JgeceTNuMA

включая свойства, характеристики и классификацию этих понятий по типам, ситуациям, признакам в данной области, а также законов протекания процессов в ней.

В ходе разработки теоретического описания свойств объекта, знание которых требуется для решения практической задачи, возникает возможность итеративного уточнения постановки самой задачи. По мере формирования концептуальной модели, все более адекватной своему объекту – организму в целом или его отдельным подсистемам, можно с возрастающей точностью проектировать сеть взаимосвязанных процедур по подготовке, выработке и реализации решений относительно этого объекта. После окончания очередной итерации необходимо принять решение о целесообразности проведения нового цикла, соотнося полученный на данном этапе результат с наличными ресурсными возможностями для проведения дальнейшей работы.

Подводя итог изложенному, можно выделить следующие требования к концептуальным моделям состояния здоровья человека:

∙Концептуальная модель должна базироваться на известных данных об объекте исследования (эмпирических, экспертных, из литературы и других источников) и адекватно отображать эту информацию.

∙В основе концептуальной модели должны лежать не отдельные понятия, связанные с объектом исследования, а системы взаимосвязанных по определенным правилам понятий.

∙Концептуальная модель должна отражать структуру взаимосвязей элементов исследуемого объекта между собой. Структура модели должна быть оптимальной.

∙Элементы концептуальной модели должны обозначать и отражать классы объектов, а не отдельные объекты.

∙Модель должна быть интерпретируема, т. е. позволять на основании ее делать конкретные выводы и прогнозы о реальном объекте моделирования.

3.3. Требования к математическим моделям состояния здоровья человека, используемым для разработки СППР

Содержательное описание концептуальной модели является исходным материалом для последующего этапа построения СППР врача-клинициста − математического моделирования.

Математической моделью называется совокупность математических со-

11

отношений, уравнений, неравенств и т. п., описывающих основные закономерности, присущие изучаемому процессу, объекту или системе. Основная цель моделирования ‒ исследовать эти объекты и предсказать результаты будущих наблюдений.

Математическое моделирование патологических процессов позволяет устанавливать прогноз заболевания на основе количественных результатов аналитических и физиологических исследований – значений параметров, характеризующих патологический процесс. Вся область возможных параметров может быть разбита на зоны, каждая из которых соответствует определенному прогнозу течения заболевания: выздоровлению, переходу в хроническую стационарно текущую форму, периодическому рецидивированию, прогрессированию. Таким образом, использование математических моделей существенно упрощает процесс анализа информации, особенно в тех случаях, когда она может быть представлена в формальном виде, и тем самым повышает качество работы врачей.

При разработке математических моделей оценки функционального состояния пациента должны учитываться следующие особенности объекта исследования:

1.Множественность структурных и функциональных параметров состояния пациента в норме и при патологиях.

2.Существенное влияние изменения индивидуальных функциональных

иструктурных параметров пациента на течение и прогноз патологического процесса.

3.В определенном смысле о развитии патологического процесса можно говорить, как о динамике сложной системы. В процессы развития заболевания могут включаться физиолого-биохимические, иммунные, физические, физико-химические, механические и другие механизмы регуляции организма.

4.Дефицит количественных данных, характеризующих особенности патологических процессов и их механизмов, определяет трудности при формулировке математических моделей и при сравнении теоретических результатов с данными клинико-патофизиологических и экспериментальнопатологических исследований.

Таким образом, характеризуя проблему моделирования в целом, необходимо учитывать, что с момента постановки задачи моделирования и до интерпретации полученных результатов возникает ряд сложных научно-

12

технических проблем, к основным из которых можно отнести следующие: идентификацию реальных объектов, выбор вида моделей, построение моделей и их машинную реализацию, взаимодействие исследователя с моделью в ходе машинного эксперимента, проверку правильности полученных в ходе моделирования результатов, выявление основных закономерностей, исследованных в процессе моделирования. В зависимости от объекта моделирования и вида используемой модели эти проблемы могут иметь разную значимость. В одних случаях наиболее сложной оказывается идентификация, в других ‒ проблема построения формальной структуры объекта.

С учетом изложенного можно предложить следующий алгоритм процесса построения математических моделей состояния здоровья человека:

1)изучение данных модели;

2)формализация данных;

3)математическое описание данных;

4)математическое моделирование исследуемых объектов и процессов;

5)статистическая обработка результатов моделирования;

6)формулирование альтернативных решений;

7)оценка альтернативных решений;

8)оценка адекватности построенных моделей;

9)оценка оптимальности построенных моделей;

10)формулирование выводов и предложений по решению проблемы.

Таким образом, использование математических моделей состояния здоровья человека для задач диагностики и оценки функционального состояния здоровья человека налагает на данные модели ряд ограничений и требований

ких свойствам:

-необходимо соизмерять точность и подробность модели состояния здоровья с точностью исходных данных, которыми располагает исследователь, и, во-вторых, с теми результатами, которые требуется получить;

-полученная в результате модель должна характеризоваться достаточной адекватностью по отношению к задачам исследования;

-математическая модель должна отражать существенные черты исследуемого явления, при этом не слишком упрощая его. Таким образом, полученная модель должна быть с достаточной точностью адекватна исследуемому объекту;

-математическая модель не может полностью адекватно описать все процессы, протекающие в человеческом организме и влияющие на состояние

13

его здоровья, поэтому для исследования лучше использовать несколько моделей, для построения которых применены разные математические методы. Если при этом получаются сходные результаты, то исследование заканчивается, в противном случае следует пересмотреть постановку задачи; - человеческий организм, как и любая сложная система, всегда подвергается малым внешним и внутренним воздействиям, следовательно, математическая модель должна быть динамически устойчивой (сохранять

свойства и структуру при этих воздействиях).

4. СТРУКТУРА МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОГО ПРОЕКТА

Междисциплинарный проект должен содержать следующие разделы:

1.Анализ медико-технических требований к разрабатываемой системе поддержки принятия решений медицинского специалиста, выявление путей разработки системы поддержки принятия решений врача, выбор оптимального варианта выполнения разработки.

2.Выбор математического аппарата и разработка алгоритма поддержки принятия решений медицинского специалиста в соответствии с выбранной тематикой.

3.Разработка компьютерной модели системы поддержки принятия решений врача и экспериментальное исследование системы при решении выбранной медицинской задачи.

4.Разработка обобщенной структуры системы поддержки принятия решений врача, обоснование и выбор элементов системы, уточнение структуры базы данных и базы знаний системы поддержки принятия решений врача.

5.Разработка элементов системы поддержки принятия решений, обоснование выбора элементов системы с конкретными характеристиками.

6.Анализ выполненной разработки системы поддержки принятия решений медицинского специалиста.

7.Выводы по выполненному междисциплинарному проекту.

8.Список дополнительной литературы, использованной при выполнении проекта (в том числе электронных источников).

14

5. ПРИМЕР РАЗРАБОТКИ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ МЕДИЦИНСКОГО СПЕЦИАЛИСТА

СППР врача общей практики при диагностике анемий

В настоящее время врачи общей практики уделяют много внимания такой группе клинико-гематологических синдромов, как анемия. Общим моментом в данном случае является снижение концентрации гемоглобина в крови, чаще при одновременном уменьшении числа эритроцитов (или общего объема эритроцитов). В настоящее время широкое распространение анемии отмечено во всем мире. По данным Всемирной организации здравоохранения на 2010 г., от анемии разной степени выраженности страдает около 2 млрд человек на Земле, т. е. примерно 30 % населения планеты. Для диагностики этого состояния используют различные аналитические и физиологические методы, которые имеют в своем составе около сотни характеристик. Врачу требуется помощь в поддержке принятия решения о состоянии кроветворной системы пациента, так как необходимо анализировать большой объем информации. Исходя из изложенного, разработка алгоритмов диагностики анемий и их компьютеризация являются актуальными на сегодняшний день. Также необходимо определить влияние назначения терапии или лечения на ход заболевания, при этом можно использовать статистическую оценку различий двух групп наблюдений:

1.Разработанные алгоритмы диагностики анемий позволяют систематизировать данные и структурировать знания, используемые и необходимые врачу общей практики при диагностике анемического синдрома.

2.Разработанная программа «DofA» позволяет существенно ускорить дифференциальную диагностику анемического синдрома, проводимую врачом общей практики, за счет автоматического применения разработанных алгоритмов диагностики анемий.

Разработанная автоматизированная система диагностики анемий внедрена, в том числе, в учебный процесс Санкт-Петербургского государственного университета им. акад. И. П. Павлова.

Основные проблемы врачей общей практики при диагностике анемий

Анемии представляют собой клинико-гематологические синдромы, характеризующиеся дефицитом или снижением концентрации определенных веществ в организме вследствие различных патологических (физиологических) процессов. Разнообразная клиническая симптоматика анемии, основ-

15

ным проявлением которой является анемический синдром, требует от врачей различных специальностей, и прежде всего врачей-терапевтов, своевременной и правильной диагностики природы анемического синдрома.

Повседневная клиническая практика свидетельствует о том, что по мере тенденции к врачебной специализации, возрастания роли врачей – узких специалистов и ограничения сферы деятельности врача-терапевта в широком смысле многие больные направляются к консультантам-специалистам соответствующего «профиля» по чисто формальным признакам (изменения в крови или моче, выявление эрозивно-язвенного процесса в желудке при гастроскопии и т. д.). В значительной степени это касается больных с анемическим синдромом. Среди врачей общей практики бытует мнение о том, что больные с анемией должны наблюдаться у гематолога, хотя при данной патологии речь не всегда идет о заболевании системы крови, а лишь об одном из лабораторных проявлений разнообразных проблем, приводящих к дефициту или снижению концентрации того или иного показателя, одним из проявлений которого является анемический синдром.

Проявления анемии не всегда являются клинически специфичными и характеризуются различными синдромами, знание которых необходимо вра- чу-терапевту независимо от его узкой специализации. Наряду с перечисленными трудностями существует и еще одна. Молодым врачам обычно не хватает не столько умения собрать анамнестические сведения и данные о больном, сколько опыта в осмыслении (переработке) и оценке этих данных для постановки точного диагноза.

В компетенцию терапевта при ведении больных анемией входит:

–заподозрить синдром анемии на основании картины периферической

крови;

–обосновать назначение дополнительных исследований для подтверждения характера анемии;

–правильно трактовать полученные результаты лабораторного обследования (уровень сывороточного железа и др.);

–построить программу диагностического поиска для выявления заболевания, лежащего в основе анемии;

–обосновать программу ведения больных с учетом причины, тяжести анемии, характера сопутствующей патологии и т. д.;

–обосновать необходимость консультации смежных специалистов (хирурги, гинекологи, ЛОР-врачи и др.) при ведении больных анемией;

16

–назначить патогенетическую терапию препаратами железа;

–обосновать выбор лекарственного препарата железа для коррекции анемии.

Обширная классификация анемий на различные типы и подтипы, а также большое количество характеристик показателей, используемых для диагностики анемии, приводят к многочисленным ошибкам или длительной постановке диагноза. Все это существует на фоне необходимости своевременной диагностики вида анемии.

Пути решения проблемы диагностики для врачей общей практики

Широкий спектр самых разнообразных заболеваний, приводящих к анемии, а также наличие множества различных механизмов развития анемического синдрома приводят к возникновению существенных сложностей при осуществлении процесса диагностики. Для повышения эффективности диагностического процесса врачами-специалистами разрабатываются специализированные алгоритмы диагностики заболеваний. В справочнике «Медицинская лабораторная диагностика (программы и алгоритмы)» приводятся примеры алгоритмов диагностики таких заболеваний, как дислипопротеинемия и атеросклероз, инфаркт миокарда, сахарный диабет, острая почечная недостаточность.

Современная медицинская практика характеризуется значительным разнообразием существующих алгоритмов диагностики анемий (с учетом их разделения на отдельные типы и подтипы). В связи с этим диагностика заболевания может оказаться достаточно длительной, что в ряде случаев недопустимо. Врач сталкивается с огромным объемом информации, представляемой часто в не удобной для восприятия форме ‒ в виде схемы на листах. Данные алгоритмические схемы занимают несколько десятков листов, что значительно затрудняет их использование.

Необходимо разработать диагностические алгоритмы анемий в соответствии с нозологической и медицинской классификацией, а также компьютеризировать их. Это приведет к автоматизации диагностики больных с подозрением на анемический синдром, которая в свою очередь ускорит диагностику заболевания с определением причины появления анемии.

17

Разработка алгоритмов диагностики анемий

для врача общей практики

При разработке алгоритмов диагностики заболеваний возможны следующие трудности: сложность разработки алгоритма из-за отсутствия в клинической медицине четко обозначенной диагностической ценности каждого из многочисленных методов исследования разных органов и систем и четкого ранжирования симптомов разных болезней с указанием удельного веса их диагностической ценности; психологическая непривычность врачей к работе с алгоритмами. Алгоритмы диагностики заболеваний должны обладать следующими свойствами: определенностью, т. е. простотой и однозначностью его поэтапных операций; результативностью, т. е. обязательным установлением диагноза всех болезней, на которые рассчитан данный алгоритм (при условии правильного выявления предусмотренных алгоритмом симптомов и условий); дискретностью, т. е. расчленением диагностического алгоритма на простейшие мыслительные операции, расположенные в оптимальной последовательности.

Классификации анемий. Анемия, или малокровие, ‒ патологическое состояние, характеризующееся уменьшением концентрации гемоглобина и в подавляющем большинстве случаев ‒ числа эритроцитов в единице объема крови. Анемия возникает во все периоды жизни человека не только при различных заболеваниях, но и при некоторых физиологических состояниях, например при беременности, в период усиленного роста, лактации. Важное социальное значение имеет проблема анемий у детей раннего возраста, так как анемия в этом возрасте может привести к нарушениям физического развития и обмена железа. Развитие анемии может быть связано с пубертатным

иклимактерическим периодом, гормональными нарушениями, характером питания, заболеваниями пищеварительного тракта, печени, почек, нарушением всасывания, аутоиммунными состояниями, оперативным вмешательством

идругими факторами. Широкая и разнообразная клиническая симптоматика анемии приводит к большому разнообразию вида и типа анемического синдрома.

Рассмотрим классификацию объекта диагностики. Существуют различные классификации анемий. Наибольший интерес для практического врача представляет патогенетическая классификация анемий:

1.Анемии вследствие кровопотери.

2.Анемии вследствие нарушения синтеза эритроцитов и гемоглобина.

18

3.Анемия вследствие усиленного кроворазрушения.

4.Анемии смешанного генеза.

Наряду с патогенетической классификацией существует морфологическая классификация анемий, в которой основным признаком является размер эритроцита. Классификация анемий, представленная В. М. Погореловым в книге «Лабораторно-клиническая диагностика анемий»:

-в зависимости от диаметра эритроцитов: 1) макроцитарная; 2) микроцитарная; 3) нормоцитарная;

-по насыщению эритроцитов гемоглобином: 1) гипохромные анемии; 2) гиперхромные анемии.

Выделенные по лабораторным показателям анемии классифицируются: 1) нормохромные ‒ нормоцитарные; 2) гипохромные ‒ микроцитарные; 3) гиперхромные ‒ макроцитарные.

Указанная классификация позволяет врачу в определенной мере сузить

круг диагностического поиска и упростить дифференциальную диагностику.

Описание аналитических и физиологических исследований. При диа-

гностике анемии используется большой спектр как аналитических, так и физиологических исследований. Пренебрегать лабораторными обследованиями больного даже при легкой форме анемии нельзя, так как симптоматика заболевания указывает только на скрытые нарушения и дает слишком мало информации о происхождении и клинической картине тяжести анемии. В автоматизированной системе диагностики анемий для врача общей практики DofA при диагностике введенные значения аналитических исследований автоматически сравниваются с нормами из табл. 5.1.

Аналитические исследования. Клинический анализ крови (КАК) ‒ позволяет оценить эритропоэз, показывает, имеется ли снижение концентрации гемоглобина в крови, которое часто происходит при одновременном уменьшении числа эритроцитов (или общего объема эритроцитов). КАК является начальным этапом диагностики анемии как в ранней стадии, так и в поздней.

Биохимические аналитические исследования сыворотки крови:

∙ Определение концентрации железа в сыворотке крови ‒ дефицит железа приводит к нарушению синтеза гемоглобина и развитию патологии.

19

∙Определение концентрации трансферрина в сыворотке крови ‒ оценка способности крови транспортировать железо.

∙Определение концентрации ферритина в сыворотке крови: оценка депонирования и мобилизации железа в организме (наиболее чувствительный и специфический параметр для оценки запасов железа).

∙Определение концентрации витамина B12 в сыворотке крови: регулирует функцию кроветворных органов.

∙Определение концентрации фолиевой кислоты в сыворотке крови. Фолиевая кислота ‒ водорастворимый витамин, необходимый для деления клеток. Ее недостаток может быть причиной анемии и гипергомоцистеинемии.

∙Определение концентрации гомоцистеина и метилмалоновой кислоты

вмоче ‒ необходимо для исключения анемии вследствие почечной недостаточности.

Эритропоэтин – гормон, стимулирующий образование эритроцитов в костном мозге, участвует в регуляции эритропоэза.

Электрофорез гемоглобина – это тест, который измеряет различные типы гемоглобина в крови. Электрофорез гемоглобина осуществляется при подозрении на заболевания, связанные с аномальным гемоглобином, позволяет уточнить характер гемоглобинопатий.

Исследования с использованием проточной цитометрии позволяют оценить, в частности, уровень эритропоэза. Клиническая значимость данных исследований заключается в оценке эритропоэза при АХЗ, апластической анемии, химиотерапии, после пересадки костного мозга, оценке эффективности терапии рекомбинантным эритропоэтином.

Исследование мазка периферической крови – оказывает дополнительную помощь в диагностике анемий.

20