Содержание к диссертации
Введение
1. Пути повышения эффективности автоматизированных систем моделирования и принятия решений прилечении больных инфарктом миокарда 16
1.1. Анализ использования и тенденции развития неинвазивных методов обследования и компьютерных технологий при лечении больных инфарктом миокарда 16
1.2. Требования к методам моделирования и принятия решений при интеллектуальной поддержке врача на базе автоматизированной системы 23
1.3. Особенности использования математических методов в управлении процессом лечения 26
2. Формирование математической модели кровообращения, ориентированной на выбор тактики лечения больных инфарктом миокарда 34
2.1. Сравнительный анализ моделей кровообращения 34
2.2. Разработка математической терапевтически-ориентированной четырехрезервуарной модели кровообращения 37
2.3. Анализ чувствительности выходных сигналов модели гемодинамики к изменению ее параметров 63
2.4. Нормализация параметров модели 70
2.5. Нейросетевые технологии в задачах диагностики и прогноза осложнений инфаркта миокарда 75
Выводы второй главы 86
3. Алгоритмизация принятия решений при выборе тактики лечения 87
3.1. Процедуры классификации гемодинамических расстройств 87
3.2. Алгоритмическое и программное обеспечение пользовательского интерфейса к базе данных о больных инфарктом миокарда 89
3.3. Алгоритм выбора лечебных воздействий 99
Выводы третьей главы 109
4. Реализация автоматизированной системы принятия решений по выбору и оптимизации тактики лечения больных инфарктом миокарда в клинических условиях
4.1. Организация информационного обеспечения
4.2. Структура комплекса программных средств 116
4.3. Анализ эффективности системы по результатам внедрения в клинике 130
Заключение 139
Библиографический список 143
Приложение 1. Исходные данные и гемодинамические параметры некоторых вариантов состояния пациентов, перенесших инфаркт миокарда 156
Приложение 2. Перечень документов, подтверждающих практическое внедрение результатов диссертационной работы 158
- Анализ использования и тенденции развития неинвазивных методов обследования и компьютерных технологий при лечении больных инфарктом миокарда
- Сравнительный анализ моделей кровообращения
- Процедуры классификации гемодинамических расстройств
- Организация информационного обеспечения
Введение к работе
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Существующие системы наблюдения и контроля за состоянием пациентов в палатах интенсивной терапии базируются на сложных инвазивных методиках, что ограничивает их применение в рядовых лечебных учреждениях. Имеющиеся программные средства используются в небольшой группе специализированных клиник, прежде всего, в столичных кардиохирургических центрах.
Таким образом, разработка алгоритмов управления характеристиками состояния больных сердечно-сосудистыми заболеваниями и комплекса компьютерных программ, обеспечивающих классификацию острых гемодинамических расстройств на основе небольшого числа косвенных измерений, а также реализующих поддержку принятия решений по выбору тактики лечения больных инфарктом миокарда (ИМ), представляется актуальной.
Актуальность исследований в области использования неинвазивных методов и компьютерных технологий для решения медицинских задач, и в частности, диагностики и оптимизации лечения сердечно-сосудистых заболеваний, подтверждается большим числом публикаций как в Российской Федерации, так и за рубежом.
Диссертационная работа выполнена в соответствии с одним из основных научных направлений Воронежского государственного университета -«Математическое моделирование, программное и информационное обеспечение, методы вычислительной и прикладной математики и их применение к фундаментальным исследованиям в естественных науках».
Целью диссертационной работы является создание методики выбора тактики лечения больных инфарктом миокарда на основе предложенной индивидуализированной математической модели кровообращения, разработка алгоритмов управления гемодинамическими характеристиками для повышения эффективности лечения и реализация этих алгоритмов с помощью комплекса программ для ЭВМ.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
провести анализ результатов использования компьютерных технологий, базирующихся на неинвазивных методах обследования и используемых при лечении больных сердечно-сосудистыми заболеваниями;
на основе проведенного анализа сформировать требования к методам моделирования и принятия решений при интеллектуальной поддержке врача на базе автоматизированной системы;
осуществить выбор и обоснование математических методов, моделей, требуемых в задачах поддержки принятия решений по выбору тактики лечения больных сердечно-сосудистыми заболеваниями;
разработать индивидуализированную математическую модель кровообращения, отличающуюся направленностью на использование принципов теории нелинейного программирования и являющуюся основой автоматизированной системы поддержки принятия решений;
разработать методику идентификации внутренних (управляемых) параметров математической модели, базирующуюся на исходных данных, измеряемых неинвазивными инструментальными методами, а также на аналитических зависимостях, подтверждаемых физиологическими и клиническими исследованиями;
разработать, реализовать и внедрить в терапевтическую практику комплекс компьютерных программ поддержки принятия решений по выбору тактики лечения больных инфарктом миокарда.
Методы исследования. В работе использованы основные положения теории системного анализа, управления и обработки информации, методы математического моделирования, матричные методы, методы алгебры логики, методы теории чувствительности.
Научная новизна. Структурная схема управления гемодинамическими характеристиками, отличающаяся множеством исходных данных и выходных переменных, составом и структурой, а также использованием, при выборе альтернатив, предложенной индивидуализированной математической модели кровообращения. Совокупность оговоренных отличий обеспечивает выбор тактики лечения больных сердечно-сосудистыми заболеваниями, более эффективной, чем традиционные;
нейтральная устойчивость четырехрезервуарной динамической математической модели кровообращения, позволившая объяснить особенности динамики выходных сигналов модели;
равенство (в установившемся режиме) объемных скоростей движения крови в соответствующих элементах модели кровеносной системы, позволившее сформировать корректную статическую математическую модель кровообращения, являющуюся основой для разработки алгоритмов управления гемодинамическими характеристиками;
формализованные алгоритмы управления гемодинамическими характеристиками у больных инфарктом миокарда, базирующиеся на принципе адаптивной нормализации управляемых параметров модели, то есть, приведении этих параметров к значениям, присущим пациентам, находящимся в стабильном (без осложнений) состоянии или к значениям, задаваемым врачом-экспертом. Включение в контур управления врача-эксперта позволяет организовать работу автоматизированной системы в широком диапазоне режимов управления, включая и режим аварийного регулирования;
Практическая значимость работы. Разработана методика, позволяющая индивидуализировать лечение больных инфарктом миокарда при проведении соответствующей программной терапии. Предложены алгоритмы лечения ургентных (неотложных) состояний, основывающиеся на методах коррекции гемодинамических сдвигов у больных инфарктом миокарда с учетом фармакокинетических свойств применяемых лекарственных препаратов.
Реализованные программные средства ориентированы на практическое здравоохранение и предлагают алгоритмы лечения, способствующие улучшению прогноза у больных инфарктом миокарда. Они также могут быть использованы в качестве тренажера для подготовки специалистов, работающих в режиме оказания неотложной помощи пациентам, перенесшим инфаркт миокарда.
Реализация и внедрение результатов работы. Методика и алгоритмы управления гемодинамическими характеристиками использованы при лечении больных, перенесших инфаркт миокарда, в отделениях
муниципального учреждения здравоохранения «Городская клиническая больница №10 «Электроника» (г. Воронеж).
Программа автоматизации принятия решений по выбору и оптимизации тактики лечения больных ИМ ( АПРОВиТ-ИМ ) используется на кафедре «Терапия №1 с кардиологией и гастроэнтерологией с диетологией» факультета повышения квалификации и последипломной переподготовки специалистов Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н. Бурденко при обучении врачей-кардиологов на циклах тематического усовершенствования.
Отдельные результаты диссертационной работы использовались при чтении лекций для студентов факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета по курсу «Концепции современного естествознания», а также по специальным курсам «Математическое моделирование в технике и медицине», «Кибернетические системы в медицине» и при выполнении курсовых и дипломных работ студентами кафедры технической кибернетики и автоматического регулирования.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на восьми научных конференциях: -Республиканской ( 1997 г. ) и 3-ей международной ( 1998 г. ) электронной конференции «Современные проблемы информатизации», г. Воронеж; - 2-ой международной научно-производственной конференции «Прогрессивные технологии в медицине», г. Пенза, 1999 г.; - международной научно-технической конференции «Кибернетика и технологии XXI века», г. Воронеж, 2000 г.; - 1-ом съезде терапевтов Юга России, г. Ростов-на-Дону, 2000 г.; - 6-ой и 8-ой международных научно-технических конференциях «Радиолокация, навигация, связь», г. Воронеж, 2000 г., 2002 г.; -Всероссийской научно-технической конференции «Теория конфликта и ее приложения», г. Воронеж, 2002 г., а также на научных сессиях профессорско-преподавательского состава и научных работников Воронежского государственного университета.
Публикации и личный вклад соискателя. Результаты исследований нашли отражение в пятнадцати опубликованных в печати научных и научно-методических работах. Вклад автора настоящей диссертации в работы,
написанные в соавторстве, отражен в пояснениях к списку работ по теме диссертации.
Положения, выносимые на защиту.
1. Методика построения автоматизированной системы поддержки принятия решений по выбору тактики лечения больных инфарктом миокарда, базирующаяся на модели управления гемодинамическими характеристиками, отличающейся множеством исходных данных и выходных переменных, составом и структурой, а также использованием индивидуализированной математической модели кровообращения.
Результаты анализа терапевтически-ориентированной математической модели кровообращения, отличающейся направленностью на использование принципов нелинейного программирования и являющейся основой автоматизированной системы поддержки принятия решений.
Нейтральная (неасимптотическая) устойчивость динамической четырехрезервуарной математической модели кровообращения, позволившая получить корректную статическую нелинейную математическую модель системы кровообращения, обеспечивающую эффективное функционирование системы управления гемодинамическими характеристиками.
Формализованные алгоритмы управления гемодинамическими характеристиками у больных инфарктом миокарда, базирующиеся на принципе адаптивной нормализации внутренних параметров модели, то есть, приведении этих параметров к значениям, характерным для пациентов, находящихся в стабильном (без осложнений) состоянии или - к значениям, задаваемым врачом-экспертом.
Программное обеспечение автоматизированной системы поддержки принятия решений врачом-кардиологом по выбору тактики лечения больных инфарктом миокарда с апробацией в клинической практике.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 148 наименований, содержит 123 страницы машинописного текста, 7 таблиц, 32 рисунка, два приложения на 6 страницах.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
В первой главе рассмотрены пути повышения эффективности автоматизированных систем моделирования и принятия решений при лечении больных инфарктом миокарда. Проведен анализ использования и рассмотрены тенденции развития неинвазивных методов обследования и компьютерных технологий в терапии данной категории пациентов. Отмечается, что при разработке аппаратных средств и программного обеспечения систем диагностики и лечения должны быть соблюдены принципы интегрированности, гибкости и интерактивности, положенные в основу компьютерных технологий.
Существующий разрыв между достигнутым уровнем новых информационных технологий и их широким практическим применением остается весьма значительным. Сокращению этого разрыва может способствовать совершенствование неинвазивных инструментальных методов обследования пациентов, и прежде всего ультразвуковых методов, а также появление методик их использования для высокоточной оценки наиболее информативных характеристик центральной и внутрисердечной гемодинамики и разработка программных средств с «дружественным» интерфейсом, ориентированных на обработку информации о состоянии больного ИМ, получаемой неинвазивными способами.
Определены требования к методам моделирования и принятия решений при интеллектуальной поддержке врача на базе автоматизированной системы. Обоснована необходимость использования математических моделей сердечно-сосудистой системы кровообращения, отражающих характеристики кровотока в установившихся режимах.
Во второй главе описывается процесс формирования математической модели кровообращения, ориентированной на выбор тактики лечения больных ИМ. Сравнительный анализ существующих гемодинамических моделей показал, что, несмотря на их многочисленность и разнообразие, только для моделей статики кровообращения накоплен наиболее достоверный экспериментальный и клинический материал. Следовательно, учитывая интересы и возможности практического здравоохранения, следует предположить, что наибольшее применение в диагностике, прогнозе и лечении сердечно-сосудистых заболеваний могут найти математические
модели, ориентированные на атравматичные инструментальные методы обследования пациентов и анализ статических (установившихся) режимов кровообращения.
Обосновывается выбор четырехрезервуарной модели кровообращения и модели сердца в виде двухкамерного насоса непрерывного действия. Разработанная динамическая четырехрезервуарная математическая модель кровообращения представляет собой совокупность четырех обыкновенных дифференциальных уравнений (при соответствующих начальных условиях) и четырех функций, зависящих от решений системы дифференциальных уравнений. Использование данной динамической модели в задаче принятия решений врачом-кардиологом вызывает существенные затруднения. Аналитическое решение системы уравнений чрезвычайно громоздко, а численные результаты для восьми функций времени, даже представленные в графическом виде, не могут быть оперативно проанализированы лицом, принимающим решение. Кроме того, система должна решаться заново при каждом изменении вектора входных переменных и вектора управляемых параметров, что также затрудняет обработку информации.
Задача моделирования кровообращения и, следовательно, задача выбора тактики лечения больных сердечно-сосудистыми заболеваниями может быть значительно упрощена, если рассмотреть установившийся (статический) режим работы математической модели кровообращения.
Анализ показал, что совокупность четырех дифференциальных уравнений представляет собой нейтрально (неасимптотически) устойчивую систему. То есть среди корней ее характеристического уравнения один нулевой, а у остальных отрицательные вещественные части. Таким образом, в такой системе свободная составляющая переходного процесса стремится не к нулю, а к некоторой постоянной величине, зависящей от начальных условий. Кроме того, в установившемся режиме имеет место равенство объемных скоростей движения крови в сосудах между резервуарами.
Результирующая статическая терапевтически-ориентированная математическая модель представляет собой совокупность пяти взаимосвязанных нелинейных целевых функций, зависящих от восьми переменных (управляемых параметров модели) и характеризующих индивидуальное гемодинамическое состояние пациентов. Задача управления гемодинамическими характеристиками может быть сведена к задаче поиска
таких значений параметров, которые перевели бы исходный вектор состояния больного в область, наиболее близкую к значениям нозологически-нормальных гемодинамических показателей. При этом на вектор управляемых параметров и вектор выходных переменных накладываются ограничения в виде неравенств, которые могут изменяться при каждом измерении значений вектора входных переменных модели или в соответствии с рекомендациями врача-эксперта.
Таким образом, разработана новая терапевтически-ориентированная
математическая модель кровообращения, базирующаяся на принципах
нелинейного программирования и обеспечивающая эффективное
функционирование модели управления гемодинамическими
характеристиками и, на основе этого, - выбор, в последующем, рациональной тактики лечения, улучшающей прогноз гемодинамического состояния больных инфарктом миокарда.
Проведен анализ чувствительности выходных сигналов модели гемодинамики к изменению ее параметров, что позволило получить алгоритмы расчета коэффициентов регулирования и коэффициентов чувствительности, являющихся основой для выбора стратегии и тактики лечения больных ИМ.
Получены формулы для нормализации функций системы кровообращения (то есть, выходных, контролируемых при лечении, переменных модели), что обеспечило возможность выделения патологически измененных гемодинамических свойств и разработку алгоритмов управления характеристиками кровообращения, оптимальных по критерию близости этих характеристик к нозологически-нормальным, при которых больной находится в стабильном (без осложнений) состоянии.
Рассмотрены возможности применения нейросетевых технологий в задачах диагностики и прогноза осложнений у больных ИМ.
В третьей главе разработаны процедуры классификации гемодинамических расстройств у пациентов с хроническими формами ишемической болезни сердца (ИБС), а также пациентов, перенесших ИМ. Сформулированные диагностические процедуры могут служить основой при принятии решения врачом-кардиологом по выбору тактики лечения больных ИМ. Приводятся сведения о разработанном алгоритмическом и программном обеспечении пользовательского интерфейса к базе данных о больных
инфарктом миокарда. Реализованный в среде визуального программирования Delphi программный продукт не только позволяет обеспечить функционирование баз данных различных форматов, но и дает возможность фиксировать информацию о течении заболевания в специальные файлы, пригодные для обработки нейронными сетями с целью прогнозирования возможных осложнений у больных инфарктом миокарда.
На основе общей схемы алгоритма деятельности лица, принимающего решение, при управлении объектом (в частности, сердечно-сосудистой системой человека) в условиях неопределенности, и учитывая результаты анализа параметров центральной гемодинамики, формируются алгоритмы автоматизированного принятия решений по выбору тактики лечения больных ИМ. В качестве примера, подробно рассмотрена процедура принятия решения для гемодинамического состояния пациента, соответствующего инфаркту миокарда левого желудочка сердца с угрозой развития отека легких.
Четвертая глава посвящена описанию реализованной автоматизированной системы принятия решений по выбору и оптимизации тактики лечения больных ИМ в условиях стационара.
Информационное обеспечение системы включает в себя: - исходные данные, состоящие из анкетных сведений о больном, а также содержащие десять показателей состояния пациента, на основании которых, в последующем, рассчитываются тринадцать гемодинамических функций и свойств системы кровообращения, необходимых для выработки тактики лечения; - нозологически-нормальные параметры, в частном случае определяемые как средние по показателям контрольной группы больных, перенесших ИМ, но находящихся в стабильном состоянии, без осложнений кровообращения; - таблицы коэффициентов регулирования и коэффициентов чувствительности, характеризующие сдвиг функций кровообращения на изменение свойств и необходимые при выборе стратегии и тактики лечения; - результаты общеклинических исследований состояния пациентов, используемые при верификации отдельных ветвей алгоритма классификации гемодинамических сдвигов и при осуществлении прогнозирования осложнений; - набор интервальных значений основных гемодинамических показателей, определяющих диагностическую процедуру; - набор наименований лекарственных препаратов, дозы и рекомендации по
использованию медикаментозных воздействий; - ожидаемые в результате лечения гемодинамические эффекты.
При описании структуры комплекса программных средств приводятся общие сведения о программе; функциональное назначение; логическая структура комплекса; блок-схема программного продукта; используемые технические средства.
Анализ эффективности автоматизированной системы проводится на примере исследования характеристик кровообращения у больных ИМ в сочетании с умеренной артериальной гипертензией. Показано, что математическое моделирование кровообращения позволяет количественно оценить ожидаемый гемодинамический эффект лекарственного средства, уточнить его дозу и показания к применению. Учитывая индивидуальные особенности гемодинамических расстройств у конкретного пациента, моделирующая система дает возможность по ходу введения препарата, используя механизм обратной связи, сопоставить прогнозируемый и реальный эффекты, провести коррекцию дозы медикамента и, следовательно, реализовать адаптивное управление терапией.
В заключении приводятся основные результаты диссертационного исследования.
Автор считает своим приятным долгом выразить благодарность доктору медицинских наук, профессору, заведующему кафедрой «Терапия №1 с кардиологией и гастроэнтерологией с диетологией» института последипломного медицинского образования ГОУ ВПО «Воронежская государственная медицинская академия им. Н.Н. Бурденко» Бала Михаилу Юрьевичу за то, что он привлек внимание к проблеме математического моделирования сердечно-сосудистой системы человека в целях предупреждения и лечения осложнений сердечно-сосудистых заболеваний, а также за тот обширный клинический материал, который он предоставил в наше распоряжение.
Анализ использования и тенденции развития неинвазивных методов обследования и компьютерных технологий при лечении больных инфарктом миокарда
Информационная технология - это "приемы, способы и методы применения средств вычислительной техники при выполнении функций сбора, хранения, обработки, передачи и использования данных" [59]. Неинвазивные ( косвенные, атравматичные ) инструментальные методы обследования больных, в отличие от инвазивных ( прямых, кровавых ) методов, представляют собой физические, химические, биологические способы определения характеристик состояния человека или отдельных его органов без травматичного, иногда сопровождаемого осложнениями, проникновения внутрь организма [46, 81, 96].
В соответствии с этими определениями рассмотрим тенденции развития аппаратных и программных средств вычислительной техники (ВТ) при выполнении указанных функций в лечении больных инфарктом миокарда (ИМ).
Основу новых информационных технологий составляют распределенная компьютерная техника, "дружественное" программное обеспечение (ПО) и развитые коммуникации [59]. При этом компьютеры не порождают информационную продуктивность, не увеличивают точность измерений, но дают возможность человеку повысить эффективность своей деятельности путем увеличения объема и ускорения выполняемых работ.
Для современных информационных технологий характерными являются [32,41, 110]: работа пользователя в режиме манипулирования (но не программирования) данными; сквозная информационная поддержка на всех этапах прохождения информации на основе интегрированной базы данных (БД), предусматривающая единую унифицированную форму представления, хранения, поиска, отображения, восстановления и защиты данных; безбумажный процесс обработки информации, при котором на твердых носителях фиксируются только окончательные варианты документов или требуемые выходные файлы; интерактивный (диалоговый) режим моделирования с широкими возможностями для пользователя ; возможности коллективной работы с математической моделью в сети ЭВМ.
Таким образом, принципы интегрированности, гибкости и интерактивности, положенные в основу концепции новой информационной (компьютерной) технологии (НИТ), должны быть соблюдены при разработке аппаратных средств и программного обеспечения систем автоматизации диагностики и лечения больных ИМ.
Современная аппаратная конфигурация стандартной ПЭВМ включает процессор типа PENTIUM, поддерживающую его возможности 64-разрядную периферию, а также различные шины данных, обеспечивающие взаимодействие микропроцессора с внешними устройствами. Тенденции развития информационных технологий всегда отражают существующие аппаратные решения средств ВТ. Персональные компьютеры (ПК) составляют техническую основу автоматизированных систем диагностики и средств поддержки принятия решений врачом, поэтому для выяснения тенденций развития НИТ необходимо, в первую очередь, проанализировать пути совершенствования архитектуры ПК.
В развитии аппаратных средств, в ближайшей перспективе, сохранятся основные тенденции последнего времени: - дальнейшее увеличение тактовой частоты процессора (свыше 3 Ггц) и, как следствие, увеличение производительности ПК; - рост объема оперативной памяти (в настоящее время имеется возможность ее расширения свыше 512 Мбайт); - улучшение эксплуатационных характеристик устройств долговременного хранения данных и повышение их емкости (в настоящее время до сотен Гбайт). Указанные тенденции также упрощают применение ПК для обработки мультимедиаданных (звук, трехмерная графика, видео), что характерно, например, для телемедицины [58].
Кроме того, наметился переход к целенаправленной поддержке мультимедийных функций ПК, что выразилось в выпуске процессора с расширенным набором команд для поддержки их выполнения. В ближайшей перспективе подобные процессоры смогут заменить все применяющиеся в настоящее время для поддержки мультимедийных функций платы расширения, что упростит и удешевит полнофункциональный мультимедийный ПК. Следует, видимо, ожидать, что удельный вес таких систем в общем числе ПК будет расти, что вызовет расширение их применения, в том числе и в медицине.
В области устройств долговременного хранения данных на внешних носителях в настоящее время наиболее перспективными следует признать магнитооптические и оптические технологии. Основные направления их развития следующие: - повышение емкости (в настоящее время - свыше 80 Гбайт) и надежности носителей; - создание устройств высокой емкости с произвольным порядком записи и высоким допустимым числом циклов перезаписи; - применение автоматических архивов данных на оптических и магнитооптических носителях, позволяющих выполнять операции по архивированию данных с жестких дисков ПК и серверов и операции по поиску необходимых файлов без участия оператора.
Описанные тенденции позволяют сделать вывод, что в самое ближайшее время медицинские информационные системы, включающие в себя и подсистемы автоматизированной диагностики, а также оптимизации лечения, смогут иметь возможность хранить практически неограниченные объемы информации на высоконадежных носителях, снабженных средствами автоматической выборки необходимых данных.
Сравнительный анализ моделей кровообращения
Исследование кровообращения человека являет собой яркий пример многоплановой, кибернетической проблемы, решением которой занимались и продолжают заниматься ученые различных специальностей: физиологи, медики, математики, механики, специалисты по теории и практике управления сложными системами.
Часто классификацию моделей кровообращения проводят, основываясь на степени детальности представления сосудистой системы. В организме человека примерно 150 миллиардов сосудов и капилляров. Если их все вытянуть в одну линию, то ею можно опоясать земной шар по экватору 2,5 раза. В связи с этим предела детализации практически не существует. Сегодня известны модели сердечно-сосудистой системы (ССС), отображающие работу от двух до шестисот ее участков [62, 76, 111, 144].
Несмотря на огромную протяженность и разветвленность система кровообращения является замкнутой системой: кровь выбрасывается из левого желудочка ( ЛЖ ) сердца, проходит по множеству сосудов и капилляров, но обязательно возвращается в ЛЖ. Движение крови по сосудам подчиняется известным законам гидродинамики [44, 104]. Однако оно имеет ряд особенностей, обусловленных характером потока крови, сложностью и разветвленностью кровеносной системы, строением стенок сосудов, составом крови и свойствами ее частиц.
Особенности кровообращения состоят в следующем [44]:
1. Кровоток, в нормальных условиях, практически во всех отделах сосудистого русла ламинарный.
2. Сложная структура кровеносных сосудов приводит к разделению потока крови из сердца на миллионы маленьких потоков.
3. Вязкоупругие свойства стенок кровеносных сосудов существенно влияют на характер затухания пульсовой волны и определяют нелинейный и нестационарный характер математических моделей гемодинамики.
4. Кровеносные сосуды являются управляемыми нелинейными гидравлическими проводниками, сопротивление которых зависит от величины артериального давления и изменяется вместе с размерами диаметра сосудов. Зависимость объемной скорости потока крови в сосудах от давления нелинейная и в то же время для кровообращения отдельных органов присуща саморегуляция, то есть сохранение постоянства кровотока при меняющемся артериальном давлении.
5. Кровь представляет собой сложную суспензию коллоидных белков (деформирующихся кровяных телец - эритроцитов, окруженных прозрачной жидкостью - плазмой), которая, вообще говоря, не является ньютоновской жидкостью [61]. Вязкость крови существенно уменьшается при увеличении ее скорости движения, что характерно для каждой суспензии.
6. Чрезвычайно низкое сопротивление движению крови в сосудах позволяет сердцу иметь малую мощность (у человека »3,5 вт). Систолическое артериальное давление на 16% определяется деятельностью сердца и на 84% - периферическим сосудистым сопротивлением.
Обычно выделяют четыре вида моделей ССС [44]:
1. Резистивная модель, в которой рассматривается установившееся течение крови без учета переходных процессов. Такая модель удобна для изучения влияния реологических характеристик крови и растяжимости стенок сосудов. Резистивная модель отражает тот факт, что сопротивление кровотоку уменьшается при повышении его скорости или снижении перепада давления. Это объясняется изменением эластичности кровеносных сосудов и увеличением количества вступивших в работу капилляров. Однако, возможны и другие причины. Так, например, при повышении скорости потока крови уменьшается сопротивление, создаваемое эритроцитами.
2. Модель с сосредоточенными параметрами, представленная набором дискретных резистивных, упругих и инерционных элементов. Поток крови в резистивной части системы характеризуется уравнением, определяющим гемодинамическое сопротивление. В такой модели учитываются периодическое накопление крови в артериях и зависимость давления от времени. Существенный ее недостаток состоит в том, что давление рассматривается приложенным одновременно ко всей артериальной системе и потому распространение волн давления с помощью данной модели описать нельзя.
3. Линейная модель с распределенными параметрами (линейными и нелинейными). Такая модель может быть применена для изучения пульсирующего характера кровотока и распространения волн в стенках сосудов.
4. Нелинейная модель с распределенными параметрами. Она позволяет учитывать изменения формы волны по мере удаления от сердца, что требует учета нелинейных эффектов. К таким эффектам можно отнести нелинейность реологических характеристик стенок сосудов и изменения внешнего и внутреннего диаметров сосуда в зависимости от уровня давления.
В целом же, существуют математические модели ССС - линейные и нелинейные, с сосредоточенными и распределенными параметрами, использующие детерминированные и статистические подходы, учитывающие регуляцию и использующие сведения лишь о неуправляемой части ССС [2, 38, 40, 62, 76, 105, 11, 123]. Однако до сих пор только простейшие модели статики кровообращения позволили получить физиологически содержательные [62, 111] результаты, то есть, именно для моделей, отражающих работу ССС в установившемся режиме в процессе физиологических и клинических исследований накоплен наиболее достоверный экспериментальный и клинический материал.
Процедуры классификации гемодинамических расстройств
Важным инструментом индивидуализации лечения больных ИМ является исследование центральной гемодинамики. Своевременное распознавание гемодинамического варианта состояния конкретного пациента позволяет оптимизировать тактику лечения за счет уточнения характера и дозировки применяемых лекарственных препаратов.
Учитывая приведенные данные, а также принимая во внимание существующие процедуры анализа осложнений ИМ и предлагаемые алгоритмы их лечения в зависимости от параметров центральной гемодинамики [50, 85, 9, 28, 33, 34, 40, 127] можно осуществлять классификацию различных гемодинамических вариантов.
На основании анализа результатов проведенной статистической обработки информации были выделены следующие типы гемодинамических расстройств: 1. Гемодинамический вариант, соответствующий ИМ ЛЖ в сочетании с тяжелым гипертоническим кризом и угрозой острой сердечной недостаточности: АД 130 мм рт.ст., 8 мм рт.ст. ВД 16 мм рт.ст., 22 мм рт.ст. ЛВД 30 мм рт.ст., СИ 2.3, (ВД/ЛВД) 1.0. 2. Гемодинамический вариант, соответствующий ИМ на фоне умеренной артериальной гипертензии: 120 мм рт.ст. АД 130 мм рт.ст., 5 мм рт.ст. ВД 10 мм рт.ст., 9 мм рт.ст. ЛВД 24 мм рт.ст., 2.3 СИ 2.9. 3. Гемодинамический вариант, соответствующий ИМ ПЖ или синдрому Бернхайма: АД 85 мм рт.ст., ВД 10 мм рт.ст., ЛВД 11 мм рт.ст., СИ 2.3, (ВД/ЛВД) 1.0, (ИУРЛЖ/ЛВДИ.О. 4. Гемодинамический вариант, соответствующий гиповолемическому шоку: АД 85 мм рт.ст., ВД 5 мм рт.ст., ЛВД 11 мм рт.ст., СИ 2.3, (КП/КЛ) 1.5, (ИУРЛЖ/ЛВДИ.О. 5. Гемодинамический вариант, близкий к нозологической норме: 85 мм рт.ст. АД 120 мм рт.ст., 5 мм рт.ст. ВД 10 мм рт.ст., 15 мм рт.ст. ЛАД 24 мм рт.ст., 9 мм рт.ст. ЛВД 15 мм рт.ст., 2.3 СИ 3.6. 6. Гиперкинетический вариант гемодинамики: 106 мм рт.ст. АД 130 мм рт.ст., 9 мм рт.ст. ВД 15 мм рт.ст., СИ 3.6, 1.3 (КП/КЛ) 1.5. 7. Гемодинамический вариант, соответствующий ИМ ЛЖ с угрозой развития отека легких: 85 мм рт.ст. АД 130 мм рт.ст., ВД 25 мм рт.ст., СИ 2.3,(ВД/ЛВД) 1.0. 8. Гемодинамический вариант, соответствующий истинному кардиогенному шоку: АД 85 мм рт.ст., ВД 10 мм рт.ст., ЛВД 18 мм рт.ст., СИ 2.3, (ВД/ЛВД) 1.0, (ИУРЛЖ/ЛВД) 1.0. 9. Гемодинамический вариант, соответствующий тромболии легочной артерии (ТЭЛА): АД 85 мм рт.ст., ВД 10 мм рт.ст., ЛАД 24 мм рт.ст., ЛВД 12 мм рт.ст., СИ 2.3, (КП/КЛ) 1.5, (ИУРЛЖ/ЛВД) 1.0. Индекс ударной работы ЛЖ - ИУРЛЖ= 0,01355 УИ (АД-ВД); УИ=У%. Сформулированные диагностические процедуры могут служить основой при принятии решения врачом-кардиологом по выбору тактики лечения больных ИМ.
Уже несколько десятилетий в медицине, физиологии и биологии явно прослеживается тенденция к применению точных математических методов и компьютерных средств для исследования процессов, происходящих в организме человека и, в частности, в его основной физиологической системе - сердечно-сосудистой [62, 105, 38, 15, 115, 116]. Сформированные специалистами соответствующих предметных областей базы данных (БД) содержат множество разнородных сведений, отражающих анамнез, результаты физикальных, инструментальных исследований и лабораторных анализов, имевшие место осложнения заболеваний, наконец, исход лечения. Эти БД работают с конкретными системами управления, зачастую несовместимыми друг с другом. В результате, наличие БД, определенного формата, не гарантирует возможность эффективной работы с нею без знания особенностей соответствующей системы управления базой данных ( СУБД ) и, тем более, без самой СУБД. Появление новых программных систем (таких, например, как среда визуального программирования Delphi) позволяет решить данную проблему совместимости БД, реализованных на основе различных форматов.
На примере базы данных , содержащей информацию о состоянии пациентов, проходивших обследование и лечение в Кардиологическом центре городской больницы №20 г.Красноярска, рассмотрим реализацию алгоритмического и программного обеспечения соответствующего пользовательского интерфейса. БД включает в себя сведения о данных анамнеза каждого из 1700 больных, клинике инфаркта миокарда, электрокардиографических и лабораторных показателях, лекарственной терапии и особенностях течения заболевания в первые дни ИМ. Информация получена из историй болезни и сконцентрирована в 123-х полях БД стандарта Paradox.
Среда программирования для реализации пользовательского интерфейса была выбрана в результате анализа нескольких современных пакетов разработки программных средств: "Visual Basic 5.0" фирмы Microsoft, "Borland C++ Builder 3.0" и "Borland Delphi 3.0" фирмы Inprise ( ранее Borland) [42, 125]. Все эти пакеты предназначены для быстрой разработки приложений в среде Windows.
Пакет «Visual Basic» основан на языке «Бейсик» - менее функциональном, чем «Паскаль» и «С», но более простом в работе и обучении, особенно по сравнению с «С» - языком программирования пакета «Borland C++ Builder». Кроме того, «Visual Basic» создает достаточно медленные и большие в размерах приложения. Пакет «Borland C++ Builder» кроме сложности языка, имеет достаточно медленный компилятор. «Borland Delphi», не обладая таким количеством всевозможных настроек и опций, как у «Borland C++ Builder», достаточно прост в освоении и использовании, про «Borland Delphi» написано огромное множество справочной литературы, язык программирования Object Pascal, являющийся базой пакета, изучается студентами большинства российских школ и университетов. Богатейший набор инструментов, мощная система подсказки, профессиональные средства отладки, быстрый компилятор, поддержка широкого спектра современных технологий, в частности, механизм BDE (Borland Database Engine) для унификации работы с любыми форматами баз данных - все это позволило нам сделать выбор в ее пользу.
Организация информационного обеспечения
Для работы комплекса программ автоматизации принятия решений по выбору и оптимизации тактики лечения больных ИМ ( АПРОВиТ - ИМ ), реализованного в соответствии с алгоритмами главы 3, необходимо следующее информационное обеспечение: 1. Исходные данные
Таковыми являются: -фамилия, имя и отчество больного; - десять показателей состояния пациента, на основании которых, в последующем, рассчитываются тринадцать гемодинамических функций и свойств системы кровообращения, а также - ударный индекс (УИ), индекс ударной работы левого желудочка сердца (ИУРЛЖ), удельное периферическое сопротивление (УПС) и удельное легочное сопротивление (УЛС).
Расхождение между формулой Дю Буа и данной, для реальных границ массы и роста человека, не превышает нескольких процентов.
Исследованиями Н.Н. Савицкого, L. Brotmacher, А. Гайтона [100, 23] было показано, что между площадью поверхности тела человека и минутным объемом крови нет достоверной корреляции. Поэтому изолированное использование СИ представляется не вполне надежным. Однако, в сочетании с ЦВД и ЛВД он имеет несомненную ценность для анализа гемодинамики [62, 9]. Важность такого показателя, как СИ, обусловлена тем, что уменьшение СИ ниже 2 (л/мин)/м свидетельствует о нарастающей сердечной слабости и о развитии кардиогенного шока [13]. При уменьшении этого показателя ниже 1.6 (л/мин)/м состояние больного становится критическим и требует немедленных и интенсивных лечебных мероприятий. Таким образом, сердечный индекс, особенно в совокупности с такими показателями, как - центральное венозное и легочное венозное давления, является весьма точным и информационно значимым показателем системы кровообращения. В связи с этим, СИ, ЦВД и ЛВД входят в состав рассчитываемых функций гемодинамики.
Следующей входной характеристикой является частота сердечных сокращений (ЧСС). Этот показатель характеризует состояние миокарда и общее состояние циркуляции крови. У больных, перенесших ИМ, оптимальная ЧСС колеблется от 75 до 120 в минуту. При понижении или повышении данного показателя относительно указанных значений снижается МОК, растет потребление кислорода миокардом. Увеличение ЧСС более 140 в минуту может свидетельствовать (при нормальной температуре) о кровотечении, после перенесенной операции на сердце, или о чрезмерном возрастании возбудимости сердечной мышцы, поэтому требует неотложных мероприятий для нормализации сердечного ритма [13, 62]. При уменьшении ЧСС ниже 60 в минуту необходимо срочное подключение искусственного водителя ритма.
Еще одним важным показателем состояния гемодинамики является артериальное давление. По этому показателю можно судить о силе сокращений ЛЖ, а также о достаточности сердечного выброса. Падение среднего артериального давления обычно происходит лишь после того, как использованы все резервные возможности системы кровообращения или в случае слабого сокращения ЛЖ, что может свидетельствовать об инфаркте миокарда. Таким образом, следующими входными данными для комплекса программ должны быть значения систолического и диастолического давлений, на основе которых рассчитывается среднее, за период сердечного цикла, артериальное давление. Аналогичные рассуждения относительно состояния правого желудочка сердца приводят к необходимости использования в качестве входных данных систолического и диастолического легочных артериальных давлений [114, 128]. При этом в состав функций гемодинамики должно быть включено значение среднего, за период сердечного цикла, давления в МКК.
Значения центрального венозного давления свидетельствуют о количестве крови, притекающей к сердцу (венозный возврат), поэтому могут в определенной степени отображать объем циркулирующей крови или сократительную способность ПЖ [77]. Это позволяет, в лечебной практике, регулировать медикаментозными средствами (например, диуретиками) венозный возврат и поддерживать в организме необходимый уровень жидкости.
Легочное венозное давление или давление в левом предсердии указывает на степень наполнения кровью сосудов МКК и на сократительную способность мышцы ЛЖ. Особую информационную значимость данный показатель имеет при сопоставлении его с ЦВД. Увеличение ЛВД при нормальном ЦВД свидетельствует о слабости ЛЖ, увеличение ЦВД при нормальном ЛВД - о слабости правых отделов сердца [13].
Так как перечисленные показатели являются оперативно управляемыми (кроме массы и роста), то слежение за ними дает в руки врача метод немедленной и целенаправленной коррекции гемодинамики.
Для оценки корректности ввода исходных данных определяются граничные значения у каждого из десяти показателей, функциональная связь между переменными ( например, ЛВД » 0.9-ДЛАД + 0.15 [70] ), а также логические условия, вытекающие из физиологии кровообращения (например, САД ДАД, СЛАД ДЛАД).
Исходные данные можно вводить с клавиатуры или можно воспользоваться совокупностью, заранее подготовленных, файлов, содержащих информацию о параметрах гемодинамических вариантов состояния пациентов, перенесших ИМ ( см. приложение 1).
2. Нозологически-нормальные параметры Это - гемодинамические показатели, соответствующие нозологически-нормальным значениям [15], в частности, определяемые как средние по контрольной группе больных, перенесших ИМ в анамнезе, имеющих хроническое сердечно-сосудистое заболевание, но находящихся в стабильном состоянии, без осложнений системы кровообращения. Условно- нормальные гемодинамические показатели могут быть заданы также врачом-экспертом, исходя из индивидуальных особенностей ССС конкретного пациента.
3. Таблицы коэффициентов регулирования и коэффициентов чувствительности Это - матрицы числовых коэффициентов, характеризующих сдвиг функций кровообращения в ответ на изменение свойств. Так как проведенные исследования показали, что максимальный разброс коэффициентов регулирования для восьми рассмотренных гемодинамических сдвигов не превышает 60%, а знаки этих коэффициентов в точности совпадают со знаками коэффициентов чувствительности, то, в целях ускорения расчетов, можно использовать заранее подготовленную и зафиксированную в памяти ЭВМ таблицу коэффициентов регулирования для пациентов, перенесших ИМ [29,1].
4. Отклонения параметров Важную информационную нагрузку несет на себе алгоритм расчета отклонения гемодинамических параметров от нозологически-нормальных, или заданных врачом-экспертом в соответствии с намеченной программой исследований. Нахождение максимально отклонившегося значения функции кровообращения позволяет идентифицировать орган-мишень, или, так называемое, слабое звено ССС [62], коррекцию состояния которого и следует предпринять в первую очередь. Сопоставление величины отклонения числового значения свойства от условно-нормального с соответствующими коэффициентами регулирования или коэффициентами чувствительности позволяет обоснованно выбрать регулируемый гемодинамический параметр, воздействие на который может привести к уменьшению выбранного критерия коррекции или полной нормализации данной функции кровообращения.
![Научное обоснование и разработка модели прогнозирования исходов болезней системы кровообращения на уровне популяции на основании оценки индивидуального риска [Электронный ресурс]](/i/i/4472/168245.png "Научное обоснование и разработка модели прогнозирования исходов болезней системы кровообращения на уровне популяции на основании оценки индивидуального риска [Электронный ресурс] Леонов Николай Вячеславович")
