Введение к работе
Актуальность темы, Распространенность и рост цереброваскулярных и сердечно-сосудистых заболеваний диктует необходимость их дальнейшего изучения. Актуальным в этом аспекте представляется максимально раннее выявление соответствующих проявлений, их анализ, а затем и разработка комплекса профилактических и лечебных мероприятий. Подобные проявления впервые обнаруживаются еще в детском возрасте, позднее степень выраженности и частота их могут нарастать, приобретая устойчивые тенденции.
Одной из форм сосудистых заболеваний и одним из типичных предшественников серьезной сосудистой патологии является синдром вегетативной листании (СЕЗД), широко распространенный в популяции (до 80 %). Именно поэтому изучение вегетативного статуса в молодом возрасте поможет обеспечить раннее выявление разрушительных тенденций в сердечно-сосудистой и нервной системах, а следовательно, вовремя принять необходимые превентивные меры.
Автоматизированный подход к прогнозировангао СВД, объединяя опыт работы в диагностике нервных болезней, может оказать помощь врачу на этапе постановки диагноза и при выборе методов обследования, лечения и дальнейшей профилактики цереброваскулярных заболеваний.
Ак і} альность данной работы заключается в необходимости разработки математических моделей и алгоритмов прогнозирования СВД, а также создания на этой основе автоматизированной системы прогнозирования вегетативных нарушений.
Работа выполнена в соответствии с межвузовской комплексной научно-технической программой 12.11 «Перспективные информационные технологии в высшей школе" в рамках одного из основных направлений Воронежского государственного технического университета "Биокибернетика, компьютеризация в медицине».
Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка прогностических моделей и алгоритмов для автоматизации прогнозирования синдрома вегетативной дистопии, а также использование полученных результатов в клинической практике.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
выявить особенности математического и информационного процессов классификации и прогнозирования синдрома вегетативной дистопии;
провести оценку классификационных признаков синдрома вегетативной дистопии;
разработать модели и алгоритмы классификации и прогнозирования синдрома вегетативной дистопии;
сформировать информационное обеспечение и автоматизированные процедуры для системы классификации и прогнозирования синдрома вегетативной дистопии, провести техническую реализацию;
проанализировать эффективность автоматизированной системы классификации и прогнозирования синдрома вегетативной дистопии в условиях клинической апробации.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались основные положения теории управления биологическими системами, теории вероятностей, теории информации, математической статистики, классической и нечеткой логики, планирования эксперимента, методы моделирования.
Научная новизна. Для оценки информативности признаков синдрома вегетативной дисгонии предложено использовать алгебраический канал, отличающийся своей простотой и точностью использования априорной информации.
Разработана нечеткая классификационная модель синдрома вегетативной дистопии, учитывающая качественный характер симптомов и позволяющая решить слабо формализованную задачу прогнозирования.
Разработано информационное обеспечение автоматизированной системы классификации и прогнозирования синдрома вегетативной дистопии, использующее модельные и экспертные оценки при принятии решения в условиях многоальтернативности информации.
Практическая ценность и реализация результатов работы. На основе модели прогнозирования СВД разработано программное обеспечение автоматизированной системы прогнозирования синдрома вегетативной дистопии для оказания помощи врачу и обучения будущих специалистов.
Внедрение системы позволяет:
увеличить вероятность максимально точного прогнозирования состояния пациента;
сократить время постановки диагноза;
документировать диагноз.
Проведенные исследования дают основания рекомендовать использование автоматизированной системы в процессе прогнозирования синдрома вегетативной дистонии и дачее в выборе оптимальных профилактических мероприятий. Ожидаемый годовой экономический эффект от внедрения составит 8430000 руб.
Автоматизированная система классификации и прогнозирования синдрома вегетативнойдистонии (АСПроС) внедрена на кафедре неврологии и медицинской генетики Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н. Бурденко, в Воронежском областном клиническом лечебно-диагностическом центре. Материалы диссертации используются в учебном процессе межвузовской кафедры "Медицинские и гуманитарные
системы" при обучении студентов специальности 190500 "Биотехнические и медицинские аппараты и системи" в курсах "Применение ЭВМ для моделирования процессов в биомедицинских системах" и "Управление в биотехнических и медицинских системах".
Апробация работы. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на семинарах межвузовской кафедры «Медицинские и гуманитарные системы» (ВГТУ, 1995-1997), межвузовской кафедры «Управление в социальной сфере и медицине» (ВГТУ, 1996-1997), Всероссийском совещании-семинаре "Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине" (Воронеж, 1995), научно-практической конференции "Высокие технологии в практике учреждений здравоохранения г. Воронежа" (Воронеж, 1995), конференциях профсоюза медиков России «Архей» (Москва, 1996-1997), ежегодных научных конференциях профессорско-преподавательского состава Воронежского государственного технического университета.
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 18 работ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, содержит список литературы из 102 наименований, изложена на 175 страницах машинописного текста, в котором приведено 10 таблиц и 24 рисунка.