Введение к работе
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.
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».
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, 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;
- 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.
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.
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.
