Методы интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах диагностики и лечения хронической сердечной недостаточности

В последние десятилетия стремительно развивались медицинские, биологические, фармакологические науки, это продолжается и сейчас, что влечет за собой значительное расширение и углубление знаний о закономерностях функционирования человеческого организма, появление новых методов обследования и лечения пациентов. При этом возрастает значение развития медико-технических наук [12]. Возрастает объем информации, необходимой врачам в их практической деятельности для диагностики и лечения заболеваний. Для повышения клинической и экономической эффективности медицинской помощи необходимо применение появляющихся новых лекарственных средств, методов диагностики, данных доказательной медицины.

Тем не менее, практическая медицина все еще остается трудно формализуемой областью человеческой деятельности, в которой специалисты при принятии решений зачастую исходят из предыдущего профессионального опыта и собственной интуиции, а не из анализа объективных данных. В такой ситуации трудно избежать врачебных ошибок, социальное и экономическое значение которых оказывается чрезвычайно высоким. Проблема усугубляется тем, что ряд демографических и экологических факторов, таких, как возрастание доли пожилого населения, увеличивающееся загрязнение окружающей среды и др., приводят к тому, что врачи все чаще имеют дело не с одной болезнью пациента, а с их сочетанием. В результате возникает необходимость увеличения числа учитываемых и анализируемых врачом взаимозависимых показателей деятельности организма, что еще более усложняет задачу выбора адекватных лечебных воздействий, также взаимодействующих между собой. Все это приводит к возрастанию врачебных ошибок в ходе лечебно-диагностических процессов (ЛДП), одна из причин которых — «неспособность врача запомнить перечень показаний и противопоказаний десятков и сотен препаратов.».

При сегодняшнем уровне развития медицинских технологий способов дополнительного исследования тех или иных систем и функций организма огромное количество, однако, в различных клинических ситуациях не все они обладают достаточной информативностью и зачастую имеют высокую стоимость. Реальная клиническая ситуация осложняется еще тем, что в процессе принятия решения врач не имеет возможности провести нужное, пусть даже и высокоинформативное дополнительное исследование каждому больному.

Эти аспекты врачебной деятельности становятся особенно актуальными при обсуждении проблемы оказания медицинской помощи при распространенных в популяции и особенно социально-значимых заболеваниях (артериальная гипертония, сахарный диабет, психические и онкологические заболевания). К ряду таких заболеваний относится хроническая сердечная недостаточность (ХСН), поскольку ХСН является одним из заключительных этапов непрерывного развития сердечнососудистых заболеваний и при этом осложнением большинства болезней сердца, следовательно, успешное лечение ХСН можно считать профилактикой развития декомпенсации сердечной деятельности.

По общему мнению, повышенное внимание к проблеме ХСН обусловлено: 1) неуклонным ростом числа новых случаев ХСН- 2) сохраняющейся высокой заболеваемостью и смертностью, несмотря на достижения современной медицины- 3) крайне высокой стоимостью лечения декомпенсированных больных [5, 60, 69, 96, 106]. При этом известно, что прямые и косвенные затраты связанные с лечением таких больных могут составлять 1−2% всего бюджета здравоохранения [69, 106].

ХСН является наиболее частым и серьезным осложнением сердечнососудистых заболеваний [3]. Смертность в течение года больных с ХСН, несмотря на внедрение новых методов лечения, остается высокой: при I ФК она составляет 10%, при II — около 20%, при III — около 40% и при IV ФК достигает 66% [3]. Течение ХСН имеет волнообразный характер — со сменой относительно благополучных периодов с характерной стабильностью симптомов или их медленным прогрессированием на стремительно развивающуюся острую декомпенсацию клинического состояния пациентов, приводящую в итоге к их неотложной госпитализации [3]. Статистика свидетельствует о неуклонном росте числа случаев ХСН во всех странах независимо от политической и экономической ситуации. Факты о распространенности сердечной недостаточности к середине 90-х годов: распространенность клинически выраженной ХСН в популяции не менее 1,8−2,0%- среди лиц старше 65 лет частота встречаемости ХСН возрастает до 610% и декомпенсация становится самой частой причиной госпитализации пожилых больныхчисло больных с бессимптомной дисфункцией левого желудочка (ЛЖ) не менее чем в 4 раза превышает число пациентов с клинически выраженной ХСНза 15 лет число госпитализаций с диагнозом ХСН утроилось, а за 40 лет увеличилось в 6 развыживаемость больных с ХСН в течение пяти лет все еще ниже 50%- риск внезапной смерти в 5 раз выше, чем в популяции [3].

Россия является единственной страной в мире, в которой диагноз ХСН не является самостоятельным, а раз такого заболевания не существует (оно может лишь быть осложнением чего-либо), значит, и больные с ХСН не попадают в число тех, которые официально наблюдаются кардиологами [3]. Статистики по распространенности и лечению ХСН у нас нет. Иными словами, в России больные с ХСН еще чаще, чем на Западе, лечатся участковыми терапевтами. К сожалению, информационная обеспеченность врачей первичного звена в нашей стране все еще низка [3].

Поэтому использование новых информационных технологий для создания медицинских систем поддержки принятия решения, объединяющих знания и опыт врачей-экспертов, является важной задачей.

Построение строгой количественной модели постановки клинического диагноза усложняется следующими особенностями.

Во-первых, на практике всегда имеется большое количество слабо формализуемых и зачастую противоречивых данных с одновременной их изменчивостью (ситуативностью) во времени.

Во-вторых, зачастую присутствует конфликтный и многоаспектный характер взаимоотношений, как между элементами внутри объекта исследования, так и с окружающими объектами при сильном влиянии человеческого фактора.

В-третьих, как правило, имеется преимущественно понятийный и противоречивый характер исходных данных о самом пациенте.

Проблема формирования базы знаний, включающей различные алгоритмы и модели диагностики, прогнозирования и принятия оптимальных решений при выборе тактики лечения, занимает центральное место при разработке компьютерных систем интеллектуальной поддержки деятельности врача. В связи с этим требуется разработка различных подходов, позволяющих повысить качество и надежность вычислительных процедур. Для этого необходима структуризация имеющейся медицинской информации, ее предварительная обработка, проведение системного анализа полученных данных, разработка моделей описания и методов интеллектуальной поддержки принятия решений в рассматриваемой предметной области.

Методы системного анализа и интеллектуальной поддержки при соответствующей проработке могут быть применены при описании практически любого класса заболеваний. Однако особый интерес вызывают патологические состояния, приводящие наиболее часто к утрате трудоспособности, инвалидности и смерти. Именно к такому классу болезней относятся заболевания сердечно-сосудистой системы, в том числе хроническая сердечная недостаточность.

Таким образом, тематика диссертации, связанная со структурно-параметрическим синтезом и идентификацией систем диагностики, выбора тактики лечения ХСН, а также прогнозирования риска внезапной смерти при сердечно-сосудистых заболеваниях на основе применения методов системного анализа и интеллектуальной поддержки принятия решений, является актуальной на сегодняшний день.

Цель диссертационного исследования: разработать проблемно-ориентированную информационную систему, позволяющую повысить эффективность диагностики, лечения хронической сердечной недостаточности, прогнозирования риска внезапной сердечной смерти за счет интеллектуализации принятия врачебных решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— провести анализ особенностей функционирования компьютерных систем автоматизации лечебно-диагностического процесса, оценить возможность применения методов интеллектуальной поддержки для повышения их эффективности;

— провести структурно-параметрический синтез и идентификацию систем диагностики, определения типа, стадии, функционального класса, методов лечения ХСН и прогнозирования риска ВСС при сердечно-сосудистых заболеваниях;

— предложить метод прогнозирования в постановке диагноза ХСН;

— разработать методы формализации и принятия решений при диагностике, определении типа, стадии, функционального класса, методов лечения ХСН и прогнозировании риска ВСС при сердечно-сосудистых заболеваниях;

— разработать специальное программное обеспечение информационной системы интеллектуальной поддержки принятия решений;

— выполнить оценку эффективности использования разработанного комплекса методов и провести апробацию результатов исследования в клинических условиях.

Методыисследования. Выполненные теоретические и экспериментальные исследования базируются на использовании следующих методов и теорий: систем, множеств (четких и нечетких), графов, выбора и принятия решений, искусственного интеллекта, кардиологии, ситуационного управления и программирования. Общей методологической основой является системный подход.

Научная новизна работы заключается в разработанных методах диагностики, определения типа, стадии, функционального класса (ФК), методов лечения ХСН и прогнозирования риска внезапной сердечной смерти (ВСС):

— семантический граф диагностики ХСН, отражающий структуру процесса постановки диагноза и связи между результатами обследования пациента, создающий основу для разработки более эффективных методов диагностики;

— семантический граф определения типа, стадии, ФК и методов лечения ХСН, позволяющий в отличие от существующих формализовать правила принятия врачебного решения при имеющихся данных о. пациенте, построенные на основе Национальных рекомендаций по лечению ХСН;

— метод прогнозирования в постановке диагноза ХСН, основанный на применении модифицированного метода последовательных сравнений на основе метода частичных парных сравнений и метода DARE-Decision Alternative Ration Evaluation и позволяющий в отличие от известных формализовать структуру предпочтений ЛПР путем ранжирования альтернативных врачебных решений по их относительной важности на каждом уровне установления диагноза;

— метод формализации принятия решений для прогнозирования риска ВСС, позволяющий в отличие от известных прогнозировать на 10-летний период риск (вероятность) смерти от сердечно-сосудистых заболеваний на основании данных об общем уровне холестерина, систолическом артериальном давлении, курении, возрасте с учетом наличия других сопутствующих наиболее существенных факторов у пациента;

— метод интеллектуальной поддержки принятия решения при прогнозировании риска внезапной смерти при сердечно-сосудистых заболеваниях, отличающийся от существующих включением в рассмотрение и формализацией следующих факторов: наличие ВСС по отцовской и материнской линии, нарушение ВСР, величину ЧСС, удлинение интервала QTc, увеличение массы миокарда, наличие желудочковой экстрасистолии, наличие ИМ, сахарного диабета, фибрилляции предсердий, модифицирующих начальное предполагаемое значение риска;

— метод интеллектуальной поддержки при лечении ХСН, позволяющий воспринимать, структурировать и накапливать знания, обеспечивая процесс поддержки принятия врачебного решения.

Практическая значимость работы заключается в разработанном специальном программном обеспечении проблемно-ориентированной информационной системы диагностики, лечения и прогнозирования ВСС в виде реализации методов, учитывающих структуру предметных автоматизированных систем человеко-машинных процедур и охватывающих все этапы лечебно-диагностического процесса для принятия врачебного решения при работе с пациентами с подозрением на хроническую сердечную недостаточно сть.

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы апробированы и внедрены в деятельность Воронежской областной клинической больницы № 1. Эффект от внедрения — социальный.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах:

— «Теория конфликта и ее приложения» (Воронеж, 2004, 2006);

— «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2005);

— Отчетных научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВГТА (2005;2006 гг.);

— Отчетных научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВИВТ (2006;2007 гг.);

— «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2007);

— Научно-технических семинарах кафедры информационных систем.

ВИВТ (2006;2007 гг.).

Структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 120 наименований и приложения. Работа изложена на 134 страницах машинописного текста (основной текст занимает 125 страниц), содержит 20 рисунков и 18 таблиц.

Результаты работы заключаются в следующем:

1. Построен семантический граф диагностики ХСН, отражающий структуру процесса постановки диагноза и связи между результатами обследования пациента, создающие основу для разработки более эффективных методов диагностики.

2. Разработан семантический граф определения типа, стадии, ФК и методов лечения ХСН, позволяющий в отличие от существующих формализовать правила принятия врачебного решения при имеющихся данных о пациенте, построенные на основе Национальных рекомендаций по лечению ХСН.

3. Предложен метод прогнозирования в постановке диагноза ХСН, основанный на применении модифицированного метода последовательных сравнений на основе метода частичных парных сравнений и метода DARE-Decision Alternative Ration Evaluation и позволяющий в отличие от известных формализовать структуру предпочтений ЛПР путем ранжирования альтернативных врачебных решений по их относительной важности на каждом уровне установления диагноза.

4. Разработаны методы формализации и интеллектуальной поддержки принятия решения при диагностике ХСН, позволяющие в отличие от существующих судить о вероятности наличия диагноза ХСН у пациента при имеющихся результатах обследования по значению общего коэффициента связи.

5. Построены методы формализации и интеллектуальной поддержки при определении типа, стадии, ФК и методов лечения ХСН, позволяющие воспринимать, структурировать и накапливать знания, обеспечивая процесс поддержки принятия врачебного решения.

6. Разработан метод формализации для решения задачи прогнозирования риска ВСС, позволяющая в отличие от известных прогнозировать на 10-летний период риск (вероятность) смерти от сердечно-сосудистых заболеваний на основании данных об общем уровне холестерина, систолическом артериальном давлении, курении, возрасте с учетом наличия других сопутствующих наиболее существенных факторов у пациента.

7. Разработан метод интеллектуальной поддержки принятия решения при прогнозировании риска внезапной сердечной смерти при сердечнососудистых заболеваниях, отличающийся от существующих включением в рассмотрение и формализацией следующих факторов: наличие ВСС по отцовской и материнской линии, нарушение ВСР, величину ЧСС, удлинение интервала QTc, увеличение массы миокарда, наличие желудочковой экстрасистолии, наличие ИМ, сахарного диабета, фибрилляции предсердий, модифицирующих начальное предполагаемое значение риска.

8. Разработанный комплекс методов формализации и интеллектуальной поддержки принятия решения при диагностике, определении типа, стадии, ФК, методов лечения ХСН, прогнозировании риска ВСС определяет состав и структуру построения инструментальных средств в виде математического, алгоритмического, информационного и программного обеспечения автоматизированной системы поддержки принятия решения в лечебно-диагностическом процессе.

9. Создана основа для программной реализации интерфейса пользователя, включая функцию управления данным процессом, организацию взаимодействия с пользователями, поиска необходимых альтернатив и представления их пользователю для окончательного выбора.

10. Достоверность и полнота результатов исследования обеспечивается и подтверждается их практической реализацией на конкретных примерах применения в поддержке лечебно-диагностического процесса (ЛДП) и внедрением результатов работы в ЛДП.

11. Проведена опытная эксплуатация результатов исследования в Воронежской ОКБ. Разработанная информационная система внедрена в эксплуатацию в данном лечебно-диагностическом учреждении, а также включена в учебный процесс ВИВТ. Эффект от внедрения — социальный.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.