9 4,3±1,3 4,8±1 5,4±2 4,8±1,2 4,8±1,2 5,2 ±1,5 5,1 ±0,9 5,4±2
3 3 3 э э Фенопик ЫК-клеток СОЗ-16+56-(ниэкая); % 5-25 28,5±5,1 28±5 30±7 33±4,5 26±5 26±5 28,8±5,1 29,1±3,5 29±5,5 26±5
0)| 0)2 0)2 0)4 0)5 Цитолитичес кие С08+ лимфоциты, содержащие перфорин кл./ мкл 41-122 60±13 68,7±16,6 90±32 57,9±17 120±54 125±15,5 121±10,4 119±31 100±21,1 120±54
0)1 0)2 0)2 0)4 0)5 Иммуноглоб улии М мг/ % 50-200 200±40 225±60 270±87 234±33 253±52 255±44 229±20 271±81 248±28 253±52
3 3 § 3 3 Иммуноглоб улин А мг/ % 40-250 232±37 202±15 207±28 250±86 193±24 199±19 200±24 198±18 204±55 193±24
0)| 0)2 0)2 Ш4 0)5 Осаждение в 3% ПЭГ у.е. 0-20 16±3 18±2,3 16,8±4,1 18,6±2,5 14,2±3,4 14,8±3,2 15,1 ±3.1 14,9±3,6 14,5±2,9 14,2±3,4
0)| 0)2 (1)2 0)4 0)5 Лизис эритроцитов, покрытых антителами ед.С Н50 42-67 47±6 55,6±4,6 58±8 54,2±3 49,5±4,7 47,9±11,0 49,2±2,9 51,2±6,2 49,9±2,9 49,5±4,7
0)| 0)2 0)2 0)4 (1)5 Лизис интактных эритроцитов ед.С Н50 14-32 26,5±3,3 30,9±3,8 34±5 29,2±3 28,1 ±4,6 28,3±2,5 29,1 ±5,2 28,9±7,4 28,8±8,6 28,1 ±4,6
В процессе лечения наблюдались выраженные изменения по большинству указанных лабораторных показателей. Причем, наибольшие изменения наблюдались в группах с выраженными клиническими
проявлениями. Наблюдалось рецидивов (табл.3).
снижение частоты, длительности и тяжести
Таблица 3
Частота рецидивов
Частота рецидивов (число за 6 месяцев) Длительность рецидивов(число дней) Тяжесть течения рецидивов(в баллах)
а до лечения 5,6±1,2 7,2±2,2 11,8±|,7
после лечения 2,8±1,1 3,5±1,4 9,3±2,1
изменения 2,8* 3,7* 2,5*
т2 до лечения 5,1 ±1,3 7,1 ±2,3 11,6±1,4
после лечения 2,1 ±0,9 3,2±0,9 9,2±1,5
изменения 3* 3,9* 2,4*
<ы, до лечения 5,9± 1,6 7,9±1,9 12,3±0,9
после лечения 2,8±1,1 2,9±2,0 8,9±1,7
изменения 3,1* 5* 3,4*
со4 до лечения 6,7±1,8 8,5±2,1 10,9±1,5
после лечения 2,9± 1,6 4,1 ±0,5 8,5±1,4
изменения 3,8 4,4* 2,4*
Примечание: »-достоверные изменения (р<0,05)
В связи со значительными социальными последствиями, вызываемыми генитальным герпесом и достаточно низкой эффективностью лечения этого заболевания задача поиска рациональных схем лечения исследуемой патологии является весьма актуальной.
Для решения этой задачи в работе разработан метод оценки эффективности лечения генитального герпеса на основе теории измерения латентных переменных с моделью Г. Раша определяемой логистической функцией вида:
Применительно к задаче оценки эффективности лечебно-профилактических мероприятий переменные модели Г.Раша модифицируются следующим образом: Ри - вероятность достижения ожидаемого лечебного эффекта у /-го пациента при применении ]-ой лечебной процедуры; 0, - достигаемый лечебный эффект у /-го пациента; -
эффективность применения ]-ой лечебной процедуры в общей схеме лечения.
Оценка эффективности исследуемых мероприятий осуществляется с использованием стандартного интерактивного пакета ЯиММ 2020 в соответствии со следующей последовательностью действий.
1.Экспертные баллы оценки эффективности каждой из лечебно-оздоровительных процедур переводятся по методике Г. Раша в качественные шкалы К,
2. По результатам работы пакета Я1)ММ 2020 производится оценка близости теоретической кривой модели Г. Раша (12) в данным экспериментальных исследований по критерию Хи-квадрат (переменная РгаЬ).
3. Если Prab>0,05. принимается решение о соответствии выбранной схемы лечения (профилактики) модели Г. Раша. Все схемы лечения с Prab>0,05 признаются эффективными. Схемы с РгаЬ<0,05 из списка эффективных исключаются.
4. Для оставшихся схем лечения (профилактики) пункты 2 и 3 повторяются до тех пор, пока для всех составляющих Prab>0,05.
5. Пакет RUMM 2020 производит количественную оценку эффективности каждой из составляющих в общем процессе терапии (переменная Location).
С использованием предложенного метода анализировались схемы лечения, приведенные в таблице 1. Все они были признаны эффективными, а оценка эффективности каждой из составляющих позволила сделать следующие выводы. Применение фармакопрепаратов альфа-токоферола ацетата и аскорбиновой кислоты в составе комплексной терапии у больных генитальным герпесом даёт положительные результаты практически у всех пациентов. Это объясняется большим спектром патогенетического влияния на организм пациентов, страдающих данной нозологией. Так, альфа-токоферола ацетат предохраняет клеточные мембраны тканей организма от окислительных изменений; стимулирует синтез ряда ферментов, в том числе цитохромов. каталазы и пероксидазы, тормозит окисление ненасыщенных жирных кислот и ингибирует синтез холестерина. Данный препарат предупреждает гемолиз эритроцитов, повышение проницаемости и ломкость капилляров, способствует устранению нарушения функций семенных канальцев и тестикул, нормализует репродуктивную функцию; препятствует развитию атеросклероза, дегенеративно-дистрофических изменений в тканях, особенно нервной ткани, улучшает лечение периферической невропатии, в том числе вызванный вирусом герпеса. Аскорбиновая кислота имеет важное значение для жизнедеятельности организма, в том числе обладает противовирусной активностью. Данный фармакопрепарат участвует в регуляции окислительно-восстановительных процессов, углеводного обмена, свертывания крови, нормальной проницаемости капилляров, образования стероидных гормонов, синтеза коллагена и проколлагена. Регулирует иммунологические реакции (активирует синтез антител, СЗ-компонента комплемента, интерферона), способствует фагоцитозу. Данное влияние обуславливает повышение устойчивости организма к инфекциям. Препарат тормозит высвобождение и ускоряет деградацию гистамина, угнетает образование простагландинов и других медиаторов воспаления.
С позиции формального подхода с учётом весьма равномерных результатов влияния витаминотерапии на пациентов всех клинических групп согласно оценке, полученной по методу Раша, альфа-токоферола ацетат и аскорбиновая кислота имеют лидирующие позиции. Так, в группе W0 (клиническое здоровье и состояние ремиссии) наибольшую эффективность профилактической противовирусной терапии по методу Раша показали общеукрепляющие препараты альфа-токоферол и аскорбиновая кислота.
Весьма эффективным для профилактики зарекомендовал себя валвир (вторая позиция по методу Раша). Наименьшую эффективность показал иммуномодулятор панавир, что обуславливается наименьшими нарушениями иммунной системы у данной группы пациентов изначально. Данные результаты, полученные с помощью метода Раша полностью совпадают с мнением клинических экспертов.
Класс ¿у, (стадия вирусовыделепия без клинической симптоматики) характеризуется аналогичными показателями эффективности, за исключением, увеличившейся роли панавира (5-я позиция по методу Раша против 7-й в группе со0). Это объясняется нарастанием нарушений всех звеньев иммунитета у пациентов на стадии вирусовыделения. Валвир прочно занимает 2-ю позицию по эффективности в со0 и <о, группе, что обусловлено его прямым противовирусным действием.
Классы со2 (клиническая симптоматика до трёх дней), еиг (клиническая симптоматика более 5 дней) и а>4 (непрерывно рецидивирующий герпес) отличаются лидирующей позицией эффективности панавира (первые позиции по методу Раша). Такое активное влияние панавир начинает оказывать в связи со значительной разбалансировкой иммунитета во всех группах с выраженной клинической картиной генитального герпеса. Кроме того, это происходит за счёт того, что панавир повышает жизнеспособность инфицированных клеток, уже при однократном применении панавир увеличивает уровень лейкоцитарного интерферона (ИНФ) в 2,7-3 раза, что соответствует терапевтическим дозам препаратов ИНФ. Кроме того, панавир ингибирует синтез вирусных белков, панавир способствует торможению репликации вирусов в инфицированных культурах клеток и приводит к существенному снижению инфекционной активности вирусов. Панавир обладает цитопротективным действием, защищая клетки от воздействия вирусов.
Противовирусный прапарат валвир занимает стабильные средние ранги по методу Раша, проявляя свою противовирусную активность, однако срок воздействия увеличивается, что не даёт данному препарату занимать первые позиции в особо тяжёлых стадиях генитального герпеса.
Воздействие на психоэмоциональное напряжение, хроническое утомление и коррекция биологически активных точек показало себя равномерно эффективным во всех группах, хотя и не имеет лидирующих позиций. Однако, воздействие на данные нарушения является важным во всех группах пациентов и даёт хорошие клинические результаты.
Таким образом, с утяжелением клинического течения генитального герпеса нарастает эффективность фармакотерапии панавиром, эффективность применения противовирусного препарата валвир остаётся стабильно высокой с наибольшим влиянием на менее тяжелые проявления генитального герпеса.
Основанием для выбора методов проведения лечебно-профилактических мероприятий служат синтезированные в работе математические модели и алгоритм выбора рациональных схем профилактики и лечения генитального герпеса на основе гибридных нечетких правил продукционного вывода.
Выбор схем профилактики рецидивов реализуется по тем же блокам признаков, которые задействованы в модели оценки степени риска олбострения (8) в соответствии со следующей системой правил продукционного вывода
ЕСЛИ (УРВ > 0,5) ТО [ЛГ(/,7,ГС7,ГС1,ГС1)];
ЕСЛИ (иР > 0,5) ТО (КРБ),
ЕСЛИ (Ш > 0,5) ТО (АГЛ>Р);
ЕСЛИ (иг < 0,5) ТО (КР2).
Где ЯТ(Р7, УС7, УС1,У01) - рефлексотерапия по биологически активным точкам Р7, УС7, УС1, УС 1; КРБ - консультация психотерапевта; ^Р - консультация невропатолога; КЯ2 - коррекция уровня защитных свойств организма.
Коррекция защитных механизмов организма осуществляется по составляющим модели при условии и2<0,5 по системе продукционных правил вида:
С ЕСЛИ[/(АГ1) = 0,4] ГО (КТЯ)
ЕСЛИ]/(ЭР) = 0,3]ГО [Я7Г£2Э, £36, ЯРЬ, К40, К 60, ^20^] (14)
\ЕСЛИ[(ЕРр > ЬРИ1>) ИЛИ (1Р,, < ЬРн1.)\ТО[ККЦа,,)]
Где идентификатор ЬРн(р = 1,...,4) означает измеренное значение лабораторных показателей ; ЬР^р И 1*Рсоответствующие верхние и
нижние значения нормы; КТЯ-консультации терапевта; ЯТ-рефлексотерапия по БАТ, имена которых указаны в круглых скобках; ККЬ(лр)-коррекция лабораторных показателей (а,, л,, о, или а,).
Выбор рациональных схем лечения для различных классов клинического течения генитального герпеса следует производить с использованием системы продукционных правил вида:
ЕСЛИ (О, е ы,)ТО 5,, ^
где принадлежность пациента О) к классу ш, определяется моделью
(2).
Схема лечения выбирается в соответствии с таблицей 1. Выбор рациональных схем лечения по степени тяжести заболевания осуществляется путем оценки величины 8Т (модель 4) с использованием продукционного правила вида:
ЕСЛИ (8Т>0,5) ТО (ЦУМ) ИНАЧЕ (ЬМ=0), (16)
где ЭТ- степень тяжести заболевания определяемая выражением (4);ЬМ= I -проводить лечебное мероприятие; ЬМ=0 -лечебные мероприятия не проводить.
Конкретные виды лечения для различных стадий заболеваний приведены в таблице 4.
Таблица 4
Применение различных видов терапии в зависимости от тяжести течения
генитального герпеса
Группа Описание Схема терапии
С00 - не имеющие герпес вирусной инфекции и люди находящиеся в состоянии ремиссии не имеющие герпес вирусной инфекции и люди находящиеся в состоянии ремиссии Валвир250 мг - 1 раз в день 5 дней
С0| - находящиеся на стадии вирусовыделения без клинической симптоматики находящиеся на стадии вирусовыделения без клинической симптоматики Вапвир 500 - 1 раз в день 5 дней аскорбиновая кислота 0,5г. -2 раза в день 5 дней альфа-токоферол 0,4 г -1 раз в день 5 дней
0)2- имеющие клиническую симптоматику до трех дней имеющие клиническую симптоматику до трех дней Валвир 1 г - 2 раза в день 7 дней Панавир суппозитории аскорбиновая кислота 0,5г -3 раза в день7дней альфа-токоферол 0,4 г.-| раз в день 7 дней
03 з - имеющие клиническую симптоматику до десяти дней имеющие клиническую симптоматику до десяти дней Валвир - 1 г - 2 раза вдень 10 дней Панавир в/в 2 инъекции через день аскорбиновая кислота 0,5г. -2 раза в день 10 дней альфа-токоферол 0,4 г -1 раз в день 10 диен Симптоматическая терапия: промывание эрозированных участков фнз р-ром, обезболивающие, при примснениии местных анестетиков следует учитывать возможность сенсибилизации. Валвир - 1 г - 1 раз в день 15 дней Панавир в/в 3 инъекции через день аскорбиновая кислота 0,5г. -2 раза в день 15 дней альфа-токоферол 0,4 г -1 раз в день 15 дней Симптоматическая терапия: промывание эрозированных участков физ.р-ром, обезболивающие, при применении местных анестетиков следует учитывать возможность сенсибилизации
0)4- имеющие клиническую симптоматику с непрерывными рецидивами имеющие клиническую симптоматику с непрерывными рецидивами
Дополнительно при высоких уровнях ПЭН, утомления, при низком уровне защиты организма целесообразно осуществлять коррекцию отдельных составляющих модели (4) аналогично моделям (13) и (14).
Для реализации математических моделей лечебно-профилактических мероприятий интеллектуальной системой поддержки принятия решений (ИСППР) врача-дерматовенеролога разработан соответствующий алгоритм состояний из трёх основных блоков: блок выбора схем профилактики, блок выбора схем лечения по степения тяжести заболевания; блок выбора схем лечения по клинической симптоматике.
Разработанные математические модели и алгоритм выбора рациональных схем профилактики и лечения генитального герпеса позволяют решать задачи управления информационными процессами интеллектуальной системы поддержки принятия решений при формировании рекомендаций на этапах обеспечения лечебно-профилактических мероприятий.
В шестой главе разрабатываются основные элементы интеллектуальной системы поддержки принятия решений рационального ведения пациентов с генитальным герпесом.
Для синтеза алгоритмов управления ИСППР в работе предлагается информационно-аналитическая модель взаимодействия математических моделей принятия решений на всех этапах ведения пациентов. Структурная схема информационно-аналитической модели приведена на рис.3.
На рис.3, приняты те же обозначения моделей и их номеров, что и при их аналитическом описании. Классификация по клиническим вариантам
течения заболевания (классы ) осуществляется тремя верхними блоками. Агрегатор БАТ1 формирует частную уверенность в классификации т) по точкам Р7, УС7, агрегатор С - по данным лабораторных исследований Сь ..., С4. У агрегатора оценки уровня ПЭН (агрегатор 1)Р) в качестве данных используются шкалы ситуативной (ШСТ) и личной (ШЛТ) тревожности теста Айзенка, отклонения электрических сопротивлений БАТ от своих номинальных значений для точек связанных с психоэмоциональной сферой (<5/?у(ПЭН)) и показатели характеризующие состояние внимания (РУ).
Агрегатор оценки уровня утомления (агрегатор 1Ш)в качестве входных переменных использует РУ , сопротивление общесистемных БАТ (SRJ(OC))A индекс хронического утомления (ИХРУ). Агрегатор БАТ2 «собирает» информацию об энергетическом разбалансе точек связанных с заболеваниями кожи (<5/?;(К)), а агрегатор В - формирует частную уверенность по классу (о^ для лабораторных показателей Ь,, ... Ь7.
Рис. 3. Структура информационно- аналитической модели принятия
решений.
Анализ информационно-аналитической модели принятия решений позволил решить задачу синтеза алгоритма управления работой интеллектуальной СППР (ИСППР) и ее взаимодействия с лицом, принимающим решение, состоящего из пяти основных блоков: блока классификации клинических вариантов течения заболевания (классы блока оценки степени тяжести генитального герпеса (классы о]); блока прогнозирования обострения; блока профилактики и блока выбора схем
лечения. На рис.4, приведен фрагмент алгоритма управления (блок выбора схем лечения и блок профилактики)
Рис. 4.Фрагмснт алгоритма управления процессами принятия решений.
Большие буквы латинского алфавита обозначают связь фрагмента алгоритма с другими блоками.
Выбор схем лечения по классам <а* осуществляется блоками 47, 48, 49, а по классам а] блоками 50-54. Выбор схем профилактики обеспечивается блоками 55-57. Решение о продолжении ведения пациента с повторением различных ветвей этой процедуры реализуются условным блоком 58.
Предложенный алгоритм управления обеспечивает взаимодействие между всеми блоками данных и знаний, а так же взаимодействие пользователей с ИСППР. Структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача дерматовенеролога без обучающих пакетов, которая может быть после обучения использована как автоматизированное рабочее место врача дерматовенеролога для решения всех поставленных в работе задач, приведена на рис. 5.
Интерфейс пользователя
Рис.5. Структура ИСППР.
В этой схеме взаимодействие врача с ИСППР осуществляется через интерфейс пользователя, который реализует функции компьютерного диалогового режима взаимодействия врача с базой данных (БД) и базой знаний (БЗ), обеспечивает удобную для пользования графику (средства графики) и обеспечивает функционирование информационно-справочной системы на языке лица, принимающего решение (ЛПР).
Оценка параметров внимания пациента и измерение электрических характеристик его БАТ производит аппаратура контроля состояния пациента.
Измеренные значения электрических характеристик БАТ и параметров внимания необходимые для решения задач классификации и прогнозирования передаются в базу данных через ее систему управления (СУБД) и драйвер связи (ДС).
Взаимодействие между всеми программными модулями и врача с ИСППР обеспечивается соответствующим алгоритмом управления.
Подсистемы оценки состояния, профилактики и выбора тактики лечения обеспечивают реализацию прогностических , классификационных и лечебно-профилактических моделей. Эти подсистемы составляют основу базы знаний работающей под управлением СУБЗ
Разработанная интеллектуальная система поддержки принятия решений позволяет обеспечить пользователя информацией о состоянии обследуемых и возможных периодах обострения генитального герпеса, а так же формирует рекомендации по выбору рациональных схем лечения и профилактики этой категории больных.
В седьмой главе приводятся результаты экспериментальных исследований, оценивается эффективность прогностических и диагностических решающих правил и проведен анализ эффективности лечебно-профилактических мероприятий.
Качество классификации определяется по таким показателям как диагностические чувствительность (ДЧ), специфичность (ДС), прогностическая значимость положительных (П3+) и отрицательных (ПЗ) результатов и диагностическая эффективность (ДЭ).
В таблице 5 приведены результаты контрольных испытаний математических моделей классификации клинических вариантов течения генитального герпеса в сопоставлении с результатами экспертной оценки.
Таблица 5.
Таблица контрольных испытаний и экспертных оценок решающих _____правил__
Классы Показатели качества на контрольной выборке Экспертная уверенность
дч дс ПЗ* ИЗ дэ 1ЮА,
со, 0,96 0,95 0,95 0,96 0,95 0,97
сог 0,93 0,92 0,92 0,93 0,93 0,95
со, 0,94 0,92 0,92 0,94 0,93 0,93
со 4 0,95 0.93 0,90 0.95 0,94 0,92
Как видно из приведенных расчетов, результаты контрольных испытаний достаточно «близки» к ожиданиям экспертов, а полученные числовые значения имеют достаточные величины для рекомендации полученных решающих правил для практического использования. Аналогичные результаты получены по моделям классификации стадий заболевания.
Для оценки качества работы прогностических решающих правил, начиная с 2005 года проводились наблюдения за больными генитальным герпесом в Курском областном кожно-венерологическом диспансере с фиксацией факта обострения заболеваний с момента проведения замеров значений признаков описанных в предыдущих разделах. Фиксировались случаи заболевания через день после измерений, через два дня и т.д. вплоть до двух недель. На рисунке 6 приведен график изменения показателей прогностической значимости для моделей (8).
/73,лэ
зависимости от времени наблюдения
Тенденция изменения показателей качества такова, что на седьмой -десятый день после начала наблюдений качество классификации стабилизируется и в дальнейшем существенно не изменяется. Это послужило основой для выбора экспертами времени рационального прогноза Т0=%дней, причем реальное качество классификации несколько выше, чем дают эксперты, что позволяет рекомендовать полученные решающие правила к использованию в медицинской практике.
Эффективность проведённой терапии оценивалась по результатам проведенного лечения: времени уменьшения и исчезновения клинических симптомов, динамике показателей нарушений функций организма, динамике изменения лабораторных показателей, частоте и тяжести рецидивов, наличию, степени выраженности и характеру остаточных проявлений заболевания
В процессе исследования было установлено, что временя везикуляции в первой группе более чем в два раза было ниже, чем в группе, получавших терапию по традиционной схеме, так же в первой группе наблюдалось уменьшение времени эпителизации и уменьшение площади поражения в большей степени, чем во второй группе (табл.б).
Таблица 6.
Показатели эффективности терапии в исследуемых группах_
Критерий оценки эффективности 1 фуппа 2 группа Уровень значимости
время везикуляции (дней) 2±0,25 5±0,22 р=0,0001
время эпителизации (дней) 3±0,23 8±0,26 р=0,001
площадь поражения (см:) 12±2,21 21 ±4,24 р=0,05
длительность общеинтоксикационн ого синдрома (дней) 2±0,75 5±1,27 р=0,05
продолжительность ремиссии (недель) 23±3,25 10±1,28 р=0,0001
Суммарная клиническая эффективность оценивалась по трём позициям: выздоровление - исчезновение всех исходных симптомов и признаков (за исключением вторичных морфологических элементов в стадии разрешения); улучшение - улучшение состояния, но без полного нивелирования всех признаков и симптомов, отмеченных перед началом или в процессе терапии; отсутствие эффекта - отсутствие динамики уменьшения выраженности местных и / или общих симптомов (табл. 7).
Таблица 7.
Оценка клинической эффективности
Показатель эффективности 1 группа 2 группа Уровень значимости
выздоровление 78% 54% р=0,0001
улучшение 20% 28% р=0,0001
отсутствие эффекта . 2% 18% р=0,001
В большинстве случаев пациенты с рецидивирующим генитальным герпесом требуют постоянной фармакотерапии как в остром периоде (рецидив), так и йе менее серьезного и комплексного лечения в периоде реконвалесценции и в периоде ремиссии. Применяя даже самые современные схемы комплексного лечения в острый период генитального герпеса не всегда удается избежать повторного рецидивирования генитального герпеса, а в ряде случаев добиться нормализации лабораторных показателей у пациентов с генитальным герпесом.
В связи с этим целесообразно лечение генитального проводить по разработанному алгоритму с целью получения наиболее выраженного терапевтического эффекта, коррекции иммунологических нарушений и создания возможности для проведения индивидуально подобранной терапии. Разработанный алгоритм терапии предопределяет комплексный системный подход к лечению генитального герпеса, причем в случае хронического рецидивирующего течения заболевания является эффективным при проведении лечения на всех этапах генитального герпеса.
Преимущества лечения генитального герпеса по разработанному алгоритму:
1. Сочетанное применение противогерпетических фармакопрепаратов и рациональной иммунотерапии позволяет более эффективно подавить активность всех очагов хронической инфекции, что обеспечивает аддитивный эффект.
2. Снижение дозы противовирусного фармакопрепарата, а следовательно, возможности развития побочных эффектов и уменьшения токсического воздействия на организм больного.
3. Уменьшение случаев возникновения устойчивых штаммов герпесвирусов к противогерпетическим препаратам.
4. Стимулирование иммунокоррегирующего эффекта при необходимости.
5. Сокращение продолжительности острого периода болезни и сроков лечения.
В заключении сформулированы научные и практические результаты исследования.
ВЫВОДЫ
1. Математический анализ структуры признакового пространства и исследуемых классов состояний в период ремиссии и обострения генитального герпеса с использованием корреляционного, структурного и разведочного анализа, а так же теории измерения латентных переменных позволил установить, что получаемая информация о состоянии здоровья обследуемых носит неполный и нечеткий характер с пересекающимися струтурами классов делая целесообразным использование, в качестве основного математического аппарата, технологию мягких вычислений с гибридными нечеткими решающими правилами.
2. Сформированное пространство информативных признаков, информативность которых по отношению к выбранному уровню классов, проверялась по Кульбаку, диагностической эффективности, по модели Г. Раша и экспертным оценкам обеспечивает высокое качество классификации пациентов по степеням тяжести к клиническим вариантам течения генитального герпес.
3. Синтезированные математические модели оценки степени тяжести и клинических вариантов течения генитального герпеса позволяют с диагностической эффективностью от 0,93 до 0,97 разделять обследуемых по таким степеням тяжести как:
- не имеющие герпес вирусной инфекции и люди находящиеся в состоянии ремиссии;
находящиеся на стадии вирусовыделения без клинической симптоматики;
- имеющие клиническую симптоматику до трех дней;
- имеющие клиническую симптоматику до десяти дней;
- имеющие клиническую симптоматику с непрерывными рецидивами;
- больные, у которых герпес клинически не обнаруживается;
- больные с обнаруженным герпесом;
- больные с клинически наблюдаемым герпесом.
4. Сформированное пространство информативных признаков с определением информативности по Кульбаку, экспертным оцениванием, по моделям Г. Раша включающее данные опросов, уровни психоэмоционального напряжения, утомления и защитных механизмов организма, электрический разбаланс меридианных структур и данные лабораторных исследований обеспечивают высокое качество распознавания пациентов с высоким риском обострения генитального герпеса.
5. Синтезированные математические модели прогнозирования обострения генитального герпеса с прогностической значимостью на уровне 0,9 позволяют утверждать, что при определенном сочетании факторов риска у пациентов в течении 8 дней наступает обострение заболевания.
6. Предложенные схемы лечения специфические для каждого из вариантов клинического течения заболевания статистически значимо
снижают частоту рецидивов на 55%, длительность рецидивов на 56% и точность течения рецидивов на 24%.
7. Синтезированные математические модели и алгоритм выбора профилактики и лечения генитального герпеса рационализирует лечебно-профилактические мероприятия, приводя к статистически значимому нивелированию клинических симптомов, сокращению сроков эритолизации, уменьшению частоты и тяжести рецидивов, коррекции иммунных показателей и нормализации психоэмоционального статуса.
8. Разработанные информационно-аналитическая модель и алгоритм управления процессами принятия решений по рациональному ведению пациентов с генитальным герпесом значительно сокращает сроки лечения и количество осложнений, снижает вероятность рецидивирования генитальным герпесом.
9. Разработанная структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача дерматовенеролога реализует автоматизированное прогнозирование развития вариантов течения, выбор рациональной лечебной и профилактической тактики и позволяет статистически значимо повышать качество оказания медицинской помощи пациентам с генитальным герпесом, способствуя увеличению показателя эффективности лечения «выздоровление» на 245% и снижению показателя отсутствия эффекта от терапии на 16%.
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
1. Для математического решения задач диверсификации лечебно-профилактических мероприятий при часто рецидивирующем генитальном герпесе целесообразно использовать математический аппарат с технологией мягких вычислений для принятия решений по назначению индивидуальной схемы терапии.
2. Для обоснованного выбора результативного метода лечения генитального герпеса рекомендуется оценивать наличие у пациента градаций информативных признаков, определённых на основе математического моделирования структуры классов и признаков часто рецидивирующего генитального герпеса.
3. Для повышения эффективности прогнозирования риска генитального герпеса целесообразно комплексно использовать группу признаков с доказанной информативностью, включающих факторы риска рецидивирования, признаки, характеризующие индивидуальные особенности течения заболевания и энергетические характеристики биологически активных точек.
4. На предварительном этапе лечения для определения стратегии ведения пациентов с генитальным герпесом целесообразно использовать математические модели и алгоритмы по выбору фармакотерапии.
5. Для предотвращения рецидивирования генитального герпеса рекомендуется использование математического алгоритма для выявления лиц
групп риска и разработки персональной программы превентивных мероприятий.
6. При возникновении частого рецидивирования генитального герпеса, более 6 раз в году, плохо купирующегося традиционной фармакотерапией, рекомендуется применять разработанные математические модели и алгоритмы по выбору эффективного метода лечения.
7. В стадии клинической ремиссии у пациентов, страдающих генитальным герпесом, рекомендуется использовать математические модели и алгоритмы для индивидуальной коррекции и профилактики рецидивирования с учётом факторов риска.
Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:
Публикации в рецензируемых научных журналах и изданиях
1.Лукашов М.И. Синтез решающих правил для классификации вариантов течения генитального герпеса на основе алгоритмов МГУА [Текст] / М.И. Лукашов, А.Г. Устинов, Е.А. Бойцова, A.A. Артеменко // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. -2014. -№3. С. 53-63.
2. Лукашов М.И. Синтез решающих правил прогнозирования обострения заболеваний на примере генитального герпеса [Текст] / М.И. Лукашов, А.Г. Устинов, И.И. Хрипина, C.B. Солошенко // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2014. - №3. - С. 70-80.
3. Лукашов М.И. Определение степени тяжести генитального герпеса на основе нечетких моделей принятия решений [Текст] // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2009. - Т. 8, № 4. - С. 927-930.
4. Лукашов М.И. Исследование эффективности проведения лечебно-оздоровительных мероприятий при генитальном герпесе [Текст] // Известия Юго-Западного государственного университета Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2014. - №3 - С. 85-94
5. Лукашов М.И. Оценка состояния больных генитальным герпесом методами рефлексодиагностики [Текст] / М.И. Лукашов, Н.М. Агарков, H.A. Кореневский //Вестник новых медицинских технологий. - 2010. -T.XVII.-№1.-С.137-138
6. Лукашов М.И. Синтез гибридных нечетких решающих правил для классификации генитального герпеса на основе моделей системных взаимосвязей [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, М.В. Артеменко Н.М., Агарков // Фундаментальные исследования. - 2014. - №10(5). - С. 901-907.
7 Лукашов M.И. Интеллектуальная система прогнозирования и диагностики генитального герпеса с сетевой нечеткой базой знаний [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Милостная //Известия Юго-Западного государственного университета. - 2012. - №2. - Ч.З. - С. 312-317.
8 Лукашов М.И. Использование методов рефлексодиагностики при ведении больных генитальным герпесом [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, A.B. Еремин, P.A. Крупчатников // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2009. - Т.8 - №4. - С. 869-872.
9. Лукашов М.И. Исследование количественных интегральных показателей физиологического состояния у больных генитальным герпесом [Текст] / М.И. Лукашов, Т.В. Бибичева, М.В. Артеменко, В.Н. Снопков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. -2010. -Т.9. - №1,- С. 214-219.
10. Лукашов М.И. Компьютерная программа для интеллектуальной системы прогнозирования обострений генитального герпеса [Текст] / М.И. Лукашов, В.И. Серебровский, B.C. Титов, A.A. Бурмака // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Медицина. Фармация. 2013. - №1. - С. 184-194.
11. Лукашов М.И. Прогнозирование обострений генитального герпеса на основе итерационных нечетких моделей [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, A.B. Еремин, В.Н. Гадалов //Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2009. - Т.8. - № 4. - С. 10291031.
12. Лукашов М.И. Прогнозирование обострения герпес вирусных инфекций на основе комбинированных правил нечеткого вывода [Текст] / М.И. Лукашов, С.Ф. Яцун, В.И. Серебровский, C.B. Дегтярев, Е.П. Попечителев // Известия Юго-Западного государственного университета. -2012.-№1 - 4.1.-С.35-41.
13. Лукашов М.И. Клиническая эффективность монотерапии рецидивирующей герпетической инфекции половых органов мочеполового тракта иммуномодулятором «гепои» [Текст] / М.И. Лукашов, Т.В. Бибичева // Курский научно-практический вестник «Человек и его здоровье». - 2009. - №3. - С. 47-54.
14. Лукашов М.И. Особенности иммунного статуса пациентов с генитальным герпесом в сочетании с папилломавирусной инфекцией [Текст] / М.И. Лукашов, Т.В. Бибичева, Т.П. Исаенко, Т.К. Тарасова // Курский научно-практический вестник «Человек и его здоровье». - 2010. -№ 1. - С. 81-85.
15. Лукашов М.И. Нечеткое прогнозирование обострения кожных болезней [Текст] / М.И. Лукашов, С.М. Яцун, H.H. Савченко // Биомедицинская радиоэлектроника. -2009. - № 5. - С. 23-32.
16. Лукашов М.И. Оценка уровня защитных механизмов организма по энергетической сбалансированности меридиан и адаптационному резерву и их влияние на обострение кожных болезней [Текст] / М.И. Лукашов,
H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, A.B. Еремин // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2009. - Т.8. №1 - С. 236-239.
17. Лукашов М.И. Прогнозирование обострения заболеваний у дерматологических больных на основе нечетких моделей обучаемых по структуре данных [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, H.H. Савченко // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2009. - Т.8. - № 3. - С. 290-293.
Монографии
18. Лукашов, М.И. Использование информационных технологий для прогнозирования и диагностики инфекционных заболеваний (на примере генитального герпеса) [Текст]: Монография/ М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, В.И. Серебровский и др. - Курск, изд-во Курск, гос. с-х. ак., 2011.- 123с.
19. Лукашов, М.И. Компьютерные системы в дерматологии [Текст]: Монография/ М.И. Лукашов С.М. Яцун, H.A. Кореневский - Курск.: гос. ун-т., 2009. - 227 с.
Статьи и материалы конференций
20. Лукашов М.И. Компьютерная система прогнозирования обострения и дифференциальной диагностики герпеса [Текст] / H.A. Кореневский, A.B. Еремин, М.И. Лукашов // Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах: Сб. научных трудов 9-ой международной конференции. - Новочеркасск, 2008. С. 75-77.
21. Лукашов М.И. Возможности прогнозирования возникновения рецидивов, тяжести течения и эффективности терапии при герпетической инфекции [Текст] / М.И. Лукашов, Е.В. Письменная //Сборник материалов XVII Международной научно-технической конференции, «медико-экологические информационные технологии - 2014». С.62-64
22. Лукашов М.И. Компьютерная система прогнозирования обострения и дифференциальной диагностики герпеса [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, A.B. Еремин // Сборник научных трудов 9-ой международной конференции «Компьютерные системы в науке, производстве, социально-экономических процессах» Юр. ГТУ (Новочеркаск) 2008. С. 75-77.
23. Лукашов М.И. Математические модели определения степени тяжести генитального герпеса [Текст] // Материалы межрегиональной научно-практической конференции «Информационные технологии в медицинских и педагогических исследованиях». - Курск: КГУ, 2009. - 4.2 - С. 13-17.
24. Лукашов М.И. Медицинская диагностика и прогнозирование герпеса с использованием нечетких продукционных правил [Текст] / М.И. Лукашов, A.B. Еремин // Сборник научных трудов «Системные аспекты медицинских и педагогических исследований» Курск: МУ Издательский центр «ЮМЭКС», 2008. С. 27-30.
25. Лукашов М.И. Нечеткое прогнозирование генитального герпеса в экспертной системе врача дерматовенеролога [Текст] / М.И. Лукашов,
H.A. Кореневский, A.B. Еремин // Сборник научных трудов III всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управляющие технологии в медицине и экологии», Пенза, 2009.
26. Лукашов М.И. Нечеткое прогнозирование обострения генитального герпеса [Текст] // Сборник трудов научно-практической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология». - Курск: Курск, гос. мед. ун-т., 2009. - С. 20-25.
27. Лукашов М.И. Прогнозирование обострения герпеса с помощью нечетких моделей [Текст] // Сборник материалов XII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии 2009» . - Курск: Курск, гос. техн. ун-т. , 2009. - С. 11-13.
28. Лукашов М.И. Алгоритм управления процессами диагностики и лечения в медицинских системах поддержки принятия решений [Текст] / М.И. Лукашов, Е.В. Шевелева, A.M. Федулова // Сборник материалов VIII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2005», Курск, гос. техн. унт Курск, 2005. С. 117-122
29. Лукашов М.И. Влияние психоэмоциоанльного напряжения на обострение кожных болезней [Текст] / М.И. Лукашов, H.H. Савченко // Сборник трудов научно-практической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология» Курск, гос. мед. ун-т. Курск, 2009
30. Лукашов М.И. Диагностические и терапевтические возможности биологически активных точек в дерматологии [Текст] / М.И. Лукашов, A.M. Федулова //Сборник материалов VIII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2005», Курск, гос. техн. ун-т Курск, 2005. С. 60-65.
31. Лукашов М.И. Интерактивное обучение нечетких моделей принятия решений в задачах прогнозирования и медицинской диагностики [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников // Сборник материалов XI Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2008», Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2008. С. 29-33.
32. Лукашов М.И. Использование нечетких продукционных правил в задачах прогнозирования и медицинской диагностики [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Коптева, P.A. Крупчатников // Сборник материалов XV Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии - 2008», Курский гос. техн. ун-т, Курск 2008. С. 281-283.
33. Лукашов М.И. Медицинские системы поддержки принятия решений с нечеткой базой знаний [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников // Труды XVI международной конференции «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии - 2008» Новороссийск, 2008. С. 47-48.
34. Лукашов М.И. Нечеткие сетевые модели для прогнозирования и медицинской диагностики [Текст] / М.И. Лукашов, P.A. Крупчатников, H.H. Коптева // Сборник трудов международной научно-технической конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системе распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание-2008», Часть 2, Курск, гос. техн. ун-т, Курск 2008. С. 175-178.
35. Лукашов М.И. Опыт использования методов рефлексодиагностики в прогнозировании и диагностике кожно-венерологических заболеваний [Текст] / М.И. Лукашов, С.М. Яцун // Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология». Курск, КГМУ, 2008. С. 113-115.
36. Лукашов М.И. Оценка состояния сложных систем нечеткими коллективами гибридных решающих правил [Текст] / М.И. Лукашов, И.А. Ключиков, A.B. Бойцов, Л.В. Стародубцева // Сборник научных трудов международной заочной научно-практической конференции. Наука образование проблемы и перспективы развития. Тамбов, 2014 - С.
37. Лукашов М.И. Оценка энергетического состояния общесистемных биологически активных точек при решении задач прогнозирования обострений инфекционных заболеваний [Текст] // Сборник материалов международной научно-техйической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2008». - Курск: Курск, гос. техн. ун-т., 2008. - С. 33-36.
38. Лукашов М.И. Роль психоэмоционального напряжения в прогнозировании обострения кожных болезней [Текст] / М.И. Лукашов, С.М. Яцун, A.B. Еремин, H.H. Савченко // Сборник материалов XII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии 2009» Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2009. С. 13-18.
39. Лукашов М.И. Система поддержки принятия решений врача дерматовенеролога на основе нечеткой сетевой модели [Текст] // Сборник материалов XV Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии -2008». - Курск: Курск, гос. техн. ун-т. , 2008. - С. 277-278.
40. Лукашов М.И. Система поддержки принятия решений врача дерматовенеролога с нечеткой сетевой базой знаний обучаемой по структуре данных [Текст] / М.И. Лукашов, С.М. Яцун, A.B. Еремин. Сборник научных трудов «Системные аспекты медицинских и педагогических исследований» Курск: МУ Издательский центр «ЮМЭКС», 2008. С. 133-138.
41. Лукашов М.И. Нечеткое прогнозирование заболеваний с использованием методов рефлексодиагностики [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников // Сборник научных трудов 3-его международного радиоэлектронного форума «Прикладная
радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития» МРФ-2008. Том IV. Конференция «Актуальные проблемы биомединженерии». Харьков: АМПРЭ, ХИУРЭ. 2008. С. 277-278.
42. Лукашов М.И. Система поддержки принятия решений врача-дерматовенеролога на основе нечетких сетевых структур [Текст] / М.И. Лукашов, С.М. Яцун, H.A. Кореневский // Сборник трудов III международного научного конгресса «Нейробиотелеком - 2008». - СПб: Политехника-сервис, 2008. С. 87-91.
43. Лукашов М.И. Структура системы поддержки принятия решений врача дерматовенеролога [Текст] / М.И. Лукашов, С.М. Яцун, H.H. Савченко // Сборник трудов международной научно-технической конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системе распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание-2008», Часть 2, Курск, гос. техн. ун-т, Курск 2008. С. 168169.
44. Лукашов М.И. Экспертные медицинские системы с нечеткой сетевой базой знаний. [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, Е.Б. Рябкова, Е.А. Нечаева. Сборник научных учебных и учебно-методических трудов «Современные технологии в медицине и педагогике». - Курск. МУ издательский центр ЮМЭКС, 2010. С.64-66 .
45. Лукашов М.И. Оценка уровня психоэмоционального напряжения человека по комплексу психофизиологических показателей [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, A.B. Носов, О.И. Филатова, А.П. Башкирев // Материалы межрегиональной научно-практической конференции «Информационные технологии в медицинских и педагогических исследованиях» 4.1, Курск 2009, КГУ. С. 104-109
46. Лукашов М.И. Определение степени риска обострения кожновенерологических заболеваний по величине энергетического разбаланса общесистемных биологически активных точек [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский // Оптимизация образовательного и лечебно-диагностического процесса. Сборник научных трудов. - Курск: МУ Издательский центр «ЮМЭКС», 2008. С. 60-62.
47. Лукашов М.И. Проектирование нечетких сетевых баз знаний для медицинских систем поддержки принятия решений [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, С.А. Горбатенко, P.A. Крупчатников // Медицинская техника. - 2009. - №4. - С. 38-42.
48. Лукашов М.И. Разведочный анализ в задачах синтеза решающих правил для дерматовенерологии [Текст] / М.И. Лукашов, С.М. Яцун // Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология». Курск, КГМУ, 2008. С. 139-141.
49 Лукашов М.И. Нечеткая оценка роли физического утомления в рецидиве хронических заболеваний [Текст] / H.A. Кореневский, М.И.
Лукашов, Г.В. Чурсин // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2009. - Т.8. - № 3. - С. 692-696.
50. Лукашов М.И. Определение уровня длительного физического утомления как фактора риска рецидивов хронических заболеваний [Текст] / Лукашов М.И.,Н.А. Кореневский, A.B. Еремин, О.И. Филатова // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2009. - № 5. С. 10-15.
51. Лукашов М.И. Нечеткая оценка степени психоэмоционального напряжения и ее роль в прогнозировании и диагностике заболеваний [Текст] / М.И. Лукашов, В.А. Буняев, В.В. Буняев, В.И. Афанасьев // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. - 2009. - № 5. - С. 27-31.
Подписано в печать 24.12.2014. Формат 60x841/16. Печатных листов 2,7. Тираж 100 экз. Зaкaз¿ Юго-Западный государственный университет, 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94
1 5 - - 2 5 9 О
2014270460
-
Лукашов, Михаил Иванович
-
доктора медицинских наук
-
Курск, 2014
-
ВАК 03.01.09
- Морфологическая и молекулярно-биологическая характеристика мужских гамет при патоспермии и идиопатическом бесплодии
- РАЦИОНАЛИЗАЦИЯ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ САЛЬПИНГООФОРИТА НА ОСНОВЕ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО И МНОГОМЕРНОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА РАСПРОСТРАНЕННОСТИ, ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ ИНТЕРМОДАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ, МАТ
- Вирусингибирующая активность препарата, полученного на основе мидийного гидролизата
- Оптимизация производства вакцины герпетической культуральной инактивированной сухой, на новом клеточном субстрате перевиваемой линии клеток Vero B.
- Клинико-лабораторная характеристика генитального кандидоза у беременных женщин
