Лекция 24. Алгоритмы и оптимизация лечения в хирургии

30 лет назад мне посчастливилось принять участие в пионерских изысканиях по применению математических технологий и вычислительной техники в клинической медицине, проводимых под эгидой тогда уже легендарного Николая Михайловича Амосова. Был получен мощный стимул для последующих исследований. Их результатом явились диссертационные работы в различных разделах хирургии, большой ряд научных публикаций, в том числе приоритетных монографий («Клиническое прогнозирование» (в соавт. с О.П. Минцер), Киев, «Наукова думка», 1983; «Основы оптимизации решений в хирургии», Омск, 1994). Многолетний труд в этой области позволил выстроить определенную систему. Создана мощная и эффективная технология, нацеленная на максимальную индивидуализацию лечения конкретных больных, и представляется целесообразным представить ее в современном виде.

В наши дни значимость данного направления не только не вызывает возражений, но оно уже считается неотъемлемой для клинической медицины. Какой бы ни была совершенной диагностическая аппаратурная база медицины, даже с перспективой дальнейшего развития, лечебно-тактические решения в этой, пожалуй, самой сложной области человеческих знаний могут приниматься только на уровне интеллекта. Вот почему усилия по его организации, повышения эффективности в тиражировании на массовую медицину весьма полезны. Сегодня современным является ориентация научных, в том числе, диссертационных исследований на оптимизацию тактики выбора лечения при тех или иных заболеваниях и создание адаптированных к конкретной патологии и социально-территориальной среде алгоритмов принятия лечебно-диагностических решений.

Термин «оптимизация» привлечен из области математики. Он, как и другие (индивидуализация, рациональное лечение), предполагает наилучший с позиций некоторых критериев выбор методов лечебного воздействия для пациентов. Результатом оптимизации должна быть индивидуальность применения тех или иных стратегий у конкретного больного — цель, красной нитью проходящая через всю историю медицины.

Основу обсуждаемой методологии составляет использование: 1) математических оценок факторов, симптомов, симптомокомлексов, определяющих в итоге конкретным набором индивидуальность больного и заболевания; 2) перечень тактических решений, в принципе возможных применительно к рассматриваемому заболеванию и 3) один или несколько критериев, относительно которого оптимизируется лечебная тактика. Последних не так много. Чаще это уровень летальности, но может быть и уровень конкретных осложнений. Ключевым для хирургии, конечно же, является сохранение жизни. Важен критерий, характеризующий качество жизни. В последнее годы все чаще применяется критерий необходимых затрат. Все эти параметры важно максимально определить на предварительном этапе составления алгоритма.

Установленные в итоге количественного и качественного анализа данные компонуются в виде конкретного алгоритма — последовательности действия (дерева решений), включающего перечень лечебно-диагностических этапов с возможными результатами их реализации, причем достижение некоторого результата целиком определяет последующий лечебно-диагностический этап. Такой цикл продолжается до получения итогового результата.

В зависимости от степени сложности и обоснованности алгоритмы могут быть эмпирические и математические, простые и сложные, качественные и количественные.

Общая задача лечебной медицины — излечение пациента — существенно упрощается при временном и пространственном разделении ее на совокупность связанных между собой частных лечебных задач. Приводим ранее разработанную нами классификацию частных лечебных задач:

• · По количеству точек приложения воздействия: однофакторное и многофакторное (однонаправленное, разнонаправленные).
• · По длительности лечебного цикла: 1) кризисное (секунды, минуты), 2) неотложное (часы, сутки), 3) курсовое (дни, недели), 4) долгосрочное (недели, месяцы, годы).
• · По числу элементарных циклов лечения (элементарный лечебный цикл — это минимальная совокупность информационно-зависимых действий, заканчивающихся принятием и реализацией лечебного решения): одноцикловые и многоцикловые.
• · По однородности лечебных циклов многоцикловые делятся на: однородные и неоднородные.
• · По степени неопределенности (т. е. наличие полноты данных): лечение в условиях определенности и лечение в условиях риска.
• · По выбору цели: 1) ситуационное лечебное воздействие, 2) упреждаемое лечебное воздействие, 3) пробное (тестовое) лечебное воздействие.

Рассмотрим подробнее некоторые типовые варианты лечебных задач.

Выбор альтернативного (взаимоисключающего) варианта лечения -распространенная задача. В хирургии это «оперировать — не оперировать». Разновидности: 1) вариант лечебного воздействия однозначно определяется диагнозом; 2) вариант лечебного воздействия зависит от прогноза заболевания; 3) выбор лечения определяется прогнозом эффективности применения его у данного пациента.

Определение интенсивности и дозировки лечебного воздействия возможно в двух вариантах: определение интенсивности лечебного воздействия в целом и вычисление дозы лекарственного препарата.

Формирование совокупности лечебных воздействий — распространенная в медицине постановка задачи. Наиболее трудная. Относится к многоцелевому, многоуровневому и многокомпонентному принятию решений. Для ее решения необходимо определение целей лечебных воздействий и точек их приложения, а также выяснение степени сопряжения различных лечебных воздействий. Частные варианты постановки задач рассматриваемого типа: 1) формирование совокупности лечебных воздействий, исходя из текущего состояния (диагноза); 2) формирование совокупности лечебных воздействий, исходя из дальнейшего развития (прогноза) и 3) сопряжение различных лечебных воздействий между собой.

В реальных условиях перед врачом при работе с больным имеет место серия возникающих параллельно и последовательно задач, связанных с принятием каких-либо решений будь то на базе диагностики, будь то на базе прогнозирования. Определяющим методическим приемом в таком случае будет выделение последовательности ключевых тактических задач, возникающих в течение всего лечебно-диагностического процесса у больных с рассматриваемой патологией, с последующим поиском путей их оптимизации на основе семейства частных отдельных алгоритмов.

Решение проблемы оптимизации лечения и создания алгоритмов при конкретном заболевании включает в себя последовательность этапов.

Разработка системы принятия решений начинается с формулировки общей задачи для конкретной патологии. При этом формулируется цель лечения, устанавливается характер задачи, производится выбор ограничений (условия и возможности лечения, методы сбора и характер исходной информации о больном, возможные лечебные воздействия, время упреждения и т. д.). Важно сразу определить место и форму применения разрабатываемой системы в конкретном лечебном учреждении (циклически, ациклически, однородные, неоднородные лечебные циклы). Если проектируется автоматизированная система, то необходимо разделить функции между человеком и компьютером.

На втором этапе выделяются возможные элементарные лечебные циклы в рамках решаемой общей задачи. Важно однозначно определить цели на каждом из выбранных циклов, а также их длительность. Последнее определяется временем проявления эффекта лечебного воздействия, а также временем перехода организма больного в следующее состояние, требующее лечения. Каждому выделенному циклу необходимо сопоставить возможные в нем лечебные воздействия.

Следующий этапом — построение количественной модели заболевания. Смоделировать заболевание — значит дать адекватное описание всех возможных состояний организма больного при рассматриваемой патологии и закономерности его изменения во времени при различных, в том числе лечебных воздействиях. Количественная форма описания предпочтительна. Оно должно быть максимально полной, чтобы с достаточной надежностью решать поставленные задачи, но не громоздкой, так как излишняя сложность модели затрудняет работу и приводит к образованию информационного шума.

Количественные характеристики модели могут определяться различным путем. Распространенным способом является вероятностно-статистический, позволяющий, не вникая в суть процессов, а это не всегда и возможно, описывать их закономерности.

Приемом, позволяющим облегчить выполнение этого этапа, является составление моделей для каждого цикла в отдельности, с учетом объема и характера решаемых на нем диагностических, прогностических и лечебных задач. Важно обеспечить преемственность между таким комплексом цикловых моделей, обусловленную стадийностью заболевания, переходами отдельных циклов лечебного управления друг в друга. В результате разбиения общей большой модели мы будем иметь дело с набором компактных цикловых моделей. Этот раздел работы требует глубоких медицинских знаний. Не всегда он хорошо поддается формализации и может носить эвристический характер.

Важно однозначно определить уровень регистрации процессов жизнедеятельности, на котором будет проводиться формирование лечения на каждом из установленных элементарных циклов. Результатом данного этапа является построение развернутой во времени, описанной на достаточно строгом уровне модели заболевания с учетом выделенных циклов. Должны быть включены возможно большее число вариантов.

Этап математического решения задачи выполняется параллельно третьему этапу, т. е. моделированию заболевания. Более того, некоторые частности последнего, например, форма модели и способ задания на ней количественных характеристик, полностью определяется математическими методами переработки и анализа информации. Содержание этого этапа заключается в выборе наиболее подходящей математической идеи и составлении на ее основе конкретных алгоритмов принятия решений. При его отработке должны приниматься во внимание положения, установленные при формулировании задачи с учетом конкретного содержания выделенных циклов. После составления алгоритма важно с его помощью решить ряд примеров «вручную», после чего переходить к технической реализации всех звеньев системы.

Техническая реализация системы начинается с выбора соответствующих средств. При этом следует руководствоваться размерами задач, сложностью математических методов их решения, объемом исходных данных. Целесообразно исходить из принципа решения проблемы максимально простыми техническими средствами. Это снизит стоимость системы, сделает ее более доступной. Там, где это допустимо, вполне оправдано без ущерба в надежности использование табличных способов. Они хорошо воспринимаются медицинской средой и не требуют каких-либо дополнительных средств.

Шестым этапом является экспериментальное принятие решений, отладка функций всех звеньев системы, оценка надежности работы. На этом этапе устраняются недоделки, система доводится до заключительного этапа — внедрение в практику.

В заключение следует сказать, что при построении лечебных систем необходимо включать в них звенья самосовершенствования, предусматривать внесение дополнительных сведений в процессе рабочего функционирования. Это связано со свойством всех информационных систем «стареть» .