Д.м.н. Портенко Г.М., д.м.н. Портенко Е.Г., к.м.н. Портенко Ю.Г., к.т.н. Шматов Г.П.

Тверская государственная медицинская академия, Тверской государственный технический университет. Россия

Новая технология  диагностики заболеваний как эксперт врача.

      Решению сложных диагностических задач в медицине должны помочь новые информационные технологии, в частности инфракрасная спектрометрия (ИКС) в среднем диапазоне частот, позволяющая диагностировать развивающиеся заболевания в водной среде организма на межмолекулярном уровне (наночастиц), так как каждое заболевание представлено отличительными патологическими процессами, которые носят индивидуальный характер, как индивидуальны отпечатки пальцев человека (Портенко Г.М. и соавт.,2008).

Цель: разработать информационно-аналитический инструментарий принятия эффективных диагностических решений при хроническом тонзиллите (ХТ) и спаечной болезни брюшины (СББ), основанный на новых информационных технологиях и современных методах компьютерно - математической обработки данных обследования, включающий аппаратно-аналитический комплекс с модернизированным отечественным Фурье-спектрометром ФСМ 1201.  

Методы: в качестве биологического материала использовалась слюна у больных ХТ и сыворотка крови у детей со СББ.  Были обследованы: контрольная группа без симптомов ХТ (40 человек) и группа больных с клинически подтвержденным ХТ (460 человек). Также обследовано две группы детей, перенесших операции на органах брюшной полости в количестве 56 человек (32 ребенка без спаек в брюшной полости, другая группа 24 ребенка - со спаечной болезнью брюшины). Измерения проводились в средней области инфракрасного диапазона длин волн с частотным разрешением 4 см-1. В спектре выделялось 9-ть частотных диапазонов [D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9] (Каргаполов А.В. и соавт.,2003).  В качестве алгоритма выработки решающего правила диагностики (классификации) использован алгоритм «деревья решений» (Андреев И.М.,2004; Breiman L. et al., 1984).

Результаты: формироваться  дерево начинает от корня – узел 1, частотный диапазон D1 (3500-3200 см-1) при уровне ПП <= 12,75%. Характерным в узле 1 является то, что при выполнении условия в узле D1 <= 12,75% дерево развивается влево к узлу 2 , частотный диапазон D2 (3085-2832 см-1), но с условием ПП <= 35,55%.  Выполнение условия в узле 2 приводит к узлу 4, частотный диапазон D3 (2120-1880 см-1) с условием ПП<=46,1%. Если условие в узле 4 выполняется, то осуществляется переход к терминальному узлу 6 с меткой «Тонзиллит», невыполнение условия в узле 4 строит ветвь дерева к терминальному узлу 7 с меткой «Норма». Невыполнение условия в корневом узле 1 приводит ветвь дерева к терминальному узлу 3 с меткой «Тонзиллит». Не выполнение условия в узле 2 строит ветвь к узлу 5, частотный диапазон D3 с условием ПП<=54,9%, выполнение которого приводит к терминальному узлу 8 с меткой «Норма», а невыполнение условия приводит к терминальному узлу 9 с меткой «Тонзиллит» (рис.1).


Рис. 1. Дерево решений диагностики тонзиллита по показателям пропускания слюны пациента

          Как видно из рис.1, решение о заболевание пациента тонзиллитом может быть достигнуто тремя путями через узлы: (1, 3); (1, 2, 4, 6); (1, 2, 5, 9). Меньшим разнообразием маршрута отличается состояние у пациентов, составляющих контрольную группу: (1, 2, 4, 7); (1, 2, 5, 8).  Отсюда следует, что процессы, протекающие на молекулярном уровне, имеют ярко выраженные отличия. Использовалась оценка эффективности решающих правил диагностики ХТ, выработанных по алгоритму CART (Юнкеров В.И. и соавт.,2002). Эффективность диагностики ХТ составила 97,8% (патент на изобретение № 2261048).

     На рис. 2 в соответствии с принятыми определениями обозначено: «Спаек НЕТ» – метка благоприятного послеоперационного исхода; «Спайки»  –  метка послеоперационного состояния ребенка, у которого обнаружены спайки;   число над узлом – порядковый номер узла; узлы под номерами: 4,5,8,9,10,11 – терминальные узлы со своими метками; правила  - это условия справа от узлов: 1,2,3,6,7.


 Рис. 2. Дерево классификации послеоперационного исхода лапаротомии у детей по показателям пропускания сыворотки крови

Общая успешная диагностика (точность) по всем пациентам (учтена ошибка отнесения благоприятного исхода к спайкам) составляет 99,3% (патент на изобретение №2243561). Важным достоинством программного обеспечения аппаратно-программного комплекса является способность отображать графические портреты пробы слюны и крови на экране дисплея компьютера, сопоставить эти изображения с конкретной формой заболевания (см. рис.3 и 4). Обсуждение: врач будет привыкать к картинке как к рентгену – это экспертная система. Эта система может быть мобильной (скорая помощь). В условиях врач – больной (один на один) весь риск правильного диагноза врач берет на себя. Но у него есть и объективный помощник – аппаратно-программный комплекс (АПК). Работа врача с пациентом становится более эффективной при наличии графического инструментария «дерева решений» и визуализации состояния пациента на экране компьютера. Графический инструментарий включает  две составляющие: схема (карта) дерева решений и пространственный портрет пробы слюны или крови уникальные для каждого состояния пациента.      Исследования, основанные на компьютерном анализе с изображениями, являются актуальными в новой области медицины – доказательной медицины. Данные методы позволят ограничить или полностью исключить субъективный фактор в проводимых исследованиях, сделать документированное и объективное заключение. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


   а                                                                                                                                        

 

 

 

 

   б

 

 

 

 

Рис. 3. Объемные и одинаковых уровней портреты групп состояний пациентов: а) норма, б) хронический тонзиллит

 

 

 

 

 

 


                                                          а

 

 

 

 

 

                                                           б

 

 

 

Рис. 4. Объемные и профильные интегральные портреты групп детей перенесших операцию на брюшной полости:

а) «Спаек НЕТ», б) «Спайки»

Выводы:

    1. Разработан аппаратно-программный комплекс, который уже на основе полученных экспериментальных данных может проводить быструю диагностику хронического тонзиллита и спаечной болезни брюшины у детей и служить основой для дальнейшего развития спектральных методов экспресс-анализа диагностики заболеваний и контроля лечения.

    2. Аппаратно-аналитический комплекс, как информационное звено, может быть интегрирован в автоматизированные информационные системы медицинских учреждений.                                                        

 

ЛИТЕРАТУРА              

 1.Андреев И.М. Описание алгоритма CART /И.М. Андреев //Exponenta Pro. Математика в приложениях. − 2004. − № 3-4. С. 48-53.            

2. Каргаполов А.В. Возможности использования инфракрасной спектроскопии для исследования водной основы растворов и биологических жидкостей/ А.В.Каргаполов, Г.П. Шматов. Использование ИК-спектроскопии в медицине, экологии и фармации: Сб.тр. / Тверская гос. мед. академия. − Тверь,2003.- С. 5-19.

3. Портенко Г.М. Новая технология диагностики и лечения хронического тонзиллита / Г.М.Портенко, Е.Г.Портенко, Г.П. Шматов. – Тверь: Уч.-изд.л. Гарнитура Petersburg СТТ, 2008. – 219 с.

4. Юнкеров В.И. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований / В.И. Юнкеров, С.Г. Григорьев. − СПб.: ВМедА. 2002. − 266 с.

5. Classification and Regression Trees/ L.Breiman, J.H Friedman, R.A. Olshen et al. − Wadsworth, Belmont, California, 1984 – 150 с.