Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Состояние вопроса и постановка задач исследования 11
1.1 Медико-социальные предпосылки развития диагностических систем 11
1.1.1 Основные показатели здоровья населения 12
1.1.2 Медико-экономические группы медицинского учреждения 14
1.2 Электрокардиография – признанный метод исследования электрической активности сердца 16
1.2.1 Генезис электрокардиосигнала 18
1.2.2 Способы анализа электрокардиосигнала 21
1.2.4 Оценка тренированности сердца пациента 23
1.2.3 Особенности выделения информационных параметров электрокардиосигнала 24
1.3 Анализ функциональных возможностей современных систем неинвазивной кардиодиагностики 30
1.3.1 Классификация систем кардиодиагностики 30
1.3.2 Организация информационного взаимодействия в современных системах неинвазивной кардиодиагностики 34
1.3.3 Особенности «облачных» технологий и вычислений 38
1.4 Постановка задач исследования 40
Глава 2. Разработка распределенной кардиодиагностической системы 43
2.1 Разработка структурной схемы распределенной кардиодиагностической системы 43
2.1.1 Предпосылки использования современных технологий при разработке распределённой кардиодиагностической системы 43
2.1.2 Требования к распределенной кардиодиагностической системе 45
2.1.3 Структурная схема распределённой кардиодиагностической системы 47
2.1.4 Организация информационного взаимодействия в распределённой кардиодиагностической системе 54
2.2 Разработка новых способов обработки электрокардиосигнала 57
2.2.1 Разработка способа определения информационных параметров электрокардиосигнала 57
2.2.2. Разработка способа выделения начала реполяризации желудочков сердца 59
2.2.3 Разработка способа прогнозирования атриовентрикулярных блокад 62
2.3 Методология оказания медицинской помощи в распределенной системе неинвазивной кардиодиагностики 67
2.3.1 Особенности оказания медицинской помощи в распределенной системе неинвазивной кардиодиагностики с учетом МЭГ 67
2.3.2 Особенности принятия решения в распределенной системе неинвазивной кардиодиагностики 71
2.4 Выводы по главе 72
Глава 3. Исследование распределенной системы неинвазивной кардиодиагностики 73
3.1 Исследование структуры распределённой кардиодиагностической системы 73
3.1.1 Повышение надежности функционирования распределённой кардиодиагностической системы 73
3.1.2 Исключение коллизий в распределённой кардиодиагностической системе 77
3.1.3 Исследование повышения достоверности передачи данных 78
3.2 Исследование способа определения начала реполяризации желудочков сердца 80
3.2.1 Выделение R зубцов электрокардиосигнала 81
3.2.2 Определение начала реполяризации желудочков сердца 82
3.3 Исследование способа прогнозирования АВ-блокад I, II, III степени 86
3.4 Выводы по главе 91
Глава 4. Реализация распределённой системы неинвазивной кардиодиагностики 93
4.1 Программные и аппаратные средства распределённой системы неинвазивной кардиодиагностики 93
4.2 Особенности информационного взаимодействия в распределённой кардиодиагностической системе 96
4.3 Особенности программной реализации транзитного сервера 101
4.4 Особенности программной реализации клиентского модуля 103
4.5 Особенности и эксплуатационные характеристики распределённой кардиодиагностической системы 105
4.6 Результаты внедрения 106
4.7 Выводы по главе 107
Основные результаты и выводы 108
Список сокращений и условных обозначений 110
Список литературы 111
Список иллюстративного материала 122
Приложение А. Листинг программы 124
Приложение Б. Документы о внедрении результатов диссертационной работы 133
- Особенности выделения информационных параметров электрокардиосигнала
- Разработка способа прогнозирования атриовентрикулярных блокад
- Исследование способа прогнозирования АВ-блокад I, II, III степени
- Особенности информационного взаимодействия в распределённой кардиодиагностической системе
Введение к работе
Актуальность работы. Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются основной причиной смертности в России. По данным Федеральной службы государственной статистики, за 2016 г. в России доля болезней системы кровообращения в общей структуре причин смертности составила 48 %. В связи с этим своевременная диагностика состояния сердца остается одной из наиболее актуальных задач современного здравоохранения.
Значительный вклад в развитие компьютерной диагностики состояния сердечно-сосудистой системы внесли научные школы под руководством таких выдающихся ученых, как Л. А. Бокерия, Е. И. Чазов, Л. И. Титомир, В. Н. Орлов, Г. Г. Иванов, Р. М. Баевский, А. В. Струтынский, Ю. И. Неймарк, С. В. Селищев, А. П. Немирко, Э. К. Шахов и др. Совершенствование методов и средств компьютерной диагностики состояния сердца остается перспективным направлением науки и техники.
В последние годы происходят структурные изменения в отечественном здравоохранении: осуществляется переход от лечебной к профилактической медицине. С позиции профилактической медицины важным является не диагностировать инфаркт миокарда, а выявить факторы риска и признаки, предшествующие его возникновению, что дает возможность предупредить развитие заболевания. Компьютеризация медицинских учреждений, которой уделяется особое внимание в рамках приоритетного национального проекта «Здоровье», сделала доступным применение информационных технологий не только в целях управленческого учета, но и для оказания медицинской помощи населению. Однако, несмотря на достижения в области интеграции информационных технологий в медицину, существует ряд нерешенных задач. Например, в работе региональных электронных медицинских сервисов с печальной периодичностью происходят сбои, а врачам региональных поликлиник недоступны наукоемкие высокотехнологичные методы и средства диагностики ССЗ. Кроме того, наблюдается все большая дифференциация в объеме и качестве медицинского обслуживания, доступного разным слоям населения в зависимости от их материального положения.
Таким образом, создание новых способов анализа электрокардиосигнала (ЭКС) и разработка распределенной кардиодиагностической системы (РКДС), позволяющей осуществлять сбор, хранение и обработку информации о состоянии сердца, являются актуальным и перспективным направлением развития отечественного здравоохранения.
Целью работы является разработка распределенной кардиодиагностиче-ской системы для повышения эффективности и оперативности оказания медицинских услуг на основе разработанных способов доступа к данным пациента медицинского учреждения и анализа электрокардиосигнала.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
1. Анализ проблемы сегментации рынка медицинских услуг по медико-экономическим группам и обоснование подхода к оптимизации затрат на оказание медицинской помощи кардиологическим больным.
-
Разработка структуры распределенной кардиодиагностической системы с повышенной надежностью и отказоустойчивостью на основании анализа проблемы доступности информационных ресурсов в информационно-измерительных и управляющих системах неинвазивной кардиодиагностики.
-
Разработка и исследование способа доступа к данным пациента медицинского учреждения для решения проблемы целостности данных при многопользовательском режиме доступа в распределенных информационно-измерительных и управляющих системах неинвазивной кардиодиагностики.
-
Разработка и исследование способа выделения R-зубцов электрокардио-сигнала и начала реполяризации желудочков сердца на основании обзора существующих способов автоматизированной обработки ЭКС и анализа проблемы достоверного выделения характерных элементов ЭКС.
-
Разработка и исследование способа прогнозирования атриовентрику-лярных (АВ) блокад на основании анализа существующих способов прогнозирования аритмий для оценки тренированности сердца.
-
Разработка, экспериментальное исследование и внедрение распределенной кардиодиагностической системы.
Объектом исследования является распределенная кардиодиагностиче-ская система.
Предметом исследования являются способы построения медицинских информационно-диагностических систем и способы обработки электрокардиографической информации.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы проектирования информационно-измерительных систем и теории баз данных, методы цифровой обработки сигналов и исследования электрической активности сердца, теории измерений и статистической обработки данных.
Научная новизна исследования состоит в следующем:
-
Предложена структура распределенной кардиодиагностической системы, отличающаяся оптимизацией оказания медицинской помощи, повышением надежности и отказоустойчивости распределенной системы (специальность 05.11.16, п. 6).
-
Предложен новый, защищенный патентом (патент РФ № 2586854) способ доступа к данным пациента медицинского учреждения, позволяющий исключить возникновение коллизий при многопользовательском режиме доступа к данным в распределенной кардиодиагностической системе (специальность 05.11.16, п. 6).
-
Разработан новый, защищенный патентом (патент РФ № 2522392) способ анализа электрокардиосигнала, позволяющий повысить чувствительность выделения R-зубцов электрокардиосигнала и выделить начало реполяризации желудочков сердца (специальность 05.11.17, п. 1).
-
Разработан новый, защищенный патентом (патент РФ № 2591839) способ прогнозирования АВ-блокад I, II и III степени, отличающийся повышением качества аппроксимации при построении модели восстановления миокарда на основе методов статистического анализа электрокардиосигнала и позволяющий путем исследования модели определить прогнозные значения частоты сердеч-
ных сокращений (ЧСС) при которой возникают различные виды АВ-блокад (специальность 05.11.17, п. 1).
5. Разработана распределенная кардиодиагностическая система, позволяющая на основе новых способов анализа электрокардиосигнала повысить эффективность диагностики сердца и отличающаяся повышенной доступностью информационных ресурсов (специальность 05.11.17, п. 2).
Практическая значимость:
-
Предложенный подход и разработанная на его основе с участием автора распределенная кардиодиагностическая система способствуют повышению эффективности оказания медицинской помощи пациенту путем сбора и детального анализа данных по состоянию сердца на выделенном «облачном» сервисе, оперативного предоставления данных истории болезни пациента врачу, взаимодействия со службой скорой медицинской помощи.
-
Предложенные способы анализа электрокардиосигнала, позволяющие достоверно выделить R-зубцы и начало реполяризации желудочков сердца и спрогнозировать АВ-блокады I, II и III степени, способствуют повышению эффективности кардиодиагностики при анализе электрической активности и оценке степени тренированности сердца.
На защиту выносятся:
-
Распределенная кардиодиагностическая система обеспечивает повышение эффективности и оптимизацию оказания медицинской помощи.
-
Использование дополнительных серверов (функциональных и транзитных) при реализации «облачного» сервиса распределенной кардиодиагностической системы повышает вероятность безотказной работы сервиса кардиодиагностики и обеспечивает высокую устойчивость к атакам типа «отказ в обслуживании».
-
Способ доступа к данным пациента медицинского учреждения в распределенной кардиодиагностической системе позволяет предоставить пользователю актуальную и соответствующую его полномочиям информацию и обеспечить возможность одновременного доступа к данным пациента без коллизий.
-
Способ выделения начала реполяризации желудочков сердца позволяет выделить R-зубцы электрокардиосигнала с чувствительностью 99,8 % и точку начала реполяризации с чувствительностью 93 %.
-
Способ прогнозирования АВ-блокад I, II и III степени позволяет на основе статистического анализа электрокардиосигнала улучшить аппроксимирующие свойства модели восстановления миокарда и путем ее исследования определить частоту сердечных сокращений, при которой возможно развитие АВ-блокад.
Достоверность полученных результатов обусловлена корректным использованием аналитических и расчетных методов, сопоставимостью общеизвестных данных и результатов теоретического исследования с экспериментальными данными и результатами практической апробации. Обоснованность предложенных решений по анализу ЭКС подтверждается положительными результатами экспериментальных исследований, выполненных с использованием тестовых сигналов веб-ресурса PhysioNet и записей реальных ЭКС.
Реализация и внедрение результатов:
-
Результаты диссертационного исследования реализованы в распределенной кардиодиагностической системе, проходящей клиническую апробацию в ГБУЗ «Клиническая больница № 6 им. Г. А. Захарьина» г. Пензы.
-
Разработанная при участии автора распределенная кардиодиагностическая система используется в учебном процессе Медицинского института Пензенского государственного университета.
-
Результаты диссертационной работы использованы группой компаний «Медремзавод» ТОО (Республика Казахстан, г. Алматы) при выполнении НИОКР «Портативный кардиоанализатор».
Апробация результатов исследования. Основные результаты работы докладывались на конференциях и конгрессах различного уровня, а именно: XIV, XVII и XVIII конгрессах Российского общества холтеровского мониторирования и неинвазивной электрофизиологии (РОХМиНЭ) (Иркутск, 2013; Сочи, 2016; Нижний Новгород, 2017); V Международной конференции «Математическая биология и биоинформатика» (ICMBB14) (Пущино, Московская область, Россия, 2014); XII Международном конгрессе «Кардиостим» (Санкт-Петербург, 2016); XVIII Международной конференции молодых специалистов по микро/ нанотехнологиям и электронным приборам (EDM 2017) (Новосибирск, 2017).
Публикации. Основные положения работы представлены в 21 публикации, в том числе 1 монографии, 6 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 1 статье в издании, индексируемом в SCOPUS, 3 патентах РФ, 10 статьях и тезисах докладов в других изданиях.
Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Общий объем составляет 135 страниц, работа содержит 50 рисунков, 8 таблиц, список литературы, включающий 106 наименований.
Особенности выделения информационных параметров электрокардиосигнала
Совокупность процессов возбуждения и реполяризации в сердце составляет кардиоцикл. Следует отметить, что ряд возможных отклонений в работе сердца, можно диагностировать всего лишь по одному кардиоциклу. Например, инфаркт миокарда имеет четкие морфологические признаки, проявляющиеся при каждом сокращении сердца, а следовательно, диагностируется по данным одного кардиоцикла. Напротив, для диагностики изменений аритмогенной природы требуется проанализировать последовательность кардиоциклов.
Так как кардиоцикл хранит информативный набор данных ЭКС, то очевидно, что для повышения эффективности кардиодиагностики, прежде всего, требуется обеспечить качественное выделение кардиоцикла ЭКС.
Среди известных способов определения кардиоцикла ЭКС, по мнению автора, следует выделить способ [58]. Суть способа заключается в том, что непрерывный ЭКС фильтруют, представляют его в виде дискретных отсчетов с частотой дискретизации fd , выделяют R зубцы. Затем выделенный R-R интервал делят на N частей, причем значение N-й части интервала Ri-Ri+1 вычитают из значения дискретного отсчета Ri+1, и полученное значение дискретного отсчета ЭКС является началом i-го кардиоцикла. На рисунке 12 приведен алгоритм известного способа определения начала кардиоцикла.
Анализ рисунков 13а и 13б показывает, что в известном способе выделения начала кардиоцикла не всегда возможно правильное выделение каждого R-зубца. После предварительной фильтрации в ЭКС могут оставаться как низкочастотные, так и высокочастотные компоненты, искажающие полезный сигнал. Высокочастотные составляющие сигнала дают большие значения производной при дифференцировании. При этом производная участка сигнала, содержащего артефактные всплески, имеет сверхвысокие значения даже в сравнении с производной участка QRS комплекса. Например, на рисунке 13а представлена ЭКГ в стандартных отведениях (использован ЭКС предоставленный Интернет сайтом Немецкого Государственного Метрологического института [97]), содержащая артефактные всплески, присутствие которых в сигнале привело к неверному выделению R-зубцов известным способом выделения начала кардиоцикла. На рисунке 13б показаны графики ЭКС одного отведения, его производной с обнуленными значениями ниже порогового уровня, и график суммы производных двенадцати отведений, где значения суммы производных, оказавшихся меньше 0,3Pmax, где Pmax – максимальное значение суммы производных, – приравнены нулю. На графике суммы производных двенадцати отведений видно, что в результате значащими остаются лишь значения производной, соответствующие артефактам, и их позиции ошибочно принимаются за R-зубцы.
Кроме выделения R-зубцов анализ ЭКС предполагает выделение и других характерных точек кардиоцикла. Алгоритмам их выделения посвящено много работ [56, 58, 59, 101]. Автором рассмотрен вопрос выделения в кардиоцикле момента начала реполяризации. Как известно, сердечный цикл представляет собой многократно повторяющуюся последовательность возбуждения предсердий и желудочков, или деполяризации, и их расслабления, реполяризации. Реполяризация желудочков сердца является процессом угасания возбуждения и восстановления исходного состояния миокардиоцитов желудочков.
Процессы реполяризации желудочков сердца регистрируются на ЭКС отрезком ST и зубцом T [35]. Начало реполяризации желудочков, известное также как точка J, соответствует окончанию QRS-комплекса и началу сегмента ST. Точка J имеет важное диагностическое значение. Без определения местоположения точки J бессмысленно говорить о достоверном выделении QRS-комплекса (так как она является его окончанием) и анализе ST-сегмента. Отклонение точки J от изолинии, смещение ST-сегмента, элевация и депрессия ST-сегмента диагностируют ишемию и инфаркт миокарда (ИМ). В связи с тяжелым течением и высокой летальностью своевременная диагностика этого заболевания является одной из актуальных проблем современной кардиологии [93]. Стадиям эволюции ИМ сопоставляют определенные стадии изменения ЭКС [54] (см. рисунок 14).
Первая стадия (продолжается всего несколько часов) – ишемическая, связана с образованием зоны повреждения. В этой стадии зубец Т резко увеличивается, сегмент ST резко приподнимается и сливается с зубцом Т в куполообразную кривую, называемую монофазной.
Вторая стадия (продолжается 1-2 недели) – острая, связана с формированием всех 3 зон поражения. ЭКС характеризуется образованием глубокого и широкого зубца Q при одновременном уменьшении зубца R (тип QR), иногда весь комплекс QRS направлен книзу от изоэлектрической линии и формирует комплекс QS. Интервал ST в острой стадии остается приподнятым, появляется отрицательный зубец Т.
Третья стадия – подострая, связана с организацией очага некроза и исчезновением зоны повреждения. Вокруг очага некроза наблюдаются пролиферативные процессы, рассасывание некротических масс. На ЭКС изменения комплекса QRS остаются, интервал ST снижается и часто располагается на уровне изоэлектрической линии, зубец глубокий, отрицательный. Особенностью зубца Т при инфаркте миокарда (так называемый коронарный зубец Т) является его симметричность и заостренность вершины. Подострая фаза длится 1-3 месяца в зависимости от величины очага некроза и скорости репаративных процессов. Иногда такие изменения ЭКГ остаются у больного на всю жизнь.
Четвертая стадия – стадия постинфарктного кардиосклероза и рубцевания. На ЭКС остаются изменения комплекса QRS, обусловленные наличием электрически неактивной рубцовой ткани. Зубец Q или QS остается, иногда увеличивается или появляется зубец R, интервал ST продолжает оставаться на изоэлектрической линии, зубец Т сглажен или даже положительный. С течением времени (через несколько месяцев или лет) зубец Q может уменьшиться до нормальных размеров. Обычно это бывает при небольшом инфаркте миокарда, хорошо развитой коллатеральной сети коронарного кровообращения и компенсаторной гипертрофии миокардиальных волокон, окружающих рубец.
Кроме морфологии элементов кардиоцикла, важным физиологическим показателем состояния сердца является сердечный ритм. Наибольшее распространение в клинической практике получили методы статистического и спектрального анализа вариабельности сердечного ритма [89].
Диагностика аритмий включает исследование состояния проводящей системы сердца. Одним из видов аритмий, вызванных синоатриальной дисфункцией, является атриовентрикулярная (АВ-) блокада. Принято выделять следующие виды АВ-блокад [2]:
– АВ-блокада I степени, которая характеризуется увеличением времени прохождения импульса от предсердий к желудочкам, что проявляется удлинением интервала между предсердными и желудочковыми сокращениями (P-R интервал ЭКС);
– АВ-блокада II степени, которая проявляется, когда некоторые из импульсов, возникающих в синусовом узле или предсердиях, угасают на отдельных участках предсердно-желудочковой проводящей системы, не достигая желудочков;
– АВ-блокада III степени, при которой фиксируется полное отсутствие координации между предсердными и желудочковыми ритмами.
Прогнозирование частоты сердечных сокращений, приводящей к развитию АВ-блокад, как один из методов анализа работы сердца, является эффективным способом оценки функционального состояния предсердно-желудочковой проводящей системы.
На основании анализа особенностей и способов выделения информационных показателей электрокардиосигнала, можно сделать вывод, что необходимо совершенствовать методы анализа электрокардиосигнала, повышать достоверность выделения кардиоцикла, его информационных элементов, совершенствовать методы анализа вариабельности сердечного ритма.
Разработка способа прогнозирования атриовентрикулярных блокад
Автором разработан способ прогнозирования АВ-блокады I, II и III степени [64]. Разработка способа направлена на расширение функциональных возможностей кардиологического исследования за счет прогнозирования АВ-блокады I, II и III степени [20, 64].
На рисунке 30 представлена структурная схема разработанного способа прогнозирования АВ-блокады I, II и III степени.
Это достигается тем, что осуществляют регистрацию электрокардиограммы в покое и под нагрузкой, регистрацию фронтального и левобокового флюорографических снимков сердца пациента, анализ информационных показателей электрокардиограммы путем определения длительности кардиоцикла ( ), интервала времени от импульса с синусового узла до начала ответного импульса в пучке Гиса (SH), интервала времени распространения импульсов от начала активности в пучке Гиса до момента поступления следующего импульса с синусового узла (HS), определение по снимкам геометрических параметров сердца пациента, синтез модели сердца пациента, определение параметров модели распространения возбуждения в миокарде, моделирование распространения возбуждения в миокарде, построение кривой восстановления сердца пациента, определение ЧСС, при которой возможна АВ-блокада II степени, визуализацию по результатам моделирования распространения возбуждения в миокарде. Кроме того, дополнительно осуществляют следующие действия:
1) построение кривой восстановления сердца пациента на основе распределения Вейбулла-Гнеденко с контролируемой формой 2) анализ энтропии моделирования распространения возбуждения в миокарде путем [6, 14, 15]:
а) выделения переменных составляющих результатов моделирования распространения возбуждения в миокарде для интервалов времени распространения импульсов от начала активности в пучке Гиса до момента поступления следующего импульса с синусового узла (HSi) 3) выбор параметра формы кривой восстановления сердца пациента (с) на основе распределения Вейбулла-Гнеденко путем установления соответствия энтропии распределения информационно-измерительных квантов ( ( )) и энтропии распределения параметра формы кривой восстановления сердца пациента ( ( )) для результатов моделирования Суть предлагаемого способа прогнозирования АВ-блокад заключается в улучшении аппроксимирующих свойств кривой восстановления сердца с помощью сопоставления формы кривой статистической значимости моделируемых данных и последующем анализе рефрактерности миокарда путем дифференцирования функции кривой восстановления сердца. В основе предлагаемого способа лежит модель восстановления миокарда:
V=S/t; Ref=Ac/V=(Acpt)/S; (23) где
V - скорость распространения возбуждения в миокарде;
S - путь распространения возбуждения по проводящей системе сердца;
t - время распространения возбуждения в миокарде,
Ref - рефрактерность миокарда пациента;
Хср - средняя длина волны распространения возбуждения в миокарде;
SH - интервал времени от начала импульса возбуждения в синусовом узле до начала ответного импульса в клетках пучка Гиса;
ts - интервал времени между импульсами возбуждения синусового узла;
а и р - положительные константы,
N - наименьшее целое число; такое, что
Nt s - SHt_i Ref (24)
Отличительной особенностью разработанного способа является определение ЧСС, ведущей к нарушению проводимости сердца, которое позволит установить безопасный для человека диапазон частоты сердцебиений и предупредить развитие тяжелых приступов аритмии.
Исследование способа прогнозирования АВ-блокад I, II, III степени
В 1.1.3 автором отмечалось, что одним из важных показателей состояния сердца является степень тренированности. Тренированность сердца тем выше, чем большие нагрузки оно способно выдерживать, сохраняя нормальный режим работы. С оценкой тренированности сердца связано определение максимальной ЧСС [33].
Определить «идеальное» значение максимальной ЧСС практическим путем довольно сложно, так как нагрузочное тестирование не всегда дает объективный результат. Вне рамок спортивной медицины тесты с нагрузкой могут оказаться неприменимыми, так как даже при обследовании здоровых людей сохраняется опасность развития опасных патологических состояний. Другая проблема проведения нагрузочных тестов – функциональная специфичность, предполагающая, что тот или иной вид нагрузок может оказаться привычным для человека и не дать достоверных результатов. Важное прикладное значение прогнозирования АВ-блокад заключается в возможности прогнозирования максимальной ЧСС.
Основанием применения способа для решения данной задачи служат особенности проводящей системы сердца. Как известно [2, 41, 54], атриовентрикулярное соединение считается наиболее уязвимым местом проводящей системы сердца. АВ-блокада I степени не сказывается на самочувствии человека, может быть подтверждена только на основании анализа ЭКС и в общем случае является вариантом нормальной работы сердца. На основании этого автором сделан вывод, что ЧСС возникновения АВ-блокады I степени можно считать максимальной частотой сердечных сокращений, при которой сохраняется нормальная работа сердца [11, 17].
Для исследования способа прогнозирования АВ-блокад использовались ЭКС Бодина О.Н. до нагрузки и после нагрузки (см. рисунок 42).
Модель восстановления миокарда отражает изменение длительностей интервалов времени SH от момента генерации импульса в синусовом узле до начала ответного импульса в пучке Гиса и интервалов времени HS от начала активности в пучке Гиса до момента поступления следующего импульса с синусового узла при постепенном увеличении физической нагрузки.
В таблице 7 представлены результаты анализа клинических испытаний ЭКГ Бодина О.Н. при увеличении нагрузки в виде временных интервалов SH и HS.
Для исследования кривой восстановления сердца (КВС) необходимо получить модель, наилучшим образом аппроксимирующую свойства КВС.
Автором был предложен способ улучшения модели восстановления миокарда, сущность которого состоит в выборе формы КВС.
Выбор значения показателя формы кривой осуществлялся на основании выборки значений, представленной в таблице энтропийных коэффициентов и параметров формы для двухпараметрического распределения Вейбулла-Гнеденко в [4, 12, 13].
На рисунке 43 приведена иллюстрация аппроксимаций результатов моделирования.
В таблице 8 даны характерные результаты оценки параметров регрессионной КВC и соответствующее им значение критерия Фишера для крайних значений диапазона изменения составляющей SH0 (вариант 1 и 3) и для наилучшего варианта регрессии КВC (вариант 2).
Из анализа таблицы 8 следует, что все значения критерия Фишера, полученные для регрессионной КВС в варьируемом диапазоне составляющей SH0 находятся в области допустимых значений для уровня статистической значимости =0,05. Следовательно, все полученные кривые варьируемого диапазона можно использовать для прогнозирования АВ-блокад.
На рисунке 44 приведены графики производных КВС.
Из рисунка 44, видно, что:
– АВ-блокада III степени – ЧСС 304 уд./мин.;
– АВ-блокада II степени с выпадением половины импульсов – ЧСС 260 уд./мин.;
– АВ-блокада II степени с выпадением отдельных импульсов – ЧСС 234 уд./мин.;
– АВ-блокада I степени – ЧСС 200 уд./мин.
Полученные результаты согласуются с известными современному здравоохранению значениями ЧСС.
Особенности информационного взаимодействия в распределённой кардиодиагностической системе
Используемый пациентом ПКА устанавливает соединение с облачным сервисом РКДС в случае диагностирования отклонений в работе сердца. В том случае, если обнаруженное отклонение не признано критическим, ПКА отсылает сервису РКДС зарегистрированные параметры работы сердца (при наличии соединения с сервисом), затем сервис РКДС осуществляет автоматическую компьютерную диагностику состояния сердца и при необходимости отправляет заявку в службу 112 для вызова скорой медицинской помощи. Если же ПКА обнаружил критическое отклонение, то он при отсутствии соединения с сервисом РКДС может самостоятельно отправить заявку в службу 112. Подробный алгоритм взаимодействия ПКА с сервисом РКДС в случае диагностирования отклонений в работе сердца приведен на рисунке 45.
Особенности взаимодействия сервиса РКДС с ЛПУ:
1) ЛПУ, оснащенные МИС и включающие в себя модуль взаимодействия с облачным сервисом РКДС, устанавливают защищенное шифрованное SSL-соединение [100] с ближайшим транзитным сервером. SSL-сертификат создаётся как для сервиса РКДС, так и для каждого ЛПУ. Благодаря этому обе стороны, установившие между собой SSL-соединение, считают противоположную сторону доверенным источником информации.
2) После диагностирования критического состояния сердца пациента и вызова скорой медицинской помощи, сервис РКДС через подключенные к нему транзитные сервера даёт команду для сбора медицинской информации о пациенте со всех ЛПУ.
3) ЛПУ принимают команду сбора информации, производят поиск электронной истории болезни указанного пациента и в случае наличия медицинских электронных записей о пациенте выполняют их подготовку, осуществляют цифровую подпись согласно ГОСТ Р 52636-2006 [28] и передают информацию сервису РКДС.
4) Пациента доставляют в ЛПУ и лечащий врач с помощью модуля взаимодействия с облачным сервисом РКДС запрашивает медицинские записи электронной истории болезни, которые были собраны сервисом РКДС со всех ЛПУ, а также с ПКА.
Для снижения количества сетевых запросов, требуемых для установки и поддержания защищённого соединения, автором разработан алгоритм установки защищённого соединения [19] между клиентом и транзитным сервером, представленный на рисунке 46.
Алгоритм, представленный на рисунке 46, учитывает специфику работы транзитных серверов и включает следующие этапы установки защищённого соединения между клиентом и ТС:
1) Выбор очередного внешнего транзитного сервера. Предполагается, что в памяти клиента (ПКА, ЛПУ и др.) сохранена таблица всех доступных ТС с указанием их доменного имени (или IP-адреса) и номера TCP-порта. При отсутствии таблицы транзитных серверов с актуальными данными клиент должен запросить её у известного ТС, который задан в программном обеспечении клиента по умолчанию. При выборе очередного транзитного сервера предпочтение должно отдаваться тому ТС, с которым ранее было успешно установлено защищённое соединение.
2) Установка открытого TCP-соединения. Осуществляется установка TCP-соединения [75] с транзитным сервером, выбранном на предыдущем этапе. В случае отказа в установке соединения осуществляется переход к п. 1, иначе переход к п. 3.
3) Отправка команды запроса готовности транзитного сервера.
Данная команда позволяет оценить наличие у ТС ресурсов, необходимых для установки защищенного соединения и дальнейшего взаимодействия между клиентом и функциональным сервером в рамках этого соединения. Транзитный сервер возвращает ответ «готов» при наличии следующих факторов:
а) установлено соединение между транзитным и функциональным сервером;
б) транзитный сервер запущен в режиме готовности приёма и обработки запросов от клиентов;
в) ограничение на максимальное количество подключений не достигнуто;
г) у транзитного сервера достаточно ресурсов для обслуживания запросов от клиента (отсутствует пиковая загрузка процессора, жёсткого диска или SSD, а также памяти ОЗУ).
В случае приёма от транзитного сервера ответа «готов» осуществляется переход к п. 4, иначе переход к п. 1.
4) Установка защищенного TLS-соединения. При этом используются стандартные протоколы установки TLS-соединения с использованием серверного сертификата [74]. Клиентам (ЛПУ), предоставляющим функциональному серверу запрашиваемую медицинскую информацию, должны выдаваться клиентские сертификаты, служащие гарантией того, что сервис РКДС получает информацию от доверенного источника.
5) Авторизация клиента. Осуществляется в рамках установленного TLS-соединения. При наличии идентификатора сессии, сформированного сервером в ходе предыдущей авторизации, клиент передаёт его транзитному серверу, который проверяет актуальность идентификатора. В том случае, если идентификатор сессии актуален, сервер находит в своей памяти необходимую информацию о клиенте и передаёт ответ «авторизован», не запрашивая логин и пароль. В противном случае (идентификатор сессии на клиенте не сохранён либо сервер передал ответ «необходима авторизация») клиент должен передать транзитному серверу логин и пароль, после чего ТС должен сформировать новый идентификатор сессии и передать клиенту результат авторизации («авторизован» либо «ошибка авторизации» с указанием кода и расшифровки ошибки).
После успешного завершения этапа «авторизация клиента» сервис РКДС переходит в состояние готовности к обмену с клиентом медицинской информацией.
Необходимо отметить, что информация, передаваемая в ходе обмена между транзитными серверами и функциональным сервером, также надёжно защищена от возможных деструктивных действий злоумышленника. Это достигается благодаря использованию технологии VPN (Virtual Private Network). Особенность VPN заключается в том, что, несмотря на организацию коммуникации по сетям с меньшим или неизвестным уровнем доверия (например, по публичным сетям), уровень доверия к построенной логической сети не зависит от уровня доверия к базовым сетям благодаря использованию средств криптографии (шифрования, аутентификации, инфраструктуры открытых ключей, средств для защиты от повторов и изменений, передаваемых по логической сети сообщений) [106].