Рациональная организация диагностики и лечения хронического простатита на основе многовариантного анализа и комплексирования лечебно-профилактических мероприятий [Электронный ресурс] Гольбрайх Геннадий Ефимович

Содержание к диссертации

Введение

1. Пути повышения эффективности лечения хронического простатита 14

.1.1, Анализ современных методов диагностики и лечения хронического простатита 14

.1 2, Роль математических методов и информационных технологий в интеллектуализации принятия решений при лечении 32

1.2.1 Адаптивный выбор тактики лечения на основе аналогово-цифрового моделирования и имитационного эксперимента 33

1.3. Цель и задачи исследования 40

2. Многовариантный анализ при выборе тактики лечения хронического простатита 43

2.1. Структуризация методов лечения и возможности формирования многокомпонентного подхода 43

2.2. Оптимизационная модель многовариантного выбора 50

2.3. Алгоритм многовариантного выбора на основе оптимизационной модели

2.4. Алгоритмическое обеспечение интеллектуальной поддержки врача при многовариантном выборе лечения 55

3. Ситуационное моделирование многовариантного анализа диагностики и лечения хронического простатита 65

3.1. Клиническая характеристика больных при многовариантном анализе 65

3.2. Ситуационное моделирование на основе интегрального квалиметрического оценивания 70

3.3. Ситуационное моделирование с использованием индивидуальных диагностических алгоритмов 76

4. Анализ эффективности методов многовариантного анализа и комплексрования при диагностике и лечении хронического простатита в клинических условиях 82

4.1. Структура информационной системы интеллектуальной поддержки врача 82

4.2. Результаты применения комплексного метода лечения 79

Заключение 111

Литература 112

• Адаптивный выбор тактики лечения на основе аналогово-цифрового моделирования и имитационного эксперимента
• Оптимизационная модель многовариантного выбора
• Ситуационное моделирование на основе интегрального квалиметрического оценивания
• Структура информационной системы интеллектуальной поддержки врача

Введение к работе

Актуальность темы. Хронический простатит - одно из наиболее распространенных урологических заболеваний, которым страдают, по данным отечественных авторов, от 8 до 30% мужчин, а по результатом исследований Nickel J.C. - от 5 до 8% мужчин в общей популяции.

Хроническим простатитом (ХП) страдают в основном мужчины репродуктивного возраста. Это предает данной проблеме не только медицинскую, но и социальную значимость- Высокая встречаемость и выявляемость хронического простатита у лиц молодого возраста в последние годы связывают, с одной стороны, с совершенствованием методов диагностики, с другой - с резким ростом заболеваемости уретритами различной этиологии вследствие увеличения беспорядочных половых связей среди молодежи. Одновременно отмечается увеличение числа больных хроническим простатитом среди мужчин среднего возраста 30-55 лет. Болезнь эта актуальна также для значительной части мужчин старше 60 лет, страдающих доброкачественной гиперплазией предстательной железы, т.к. простатит отягощает течение этого заболевания п усложняет его лечение.

Выполняя как экскреторную, так и инкреторную функции, предстательная железа выделяет секрет, увеличивающий объем семенной жидкости и нейтрализующий ее слабокислую среду, обеспечивая тем самым подвижность сперматозоидов и влияя на репродуктивную функцию мужчины. По данным И.Ф. Юнды, это заболевание в 40-50% случаев является причиной бесплодного брака, т.к. происходит снижение не только копулятивной, по и репродуктивной функции у части мужчин. Основным симптомом хронического простатита являются боли в области органов малого таза, которые ведут к развитию психогенной эректильной дисфункции.

В последние годы отмечается увеличение частоты этого заболевания, что связано, с одной стороны, с применением более совершенных и эффек-

тивных методов диагностики, включающих биохимические, иммунологические, цитологические, ультразвуковые и уродинамические методы и, с другой, фактическим ростом заболеваемости.

Хроническое'рецидивирующее течение данной патологии, рост заболеваемости свидетельствует о неполном знании патогенеза хронического простатита и, как следствие этого, малой эффективности стандартной терапии. Большой интерес вызывает поиск новых методов диагностики ХП, в частности иммунодиагностики.

Лечение хронического простатита - сложная и нерешенная проблема. В последние годы широкое применение в терапии хронического простатита получили различные методы физиолечения, такие как электростимуляция, магнитотерапия, фитотерапия, акупунктура и низкоиитеисивпое лазерное воздействие. Особого внимания заслуживают курортные факторы; бальиео-лечение и грязетерапия- Интересен вопрос лечения больных хроническим простатитом курортными факторами, не выезжая в места отдыха. Изучение вопросов комплексного использования курортных и физических методов терапии хронического неспецифического простатита представляется весьма целесообразным и важным в аспекте повышения эффективности лечения данного заболевания. Комплексность лечения двумя особенностями его структуры: многокомпонентностью и разнообразием вариантов лечения в рамках каждого компонента. Основными компонентами в комплексе лечебных мероприятий является: медикаментозное, физиотерапевтическое лечение и применение природных факторов (грязелечение). Дополнительное внутри-компонентное разнообразие делает проблему выбора лечения многовариантной. Повышение эффективности выбора в этих случаях достигается за счет организации интеллектуальной поддержки принятия решений врачом.

Работа выполнена в соответствии с межвузовской комплексной научно-технической программой 12.11 «Перспективные информационные технологии в высшей школе» в рамках основных научных направлений Воронежско-

го государственного технического университета «Биомедкибернетика и компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления».

Целью работы является разработка комплекса моделей, алгоритмических процедур и методик, позволяющих повысить эффективность лечения больных ХП за счет интеллектуализации принятия решений врачом на основе многовариантного анализа и комплексирования лечебно-профилактических мероприятий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

провести анализ современных методов диагностики и лечения ХП и определить возможности повышения их эффективности на базе математических методов и информационных технологий;

разработать модель и алгоритм многовариантного рационального выбора тактики лечения ХП на основе структуризации методов лечения и возможности формирования многокомпонентного подхода;

сформировать процедура ситуационного моделирования с использованием интегрального квалиметрического оценивания и индивидуальных диагностических алгоритмов;

разработать и внедрить в практику методики многокомпонентного лечения ХП;

провести анализ эффективности методов многовариантной оптимизации и предложенных методик при лечении ХП в клинических условиях.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались: основные положения теории вероятностей и математической статистики, теории управления биологическими и медицинскими системами, методы математического моделирования, априорного ранжирования и оптимизации.

Научная новизна работы. В диссертации получены следующие основные результаты^ характеризующиеся научной новизной:

модель и алгоритм многовариантного рационального выбора тактики лечения хронического простатита, обеспечивающих структуризацию методов лечения с применением многокомпонентного подхода;

процедура ситуационного моделирования позволяющая учитывать местный иммунный статус с использованием квалиметрического оценивания;

методика многокомпонентного лечения хронического простатита обеспечивающая комплексный подход на основе грязелечения и лазеротерапии;

структура информационной системы интеллектуальной поддержки принятия решений, обеспечивающая рациональный выбор тактики лечения на основе многокомпонентного лечения хронического простатита с учетом индивидуального иммунного статуса.

Практическая значимость работы. Разработан эффективный способ лечения хронических простатитов, основанный на использовании местньк курортных факторов (грязелечение грязью с реки Кушум) в комбинации с лазеротерапией аппаратом «Оптодан». Использование данной методики в комплексном лечении ХП позволяет добиться повышения эффективности этио-тропного воздействия традиционной схемы, сокращения периода выраженных клинических проявлений, тем самым снижая затратоёмкость лечения.

Результаты работы апробированы и внедрены в практическую деятельность клиники урологии Саратовского государственного медицинского университета и учебный процесс кафедры системного анализа и управления в медицинских системах Воронежского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: заседании ассоциации молодых ученых СГМУ (Саратов, 1998); юбилейном заседании ассоциации дерматовенерологов Саратовской области (Саратов, 2001); межрегиональной научно-практической конференции «Врач и общество» (Москва, 2002); областной научно-практической конференции акушеров-

генекологов и дерматовенерологов (Саратов, 2002); заседание ассоциации дерматовенерологов Саратовской области (Саратов, 2003); научно-методических семинарах кафедры системного анализа и управления в медицинских системах Воронежского государственного технического университета (2003, 2004); совместном заседании кафедр урологии, кожных и венерических болезней, доложены на заседаниях Саратовского областного общества урологов (Саратов, 2004); учебно-методическом сборе медицинского состава Спецстроя России (Москва, 2004),

Публикации. В работе 1 предложена оптимизационная модель многовариантного выбора тактики лечения. В работе 2-7 рассмотрены методы профилактики и лечения хронического простатита. В работах 8 и 10 рассмотрены основные формы и причины развития хронического простатита. В работе 9 предложен к использованию Инстиллагель при лечении хронического простатита и основные результаты его применения.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения. Работа содержит 127 страниц, включая 7 рисунков, 13 таблиц, приложение и список литературы из 161 наименования.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цель и задачи работы, методы решения сформулированных задач, отмечены основные результаты исследования, выносимые на защиту; определена их научная новизна и практическая значимость; приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

Первая глава посвящена анализу современных методов диагностики и путям повышения эффективности лечения хронического простатита (ХП).

Проблема современной диагностики и лечения хронического простатита в настоящее время относится к числу важнейших социальных и медицинских аспектов. Хронический простатит является распространенным заболеванием мужчин молодого и среднего возраста.

Существование различных форм хронического простатита объясняется полиэтиологичностью данного заболевания.

С развитием высоких медицинских технологий возрастает роль лечащего врача (ЛВ), который по-прежнему остается лицом, принимающим решение. Однако применение математических методов моделирования и адаптивных методов принятия решений должно увязываться с логикой деятельности лечащего врача, быть доступно для практического использования, освобождать лечащего врача от «рутинной» работы и способствовать более целенаправленному и эффективному лечебному процессу.

Выбор тактики лечения сводится к поиску эффективных алгоритмов, индивидуализирующих особенности каждого больного в процессе лечения, и позволяет врачу на основе опыта и интуиции принимать адекватные решения в любой момент времени.

Вот почему прежде всего при выборе рациональных реабилитационных мероприятий в условиях неполной априорной информации требуется интеллектуальная поддержка принимаемых решений лечащим врачом.

Для интеллектуальной поддержки выбора тактики лечения заболеваний в условиях неполной априорной информации и ряда неопределенностей рекомендуется использовать для повышения эффективности принимаемых решений следующие приемы и подходы:

1. методы формализации априорной информации, поступающей от лечащего врача, для настройки вероятностей привлечения критериев, вероятности использования того или иного вида лечебного воздействия;

2. применение математических моделей процессов лечения заболеваний для организации и реализации имитационного эксперимента по принимаемым лечащим врачом решениям на весь период лечения с использованием ЭВМ в диалоговом режиме в ускоренном масштабе времени и на каждый шаг лечения в реальном масштабе времени как по информации, поступаю-

щей от лечащего врача, так и с использованием адаптивных алгоритмов выбора текущих целей лечения, вида лечебных воздействий и величины;

3. использование оптимальных значений лечебных воздействий, полученных в результате решений оптимизационной задачи методами математического программирования, для адаптивного выбора тактики лечения на начальном шаге принятия решений и для осуществления имитационного эксперимента при планировании реабилитационных мероприятий;

4. применение логических моделей диагностики и выбора лечения заболеваний;

5. комплексная диагностическая визуализация; 5

6. принятие решений на основе теории игр.

Во второй главе рассматривается структуризация методов лечения и возможности формирования многокомпонентного подхода при выборе тактики лечения хронического простатита.

Комплексность лечения определяется двумя особенностями его структуры: многокомпонентностью и разнообразием вариантов лечения в рамках каждого компонента. Основными компонентами в комплексе лечебных мероприятий являются: медикаментозное, физиотерапевтическое лечение и применение природных факторов (грязелечение). Дополнительное внутри-компонентное разнообразие делает проблему выбора лечения многовариантной. Повышение эффективности выбора в этих случаях достигается за счет организации интеллектуальной поддержки принятия решений врачом.

Основой разработки системы интеллектуальной поддержки является оптимизационная модель многовариантного выбора.

Организация выбора на множестве альтернативных переменных позволяет автоматически формировать и анализировать различные однокомпо-нентные и многокомпонентные варианты лечения.

На практике лечащий врач, как правило, в первую очередь оценивает положительный эффект, а затем оценивает абсолютные значения параметров.

Поэтому, располагая полученными математическими моделями, можно использовать двухуровневую процедуру мультирационального выбора. Сначала лечащий врач совместно с исследователем операции на ЭВМ находит число необходимых процедур с учетом параметров конкретного больного до начала терапии, а затем прогнозирует курс медикаментозной коррекции с числом курсов Q*. Если результат, полученный при этом, не удовлетворяет лечащего врача, то поиск рациональной коррекции продолжается до получения решения, удовлетворяющего лечащего врача, которое и принимается к реализации в клинике,

В ходе лечения целью врача является получение оптимального результата от воздействия корректирующих процедур.

В третьей главе проводится ситуационное моделирование анализа диагностики и лечения ХП.

Многокомпонентное лечение хронического простатита достигается за счет комплсксирования методов медикаментозного и физиотерапевтического лечения. Разные комбинации определяют разные варианты лечения. Эффективным подходом к выбору эффективного лечения является ситуационное моделирование, позволяющее связать в единой процедуре многовариантного анализа ситуационные варианты лечения и их результативность.

В ходе проведенных исследований на базе филиала центрального госпиталя № 3 в сотрудничестве с кафедрой кожных и венерических болезней СГМУ и ЦНИЛ СГМУ проведено обследование и лечение 192 больных хроническим простатитом.

Диагноз хронический неспецифический простатит ставился на основании комплексного обследования больного.

В четвертой главе проводится исследование и анализ методов многовариантного анализа и комплексирования при диагностике и лечении хрони-

ческого простатита и разрабатывается структура информационной системы интеллектуальной поддержки врача.

Для реализации исследования разработана структурно-функциональная схема и алгоритм функционирования автоматизированной системы, реализующей процесс информационной поддержки принимаемых врачом решений при лечении хронического простатита.

В настоящее время проблема терапии воспалительных заболеваний простаты является чрезвычайно актуальной, так как результаты лечения зачастую неудовлетворительны. Используемая общепринятая антибактериальная терапия не всегда оказывает желаемый терапевтический эффект из-за воспалительных изменений в тканях предстательной железы. Очень часто антибактериальная терапия оказывает иммунодепрессивное действие и приводит к хронизации. Все более актуальной становится проблема реабилитации больных. Поэтому большое значение в урологии уделяется вопросам изыскания методов терапии, базирующихся на использовании физических средств воздействия на организм больного, которые в отличие от фармпрепаратов при рациональном назначении не вызывают побочных явлений. К таким.можно отнести курортные факторы (минеральная вода, грязь) и световое воздействие.

Результаты грязелечения (подгруппа I), лазерной терапии (подгруппа II), комплексной грязе лазеротерапии (подгруппа Ш) и традиционного лечения (группа сравнения) больных хроническим простатитом мы оценивали по данным комплексного обследования до и после курса лечения. В диагностический комплекс контрольных исследований входили общеклипические, в том числе оценка СОС - ХП, лабораторные, включая иммунологические методы и УЗИ.

Эффективность терапии ХП проявлялась в исчезновении боли с различной иррадиацией, в прекращении диффузии и в восстановлении половой функции (таблица).

В заключении рассмотрены основные результаты работы. В приложениях приведены акты внедрения результатов диссертационной работы-

Адаптивный выбор тактики лечения на основе аналогово-цифрового моделирования и имитационного эксперимента

Во многих случаях единственным источником устранения неопределенности в выборе цели лечения служит информация, поступающая от лечащего врача [134]. При выборе тактики ведения процессов лечения в условиях неоднородности задачи лечения имеют место два режима:

1. режим диалога «Лечащий врач - ЭВМ» в ребальном масштабе времени.

2. режим диалога «Лечащий врач - ЭВМ» в ускоренном масштабе времени.

В первом случае для выбора тактики лечения применяются алгоритмы, учитывающие текущую объективную информацию о процессе лечения и субъективные мнения лечащего врача. Причем для целенаправленного формирования мнений лечащего врача осуществляется прогноз объективных показателей процесса с помощью математических моделей.

Схема процедуры адаптивного выбора тактики лечения заболеваний представлена на рис. 1.1.

Во втором случае применяются методы имитационного моделировании. Поскольку реальные изменения показателей эффективности процесса лечения заменяются модельными значениями, тактика лечения отрабатывается в ускоренном масштабе времени. Благодаря возможности многократного проигрывания ситуаций на ЭВМ поиск оптимальных параметров алгоритмов осуществляется методами активного эксперимента.

При отсутствии или ограниченных возможностях поиска оптимального (наиболее эффективного, рационального) варианта лечения с учетом индивидуальных характеристик пациенток и при наличии случайных возмущений целесообразно использовать имитационный подход при выборе тактики лечения заболеваний. В результате имитационного эксперимента имеется возможность оценить выбранный вариант лечения на множестве альтернатив по предпочтениям ЛВ. Каждый из вариантов лечения сопровождается при этом соответствующим видом и величиной лечебных воздействий. Оценка и выбор варианта лечения должны осуществляться по величине значений показателей эффективности лечения, их близости к желаемым значениям, установленным ЛВ.

Для проведения имитационного эксперимента необходимо иметь модели процессов лечения заболеваний, реализованных на ЭВМ. Так как выбор рационального варианта лечения и поиск путей его реализации осуществляются в условиях неполной априорной информации и ряда неопределенностей, то на всех уровнях принятия решения имитационными методами привлекается ЛВ как источник априорной информации и как лицо, принимающее решение, от формирования оптимизационных моделей и текущих целей лечения до оценки результатов имитационного эксперимента.

Располагая прогностическими моделями, ЛВ вместе с исследователем операций имеет возможность "проиграть" на моделях методом имитационного эксперимента возможные варианты лечения, сравнивать их, предполагать исход лечения. При этом отработка вариантов лечения может проводиться либо только по информации от ЛВ, либо по информации от ЛВ с использованием адаптивного подхода. Наиболее эффективным, очевидно, является второй подход, сочетающий адаптивный выбор тактики лечения с информацией, поступающей от ЛВ.

Для повышения эффективности принятия решений в процессе выбора тактики лечения, помимо перехода от одной текущей цели лечения к другой, необходимо использовать переход от одного вида лечебного воздействия к другому из дискретного их множества, сформированного по типовым схемам лечения конкретного заболевания.

На эффективность выбора тактики лечения оказывает также влияние использование рациональной организации имитационного эксперимента так, как его целью является обучение ЛВ на моделях и получение дополнительной информации о процессе перед началом лечения, что очень существенно при принятии решений в условиях неполной априорной информации. При организации имитационного эксперимента имеют место три уровня, представляющие собой в совокупности итеративный многоуровневый процесс прогнозирования исхода лечения.

На первом уровне предусматривается автоматический поиск оптимальной траектории показателей эффективности процесса лечения по известному алгоритму с помощью математических моделей на ЭВМ. Если ЛВ, которому предъявляются для анализа результаты имитационного прогнозирования, не удовлетворен результатами имитационного эксперимента, то по его информации производится изменение начальных условий и корректировка параметров алгоритма, и процедура поиска повторяется до получения предпочтительного, с точки зрения ЛВ, результата.

Оптимизационная модель многовариантного выбора

Значительный объем информации при моделировании и управлении лечением зачастую делает невозможной постановку активного эксперимента, что требует применения высоких медицинских технологий, имитационных методов моделирования схем лечения с целью освобождения лечащего врача от рутинной работы, при необходимости формирования библиотек схем лечения и историй болезни. Это в свою очередь приводит к применению средств компьютерной техники и созданию автоматизированных систем управления процессом лечения и автоматизированных рабочих мест (АРМ) врачей-специалистов. Однако применение математических методов классификации, прогнозирования, диагностики и выбора лечения должно увязываться с логикой деятельности лечащего врача, доступной для практического использования и способствовать более целенаправленному и эффективному лечебному процессу.

Вот почему, прежде всего, при выборе рационального лечения в условиях неполной априорной информации требуется интеллектуальная поддержка принимаемых врачом решении, в том числе медикаментозной и физиотерапевтической коррекции.

Для интеллектуальной поддержки выбора тактики лечения заболеваний в условиях большого количества вариантов и ряда неопределенностей используются для повышения эффективности лечения следующие приемы и подходы:

1) применение математических моделей для организации и реализации имитационного эксперимента по принимаемым лечащим врачом (ЛВ) решений с использованием ПК в диалоговом режиме в так называемом ускоренном масштабе времени или на каждый шаг лечения в реальном масштабе времени как по информации, поступающей от ЛВ, так и с использованием адаптивных алгоритмов выбора текущих целей лечения и величины лечебного воздействия, например, медикаментозной коррекции;

2) применение методов формализации информации, поступающей от ЛВ для настройки привлечения критериев оптимального управления процессом лечения;

3) использование оптимальных значений лечебных воздействий, полученных в результате решения оптимизационной задачи методами математического программирования;

4) применение индивидуального прогнозирования с использованием данных обучающего эксперимента.

Рассмотрим эти приемы и подходы интеллектуальной поддержки применительно к рациональной процедуре.

Для интеллектуальной поддержки можно использовать в нашем случае различные математические модели основных наиболее информативных показателей эффективности лечения путем проведения имитационного эксперимента для прогнозирования исхода лечения.

Рассмотрим применение метода имитационного: во-первых, располагая прогностическим моделями, лечащий врач совместно с исследователем операции имеет возможность прогнозировать на моделях методом имитационного эксперимента возможные схемы медикаментозного и физиотерапевтического лечения, устанавливая требуемое число корректирующих курсов для получения желаемого эффекта от лечения.

Во-вторых, имея математические модели можно для поиска рационального медикаментозного воздействия применять методы математического программирования.

И, наконец, можно использовать математические модели для прогнозирования следующим образом. На практике лечащий врач, как правило, в первую очередь оценивает положительный эффект от медикаментозного и физиотерапевтического лечения, а затем оценивает абсолютные значения параметров, либо продолжая, либо заканчивая сеансы лечебных воздействий.

Схема алгоритма двухуровневой процедуры мультирацио-нального выбора лечения

Поэтому, располагая полученными математическими моделями, можно использовать двухуровневую процедуру мультирациопального выбора. Сначала лечащий врач совместно с исследователем операции на ЭВМ находит число процедур, необходимых для достижения 10%-ного снижения болевых ощущений текущего состояния с учетом параметров конкретного больного до начала терапии, а затем прогнозирует изменения состояния больного после курса медикаментозной коррекции и физиотерапевтического лечения с числом курсов. Если результат, полученный при этом, не удовлетворяет лечащего врача, то поиск рационального лечения продолжается до получения решения, удовлетворяющего лечащего врача, которое и принимается к реализации в клинике. Схема алгоритма двухуровневой процедуры мультира-ционального выбора лечения на основе физиотерапевтического лечения и медикаментозной коррекции представлена на рис, 2.1.

При прогнозировании состояния системы (больного) в режиме нормального функционирования к моменту заданного времени функционирования на этапе лечения возникает задача индивидуального прогнозирования, т.к. при кажущейся клинической однотипности у разных больных заболевание гетерогенно, и в тоже время имеется неоднородность характеристик больных как в начальный момент времени, так и вследствие их изменений от внешних воздействий и во времени. К основным видам индивидуального прогнозирования относятся: прогнозирование на основе теории распознавания образов с оценкой значения прогнозируемого параметра; прогнозирование экстраполяцией; прогнозирование с использованием регрессионной модели, где коэффициенты уравнения регрессии определяются методами планирования эксперимента; прогнозирование по одному признаку с использованием данных обучающего эксперимента.

Ситуационное моделирование на основе интегрального квалиметрического оценивания

Для объективной оценки жалоб больного нами проводилось анкетирование больных с использованием системы суммарной оценки симптомов хронического простатита (СОС-ХП), предложенной А. С.Сегалом (2001), Система включает ряд показателей (вопросов), касающихся наличия, выраженности и постоянства симптомов, а также качества жизни пациентов. Во 71

просы обозначены римскими цифрами от I до XII и подразделены на 4 группы: боли и парестезии, дизурия, патологические выделения из уретры (про-статорея) и качество жизни. В первую очередь подсчитывается сумма набранных баллов по основным группам вопросов: боли и парестезии, дизурия и качество жизни. Затем определялся индекс симптоматики (ИС-ХП) - сумма баллов, отражающих боль, дизурию и простаторею. Последним устанавливался клинический индекс хронического простатита (КИ-ХП) - сумма индекса симптоматики и индекса качества жизни. В зависимости от степени выраженности клинических проявлений КИ-ХП подразделялся на незначительный (0 - 10), умеренный (11 - 25) и выраженный (26 - 50), В опросный лист входит 12 вопросов, которые представлены ниже:

Ректальное исследование предстательной железы (TDK) проводили в положении больного, стоя с наклоном вперед на 90 град., или в коленно-локтевом положении. Предварительный осмотр анального отверстия позволял выявить расширение наружных геморроидальных узлов, трещин заднего прохода. При пальпации ПЖ определяли ее консистенцию (плотная, мягкая, тугоэластичная, вялая, пастозная), размеры железы, характер ее поверхности, сохранность междолевой бороздки, наличие участков уплотнения и размягчения, болезненность железы, подвижность слизистой оболочки прямой кишки над ней, ассиметрию увеличения и болезненности долей железы, наличие крипитации.

У 35 больных при Per Rectum определялись отдельные очаги уплотнения и размягчения, сглаженная бороздка, в свою очередь у 71 пациента при ректальном исследовании определялись диффузные уплотнения и увеличения размеров ПЖ (табл. 3.6).

Анализ анамнеза заболевания и жизни, а также результатов анкетирования позволяют определить предварительный индивидуальный диагностический алгоритм.

Перед ректальным исследованием и массажем простаты больного просили помочиться с целью эвакуации уретральной флоры и продуктов воспаления мочеиспускательного канала зажать дистальный отдел последнего. Выделившийся при массаже простаты секрет забирали для цитологического и бактериологического исследования.

Лабораторные методы исследования проводили по предложенному в 1968 году Meares и Stanley тесту. Он состоит в получении, после тщательного туалета паружних половых органов (во избежание контаминации поверхностными бактериями) двух порций мочи, затем секрета простаты и третьей порции мочи, полученной после массажа предстательпой железы. Проводят микроскопию и посев, полученных жидкостей- Исследования первой и второй порций мочи выявляют наличие лейкоцитов и бактерий в уретре и мочевом пузыре, в то время как микроскопия секрета и третьей порции мочи указывает на наличие лейкоцитов, а посев на характер флоры.

Хронический бактериальный простатит характеризуется воспалительной реакцией в секрете (при микроскопии определяется более 10 лейкоцитов в поле зрения при большом увеличении). Десятикратное и более увеличение уровня бактерий в секрете простаты или третьей порции мочи по сравнению с первой и второй порциями мочи свидетельствуют о бактериальной этиологии заболевания. Таким образом, тест Meares и Stanley не только подтверждает диагноз хронического бактериального простатита, но и на основании обнаружения лейкоцитов в секрете простаты разграничивает воспалительный и невоспалитсльный синдром хронической тазовой боли (табл. 3,7),

Зачастую полную картину состояния простаты может дать только ультразвуковое исследование. При помощи трансректальной ультрасонографии при хроническом простатите выявляют структурные изменения простаты; очаги склероза, камни, кисты, а так же с определенной долей уверенности дифференцируют простатит от гиперплазии и рака предстательной железы. В нашей работе применялось трансабдоминальное ультразвуковое обследование предстательной железы, которое мы проводили с помощью комплекса КУД-01-МИК с помощью линейного и секторального датчика. Исследование выполняли при полном мочевом пузыре в положении больного на спине. После мочеиспускания определяли объем остаточной мочи. Эхографически предстательная железа при продольном сканировании отображается в виде овального образования, при поперечном - как симметричное образование округлой формы с ровными контурами и четко дифференцируемой капсулой. Ткань предстательной железы довольно однородна и в большинстве случаев представлена множеством небольших точечных или линейных образований. В норме длина предстательной железы - 2,5-4,0 см, ее передне-задний размер - 1,8-2,5 см, поперечный - 2,7-4,2 см.

Структура информационной системы интеллектуальной поддержки врача

Для: реализации исследования разработана структурно-функциональная схема и алгоритм функционирования автоматизированной системы, реализующей процесс информационной поддержки принимаемых врачом решений при лечении хронического простатита.

Автоматизированная система поддержки принятия решения (АСППР) должна выполнять следующие функции:

1. многомерной статистической обработки накапливающихся при работе системы данных;

2. реализации интеллектуальной поддержки принимаемых врачом решений при выборе методики лечения;

3. полной автоматизации ведения обследуемых пациентов;

4. организации универсального программного интерфейса обмена данными с существующими медицинскими системами;

5. возможности визуального представления и статистических данных, и данных динамики течения заболевания и процесса лечения по каждому пациенту;

6. выдачу рекомендаций по формированию управляющих воздействий;

7. высокой степени интеграции в существующую автоматизированную медицинскую систему лечебно-профилактического учреждения; 8. коррекции используемых математических моделей лечения исследуемых заболеваний на основе процедуры «накопления статистических данных»;

9. обеспечения сопряжения с различными автоматизированными системами клинической и лабораторной диагностики.

Общая схема АСППР включает в себя следующие подсистемы:

- поддержки автоматизированной истории болезни;

- многомерного статистического анализа данных;

- визуализации данных;

- информационного шлюза с другими автоматизированными медицинскими системами;

- клинических и лабораторных исследований;

- прогнозирования;

- коррекции математических моделей;

- базу моделей;

- информационную базу данных.

Структурно-функциональная схема АСППР представлена на рис, 4,1, Назначение подсистемы поддержки автоматизированной истории болезни заключается в том, чтобы реализовать максимально полную информатизацию ведения пациентов (регистрацию анамнестических данных, ведение медицинской документации, ведение медицинских баз данных), формирование различных отчетных данных о пациентах, проходивших лечение, в рамках единой информационной системы ЛПУ, информационную поддержку руководства и специалистов, автоматизацию канцелярской работы, контроль качества лечения. Предлагается методика, согласно которой рассматриваемая подсистема должна выполнять следующие функции:

автоматизация регистрационной деятельности;

ведение базы данных о пациентах, проходивших лечение; накопление информации о пациенте;

формирование отчетных данных;

получение исходных данных для планирования работы ЖГУ;

статистическую обработку данных о пациентах;

контроль качества лечения;

оценку профессионального уровня специалистов.

ведение медицинской документации.

Многомерный статистический анализ данных

Структурно-функциональная схема автоматизированной поддержки принятия решений

Подсистема многомерного статистического анализа данных решает задачу обработки данных с помощью различных математических методов, использованных в третьей главе данного диссертационного исследования. Данная подсистема находится в тесной связи с подсистемой информационного шлюза с другими информационными автоматизированными системами, которая позволяет обмениваться данными с подавляющим большинством, существующих на сегодняшний день, пакетами статистического анализа.

Подсистема визуализации данных предназначена для представления информации в удобной для восприятия врачом-аналитиком форме. Данная подсистема состоит из четырех блоков: блока универсального преобразования данных, блока определения вида визуализируемой информации, блока графического отображения данных (графики, рисунки, диаграммы) и блока визуализации символьной информации. Первые два блока служат для отклика на управляющее воздействие от ЛПР — выбор методики представления визуализируемых данных и их первоначальное преобразование — формализацию, приведение к единой для пользователя форме выдачи данных. Третий блок позволяет судить о динамике изменения различных параметров состояния пациента, количественном вкладе того или иного контингента больных в общую картину заболевания и т.п. Наглядная, дружественная пользователю форма представления облегчает взаимодействие с АСППР, Последний четвертый блок указанной подсистемы решает задачу визуализации символьной информации например, выписок из ИБЭ заключений врача, и числовых данных: результаты лабораторных исследованийэ психологического тестирования, оценки статуса и пр.

Эта подсистема является одной из главных функциональных единиц АСППР, служащей для визуализации данных не только для ЛПР, но и для подсистем прогнозирования, многомерного статистического анализа и др. Эта подсистема играет в проектируемой АСППР роль внутреннего информационного шлюза с точки зрения ЛПР, Получаемые при работе данной подсистемы данные могут быть в любой момент отображены на регистрирующих устройства типа монитора или принтера, что позволяет врачу аналитику иметь разнообразный статистический материал для исследований. Единственным условием функционирования данной подсистемы может быть требование неизбыточности и информативности выводимых данных.

Похожие диссертации на Рациональная организация диагностики и лечения хронического простатита на основе многовариантного анализа и комплексирования лечебно-профилактических мероприятий [Электронный ресурс]

Автоматизированная диагностика, лечение и мониторинг послеродовых гнойно-воспалительных заболеванийБитюкова Валерия Витальевна

Разработка и исследование методов и средств управления процессами прогнозирования, диагностики, профилактики и лечения хронического простатитаКоцарь Александр Геннадьевич

Методы и средства управления магнитотерапией простатита на основе нечеткого анализа динамики микроциркуляцийМешковский Даниил Владимирович

"Исследование комплексирования лечебно-диагностических процедур на основе системного анализа высокотехнологичных методов диагностики больных"Арзамасцева Галина Ивановна

Математическое моделирование, прогнозирование и разработка научно-обоснованных организационных мероприятий по профилактике осложнений язвенной болезни желудка и двенадцатиперстной кишкиБеликов Владислав Вениаминович

Рациональная организация диагностики заболеваний органов пищеварения на основе анализа и обработки сонографической информации в медицине трудаПопов Сергей Викторович

Изучение диагностической эффективности метода электропунктурной диагностики по Накатани и компьютерного комплекса " Диакомс" при артериальной гипертонииЛучинина Елена Валентиновна

Алгоритмизация рациональной диагностики, лечения и реабилитации больных с заболеваниями щитовидной железы в условиях клинического санаторияНикитина Екатерина Вячеславовна

Анализ состояния, моделирование и управление процессами диагностики лечения в ортодонтииРябов Александр Николаевич

Моделирование и алгоритмизация процесса диагностики, лечения симптоматической эпилепсии с применением статистических данных и медицинских компьютерных технологийПетрова Анна Александровна