РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПРОФИЛАКТИКИ РЕЦИДИВОВ ИНФАРКТА МИОКАРДА В РЕАБИЛИТАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ

Воробьева, Оксана Михайловна

Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПРОФИЛАКТИКИ РЕЦИДИВОВ ИНФАРКТА МИОКАРДА В РЕАБИЛИТАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ
ВАК РФ 03.01.09, Математическая биология, биоинформатика

Автореферат диссертации по теме "РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПРОФИЛАКТИКИ РЕЦИДИВОВ ИНФАРКТА МИОКАРДА В РЕАБИЛИТАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ"

На правах рукописи

Воробьева Оксана Михайловна

РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПРОФИЛАКТИКИ РЕЦИДИВОВ ИНФАРКТА МИОКАРДА В РЕАБИЛИТАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ

Специальность 03.01.09- Математическая биология, биоинформатика(медицинские науки)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

1 6 МАЙ 2013 005058248

Курск 2013

005058248

Работа выполнена в Юго-Западном государственном университете на кафедре биомедицинской инженерии

доктор медицинских наук Новиков Алексей Викторович

Иванов Александр Викторович

доктор медицинских наук, профессор Курский государственный медицинский университет, заведующий кафедрой гистологии, эмбриологии и цитологии

Яцун Светлана Михайловна

доктор медицинских наук, профессор, Курский государственный университет, заведующая кафедрой медико биологических дисциплин

Ведущая организация Белгородский государственный национальный

исследовательский университет, г. Белгород

Защита диссертации состоится « 24» мая 2013 года в 15 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.

Автореферат разослан у>

Научный руководитель

Официальные оппоненты:

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.105.08 д.м.н., профессор

Снопков В.Н.

Актуальность темы. Эпидемические и клинические наблюдения показали, что инфаркт миокарда (ИМ) в настоящее время является одной из основных причин инвалидизации и смертности населения в экономически развитых странах. По данным Европейского кардиологического общества смертность от инфаркта миокарда в возрасте от 35 до 64 лет в России оказалась самой высокой в Европе, составляя у мужчин более 350 на 100000 человек в год.

Распространенность инфаркта миокарда среди населения определяется рядом факторов. Среди них можно выделить пожилой возраст, мужской пол, отягощенный по ИБС семейный анамнез, сахарный диабет и этническую принадлежность, повышенное содержание холестерина в крови, высокое артериальное давление, ожирение, гиподинамию. Не маловажную роль в этиологии инфаркта миокарда играют курение и психоэмоциональные факторы ,а также нарушения перекисного окисления липидов (ПОЛ) и снижение антиоксидантной активности (АОА).

Главной задачей лечения таких пациентов является максимальное снижение общего риска осложнений, смертности от этих заболеваний и улучшение прогноза. Это предполагает коррекцию факторов риска: отказ от курения, нормализацию психоэмоционального статуса, снижение гиперхолестеринемии, профилактику сахарного диабета, ПОЛ и АОА, а также лечение сопутствующих сердечно - сосудистых заболеваний.

Одним из путей повышения качества оказания медицинской помощи больным ИБС и перенесшим острый ИМ является своевременное и точное прогнозирование возможных рецидивов и прогрессирования инфаркта миокарда у исследуемой категории больных, что позволит назначать эффективные и своевременные способы профилактики и лечения. Однако с математической точки зрения задача прогнозирования инфаркта миокарда не является тривиальной в виду отсутствия точного, чёткого и однозначного описания взаимосвязи между признаками, характеризующими состояние больного с ИБС.

Многочисленные исследования в области совершенствования прогнозирования, диагностики , профилактики и лечения различных заболеваний, включая исследуемую патологию, показывают, что наилучших результатов удаётся достичь при использовании адекватных математических методов с привлечением современных информационных и интеллектуальных технологий, позволяющих поднять на новый качественный уровень решение задач прогнозирования ИБС, инфаркта миокарда.

Таким образом, актуальность данного исследования определяется необходимостью улучшения показателей качества прогнозирования инфаркта миокарда, включая его рецидивы с целью повышения уровня медицинского обслуживания этой категории пациентов.

социально-значимыми заболеваниями» 2007-2011 гг. и с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель работы. Разработка математических моделей прогнозирования и метода профилактики рецидивов инфаркта миокарда для системы интеллектуальной поддержки принятия решений врача-кардиолога, позволяющих повысить качество ведения пациентов с исследуемой патологией и сократить сроки их лечения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- на основе анализа информации об особенностях исследуемого заболевания, обосновать выбор математического аппарата исследований;

- сформировать систему признаков, позволяющую получить прогностические решающие правила, обеспечивающие прогнозирование рецидивов инфаркта миокарда с требуемым качеством;

- разработать математические модели нечеткого прогнозирования рецидива инфаркта миокарда;

- провести оценку результативности профилактики инфаркта миокарда и разработать алгоритм управления процессами профилактики исследуемого заболевания;

- разработать структуру и алгоритм работы автоматизированной системы поддержки принятия решений для поликлинического врача-кардиолога.

Область исследования. Диссертационная работа выполнена в соответствии с паспортом научной специальности 03.01.09. - математическая биология, биоинформатика (медицинские науки):

- п.8. Математические модели, численные методы и программные средства применительно к процессам получения, накопления, обработки и систематизации биологических и медицинских данных и знаний.

- п. 10. Интеллектуальные системы анализа и прогнозирования свойств биологических объектов на основе специализированных баз и банков данных и знаний (в т.ч. полнотекстовых).

- п. 12. Решение задач медицинской диагностики, прогнозирования исходов заболеваний, оценки эффективности медицинских вмешательств и технологий с помощью математического аппарата и вычислительных алгоритмов.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории биотехнических систем медицинского назначения, системного анализа, математического моделирования, основные положения теории вероятности, математической статистики и нечеткой логики принятия решения, основы физиологии и рефлексологии, методы экспертного оценивания, клинико-лабораторные исследования.

Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной и выносимые на защиту:

- набор информативных признаков для прогнозирования рецидивов инфаркта миокарда, отличающийся тем, что кроме используемых в медицине

показателей в него включены интегральные показатели, характеризующие функционирование различных подсистем организма, что позволяет получить высококачественные прогностические правила;

- система математических моделей нечеткого прогнозирования рецидива инфаркта миокарда в реабилитационном периоде, отличающихся агрегацией специфических признаков и интегральных показателей, характеризующих психоэмоциональное напряжение, энергетический разбаланс меридианных структур и показателей перекисного окисления липидов и антиокислительной активности, позволяющих решать задачи оценки степени риска развития инфаркта миокарда с требуемой для врача-кардиолога точностью;

- критерии выбора способа дифференциальной профилактики и лечения инфаркта миокарда, отличающиеся использованием показателей микроциркуляции в различные периоды реабилитации, п ерекисного окисле ния липидов, антиоксидантной активности, электрорефлексотерапии по биологически активным точкам, имеющим отношение к заболеванию инфаркт миокарда, что позволяет при невысоких экономических затратах обеспечить его высокую профилактическую эффективность в условиях поликлиники;

- алгоритм управления и основные элементы системы поддержки принятия решений по прогнозированию инфаркта миокарда, профилактике и формированию рекомендаций больным в реабилитационном периоде в условиях неполного и нечеткого представления данных, позволяющие рационально и гибко менять тактику ведения пациентов в зависимости от их текущего состояния с учетом разнородных факторов риска и клинических проявлений заболевания.

Практическая значимость и результаты внедрения работы.

Разработанные модели, методы и алгоритмы составили основу для построения автоматизированной системы поддержки принятия решений врача-кардиолога поликлиники, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в медицинской практике.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет прогнозировать возникновение ИМ и рецидива уже существующего заболевания, рационализировать, персонализировать и повысить качество профилактических мероприятий, лечебных процедур, сократить сроки лечения, без существенного повышения временных и технико-экономических затрат лечебно-профилактического процесса.

Предложенные в работе методы и средства внедрены в учебный процесс кафедры биомедицинской инженерии Юго-западного государственного университета и используются в практике ОБУЗ «Курская городская клиническая больница №4», ОБУЗ «КГБ №1 им. Н.С. Короткова», ООО «Санаторий им И. Д. Черняховского». Экономическая и социальная значимость состоит в снижении заболеваемости инфарктом миокарда, повышении качества, сокращении сроков диагностики и лечения, улучшении качества жизни больных ИМ.

2007), 12 Республиканской научно-практической конференции «Социально-гигиенический мониторинг здоровья населения» (Рязань, 2008), межрегиональной Научно- практической конференции «Качество жизни и здоровье населения» (Старый Оскол, 2009), XIII Международной научно- технической конференции 26- 27 мая 2010г. «Медико-экологические информационные технологии -2010» (Курск, 2010), международной научно-практической конференции «Интегративные процессы в науке- 2011» (Москва, 2011), X международной-технической конференции «Распознавание - 2012» (Курск, 2012) и на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 14 научных работ, из них 5 в рецензируемых научных журналах и изданиях.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту результаты получены лично автором. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателем лично проведен анализ распространенности и прогнозирования ИМ [1,7,13,14], разработаны в [2,3,5,9,12] модели и алгоритмы прогнозирования ИМ; в [4,10] - модели оценки интегральных показателей здоровья на основе разнотипных исходных данных; [6,8,11] - специализированное программное обеспечение для систем интеллектуальной поддержки врача-специалиста.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 210 наименований, работа изложена на 164 страницах машинописного текста, иллюстрирована 30 рисунками, 29 таблицами.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении к диссертации обосновывается актуальность темы, определяются цель и задачи исследования, определяются научная новизна и практическая значимость работы. Кратко излагается содержание глав диссертации.

В первой главе рассматриваются современные представления об этиологии и патогенезе исследуемого заболевания, вопросы прогнозирования и диагностики инфаркта миокарда, ведение пациентов в реабилитационном периоде, определяются недостатки существующих подходов. Показывается, что значительного повышения эффективности работы врачей - кардиологов можно достичь при использовании современных математических методов и информационных технологий.

Во второй главе определяется объект, методы и средства исследования, формируется пространство информативных признаков и разрабатываются модели нечеткого прогнозирования инфаркта миокарда, предлагается способ определения уровня защиты организма у больных с коронарным синдромом.

Для разработки профилактических мероприятий нами изучена заболеваемость инфарктом миокарда в г. Курске за 2003-2007г.

В изучаемой группе преобладали больные с первичным инфарктом миокарда, повторные случаи заболевания ИМ наблюдались значительно реже. Подобная тенденция отмечалась во всех периодах наблюдения.

Анализу подвергались данные отчётов по ведению больных кардиологического профиля, амбулаторные карты пациентов, выписки из стационара ОБУЗ «КГК БСМП», индивидуальные карты реабилитации инвалидов г. Курска.

Для оценки эффективности разработанных методов прогнозирования и профилактики рецидивов ИМ при выписке из стационара пациенты были рандомизированны в одну из двух групп лечения - основную, в которой больные в реабилитационном периоде получали традиционную терапию ИМ в сочетании с магнитотерапией, мексикором, курантилом и группу сравнения, где проводилась традиционная терапия острого инфаркта миокарда.

Под наблюдением находились 80 больных, перенесших острый инфаркт миокарда (58 мужчин и 22 женщины) в возрасте от 30 до 70 лет(в среднем 53,7+2,8 лет). В качестве контрольной группы были отобраны пациенты поликлиник, страдающие другими терапевтическими заболеваниями, в количестве 150 человек.

Наблюдение осуществлялось в течение года. Тематическое обследование больных включало оценку параметров интенсивности процессов свободнорадикального окисления липидов сыворотки крови, исследовались показатели микроциркуляции.

Опыт наблюдения за больными, перенесшими ИМ показал то, что решение об ухудшении состояния необходимо принимать при минимальных изменениях клинико - лабораторных данных, причем некоторые даже специфические электрографические признаки ИМ носят нечеткий характер, изменения ПОЛ характерно не только для инфаркта миокарда, но и любому заболеванию воспалительного генеза и т.д. В силу этих причин задачи прогнозирования течения постинфарктного периода и профилактики инфаркта миокарда носят не тривиальный характер.

Учитывая вышеизложенное для решения задачи прогнозирования рецидивов инфаркта миокарда и разработки методов профилактики нами выбран математический аппарат нечеткой логики принятия решений.

Для формирования комбинированного пространства информативных признаков на основании рекомендаций Госстандарта и работ кафедры БМИ ЮЗГУ была сформирована группа из 8 высококвалифицированных экспертов и с их участием сформировано пространство информативных признаков, включающих признаки: х/-возраст в годах; л2-пол (х2=\ - мужской; хг=0 -женский); Jtj-семейное положение (х3=1 -женат, психологический климат в семье благоприятный; х3=2-не женат; дг^З-женат, психологический климат в семье не благоприятный); л^-семейный анамнез по ИБС {х4= 1, если в анамнезе ИБС отсутствует, х4-0 в противном случае); ^-наличие в анамнезе ишемической болезни сердца (аналогично х4~)\ *6-сахарный диабет (х6-1, если есть; х6-0, если нет); х7-ожирение (х7=\, если есть; х7=0, если нет); х«-гиподинамия (xs~ 1, если есть; хц=0, если нет); х,;-курение (х9= 1, если есть; х?=0, если нет); Х/о-приём алкоголя (х/о-1, если пьет; х,0=0, если нет); ^//-стрессовые ситуации (хп=\, если есть; хц=0, если нет); л:/2-уровень содержания холестерина в крови (ж/2=1-в

пределах 4,5-5ммоль/л; х,2=2-более 5ммоль/л); x/j-уровень АД (_*,3=1-АД соответствует возрастной норме; х13=2-АД выше нормы; х/3=3-АД ниже нормы); хы - сократительная функция миокарда (x¡4=\ - нарушена; хы=0 не нарушена); хц - общая продолжительность ишемических изменений по ЭКГ (х13=1 - больше года; х,5=0 - менее года); x¡6 -смещение сегмента ST (.х/б=0 — ниже оси, хи=\ -норма, x¡6=2 - выше оси); х/7 -число сердечных сокращений (х17=0 - брадикардия, Х/т=1 - норма, х/7= 2 - тахикардия); х^-количество аритмических эпизодов за сутки; x¡9- перекисное окисление липидов; х2о - антиокислительная активность.

Для исследования сопротивления БАТ в работе использовались приборы типа «ЭЛЛАДА - 07», «Рефлекс 03 - 01», измерительная часть компьютерной системы «РОФЭС» и многоканальный анализатор БАТ (МАБАТ) разработки кафедры БМИ ЮЗГУ.

С использованием атласов меридиан нами определены информативные БАТ для патологии «инфаркт миокарда» со, = тш: точки, имеющие связь с меридианом сердца (Cl, С2, СЗ, С4, С5, С6, С7, С8, С9); сочувственная точка меридиана сердца V15; точки уха АР19, АР21, АР60, АР100, АР105, API 15. С учетом информативной меры Кульбака отобраны наиболее информативные точки БАТ для оценки риска возникновения заболеваний сердечно-сосудистой системы: С8, С9, С7, С4 и Сб. Среди них по методике разработанной на кафедре БМИ ЮЗГУ были определены диагностически значимые точки (ДЗТ) С7, С9, анализ которых позволяет уточнить исследуемый диагноз исключая другие заболевания, симптомы и синдромы «связанные» с исследуемой патологией. Остальные точки могут быть использованы для увеличения доверия к прогностическому выводу.

При синтезе частных решающих правил для прогнозирования и медицинской диагностики по электрическим характеристикам БАТ предлагается использовать комбинированные правила объединяющие чёткие логические операторы с правилами нечёткого вывода по Е. Шортлифу: ЕСЛИ [Для всех точек из списка ДЗТ(ЗЯ,> SRf}] ТО {КУ„„ G+1) = КУ,„ 0) + ^ (SR, /) [1 - КУ0)]} ИНАЧЕ (КУШ, =0), (1)

где а, = а>1Я1 - номер (имя) (прогнозируемого или диагностического) класса или его стадии, 3R¡ - величина относительного отклонения электрического сопротивления БАТ от его номинального значения с учётом времени суток для точки с номером j; SRf1- пороговая величина отклонения сопротивления БАТ от его номинального значения; (SR, .,) - функция принадлежности к классу со, с базовой переменной SR¡.КУ„, (\) = И,.,, (SR¡).

Для оценки уровня психоэмоционального напряжения (ПЭН) как одного из факторов риска рецидивов ИМ в работе использован комплекс показателей характеризующих различные проявления жизнедеятельности агрегирующихся в искомую математическую модель вида:

YH(s+l) = YH(s) + YH*(Hr) [l-YH(s)], (2)

где YH(s) - уровень ПЭН на s-ом шаге итерации; YH (Нг) - уровень ПЭН для текущего блока признаков Нг с номером г (г=1,2,3).

В этой модели задействовано три блока признаков:

- блок признаков, определяемых методами субъективной оценки с помощью специализированных психологических тестов (Н,);

блок признаков, определяемых объективным психологическим тестированием с помощью аппаратуры, регистрирующей состояние внимания человека (Н2);

- блок признаков, характеризующих физиологическую составляющую, регистрируемую по энергетическому состоянию меридианных структур организма связанных с психоэмоциональным напряжением (Н3).

Таким образом, сформирован набор информативных признаков, позволяющий осуществлять синтез нечетких моделей для решения задач прогнозирования рецидивов инфаркта миокарда в реабилитационном периоде.

Для выбранных групп информативных признаков получены нечеткие математические модели расчета значений уверенности в прогнозе риска рецидивов ИМ.

Для группы специфических признаков традиционно используемых в медицинской практике эксперты по методу Делфи построили графики функций принадлежности (х,.)к классу «риск ИМ по признаку х, высокий, которые агрегируются в частное решающее правило типа

(Ж)=ТР( (,')+ц< (хг-,)[1-Т?(т (3)

где ТР — риск в появлении ИМ в реабилитационном периоде для задачи с номером ТР((1) = ц, (х,); (*,-./) - риск в появлении ИМ в реабилитационном периоде по признаку х, I для группы признаков, являющихся традиционными (специфическими) для медицинской практики I = ИМ

Для группы сопутствующих заболеваний, которые увеличивают риск рецидива ИМ сформирован список специфических признаков хч, по которым построены функции принадлежностей к классам сопутствующих заболеваний сос с базовыми переменными хч . Для каждого из выбранных классов с (с=1,...., С) получена система частных нечетких решающих правил вида (3) с заменой на

ТРС " Ис(х,) на М^-

Знание ТРС позволяет рационализировать схемы реабилитационных, предупредительных или лечебных мероприятий.

С учетом уровня ПЭН степень риска рецидива ИМ определяется выражениями:

щ = + (4)

Щ. = Щ+;Ч(Ш)[1-77д (5)

где ц (УН) и (УН) - вклад составляющих уровня психоэмоционального напряжения в риск обострения основной а>, и сопутствующих сос патологий при условии развития ИМ (со, = <х>им).

С учетом информативных БАТ выражения (4) и (5) модифицируются в выражения:

=КО,+у,ВЯ,(1-КО,); (6)

РРе=РО„+/311,(1-РОс) (7)

где у( и ус - весовые коэффициенты определяющие «вклад» биологически активных точек в прогноз заболеваний по классам сое и сос; I = ИМ • ВК, - КУЮг

Если в результате дополнительных статистических исследований или на экспертном уровне выясняется положительное влияние сопутствующих заболеваний сос на течение ИМ выражение (6) корректируется до модели вида: ОЯим= К-Ким + бим РРС (1- ККимХ (8)

где 0им— весовой коэффициент согласующий влияние сос на ЯГ^им-

Таким образом, получена система математических моделей нечеткого прогнозирования рецидива инфаркта миокарда, обеспечивающая решение искомой задачи с требуемым для медицинской практики качеством.

При оценке эффективности профилактики рецидивов инфаркта миокарда учтено, что в патогенезе большинства заболеваний, в том числе и при инфаркте миокарда, лежат нарушения микроциркуляции и метаболического статуса в организме. С учетом этого были сформулированы критерии выбора способа дифференциальной профилактики и лечения инфаркта миокарда и разработан соответствующий способ биоуправляемой магнитотерапии, суть которого состоит в том, что при лечении больных ИМ в реабилитационном периоде, включающем курсовое воздействие электромагнитным излучением с нестационарным спектром на магистральные сосуды и последующей коррекции параметров этого излучения в зависимости от динамики изменения показателей гемодинамики и течения ПОЛ на фоне приема мексикора и курантила в терапевтических дозах, причем в качестве показателей гемодинамики использовалась информация, получаемая с фотоэлектрического датчика, установленного на поверхности корпуса индуктора.

В третьей главе разрабатываются математические модели и алгоритмы управления для интеллектуальной системы поддержки принятия решений (СППР) по прогнозированию и профилактике инфаркта миокарда.

Полученные результаты свидетельствуют о негативной тенденции заболеваемости ИМ населения г. Курска. Данный вывод подтверждает математическое моделирование и прогнозирование ситуации по изучаемой патологии. Анализ динамики и прогнозирование заболеваемости населения г. Курска первичным ИМ свидетельствуют о негативных тенденциях. Вместе с тем частота повторного ИМ имеет тенденцию к снижению, что можно объяснить качественным наблюдением больных, перенесших ИМ в реабилитационном периоде.

Математическая модель частоты заболеваемости первичным ИМ с коэффициентом детерминации, равным 57,22% указывает на то, что заболеваемость населения первичным ИМ будет возрастать.

о -.-,-,-

2003 2004 2005 2006 2007

Рис. 1. Частота первичных и повторных случаев заболеваемости ИМ в г. Курске в 2003 - 2007 г,

где оси абсцисс - годы, по оси ординат - частота первичных и повторных случаев ИМ на 100000 человек населения

Для частоты повторного ИМ получена модель, указывающая на его снижение: у=-0,8я,+17,2.

Проведенный корреляционный анализ свидетельствует о сильных корреляционных зависимостях САД и ДАД у больных с острым инфарктом миокарда и с рецидивом инфаркта миокарда. Менее выражена корреляционная зависимость в период реабилитации и проведения реабилитационных мероприятий. Учитывая роль ПОЛ и АОА в развитии ишемических, дистрофических и дегенеративных состояний в организме в работе отдельно исследовалась их информативность по отношению к классу соим с получением частной математической модели с функциями принадлежности /иШт1(ПОЛ) и /и (АОА). В ходе математического моделирования было установлено, что

только по этим признакам надежного прогноза получить не удается, поэтому был произведен синтез частных моделей для всех составляющих с получением финальной прогностической модели вида:

™им = ТРт + (УН) + ВКш-ТГтцаш {УН)-ТРИМВЯШ -

Гю1Ш

(.ГН)ВЯШ + ТРшИшт1 (УН)ВЯИМ, где ЯЯИМ - уверенность в наступлении рецидива инфаркта миокарда; ; (УН) -функция принадлежности к классу сош с базовой переменной УН; ТРШ -уверенность в наступлении рецидива инфаркта миокарда по группе признаков традиционной природы х,; ВЯШ = КУШ/ - уверенность в прогнозировании по классу юш по электрическим характеристикам БАТ.

Результаты математического моделирования с подсчетом количества ошибок, совершаемых правилом расчета РЛим, показывают, что уверенность в прогнозе рецидива инфаркта миокарда в период ремиссии превышает величину 0,9, что для выбранного класса задач позволяет предлагать нечеткую прогностическую модель к практическому применению в кардиологической

практике. Полученные наборы решающих правил составляют основу построения базы знаний системы поддержки принятия решений врачей -кардиологов, решающих задачи ведения больных с ИМ в реабилитационном периоде.

Управление взаимодействием основных программных блоков системы поддержки принятия решений (СППР) и дружественным интерфейсом осуществляется с помощью алгоритма, структурная схема которого приведена на рисунке 2.

Весь алгоритм условно разбит на 4 основных блока: блок оценки риска развития рецидива ИМ; блок формирования профилактических рекомендаций; блок оценки результатов профилактики; блок формирования рекомендаций по ведению больного в реабилитационном периоде.

На начальном этапе работы алгоритма врач выбирает задачу сог, осуществляет сбор традиционно используемых медицинских данных х, и далее СППР выполняет расчет ТБ, (формула 3). При необходимости может быть принято решение о расчёте ТРС (блоки 1, 2). Если имеются технологические возможности для изменения уровня психоэмоционального напряжения (ПЭН) и врач принимает решение по использованию этого показателя, то осуществляется расчет показателя УН, и определение функции принадлежностей (УН,.)(блоки 3,4). Далее используя агрегирующую итерационную формулу 4 осуществляется определение показателя ЯО , (блок 5). В этом же блоке может быть принято решение о расчете дополнительного показателя РОс по формуле 5. При наличии медико-технических возможностей врач принимает решение об использовании электрических характеристик (ЭХ) БАТ для уточнения степени риска развития рецидива ИМ (блок 6). Если принимается положительное решение, то выбирается схема измерений ЭХ БАТ, проводится сосответствующая процедура рефлексодиагностики с определением <"<»„„ (<и расчетом

ВЯ,. = КУ' (блок 7). По результатам расчетов ВЯ, может быть принято решение

о проведении рефлексотерапии путем коррекции энергетических характеристик БАТ (блок 8, 9). Далее в зависимости от полученных в ходе измерения составляющих осуществляется расчет показателей ЯЯ, (формула 6), FF(■ (формула 7), ОЯим (формула 8) блок 10.

После оценки риска рецидива ИМ врач выбирает дальнейшую тактику ведения пациента (блок 11), в ходе которой могут быть даны рекомендации и назначены профилактические мероприятия по предупреждению возможных будущих осложнений (блок 13). При этом, в зависимости от состояния пациента и имеющихся медико-технических возможностей могут быть реализованы или различные варианты рефлексотерапии, медикаментозного физиотерапевтического воздействия. На этапе выбора схем профилактических мероприятий осуществляется расчет значений соответствующих функций принадлежностей р.ГП(УН) и выбирается та из схем, значение функции принадлежностей которой максимально. После выполнения профилактических мероприятий может быть осуществлен контроль результатов профилактики (блок 15).

Конец_

Рис. 2. Схема алгоритма управления СППР

Рефлексодиагностика, определение ' я,,,„и(¿Л,). расчет В К,

. определение {УН,)

Контроль состояния бального

Выбор схем лечебно-оздоровительных мероприятий

Контроль состояния пациента

Коррекция ЭХ БАТ

Примем этот контроль может быть произведен как привычными для врача методами, так и с использованием показателей рассчитываемых на предыдущих этапах работы алгоритма. На основании полученных результатов врач выбирает тактику проведения профилактических мероприятий (блок 13).

В четвертой главе рассматриваются вопросы программной реализации разрабатываемой СППР и результаты экспериментальной проверки полученных решающих правил. Анализ литературы показал, что существующие системы поддержки принятия решений (СППР), включая системы медицинского назначения не решают поставленных в работе задач.

Наиболее близкой по решаемым задачам является оболочка СППР, разработанная на кафедре биомедицинской инженерии ЮЗГУ, которая поддерживает задачи синтеза и реализации нечетких правил принятия решений для медицинских приложений. Анализ возможностей этой системы показал, что если в ее состав ввести блоки позволяющие решать задачи прогнозирования, диагностики, профилактики инфаркта миокарда, то полученный программный комплекс будет удовлетворять всем необходимым требованиям обеспечивающие цель диссертационной работы. В частности, СППР реализует формирование решений по профилактике ИМ в зависимости от степени риска (рисунок 3)

Аспирин Бетаблокаторы ТТрестариум Статины Нитраты Снижение холестерина Снижение АД Снижение шиш Снижение ЧСС Фитотерапия (прор.зерно пшеницы) Норм, глюкозы

добавить ДОЛИТЬ : Свдлстирсввть

Рис. 3. Схема терапевтического воздействия предотвращения возникновения ИМ

С учетом того, что разработанная интеллектуальная система относится к классу интерпретирующих систем, эффективность работы решающих правил её базы знаний определялась по таким показателям качества как чувствительность (ДЧ), специфичность (ДС), прогностическая значимость положительных (П3+) и отрицательных (П3~) и диагностическая эффективность (ДЭ) рассчитываемых по результатам наблюдений с расчетом истинных и ложных срабатываний контролируемых решающих правил. Результаты испытаний на репрезентативных контрольных выборках приведены в таблице 1.

Таблица 1

Сводная таблица показателей качества прогнозирования

Показатель ЯЯим ДЧ ДС П3+ ПЗ" ДЭ

Значение показателя 0,9 0,93 0,95 0,94 0,93 0,94

Анализ полученных результатов показывает удовлетворительное совпадение результатов экспертного оценивания и проверки качества работы, синтезированных решающих правил на контрольной выборке.

В процессе разработки метода профилактики и лечения рецидивов ИМ в реабилитационном периоде с использованием магнитотерапии нами изучены параметры микроциркуляции у больных, не страдающих ИБС (здоровые) и больных перенесших ИМ в разные сроки реабилитационного периода. Данные представлены в таблице 2

Таблица 2

Показатели микроциркуляции у здоровых и больных ИМ

Группа больных Показатели М±т

Географический индекс (Ом) Дикро-тический индекс (%) Диасто-лический индекс (%) Период медленного наполнения (сек) Период быстрого наполнения (сек) Тонус сосудов (%)

Здоровые (N30) 0,28±0,04 73±5,0 55,4±4,2 0,11 ±0,01 0,0&Ш,01 17±2,0

Больные ИБС после ИМ в начале наблюдения (N20) 0,23±0,02 78,14±3,4 61,99±51 0,14±0,02 0,14±0,03 19,0±2,0

Больные ИБС после ИМ через 3 мес (N20) 0,23±0,02 77,12±2,8 59,80±4,2 0,13±0,02 0,14±0,02 19,042,0

Больные ИБС после ИМ через 6 мес (N20) 0,26±0,04 75,16i2,l 56,99±4,6 0,12±0,02 0,12±0,02 18,9tl,9

Больные ИБС после ИМ через 12 месяцев (N20) 0,24±0,05 78,20ЬЗ,2 60,9±2,8 0,13±0,01 0,13±0,01 18,6±2,1

Р <0,05 <0,05 <0,001 <0,01 <0,01 <0,001

Как видно из таблицы 2, у больных перенесших ИМ, отмечается снижение реографического индекса на 35,7%, увеличение дикротического и диастолического индекса, увеличение периода быстрого и медленного наполнения, повышение тонуса сосудов, что свидетельствует о нарушении микроциркуляции у больных перенесших ИМ. Исследования, проводимые в разные сроки реабилитационного без магнитотерапии периода свидетельствуют о том, что к конце года приходят по многим показателям к исходным.

Нужно отметить, что нарушение микроциркуляции приводит к индукции перекисного окисления липидов, что усугубляет ишемизацию и может привести к рецидиву ИМ.

Таким образом, у больных инфарктом миокарда в реабилитационном периоде отмечается в течение года интенсификация перекисного окисления липидов с уменьшением антиокислительной активности. Этот процесс усугубляет имеющиеся нарушения гемодинамики, что является самостоятельным фактором усугубления гипероксидации в организме. Поэтому возникает необходимость в

нормализации системной гемодинамики и проведении коррекции свободно радикального окисления липидов у больных ИМ в реабилитационном периоде с применением препаратов, обладающих антиоксидантным и кардиопротективными действиями в сочетании с магнитотерапией.

Учитывая это, нами предложен способ профилактики рецидивов ИМ в реабилитационном периоде в сочетании магнитотерапии, приема курантила и мексикора. Курантил улучшает микроциркуляцию, тормозит агрегацию тромбоцитов, хороший вазодилататор. Мексикор является антиоксидантным препаратом, который регулирует метаболические процессы в миокарде и сосудистой стенке.

Для оценки эффективности предложенного нами способа профилактики рецидива инфаркта миокарда наблюдаемые больные - 8 0 человек - в период реабилитации были распределены на две группы:

1 группа - 40 больных - больные, которым в реабилитационном периоде проводилась общепринятая профилактика (прием кардиоаспирина, нитроглицерина, рефлексотерапия и д.р.).

2 группа больных из 40 человек была разбита на две подгруппы:

I подгруппа больные 20 человек перенесшие ИМ и в реабилитационном периоде на фоне общепринятой терапии получали магнитотерапию;

II подгруппа - 20 больных, которым манитотерапию проводили в сочетании курантила и мексикора.

В результате динамического наблюдения и профилактических мероприятий в первой группе больных боли в загрудной купированы у 97,2%, рецидив ИМ в течение 1 года возник у 8 больных (20%). Во второй группе больных, которым в комплексной профилактике применена магнитотерапия по разработанному нами способу болевой синдром купирован у 99%, а рецидив ИМ в течение года возник у 2 больных (5%). Следует отметить то, что рецидив ИМ возник в группе больных получавших только магнитотерапию, в подгруппе больных, получавших магнитотерапию в сочетании с курантилом и мексикором рецидивов ИМ не было.

В таблице 3 приве дены показатели ПОЛ, АОА и микрогемодинамики в зависимости от способа профилактики ИМ в реабилитационном периоде.

Как видно из таблицы при проведении профилактики ИМ по «общепринятому» способу отмечается незначительная коррекция антиокислительного потенциала, степень которой недостаточна для нормализации процессов ПОЛ, в этой группе больных после проведения профилактического курса лечения заметного улучшения микроциркуляции не произошло. После проведения курса лечения с применением магнитотерапии улучшилась микроциркуляция. Но в меньшей степени магнитотерапия воздействовала на ПОЛ и АОА.

Наиболее выраженные положительные изменения показателей ПОЛ, АОА и микроциркуляции нами отмечено в группе, которым магнитотерапию проводили на фоне приема мексикора и курантила. Это объясняется тем, что на фоне магнитотерапии усиливается антиокислительное действие мексикора, а с приемом курантила улучшаются показатели микроциркуляции.

Таблица 3

Состояние ПОЛ, АОА, микроциркуляции поле профилактики инфаркта миокарда в реабилитационном периоде

Группы Показатели, М±т

Гидроперекиси (лп/дл) Малоновый альдегид АОА (%) Географический индекс (Ом) Дикроти-ческий индекс (%) Диасто-лический индекс (%) Период медленного наполнения (сек) Период быстрого наполнения (сек) Тонус сосудов (%)

До лечения (п=40) 0,096±0,006 2,82±0,22 39,6± 1,78 0,23±0,02 78,14±3,4 61,99±5,1 0,14±0,02 0,14±0,03 19,0±2,0

После общепринят ого лечения (п=40) 0,096±0,003 2,80±0,20 38,9± 1,21 0,22±0,04 73,6±2,32 61,33±5,23 0,16±0,02 0,15±0,03 17,6±2,2

После магнитотера-пим(п=40) 0,078±0,02 2,54±0,01 31,33±1,12 0,22±0,01 77,0±2,16 69,5±2,1 0,14±0,01 0,13±0,011 18,7±2,1

После магнитоте-рапии на фоне приема курантила и мексикора 0,072±0,02 2,82±0,22 40,5±18,0 0,28±0,02 72,8±3,0 55,4±4,2 0,1 ±0,01 0,08±0,0) 17,1±1,0

Таким образом, разработанный нами метод профилактики позволяет оказывать патогенетически обоснованное воздействие на основные причины рецидива инфаркта миокарда - воздействие на оксидантный статус и на нарушение микроциркуляции в организме и уменьшить количество рецидивов ИМ в реабилитационном периоде с 20% до 5%.

Учитывая то, что наиболее выраженные изменения наступают к 6-8 месяцу наблюдения за больными перенесших ИМ, профилактическое лечение необходимо проводить не позже, чем через 6 месяцев 2 раза в год.

В ходе обобщений полученных результатов наблюдений нами были проанализированы различные показатели характеризующие состояние исследуемой категории больных без применения разработанных методов и средств и с их применением (работа с использованием интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача-кардиолога). Результаты этого сравнения приведены в таблице 4.

Таблица 4

Результаты прогнозирования рецидива и профилактики ИМ без применения и с применением интеллектуальной СППР врача-кардиолога_

Показатели До применения СППР С применением СППР

Прогнозирование ИМ 92,6% 98,5%

Купирования болевого синдрома 97,2% (без магнитотерапии) 99% (с применением магнитотерапии)

Количество рецидивов ИМ в течение года 8 2

Эффективность реабилитационных мероприятий (снижение ПЭН, повышение адаптивных способностей, улучшение показателей БАТ) У 65 больных из 100(65%) У 92 больных из 100(92%)

Сроки реабилитации ЗОдней 25дней

Среднее время постановки диагноза 55,2±2,1 мин 24,2±1,8 мин

Получение архивной информации 48,3±2,9 час. 05,8±0,9 мин

Анализ этой таблицы позволяет сделать вывод о том, что по всем исследуемым показателям характеризующим качество оказания медицинской помощи исследуемой категории больных использование предлагаемой интеллектуальной системы обеспечивает повышение эффективности прогностических и профилактических мероприятий у пациентов с инфарктом миокарда.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Сформировано пространство информативных признаков, включающее традиционно используемые в медицине специфические признаки, а также показатели, характеризующие уровень психоэмоционального напряжения и энергетический разбаланс меридианных структур, что позволяет решать задачи синтеза высоконадежных прогностических правил определения риска развития инфаркта миокарда в реабилитационном периоде.

2. Получена система нечетких математических моделей для решения задач прогнозирования рецидивов инфаркта миокарда по различным группам разнородных информативных признаков, которые могут агрегироваться в различных сочетаниях обеспечивая высокий уровень (не ниже 0,9) качества прогнозирования при приемлемых медико-технологических затратах.

3. Применение магнитотерапии с нестационарными спектральными характеристики снижает эффект адаптации и предупреждает отрицательные реакции на организм за счет управления интенсивностью электромагнитного излучения посредством биологической обратной связи по показателям микроциркуляций крови. Повышает эффект магнитотерапии у больных ИМ проведение магнитотерапии на фоне приема мексикора и курантила.

4. Разработан алгоритм управления для системы поддержки принятия решений по прогнозированию и профилактике рецидивов инфаркта миокарда в реабилитационном периоде в условиях неполного и нечеткого представления данных, обеспечивающий повышение качества оказания медицинской помощи исследуемой категории больных.

5. Выбрана структура системы поддержки принятия решений врача кардиолога, для которой разработаны алгоритм управления и специальное программное обеспечение, предназначенное для автоматизированного анализа риска рецидива инфаркта миокарда в реабилитационном периоде, отличающееся функциональной последовательностью включения каждого модуля в технологический процесс алгоритма нечеткого вывода, осуществляемого посредством интерфейсных окон и всплывающих меню, позволяющее осуществлять процессы фуззификации, агрегации, дефуззификации и формирования базы знаний нечетких решающих правил, а также формирование обучающих и контрольных выборок и определения параметров характеризующих эффективность полученных решающих правил.

Практические рекомендации

1. Для повышения качества медицинского обслуживания кардиологических больных рекомендуется применять разработанные математические методы и средства прогнозирования и профилактики рецидивов инфаркта миокарда с привлечением современных информационных технологий.

2. Для снижения эффекта привыкания организма к электромагнитному полю, магнитотерапию проводить электромагнитными излучениями с нестационарными спектральными характеристиками, что позволит предупредить отрицательные реакции на организм за счет управления

интенсивностью электромагнитного излучения посредством биологической обратной связи по показателям микроциркуляции крови. Для повышения эффекта магнитотерапии у больных ИМ, магнитотерапию необходимо проводить на фоне приема мексикора и курантила.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в рецензируемых научных журналах

1. Воробьева, О.М. Анализ распространенности и прогнозирование инфаркта миокарда, гипертонической болезни в г. Курске [Текст]/ О.М. Воробьева, И.В. Коломиец // Вестник новых медицинских технологий. - Тула. -2009. -.№2,- С. 16- 17.

2. Воробьева, О.М. Математическое моделирование развития инфаркта миокарда и сердечно - сосудистых осложнений на основе нечетких моделей принятия решений [Текст] / И.В. Чернова, О.М. Воробьева, М.Н. Цуканова, С.Д. Долженков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Москва-2012. - Т. 11. - № 1.-С.170- 174.

3. Воробьева, О.М. Синтез решающих правил для прогнозирования инфаркта миокарда по показателям перекисного окисления липидов и антиокислительной активности [Текст] / О.М. Воробьева, В.Н. Мишустин, И.В. Чернова // Известия Юго-Западного государственного университета. -2012. -№ 2. - Ч. 2. - С. 249- 252.

4. Воробьева, О.М. Эффективность методов электрорефлексодиагностики в доклинической стадии инфаркта миокарда [Текст] / О.М. Воробьева, A.B. Новиков // Известия Юго- Западного государственного университета. - 2012. - №2. - Ч. 3.- С.309- 312

5. Воробьева, О.М. Математическое прогнозирование инфаркта миокарда и сердечно- сосудистых осложнений у урологических больных [Текст] / С.П. Серегин, О.М. Воробьева, И.В. Чернова // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2012- № 2- Ч. 3. - С.328-331.

Научные работы в других изданиях

6. Воробьева, О.М. Анализ эффективности ведения пациентов пожилого возраста в стационаре на дому [Текст] / М.Н Киндрас., О.М. Воробьева, А.Е., Ермакова, М.Ф. Цыганок // Взгляд в будущее: сборник трудов 72- й научной конференции КГМУ и сессии Центрально - Черноземного научного центра РАМН. - Курск. - 2007,- С.11—78.

7. Воробьева, О.М. Информационный мониторинг заболеваемости инфарктом миокарда в г. Курске [Текст] / О.М. Воробьева// Социально-гигиенический мониторинг здоровья населения: материалы к 12 Республиканской научно-практической конференции.- Рязань.- 2008.- С.74- 75.

8. Воробьева, О.М. Лечение и реабилитация больных, перенесших инфаркт миокарда [Текст] / О.М. Воробьева // Качество жизни и здоровье населения: материалы межрегиональной Научно- практической конференции. -Старый Оскол. - 2009,- С. 159- 161.

9. Воробьева, О.М. Анализ корреляционных взаимосвязей физиологических показателей при первичном инфаркте миокарда [Текст] / О.М.

Воробьева // Медико-экологические информационные технологии -2010: сборник материалов XIII Международной научно- технической конференции.-Курск,- 2010.-С.81-84.

10. Воробьева, О.М. Анализ корреляционных взаимосвязей физиологических показателей при повторном инфаркте миокарда [Текст] / О.М. Воробьева // Медико-экологические информационные технологии -2010: сборник материалов XIII Международной научно- технической конференции.-Курск.-2010.-С.84- 86.

• 11. Воробьева, О.М. Формирование системы поддержки принятия решений по управлению лечебно-диагностическим процессом у больных инфарктом миокарда [Текст] / С.П. Серегин, О.М. Воробьева, С.А. Сумин, И.В. Чернова, А.П. Яковлев // Интегративные процессы в науке- 2011: материалы международной научно-практической конференции. - Москва. - 2011,- С.87- 92.

12. Воробьева, О.М. Алгоритм прогнозирования развития инфаркта миокарда и сердечно-сосудистых осложнений у больных гнойным пиелонефритом [Текст] / С.П. Серегин, С.Д. Долженков, О.М. Воробьева, И.В. Чернова, И.И. Долгина // Интегративные процессы в науке - 2011: материалы международной научно- практической конференции. - Москва. - 2011.- С.95-97.

13. Воробьева, О.М. Прогнозирование инфаркта миокарда и сердечнососудистых осложнений у больных пиелонефритом на основе нечетких моделей принятия решений [Текст]/ Н.М. Агарков, С.П. Серегин, О.М. Воробьева, С.А. Сумин, И.В. Чернова, С.Д. Долженков // Интегративные процессы в науке -2011: материалы международной научно-практической конференции. - Москва. - 2011,- С.98-103.

14. Воробьева, О.М. Математическое прогнозирование острого коронарного синдрома у больных с ишемической болезнью сердца [Текст]/ Н.М. Агарков, С.Д. Долженков, О.М. Воробьева, С.А. Сумин, И.В. Чернова // Распознавание - 2012: сборник материалов X международной- технической конференции. - Курск. - 2012,- С. 281- 283.

Подписано в печатьс/У. 2013г. Формат 60x84 1/16 . Печатных листов 1,1. Тираж 100 экз. Заказ ¿¿0 . Юго-Западный государственный университет, 305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

Текст научной работыДиссертация по биологии, кандидата медицинских наук, Воробьева, Оксана Михайловна, Курск

ЮГО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Воробьева Оксана Михайловна

На правах рукописи

0420135^663

Специальность 03.01.09- Математическая биология, биоинформатика (медицинские науки)

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

Научный руководитель: доктор медицинских наук, профессор Новиков А.В.

Курск 2013

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АД - артериальное давление

АОА- антиокислительная активность

АПФ - ангиотензин - превращающий фермент

БАТ - биологические активные точки

ВОЗ - всемирная организация здравоохранения

ДАД - диастолическое артериальное давление

ДК - диеновые коньюгаты

ДЗТ - диагностически значимые точки

ДСР - диалоговая система распознавания образов

ИБС - ишемическая болезнь сердца

ИМ - инфаркт миокарда

КУ - коэффициент уверенности

ЛЖ - левый желудочек

ЛТ - личная тревожность

МДА - малоновый диальдегид

МОС - минутный объем сердца

НИЛИ - низкоинтенсивное лазерное облучение

ОИМ - острый инфаркт миокарда

ОПСС - общее периферическое сопротивление

ОС - окислительный стресс

ОЦК - объем циркулирующей крови

УФО - ультрафиолетовое облучение

ПНМП- переменное магнитное поле

ПОЛ - перекисное окисление липидов

ПЭН - психоэмоциональное напряжение

САД - систолическое артериальное давление

СЖК - свободные жирные кислоты

СИ - сердечный индекс

СМ - средние молекулы

СОД - супероксиддисмутаза

СРО - свободнорадикальное окисление

ССС - сердечно - сосудистая система

СТ - ситуативная тревожность

УО - ударный объем

ЧСС - частота сердечных сокращений

ЭКГ - электрокардиография

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ........................................................................................................6

1. АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНФАРКТА МИОКАРДА В РЕАБИЛИТАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ...................................................13

1.1. Распространенность и динамика инфаркта миокарда, современные представления об этиологии и патогенезе инфаркта миокарда.......13

1.2. Реабилитация и профилактика больных инфарктом миокарда в амбулаторно- поликлинических условиях...........................................16

1.3. Математические методы прогнозирования и диагностики заболеваний, особенности использования нечёткой логики принятия решений для медицинских приложений.....................................................................22

1.4. Использование методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии в медицинской практике...........................................................................39

1.5. Цель и задачи исследования...................................................................45

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА, МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПРОФИЛАКТИКИ ИНФАРКТА МИОКАРДА...................................47

2.1. Информационный мониторинг заболеваемости инфарктом миокарда в г. Курске......................................................................................................47

2.2.Методы и средства исследования...........................................................55

2.2.1. Математический аппарат исследования.....................................................59

2.2.2. Формирование пространства информативных признаков традиционно используемых в медицинской практике...............................................................63

2.2.3. Получение информативных признаков по электрическим характеристикам биологически активных точек у больных инфарктом миокарда...................................................................................................................66

2.2.4. Определение уровня психоэмоционального напряжения у больных инфарктом миокарда...............................................................................................69

2.3. Метод получения математических моделей нечеткого прогнозирования рецидива инфаркта миокарда в реабилитационном периоде............72

2.4. Способ биоуправляемой магнитотерапии больных инфарктом миокарда в реабилитационном периоде и устройство для его реализации.......76

2.5. Выводы второй главы..............................................................................79

ГЛАВА 3. СИНТЕЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕЦИДИВОВ ИНФАРКТА МИОКАРДА В РЕАБИЛИТАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ...................................................80

3.1. Корреляционная взаимосвязь физиологических показателей при инфаркте миокарда.................................................................................80

3.2. Математические модели прогнозирования рецидива инфаркта миокарда по показателям перекисного окисления липидов и антиокислительной активности...............................................................................................89

3.3. Математические модели оценки риска рецидива инфаркта миокарда по традиционно принятым в медицине признакам..................................97

3.4. Разработка математической модели оценки уровня психоэмоционально напряжения............................................................................................101

3.5. Математическая оценка прогностической и диагностической информативности параметров биологически активных точек меридиана сердца при инфаркте миокарда...........................................................105

3.6. Синтез комбинированной математической модели прогнозирования рецидивов инфаркта миокарда в реабилитационном периоде........111

3.7. Алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию риска инфаркта миокарда в реабилитационном периоде и формированию рекомендаций по рациональному ведению больных перенесших острый инфаркт миокарда..............................115

3.8. Выводы третьей главы..........................................................................122

ГЛАВА 4. ИНФОРМАЦИОННО - АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И

РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ СРЕДСТВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ............................................123

4.1. Структура автоматизированной системы поддержки принятия решений

врача кардиолога..................................................................................123

4.2 Клиническое применение магнитотерапии и устройства для ее реализации у больных инфарктом миокарда в реабилитационном

периоде..................................................................................................129

4.3. Выбор математического аппарата для оценки эффективности полученных результатов и оценка качества работы математических моделей прогнозирования инфаркта миокарда в реабилитационном

периоде..................................................................................................134

Выводы...........................................................................................................140

Практические рекомендации.......................................................................142

БЖЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК.........................................................143

ВВЕДЕНИЕ

Работа выполнена в соответствии с Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 гг.», в рамках реализации мероприятия № 1.2.1 «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук», в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально-значимыми заболеваниями» 2007-2011 гг. и с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Медико-экологические информационные технологии».

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- сформировать систему признаков, позволяющую получить

прогностические решающие правила, обеспечивающие прогнозирование рецидивов инфаркта миокарда с требуемым качеством;

- разработать математические модели нечеткого прогнозирования рецидива инфаркта миокарда;

- набор информативных признаков для прогнозирования рецидивов инфаркта миокарда, отличающийся тем, что кроме используемых в медицине показателей в него включены интегральные показатели, характеризующие функционирование различных подсистем организма, что позволяет получить высококачественные прогностические правила;

- критерии выбора способа дифференциальной профилактики и лечения инфаркта миокарда, отличающиеся использованием показателей микроциркуляции в различные периоды реабилитации, перекисного окисления липидов, антиоксидантной активности, электрорефлексотерапии по биологически активным точкам, имеющим отношение к заболеванию инфаркт миокарда, что позволяет при невысоких экономических затратах обеспечить его высокую профилактическую эффективность в условиях поликлиники;

Практическая значимость и результаты внедрения работы.

Апробация. Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на 72- й научной конференции КГМУ и сессии Центрально - Черноземного научного центра РАМН «Взгляд в будущее» (Курск, 2007), 12 Республиканской научно-практической конференции «Социально-гигиенический мониторинг здоровья населения» (Рязань, 2008), межрегиональной Научно- практической конференции «Качество жизни и здоровье населения» (Старый Оскол, 2009), XIII Международной научно- технической конференции 26- 27 мая 2010г. «Медико-экологические информационные технологии -2010» (Курск, 2010), международной научно-практической конференции «Интегративные процессы в науке- 2011» (Москва, 2011), X международной-технической конференции «Распознавание - 2012» (Курск, 2012) и на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту результаты получены лично автором. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в списке литературы, соискателем лично проведен анализ распространенности и

прогнозирования ИМ [46, 47,53, 54], разработаны в [45, 42, 43, 50, 52] модели и алгоритмы прогнозирования ИМ; в [41, 44] - модели оценки интегральных показателей здоровья на основе разнотипных исходных данных; [48, 49, 51] — специализированное программное обеспечение для систем интеллектуальной поддержки врача-специалиста.

Основное содержание работы:

В первой главе рассматриваются современные представления об этиологии и патогенезе, прогнозированию и диагностике инфа�

Информация о работе

Воробьева, Оксана Михайловна
кандидата медицинских наук
Курск, 2013
ВАК 03.01.09

Диссертация

РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПРОФИЛАКТИКИ РЕЦИДИВОВ ИНФАРКТА МИОКАРДА В РЕАБИЛИТАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ - тема диссертации по биологии, скачайте бесплатно

Автореферат

РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПРОФИЛАКТИКИ РЕЦИДИВОВ ИНФАРКТА МИОКАРДА В РЕАБИЛИТАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ - тема автореферата по биологии, скачайте бесплатно автореферат диссертации

Похожие работы