автоматизированный анализ

Глава 5
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ
ТЕРАПЕВТИЧЕСКОГО ЭФФЕКТА ИНТЕРВАЛЬНОЙ
ГИПОКСИЧЕСКОЙ ТРЕНИРОВКИ У БОЛЬНЫХ
С ПОСТМАСТЭКТОМИЧЕСКИМ СИНДРОМОМ
Объективное заключение о состоянии организма на большом количестве показателей, определяемых в комплексных клинических и лабораторных
обследованиях, на их математической обработке, на современных знаниях о
дыхании, кровообращении, дыхательной функции крови, тканевых механизмах, ответственных за утилизацию кислорода в клетках. Обработка и анализ
результатов инструментальных обследований значительно облегчаются благодаря использованию современных средств информатики - экспертных систем (ЭС). Экспертные системы (сonsulting model, expert model) - прикладные системы искусственного интеллекта, представляют наиболее значительное достижение в этой области. Они получают все большее распространение в медицине.
Экспертные системы позволяют решать неограниченное число сложных для человека задач. Это новый подход к созданию высоко- эффективных
программных систем. ЭС уже сегодня весьма популярны, но еще большие
надежды будут возлагаются на них в будущем.
Экспертные системы интегральной оценки состояния организма
(ЭСИОСО) позволяют объективно оценивать состояние всего организма, эффективность использования различных методов и средств, в частности адаптации к пониженному парциальному давлению кислорода во вдыхаемом воздухе в гипобарических и нормобарических условиях, для нормализации состояния больных, повышения умственной и физической работоспособности.
Созданию ЭСИОСО способствовали накопленные в физиологии, биохимии, молекулярной биологии и эндокринологии, молекулярной генетике
знания, современные представления об обеспечении организма кислородом,
сведения о гипоксии различных типов и степеней. Основные разработки экс203
пертных систем были направлены на поиск универсальных методов решения,
на нахождение общих принципов, которые оказались бы пригодными для
конкретной области, независимо от ее специфики.
Созданные эксперные системы интегральной оценки состояния организма (ЭСИОСО) отличаются от других ЭС прежде всего содержанием базы
знаний. Особенностью созданных экспертных систем было введение в их базу знаний концепции о регулировании кислородных режимов организма и
концепции А.З.Колчинской о функциональной системе дыхания и ее структуре, принципах, используемых организмом в управлении процессом поэтапного массопереноса респираторных газов в организме и утилизации кислорода - объектом ФСД, которая позволяет описать состояние функциональной
системы дыхания и состояние обеспечения кислородом целостного организма здоровых и больных в разных условиях существования.
В базу знаний ЭСИОСО введены математическое описание процесса
поэтапной доставки и потребления кислорода (210 уравнений первого и второго порядка для описания динамики изменений показателей обеспечения
организма кислородом, 40 уравнений первого порядка для описания статики),
принципы управления, используемые в ФСД, прикладные компьютерные
модели кислородных режимов организма.
Применение экспертных систем в медицине уже стало повседневной
практикой и появляется все большее количество разного рода интеллектуальных информационных систем, построенных на знаниях специалистов в
конкретных областях деятельности. Особой популярностью в нашем двадцать первом веке должны пользоваться медицинские экспертные системы
комплексной оценки состояния целостного организма. Эти экспертные системы, предназначенные для характеристики состояния организма здоровых
и больных разными заболеваниями, будут и уже начали служить вспомогательным средством для врачей и накопления опыта специалистов.
В базу знаний ЭСИОСО вводятся в формализованном виде характеристика различных болезней, их клинические симптомы, а в базу данных - ре204
зультаты клинического, лабораторного и инструментального обследования
больных. В базу знаний, кроме указанных программ, вложены полученные
на основании большого количества результатов анализа более 40 уравнений
регрессии для каждого отдельного случая. Анализ позволил выявить взаимозависимость и информативность отдельных показателей, входящих в базу
данных.
Разработанные экспертные системы включают, кроме базы знаний и
базы данных, машину усвоения знаний, механизм логического вывода, позволяющий на основании содержащихся правил в базе знаний и значений,
вводимых в базу данных показателей состояния изучаемого объекта (данных
анамнеза, клинических и лабораторных обследований больного): 1- ставить
диагноз, 2 - давать рекомендации для выбора дальнейших действий; 3 - получать информацию о средствах для обоснования сделанных выводов и рекомендаций, о фактах и правилах, использованных для вывода заключений; 4 оценивать эффективность сделанных рекомендаций. В ЭСИОСО имеется интерфейс, предоставляющий пользователю основания для сделанного в результате автоматизированного анализа заключения; программа для составления
графиков и компьютерных моделей ЭСИОСО, блок вывода заключения на печать.
От
базовой
модели
ЭСИОСО
(А.З.Колчинская,
А.Х.Хуболов,
В.А.Денисенко, 2001) частные модели ЭСИОСО больных ХОБЛ (хроническим
бронхитом и бронхиальной астмой) отличаются специфическими признаками.
Модуль оценки этих признаков отражает основные проявления болезни, ее
клинические симптомы.
Основными параметрами, характеризующими постмастэктомический
синдром, как известно, являются:
лимфэдема,
тугоподвижность суставов,
болевой синдром
и др.
205
Этот модуль позволяет дополнить представления о состоянии организма больных - о симптомах болезни и степени их проявления, о типе и степени
гипоксии, переносимой в конкретных условиях.
Для постмастэктомическкого синдрома специфическими показателями
являются показатели состояния функциональной системы дыхания, параметры кислородных режимов организма.
В комплексной программе были приняты условные количественные
оценки клинических симптомов постмастэктомического синдрома, таких, как
лимфоэдема, тугоподвижность, болевой синдром.. Условные значения этих
показателей следующие:
лимфэдема: отсутствие ее - 100 %, 1-ая степень-110 %, 2-я степень 120 %, 3-я степень -130% 4-я степень – 140%.
тугоподвижность: отсутствие - 100%, 1-я степень - слабая - 110%, 2-я
степень – умеренная – 120%, 3-я степень – сильная – 130%, 4-я степень максимальная – 140%.
болевой синдром: отсутствие - 100%, 1 балл - умеренная или слабая
боль - 110%, 2 балла – средняя - 120%, 3 балла – сильная - 130%, 4 балла очень сильная или невыносимая боль - 140%.
Работа с пользователем проводится в диалоговом режиме. В ответ на
запрос компьютера пользователь сообщает дату обследования, характеризует
состояние окружающей среды: атмосферное давление, высоту над уровнем
моря, упругость водяных паров, температуру воздуха, содержание в нем
кислорода. Далее вводятся параметры, характеризующие обследуемого: фамилия, имя и отчество, пол, возраст, рост, масса тела.
Компьютер запрашивает пользователя о данных медицинского осмотра
больных – жалобах больного, явлений лимфатического отёка, тугоподвижность плеча, болей в верхней конечности. Пользователь сообщает данные
объективного исследования. Затем вводятся данные о минутном объеме и частоте дыхания, содержании кислорода в выдыхаемом и альвеолярном возду-
206
хе, дыхательном коэффициенте, частоте сердечных сокращений, систолическом и диастолическом давлении обследуемого, содержании гемоглобина.
База данных содержит формулы для вычисления показателей, характеризующих состояние организма (функциональных, скорости и интенсивности
потребления и поэтапной доставки кислорода, эффективности и экономичности кислородных режимов организма, характеристики гипоксического состояния).
Функциональные показатели
1. Минутный объем вдыхаемого (I) воздуха BTPS, мл/мин
I_BTPS:=(mod_atps*1.01)*1000;
2. Минутный объем вдыхаемого воздуха STPD, мл/мин
STPD:=(mod_atps*273*(b_dav-47)/760/(273+t_vozd))*1000;
3. Минутный объем вдыхаемого (E) воздуха BTPS, мл/мин
E_BTPS:=(mod_atps*1.01)*1000;
4. Содержание CO2 в выдыхаемом воздухе, %
CO2_vyd:=((o2-o2_vyd)*0.9);
5. Содержание CO2 в альвеолярном воздухе, %
CO2_aIv:=((o2-o2_aIv)*0.9);
6. Альвеолярная вентиляция – AB BTPS, л./мин
AB_BTPS:=(I_BTPS –(o2_vyd-o2_aIv)/(o2-o2_aIv)*I_BTPS);
7. Минутный объем крови – MOK, мл/мин
mok:=so*ch_s_s;
8. Кислородная емкость крови – KEK, мл/1000 мл
kek:=gb*1.36;
9. Отношение av/mod_atps
av_mod:=CO2_vyd/CO2_aIv;
10. Дыхательный объем
dob:=IBTPS/ch_d;
Скорость потребления и поэтапной доставки кислорода, мл/мин
1. Скорость потребления кислорода
207
spk:=STPD/1000*(o2-o2_vyd)*10;
2. Скорость поступления O2 в легкие
s_p_o2_I:=mod_atps*0.85*20.9*10;
3. Скорость поступления O2 в альвеолы
s_p_o2_aIv:=av_mod*s_p_o2_I;
4. Скорость транспорта O2 артериальной кровью
s_t_o2_ak:=mok*(kek*Sao2/100)/1000;
5. Скорость транспорта O2 смешанной венозной кровью
s_t_o2_sk:=s_t_o2_ak-spk;
Интенсивность потребления и поэтапной доставки кислорода,
мл/мин на 1 кг
1. Интенсивность потребления кислорода
Ipk:=spk/mass;
2. Интенсивность поступления O2 в легкие
Ip_o2_I:=s_p_o2_I/mass;
3. Интенсивность поступления O2 в альвеолярный резервуар
Ip_o2_aIv:=s_p_o2_aIv/mass;
4. Интенсивность транспорта O2 артериальной кровью
It_o2_ak:=s_t_o2_ak/mass;
5. Интенсивность транспорта O2смешанной венозной кровью
It_o2_sk:=s_t_o2_sk/mass;
Эффективность кислородных режимов организма, %
1. Эффективность поступления O2 в легкие
ep__o2_1:=spk/s_p_o2_1*100;
2. Эффективность поступления O2 в альвеолы
ep_o2__aIv:=spk/s_p_o2_aIv*100;
3. Эффективность транспорта О2 артериальной кровью
et_o2_ak:=spk/s_t_o2_ak*100;
4. Эффективность транспорта О2 смешанной венозной кровью
et_o2_sk:=spk/s_t_o2_sk*100;
208
Экономичность кислородного режима организма
1. Вентиляционный эквивалент – ВЭ (МОД/ПО2)
ve:=(E_BTPS/spk)/1.01;
2. Кислородный эффект дыхательного цикла – КЭДЦ,(мл О2/дых.цикл)
kedc:=spk/ch_d;
3. Гемодинамический эквивалент – ГЭ(МОК/ПО2)
ge:=mok/spk;
4. Кислородный эффект сердечного цикла – КП (млО2/сердечн. цикл)
kesc:=spk/ch_s_s;
Характеристика гипоксического состояния
1. Содержание О2 в артериальной крови, мл/л
s_o2_ak:=kek*SaO2/100;
2. Содержание О2 в смешанной венозной крови, мл,л
s_o2_sk:=(s_t_o2_sk/mok)*1000;
3. Артерио-венозное различие по кислороду – (a-v)О2
av:=s_o2_ak – s_o2_sk;
4. Насыщение смешанной венозной крови кислородом SvО2,%
SvO2:s_o2_sk/kek*100;
5. РО2 во вдыхаемом воздухе, PiO2, мм рт.ст.
PiO2:=o2*b_dav/100;
6. РО2 в альвеолярном резервуаре – РАО2, мм рт. ст.
PaIvO2:=o2_a1v*(b_dav-47)/100.
В базу данных были включены информационные данные (графика, иллюстрации, таблицы, тексты), которые используются базами знаний и машиной логического вывода. В качестве эталонов для больных программа может
использовать средние значения нормативов анализируемых показателей для
здоровых лиц в равнинных условиях. Также эталоном могут быть значения
показателей, определяемых до курса лечения, либо средние значения результатов обследования группы больных.
209
В виду узкой постановки первоначальной задачи программа была записана в виде продукционной модели, представляющей знание в форме предикатов первого порядка, а правила манипулирования ими с помощью конструкций «ЕСЛИ-ТО»: IF <УСЛОВИЕ>THEN<СЛЕДСТВИЕ>.
Модуль оценки специфических признаков отражает основные проявления болезни и клинические симптомы. В базу знаний кроме указанных программ вложены полученные на основании большого количества данных результаты анализа уравнений регрессии для каждого отдельного показателя.
Анализ полученных уравнений регрессии позволил выявить взаимозависимость и информативность отдельных показателей, входящих в базу данных.
Например, для потребления кислорода организмом в результате регрессионного анализа получены следующие зависимости:
Зависимость от ПО2 (мл/мин) (Х) возраст (Y)
Коэффициенты: 22.0868 0.0043 0.0000
Уравнение: Y(X)=32.0964+-0.5825*X+0.0046*X^2+-0.0000*X^3
Расхождение <=15%: 40 (80.00%)
Расхождение <=30%: 9 (18.00%)
Зависимость от ПО2 (мл/мин) (Х) ОФВ1 (%) (Y)
Коэффициенты: 115.2441 2.8281 0.0227 0.0001
Уравнение: Y(X)=-20.2500+2.1899*X+-0.0178*X^2+0.0000*X^3
Расхождение <=15%: 47 (94.00%)
Расхождение <=30%: 3 (6.00%)
Зависимость от ПО2 (мл/мин) (Х) FVC/FEV1 (%) (Y)
Коэффициенты: 69.1035 1.6958 0.0136 0.0000
Уравнение: Y(X)=-15.3763+2.2050*X+-0.0183*X^2+0.0000*X^3
Расхождение <=15%: 50 (100.00%)
Зависимость от ПО2 (мл/мин) (Х) PEF (%) (Y)
Коэффициенты: 102.8568 2.5241 0.0203 0.0001
Уравнение: Y(X)=-32.5168+2.5527*X+-0.0220*X^2+0.0001*X^3
Расхождение <=15%: 47 (94.00%)
210
Расхождение <=30%: 3 (6.00%)
Зависимость от ПО2 (мл/мин) (Х) ЧД (дых) (Y)
Коэффициенты: 33.1239 0.8129 0.065 0.0000
Уравнение: Y(X)=0.3264+0.6654*X+-0.0060*X^2+0.0000*X^3
Расхождение <=15%: 49 (98.00%)
Расхождение <=30%: 1 (2.00%)
Зависимость от ПО2 (мл/мин) (Х) АВ/МОД (%) (Y)
Коэффициенты: 113.8732 2.7944 0.0224 0.0001
Уравнение: Y(X)=43.5459+0.4630*X+-0.0030*X^2+0.0000*X^3
Расхождение <=15%: 48 (96.00%)
Расхождение <=30%: 1 (2.00%)
Зависимость от ПО2 (мл/мин) (Х) qaO2 (мл/мин) (Y)
Коэффициенты: 1039.9103 25.5192 0.2047 0.0005
Уравнение: Y(X)=1732.1002+-35.3460*X+0.3081*X^2+-0.0008*X^3
Расхождение <=15%: 49 (98.00%)
Зависимость от ПО2 (мл/мин) (Х) PaO2 (мм рт.ст.) (Y)
Коэффициенты: 109.5435 2.6882 0.0216 0.0001
Уравнение: Y(X)=386.2037+-7.0918*X+0.0532*X^2+-0.0001*X^3
Расхождение <=15%: 47 (94.00%)
Расхождение <=30%: 3 (6.00%)
Зависимость от ПО2 (мл/мин) (Х) SaO2 (%) (Y)
Коэффициенты: 68.4601 1.6800 0.0135 0.0000
Уравнение: Y(X)=127.5823+-0.7437*X+0.0053*X^2+-0.0000*X^3
Расхождение <=15%: 50 (100.00%)
В качестве эталонов для ЭСИОСО конкретного больного использованы
средние значения нормативов более трех десятков анализируемых показателей для здоровых лиц, либо значения показателей, определяемых до курса
лечения (ИГТ) у самого больного, либо средние значения результатов обсле-
211
дования группы больных, показатели больных с постмастэктомическим синдромом по сравнению со здоровыми.
Для больных с постмастэктомическим синдромом вводятся следующие
данные в количественном виде: лимфэдема, тугоподвижность и болевой синдром.
Экспертная система предполагает на основании введенных частично в
формализованном виде, частично в количественном данных клинических и
лабораторных исследований ставить диагноз, рекомендует средства коррекции состояния. ЭС характеризует результаты использования предложенного
метода, дает текстуальное заключение и графическое изображение в виде
круговой диаграммы и наглядных графиков важнейших показателей: скорости поэтапной доставки кислорода, показателей экономичности КРО.
Заключение автоматизированного анализа состояния организма больного до лечения, сделанное на основании отклонения значений отдельных
показателей от эталона (на 10% и более от значения показателей состояния
организма здорового человека), включает описание состояния организма до
его коррекции, диагноз болезни, степень ее тяжести, характеристику состояния ФСД, обеспечение организма кислородом, экономичность КРО и степень
гипоксии.
Оценку эффекта лечения компьютер делает на основании достоверных
изменений значений показателей в лучшую сторону по сравнению с состоянием
больного до курса лечения либо дается заключение о тенденции к нормализации состояния. Наглядность представляемых на графиках и диаграммах отклонений от состояния организма здоровых и изменения состояния больных
после курса коррекции и сделанные на их основании заключения облегчают
работу лечащего врача.
В качестве примера приведем программу ЭСИОСО для больных с
постмастэктомическим синдромом, компьютерную модель и характеристику
скорости и интенсивности поэтапной доставки и потребления кислорода на
разных этапах его пути в организме, показатели экономичности и эффектив212
ности кислородных режимов организма до и после курса интервальной гипоксической тренировки (рис. 26).
Рисунок 26. Компьютерная модель ЭСИОСО больных с постмастэктомическим синдромом после применения интервальной гипоксической
тренировки в сочетании с комплексом физиотерапевтических процедур в ранние
сроки после мастэктомии. За 100% приняты значения показателей здоровых
(желтый круг).
Текстовое заключение, появляющееся на экране компьютера:
до лечения у больных с постмастэктомическим синдромом после применения интервальной гипоксической тренировки в сочетании с комплексом
физио- терапевтических процедур в ранние сроки после мастэктомии: частота дыхания (ЧД) несколько ниже нормы. Достоверно ниже нормы: минутный
объем дыхания (МОД), дыхательный объем (ДО). Несколько выше нормы
минутный объем кровообращения (MOK), частота сердечных сокращений
(ЧСС), ударный объем (УО). Содержание гемоглобина в крови (ГБ) и потребление кислорода (ПО2) было ниже нормального.
Снижены значения параметров КРО: скорости поступления кислорода
в дыхательные пути (qIO2), в альвеолы (qAО2), скорости транспорта О2 арте213
риальной кровью (qaО2), скорости транспорта О2 смешанной венозной кровью к легким (qvО2), содержание кислорода в артериальной крови (CaO2), содержание кислорода в смешанной венозной крови (CvO2). КРО отличается
низкой экономичностью: вентиляционный эквивалент (ВЭ) снижен, гемодинамический эквивалент (ГЭ) повышен, кислородный эффект дыхательного
цикла (КЭДЦ), кислородный пульс (КП) несколько больше нормы.
Вывод: до курса лечения у больных с постмастэктомическим синдромом отмечены отклонения показателей состояния функциональной системы
дыхания.
После курса ИГТ было отмечено снижение лимфостаза в ранний период после операции, тугоподвижности и болевого синдрома. Отмечено достоверное улучшение состояния функциональной системы дыхания: возросли дыхательный объем и минутный объем дыхания.
Частота сердечных сокращений у больных снижена, отмечено возрастание ударного объема. Увеличена скорость транспорта кислорода артериальной кровью. АД систолическое и диастолическое снижены.
Увеличено содержание гемоглобина в крови, кислородная емкость.
Скорость доставки кислорода кровью увеличена при низкой частоте сердечных сокращений.
Улучшилось снабжение организма кислородом: повысилась скорость
поэтапной доставки кислорода в легкие, альвеолы, скорость транспорта кислорода артериальной кровью. Повысилось напряжение кислорода в артериальной крови. Напряжение кислорода в смешанной венозной крови снизилось.
Внешнее дыхание: снизился вентиляционный эквивалент, повысился
кислородный эффект дыхательного цикла. Снизился гемодинамический эквивалент, повысился кислородный пульс. КРО стали более экономичными.
Общее заключение: сочетанное применение комплекса физиотерапевтических процедур и интервальной гипоксической тренировки в ранние сро-
214
ки после мастэктомии оказались эффективными методами лечения больных с
постмастэктомическим синдромом.
Заключение: использование сочетанных комплексов физиотерапевтических процедур и интервальной гипоксической тренировки в ранние сроки
после мастэктомии эффективно у больных с постмастэктомическим синдромом.
Автоматизированный анализ и его программы оценки состояния организма больных с постмастэктомическим синдромом и сочетанных комплексов физиотерапевтических процедур и интервальной гипоксической тренировки в ранние сроки после мастэктомии позволяет объективно оценить положительное действие этих методик.
215