МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ЛЕЧЕНИЯ БОЛЬНЫХ ИНФАРКТОМ МИОКАРДА В СОЧЕТАНИИ С САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ

Неоднородный характер процесса лечения одного и того же заболевания, вызванный индивидуальностью больных, требует индивидуального подхода к проектированию алгоритма лечения. При лечении заболевания возникает необходимость рационализации процесса лечения единичного больного при большом числе одинаковых по структуре объектов управления [1,2,3,17].

При выборе тактики лечения одним из важнейших этапов является прогнозирование физиологических параметров на основе моделей процессов диагностики [4,5,6,7,8,10].

Учитывая специфику процессов лечения, для их моделирования применяется пассивный эксперимент на основе экспериментальной и архивной информации или путем наблюдения процесса лечения, протекающего по обычной схеме лечения, назначаемой врачом [9,11,13,16].

Для построения классификационных правил отнесения объекта к какому-либо из выделенных классов были использованы методы дискриминантного анализа. Для каждой группы определялась классифицирующая функция, имеющая следующий вид:

Дискриминантный анализ «работает» при выполнении ряда предположений.

Одним из них является предположение об однородности дисперсий наблюдаемых переменных в разных классах (отличие между классами имеется только в средних). Хотя исследователи отмечают, что умеренные отклонения от этого предположения не являются фатальными [12,14,15,17].

Кроме этого в модели дискриминантного анализа должно быть:

1)   два или более классов;

2)   по крайней мере, два объекта в каждом классе;

3)   любое число дискриминантных переменных при условии, что оно не превосходит общее число объектов за вычетом двух;

4)   линейная независимость дискриминантных переменных.

В работе было произведено построение классифицирующих функций используя стандартный метод построения. Выборка, включающая 130 наблюдений, была разбита на две группы. На основе данных, относящихся к первой группе (100 наблюдений), строились классифицирующие функции. Адекватность построенных математических моделей оценивалась с помощью контрольной группы, состоящей из 30 объектов. Выбор вида лечебного воздействия стоял между проведением коронарного стентирования (КС) и системным тромболизисом (ТЛ).

Классифицирующие функции, полученные при использовании стандартного метода построения решающих правил

КС=0,696•x1-14,116•x2-3,549•x3+1,307•x4-0,310•x5+435,145

ТЛ = 0,580•x1-13,398•x2-3,865•x3+1,761•x4-0,324•x5+460,573

где x1 – время от начала инфаркта миокарда, x2 – длительность течения ишемической болезни сердца, x3 – сердечная недостаточность в анамнезе, x4 – длительность течения сахарного диабета, x5 – инфаркт миокарда в анамнезе.

Проверка точности построенных моделей показала правильность выбора вида лечения больных 86 %, что говорит о высокой работоспособности построенных моделей и возможности их применения в клинической практике.

Список литературы

1.     Вариабельность ритма сердца в оценке состояния адаптационных возможностей сердечно-сосудистой системы у пациентов с сахарным диабетом 2 типа и артериальной гипертензией / О.В. Судаков, Н.А. Гладских, Н.Ю. Алексеев, Е.В. Богачева // В сборнике: Перспективы развития современной медицины Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. Воронеж, 2015. С. 62-64.

2.     Вариабельность ритма сердца у пациентов с сахарным диабетом 2 типа и ишемической болезнью сердца / А.В. Свиридова, А.И. Бородулин, О.В. Судаков, В.О. Зязина // Прикладные информационные аспекты медицины. 2013. Т. 16. № 2. С. 75-78.

3.     Длительная терапия сулодексидом как профилактика поздних осложнений сахарного диабета / Г.М. Панюшкина, Р.В. Авдеев, О.В. Судаков, Т.П. Кучковская // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2014. Т. 13. № 1. С. 226-230.

4.     Елизарова И.О. Оценка адаптационных возможностей студентов медицинского вуза с учетом метеорологических факторов / И.О. Елизарова, Е.А. Фурсова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2015. Т. 14. № 1. С. 184-188.

5.     Исследование вариабельности ритма сердца у  пациентов с сахарным диабетом второго типа и ишемической болезнью сердца / А.В. Свиридова, О.В. Судаков, Н.Ю. Алексеев, Е.А. Фурсова // Прикладные информационные аспекты медицины. 2015. Т. 18. № 3. С. 3-7.

6.     Математическая модель, используемая для исследования вариабельности ритма сердца на длительных временных интервалах / А.В. Свиридова, О.В. Судаков, О.В. Родионов, Н.Ю. Алексеев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2007. Т. 6. № 1. С. 109-113.

7.     Минаков Э.В. Прогнозирование формирования острой аневризмы сердца после Q-инфаркта ассоциированного с сахарным диабетом 2 типа / Э.В. Минаков, М.А. Астахова, О.В. Судаков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2012. Т. 11. № 3. С. 677-684.

8.     Панюшкина Г. Эффективность применения сулодексида при сахарном диабете типа 2 / Г. Панюшкина, Э. Минаков, О. Судаков // Врач. 2012. № 6. С. 34-36.

9.     Построение  информационного  комплекса  поддержки  принятия  врачебных  решений  в  лечебно- диагностическом процессе больных сахарным диабетом в сочетании с артериальной гипертонией / О.В. Судаков, Т.Н. Петрова, Н.Ю. Алексеев, Е.А. Фурсова // Прикладные информационные аспекты медицины. 2015. Т. 18. № 6. С. 4-9.

10. Построение математической модели выбора вида коронарной ангиопластики у пациентов с ишемической болезнью сердца и сахарным диабетом / А.И. Бородулин, А.В. Свиридова, О.В. Судаков, Е.А. Фурсова, Н.Ю. Алексеев // Прикладные информационные аспекты медицины. 2014. Т. 17. № 2. С. 56-58.

11. Сравнительная оценка эффективности применения малоинвазивных хирургических методов в лечении ишемической болезни сердца / А.В. Свиридова, А.И. Бородулин, О.В. Судаков, Е.А. Фурсова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2010. Т. 9. № 4. С. 911-913.

12. Судаков О.В. Посторонние прогностической модели, базирующейся на параметрах сердечного ритма для оценки тяжести сердечных заболеваний / О.В. Судаков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2007. Т. 6. № 1. С. 201-208.

13. Формирование словаря информативных признаков на основе критерия информативности Кульбака при решении задач диагностики / И.Я. Львович, Н.А. Гладских, С.Н. Шипилов, Е.В. Богачева // Прикладные информационные аспекты медицины. 2011. Т. 14. № 2. С. 37-43.

14. Фурсова Е.А. Качество жизни как метод оценки фармакотерапии сердечной недостаточности у больных ревматическими пороками сердца до и после оперативного лечения / Е.А. Фурсова, Е.Ю. Есина, О.В. Судаков // Научно-практическая ревматология. 2004. № 2. С. 296.

15. Фурсова Е.А. Медикаментозное воздействие на активность нейрогуморальной регуляции при хронической сердечной недостаточности у больных с приобретенными пороками сердца / Е.А. Фурсова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2006. Т. 5. № 4. С. 869-872.

16. Фурсова Е.А. Оптимизация тактики ведения больных с приобретенными пороками сердца на основе оценки вегетативного статуса и качества жизни: автореф. дис. канд.мед.наук / Е.А. Фурсова. -Воронеж, 2004. -23 с.

17. Bogacheva E.V. Topological index for condensing maps on finsler manifolds with applications to functional- differential equations of neutral type / Bogacheva E.V., Gliklikh Y.E. // Topological Methods in Nonlinear Analysis. 2005. Т. 26. № 2. С. 287.