Введение к работе
Актуальность темы. Эпилепсия является одним из самых распространенных неврологических расстройств головного мозга. В структуре нервных болезней эпилепсия занимает третье место, в структуре психических заболеваний - четвертое место. Частота заболевания «эпилепсия» в настоящее время составляет приблизительно 5-7 случаев на 1000 населения, по данным С. А. Громова (2004 г.). По данным международной статистики, от 7 до 10 % всего населения хотя бы раз в жизни переносят эпилептический приступ, около 20 % людей хотя бы один раз в жизни имели приступ, требующий дифференциальной диагностики с эпилепсией. От 1 до 5 % населения в какой-либо период жизни болели эпилепсией.
Несмотря на заметный прогресс в изучении патогенеза, диагностики и лечения эпилепсии, до 30 % пациентов в наиболее высокоразвитых странах мира и до 90 % в России относятся к случаям, в которых не удается добиться полного контроля за приступами и адекватной социальной адаптации. Все это ставит эпилепсию в ряд заболеваний, без исследования возможностей управления которыми невозможен прогресс неврологии. В таком разделе медицины, как эпилептология для своевременной диагностики заболевания и назначения адекватной терапии необходимо иметь большое количество информации об анамнезе заболевания, жалобах, данных объективного исследования в динамике, лабораторных и функциональных методов исследования. Эти данные должны быть обязательно документально зарегистрированы в амбулаторной карте в условиях медицинского страхования. Таким образом, на рабочем столе врача - эпилептолога возникает проблема «человеко - бумажных систем», что значительно сокращает возможность быстрого и качественного доступа к необходимой информации об определенном пациенте или их группе, затрудняет статистическую обработку. Ускорение диагностики в неясных случаях, сопоставление большого количества медицинских данных и документальной информации достигается путем применения диагностических алгоритмов. Очевидно, что необходимо правильное решение врача-диагноста при выборе определенного алгоритма из нескольких имеющихся альтернатив
(что прямо зависит от опыта и знаний специалиста), а также возможность быстрого и качественного доступа к архиву с обновлением информации. Таким образом, актуальность темы определяется необходимостью ускорения и повышения качества диагностики и лечения эпилепсии на основе современных медицинских и компьютерных технологий.
Работа выполнена в соответствии с основными научными направлениями TOY ВІЮ «Воронежский государственный технический университет» «Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления» при выполнении научно-исследовательской работы ГБ 2007.27 «Интеллектуализация принятия управленческих решений в медицинских системах при диагностике и лечении».
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов, позволяющих повысить оперативность и эффективность диагностики, выбрать оптимальную тактику лечения и прогнозирования заболеваемости эпилепсией. Для достижения поставленных целей необходимо решить следующие задачи:
проанализировать статистическую базу Областного эпилептологического центра (ОЭЦ) для динамической оценки состояния больного, выделить определяющие признаки;
провести анализ и выбор методов диагностики и лечения симптоматической эпилепсии для объединения и минимизации исходных данных;
разработать методики предварительной обработки архивной информации для классификации, диагностики и моделирования с целью исключения незначимых показателей клинико-диагностического обследования;
разработать алгоритм диагностики и выбора тактики лечения симптоматических эпилепсии;
сформировать прогностическую модель процесса лечения симптоматической эпилепсии с целью определения интенсивности нагрузки и назначения оптимального противосудорожного лечения;
разработать практические рекомендации для врачей-эпилептологов для проведения алгоритмизации и моделирования.
Методы исследования. Для решения поставленных задач
использовались методы математической статистики,
математического моделирования, теория управления медицинскими системами, нейро-нечеткого моделирования.
Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
методика интеллектуальной поддержки принимаемых решений в диагностике и лечении симптоматической эпилепсии с применением информационно-программного обеспечения рабочего места эпилептолога;
модель дифференцирования пароксизмальных состояний, включающая алгоритмизацию, консультации узких специалистов и дополнительные методы исследования;
методика обработки составляющих клинико-диагностического процесса больных эпилепсией, позволяющая выделить и сформировать совокупность признаков, значимых для оптимизации ежемесячной нагрузки;
комплекс прогностических моделей системы динамического наблюдения за больными эпилепсией и индивидуальный прогноз состояния конкретного больного с применением программно-алгоритмического комплекса, позволяющего оценить различные средства медикаментозной терапии;
функциональная структура и программа интеллектуальной компьютерной поддержки принятия решения врача с применением алгоритмических схем выбора лечения эпилепсии.
Практическая значимость и результаты внедрения.
В результате проведенного исследования предложена
методология анализа данных клинико-диагностического
обследования больных эпилепсией, основанная на
классификационно-прогностическом моделировании.
Разработаны формализованные классификационные модели, позволяющие осуществить дифференциальную диагностику пароксизмальных состояний и определить степень тяжести заболевания с целью выбора адекватной противосудорожной терапии.
Разработана автоматизированная система (информационно-программное обеспечение рабочего места врача-эпилептолога), которая применима в практической работе эпилептологов с целью ускорения и улучшения качества принимаемых решений, снижения
риска появления врачебных ошибок, обеспечения сохранности архивной информации с возможностью ее дополнения и обновления.
Материалы диссертационной работы внедрены в учебный процесс кафедры «Системный анализ, управление в медицинских системах» ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет», в клиническую практику ОЭЦ ГУЗ «Воронежская областная клиническая больница № 1».
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Региональной конференции по вопросам эпилепсии у детей (Воронеж, 2004); научно-практической конференции «Эпилепсия у детей» (Москва, 2005); IV конференции центра неврологии и эпилепсии «Диагностика и лечение симптоматических фокальных форм эпилепсии» (Москва, 2007); научно- практической конференции "Актуальные вопросы психиатрии, наркологии и медицинской психологии" (Воронеж, 2008); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2008, 2009); научно-тематических семинарах «Проблемно-ориентированные системы управления» (Воронеж, 2007-2009); научно-методических семинарах кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2007-2009); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2008, 2009).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 научных работ, в том числе 2 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, выдано свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 11609. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: [1,8]-проведен статистический анализ диагностических признаков с применением метода К - средних; [2,3] - представлен альтернативный вариант принятия решений врачом; [4] - проведена статистическая оценка антиконвульсантов, применяемых для лечения посттравматической эпилепсии; [5,6] - проведен системный анализ диагностических признаков и антиконвульсантов; [7] - рассмотрен вопрос эпилепсии у беременных женщин; [9] - разработана модель информационно-программного обеспечения рабочего места врача-эпилептолога.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения и списка литературы из 123 наименований. Основная часть работы изложена на 133 страницах, содержит 62 рисунка, 12 таблиц.
![Анализ, моделирование и алгоритмизация процесса диагностики вертебрально-базилярной недостаточности на основе инструментальных методов исследования [Электронный ресурс]](/i/i/4465/168237.png "Анализ, моделирование и алгоритмизация процесса диагностики вертебрально-базилярной недостаточности на основе инструментальных методов исследования [Электронный ресурс] Кривцова Людмила Ивановна")
