Введение к работе
Актуальность работы. Современное состояние информационных технологий позволяет использовать их во всевозможных областях человеческой деятельности. Наиболее актуальными являются области исследований, в которых требуется обрабатывать большие объемы информации за короткое время, а также решать нетривиальные задачи, не имеющие алгоритмов решения. Такие задачи, как правило, решаются высококвалифицированными экспертами и специалистами.
Разработка математических методов решения медицинских задач началась в ХХ–м веке. За прошедшее столетие исследователями было изобретено множество способов проверки гипотез и выводов. В 60–е годы были разработаны методы анализа, общим признаком которых явилось наличие явных алгоритмов принятия решений. Наиболее популярные методы активно используются в теоретической медицине, однако в клинической практике они не нашли широкого применения.
Перитонит – воспаление брюшины, сопровождающееся как местными, так и общими симптомами. Перитонит занимает высокое место в структуре экстренной хирургии и часто врачу хирургу приходится в своей практике сталкиваться с данным заболеванием. Несмотря на высокий уровень развития медицины на сегодняшний день, особенно в фармацевтической области, и развитие антибиотиков проблема выживаемости при перитонитах остается достаточно острой. Перитонит – это одна из ведущих причин смертности от острой хирургической патологии. Его смертность составляет по разным источникам (Савельев В.С., Шляпников С.А., Ефимова И.С., Koperna T, Shultz F.) от 25–30% до 85–90%. Смертность при перитонитах зависит не только от источника перитонита, распространенности и времени, прошедшего с момента начала заболевания, но также и от ряда других причин, таких как возраст, наличие сопутствующей патологии и многое другое.
При лечении перитонита хирургом, согласно клинической карте Сургутской окружной больницы, учитывается более 80 факторов, выраженных как в количественной, так и в качественной форме. При повторных хирургических вмешательствах количество факторов увеличивается еще на 30. Множество параметров в качестве исходной информации принуждает хирурга анализировать большие объемы данных в условиях ограниченного времени. Принятие решения хирургом состоит в выборе на заключительном этапе хирургического лечения способа завершения операции. Выбор способа завершения операции осложняется не только множеством исходных анализируемых факторов и множеством альтернатив – «способов завершения операции», но и множеством последующих возможных исходов операции и малым временем на обдумывание решения. От принятого хирургом решения зависит жизнь пациента, и сроки его выздоровления.
Целью диссертационной работы является создание математических методов, моделей и алгоритмов для классификации способов завершения и возможных исходов операции по причине перитонита.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Определить наборы зависимых и независимых переменных для построения математических моделей, на основе дооперационных и интраоперационных данных о пациенте, поступившем в хирургическое отделение.
2. Разработать математические модели классификации способов завершения операции с учетом исходов. Доказать адекватность и значимость разработанных моделей.
3. Сравнить качество построенных моделей на выборках данных пациентов разного объема и с разной полнотой исходной информации, выявить модель, обладающую лучшими классификационными способностями с целью использования ее в качестве математического аппарата разрабатываемой интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений (ИИС ППР). Обосновать выбор модели для использования ее в качестве решателя интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений хирургом.
4. Разработать информационное, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решения хирурга при завершении операции по причине перитонита.
Объект исследования: Процесс принятия решения хирургом о способе завершения операции по причине перитонита.
Методы исследования. Для решения поставленных задач применяются методы теории систем и системного анализа, теории принятия решений, теории вероятностей и математической статистики, математического моделирования, аппарата вероятностных нейронных сетей (ВНС), а также результаты исследований российских и зарубежных ученых (Савельева В.С., Гельфанда Б.Р., Филимонова М.И., Зарубиной Т.В., и т.д.).
Ядром математического обеспечения являются методы регрессионного анализа, включающие в себя алгоритм пошагового отбора значимых переменных в модели и модель бинарной логистической регрессии (ЛР). Второй составляющей математического обеспечения являются вероятностные нейронные сети (ВНС) на основе радиальной базисной функции, подробно описанные в работе Саймона Хайкина.
При разработке интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений (ИИС ППР) были применены современные средства разработки приложений и концепция объектно – ориентированного программирования.
Научная новизна результатов, выносимых на защиту. При решении задач, поставленных в диссертационной работе, получены следующие новые научные результаты:
Впервые для решения задачи классификации способов завершения и возможных исходов операции по причине перитонита использовались модели, полученные на основе бинарной логистической регрессии (ЛР). Доказана адекватность разработанных моделей бинарной логистической регрессии (ЛР). Построены таблицы классификации и графики чувствительности и специфичности моделей.
Впервые для решения задачи классификации способов завершения и возможных исходов операции по причине перитонита использовались модели вероятностных нейронных сетей (ВНС). Доказана адекватность обученных моделей вероятностных нейронных сетей на основе радиально базисной функции. Построены таблицы классификации и графики чувствительности и специфичности моделей. Проведено сопоставление эффективности применения моделей вероятностных нейронных сетей и бинарной логистической регрессии (ЛР).
Доказано, что качество классифицирующих моделей, как на основе бинарной логистической регрессии (ЛР), так и на основе вероятностных нейронных сетей на обучающих выборках сопоставимо, но при тестировании моделей на новых данных вероятностные нейронные сети обладают лучшими классификационными способностями.
Впервые используется теорема Байеса для уточнения результатов, полученных на основе бинарной логистической регрессии (ЛР) и вероятностных нейронных сетей.
Впервые разработана методика системного анализа процесса принятия решения хирургом выбора способа завершения операции по причине перитонита.
Практическая значимость результатов работы. Интеллектуальная информационная система поддержки принятия решения хирурга по выбору способа завершения операции по причине перитонита предоставит хирургам инструмент, помогающий определить способ завершения операции для получения благоприятного исхода. Разработанное программное средство также может использоваться как обучающая система поддержки принятия решения для студентов медицинских вузов.
Апробация результатов работы. Материалы исследований представлены на 3 международных и 4 региональных конференциях. По теме диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 1 – тезисы доклада в материалах конференции, 10 статей, из них три в изданиях, рекомендованных ВАК, а также получено 1 свидетельство о государственной регистрации пакета программ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографии. Работа содержит 124 страницы и 98 наименование библиографических источников, из них десять – зарубежные.
