Способ прогнозирования возможности возникновения рецидивирующего инфаркта миокарда

Способ прогнозирования возможности возникновения рецидивирующего инфаркта миокарда

Реферат

 

Способ может быть использован в медицине, а именно в кардиологии. Выявляют 5 градаций 25 определяющих факторов рецидивирующего инфаркта миокарда (РИМ): возраст, факторы риска, предшествующая стенокардия по классу, перенесенный ранее инфаркт миокарда (ИМ), вид и локализацию данного ИМ, часы от начала острого приступа ИМ до госпитализации, факторы, оцениваемые в течение трех суток заболевания инфарктом миокарда - ангинозные боли после первого купирования, максимальная частота дыхания, пульса, минимальное систолическое давление, вид шока, сердечная недостаточность, экстросистолия, пароксизмальные тахикардии, блокада атриовентрикулярная, синоаурикулярная, ветвей пучка Гиса, подъем или смещение сегмента-Т, тромбоэмболические осложнения, острая пневмония, количество лейкоцитов в крови, СОЭ, максимальное содержание ферментов или фибриногена. Используют математический аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС). Для больных, имеющих прогноз более 50%, оценивают возможность возникновения РИМ. Способ позволяет повысить точность оценки. 1 ил., 2 табл.

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, и может быть использовано для прогнозирования возможности возникновения и исхода рецидивирующего инфаркта миокарда (РИМ).

Известные способы прогнозирования РИМ приведены в таблице 1.

Одной из первых работ, посвященных этой проблеме, является работа Ю.М. Бала и соавт. [1]. Ценность разработанного метода снижается в связи с тем, что прогноз каждый раз дается лишь на ближайшие три дня и необходимы многократные повторные определения выделенных факторов заболевания. В работе также не рассматривается вопрос об исходе РИМ, что позволило бы врачу более дифференцированно обосновать и выбрать тактику лечения: сроки повторного пребывания больного в отделении интенсивной терапии, степень и продолжительность ограничения режима, повторное назначение антикоагулянтов прямого действия и т. д. [2]. Противоречивы оценки точности прогноза по этой системе. Точность прогноза для возможности возникновения РИМ по системе Ю.М. Бала составляет 65% [3], хотя сам автор завышает это значение до 80%.

В работах Н.М. Устинсковой и А.Л. Сыркина [2, 4] предложен метод прогноза ближайшего исхода (будет выписан больной из стационара или умрет) у больных РИМ, оставшихся в живых через 72 часа после возникновения рецидива ИМ. Существенными недостатками метода следует считать многочисленность признаков, определяющих заболевание, субъективность ряда признаков, а также то, что достоверность отобранных наиболее информативных признаков неоднородна.

И. М. Гельфанд и соавт. [5] отмечают, что попытка прогнозировать рецидивирующее течение ИМ оказалась неудачной. В процессе работы выяснилось, что одновременно с РИМ прогнозируется также летальный исход, не обусловленный рецидивом.

Е. Н. Амосова [6] в своем исследовании отмечает несомненный практический и теоретический интерес прогнозирования развития рецидивов, поскольку этот вопрос фактически не изучен, и считает, что большее внимание стоит уделить определению факторов возникновения рецидивов.

Рассмотренные методы имеют ряд существенных недостатков: - Определение индивидуального прогноза у большей части остается неудовлетворительным.

- Практически нет единых систем прогнозирования возникновения и исхода заболевания.

- Составление прогноза является трудоемкой работой для врача.

Цель изобретения - выявление факторов риска, определяющих возникновение РИМ, повышение надежности прогнозирования как возникновения РИМ, так и его исхода на основании исследования этих факторов у больных острым инфарктом миокарда.

Поставленная цель достигается тем, что при прогнозировании используется математический аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС) [7].

Способ осуществляется следующим образом.

Задача прогнозирования РИМ состоит их двух частей: выявление факторов РИМ и собственно прогноз.

Исследованы 111 карт больных инфарктом миокарда, находившихся на лечении в Рязанском кардиологическом центре с 1989 года по 1992 год.

По результатам исхода заболевания все больные разделены на три группы.

Больные 1 группы (всего 28 - 25%) после определенного срока лечения выписаны из стационара без осложнений.

У больных 2 группы (всего 48 - 43%) в период лечения возник РИМ, который закончился благоприятно (нелетальный исход).

У больных 3 группы (всего 35 - 32% ) в период лечения также возник РИМ, но закончился летальным исходом.

Разработана карта больного, в которую включены факторы заболевания, имеющие определяющее значение для оценки состояния больного и прогнозирования возможности возникновения РИМ.

В карту введены 25 факторов. В качестве факторов взяты: объективные и анамнестические данные, результаты лабораторных исследований, результаты обработки электрокардиограммы (ЭКГ) и другие показатели.

Факторы разделены на две группы. К первой группе относятся факторы, которые характеризуются количественными показателями (например, возраст больного, артериальное давление, экстрасистолия, количество лейкоцитов в крови и т.д.).

Вторую группу факторов составляют сведения о больном, выраженные в медицинских терминах и понятиях, которые не имеют цифровых значений. К этой группе можно отнести различные симптомы заболевания (наличие и характер болей, различные осложнения), результаты полученной ЭКГ.

Факторы приведены в таблице 2.

С учетом выделенных факторов разработана система прогнозирования РИМ.

В настоящее время при разработке систем прогнозирования используется математический аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС). ИНС представляют собой нелинейные системы, позволяющие гораздо лучше классифицировать данные, чем используемые методы. В приложении к медицинской диагностике они дают возможность значительно повысить специфичность метода, не снижая его чувствительности. ИНС способна принимать решение, основываясь на выявляемых ими скрытых закономерностях в многомерных данных. Отличительное свойство нейросетей состоит в том, что они не программируются, то есть не используют никаких правил вывода для постановки диагноза, а обучаются делать это на примерах [7].

В качестве способа прогнозирования РИМ использован математический аппарат ИНС. Программная модель системы прогнозирования РИМ реализована на языке программирования Object Pascal в среде Delphi 3.0. В качестве алгоритма обучения использован стандартный алгоритм обратного распространения.

Система прогнозирования РИМ функционирует в двух режимах: режиме обучения, режиме текущего прогноза. Структура программной модели приведена на чертеже. Система включает несколько модулей.

Модуль Интерфейс Пользователя предлагает удобный интерфейс для неподготовленного пользователя ЭВМ (для врача).

Фактически врач заполняет карту больного.

В этом же модуле происходит кодирование входной информации, поступающей в Базу Данных в раздел "Текущие данные для прогноза".

Текущие данные на конкретного больного из базы поступают в модуль "Обученная нейросеть 1", который определяет возможность возникновения РИМ.

При прогнозе возникновения РИМ более 50% текущие данные поступают в модуль "Обученная нейросеть 2", который выдает прогноз о возможном исходе заболевания.

По полученному прогнозу врач может подобрать метод лечения конкретного больного.

Текущие данные на конкретного больного сохраняются в Базе Данных и могут быть переведены раздел "Данные априорной информации".

Точность прогноза составила 90% для определения возникновения РИМ и 95% для определения исхода РИМ.

Источники информации 1. О возможности прогнозирования рецидива инфаркта миокарда /Бала Ю.М., Гусев А.И., Руссман И.Б. и др. // Терапевтический архив.- 1972. - т. 34, 3, с. 6-9.

2. Прогнозирование исхода рецидивирующего инфаркта миокарда /Н.М. Устинскова, А.Л. Сыркин, А.И. Маркова, А.А. Журавель //Кардиология. - 1979. - т. 19, 5, с. 29-34.

3. Гусев А. И., Дрыганова А.Н.. Сравнительная оценка методов прогнозирования исхода инфаркта миокарда /Болезни сердца и сосудов. Воронеж, 1984, с.6-8.

4. Сыркин А. Л. и др. Рецидивирующий инфаркт миокарда. - М.: Медицина, 1981. - 120 с.

5. К прогнозированию неосложненного течения инфаркта миокарда /Гельфанд И. М. , Губерман Ш.А., Котов Ю.Б. и др. //Терапевтический архив. - 1982 - т. 54, 3, с. 64-67.

6. Амосова Е. Н. Особенности течения и прогнозирования рецидивирующего инфаркта миокарда /Врачебное дело. - 1983. - 2. - с.52-55.

7. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика: Пер. с англ. М.: Мир, 1992. - 240 с.

Формула изобретения

Способ прогнозирования возможности возникновения рецидивирующего инфаркта миокарда, отличающийся тем, что выявляют 5 градаций 25 определяющих факторов рецидивирующего инфаркта миокарда (РИМ): возраст, факторы риска, предшествующая стенокардия по классу, перенесенный ранее инфаркт миокарда (ИМ), вид и локализация данного ИМ, часы от начала острого приступа ИМ до госпитализации, факторы, оцениваемые в течение трех суток заболевания инфарктом миокарда - ангинозные боли после первого купирования, максимальная частота дыхания, пульса, минимальное систолическое давление, вид шока, сердечная недостаточность, наджелудочковая и желудочковая экстросистолия, пароксизмальные тахикардии, блокада атриовентрикулярная, синоаурикулярная, ветвей пучка Гиса, подъем или смещение сегмента-Т, тромбоэмболические осложнения, острая пневмония, количество лейкоцитов в крови, СОЭ, максимальное содержание ферментов или фибриногена, используют математический аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС) и для больных, имеющих прогноз более 50%, оценивают возможность возникновения РИМ.

РИСУНКИ

Рисунок 1, Рисунок 2, Рисунок 3, Рисунок 4, Рисунок 5, Рисунок 6