cardiovascularКардиоваскулярная терапия и профилактикаCardiovascular Therapy and Prevention1728-88002619-0125«SILICEA-POLIGRAF» LLC10.15829/1728-8800-2019-2-38-44cardiovascular-677Research ArticleИШЕМИЯ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙОптимизация ведения пациентов, страдающих критической ишемией нижних конечностей с учетом риска развития гангреныOptimization of management of patients with critical lower limb ischemia, allowing for risk of gangrenehttps://orcid.org/0000-0001-6015-0412БыковА. В.BykovA. V.

Быков Александр Владимирович — кандидат медицинских наук, врач, сердечно-сосудистый хирург

bikov-av@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2048-0956КореневскийН. А.KorenevskyN. A.

Кореневский Николай Алексеевич — доктор технических наук, профессор кафедры биомедицинской инженерии

Kursk

kstu-bmi@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2221-2026ПархоменкоС. А.ParkhomenkoS. A.

Пархоменко Сергей Александрович — помощник заведующего отделением неотложной хирургии.

Москва

Moscow

kstu-bmi@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6586-7973ХрипинаИ. И.KhripinaI. I.

Хрипина Ирина Игоревна — инженер, аспирант кафедры биомедицинской инженерии

Kursk

kstu-bmi@yandex.ruКонсультативная поликлиника БМУ Курская областная больницаKursk Regional HospitalФГБОУ ВО Юго-Западный государственный университетSouthwest State UniversityФГБУ 3 Центральный военный клинический госпиталь им. А. А. ВишневскогоCentral Military Clinical Hospital named after A. A. Vishnevsky2019170420191823844Copyright © Быков А.В., Кореневский Н.А., Пархоменко С.А., Хрипина И.И., 20192019Быков А.В., Кореневский Н.А., Пархоменко С.А., Хрипина И.И.Bykov A.V., Korenevsky N.A., Parkhomenko S.A., Khripina I.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://cardiovascular.elpub.ru/jour/article/view/677Цель

Цель. Разработка математических моделей прогнозирования риска развития гангрены нижних конечностей и алгоритма выбора адекватных схем лечения, ориентированных на использование в системах поддержки принятия решения врачами — сосудистыми хирургами и ангиологами.

Материал и методы

Материал и методы. Результаты, предлагаемые в этой работе, основываются на шестилетнем (с 2011г) наблюдении за 400 больными с хроническими облитерирующими заболеваниями артерий нижних конечностей, у части из которых имелись сочетания ишемического поражения центральной гемодинамической системы, сердца и головного мозга. Пациенты имели различные стадии заболевания, вплоть до критической ишемии, переходящей в гангрену, требующей ампутации нижних конечностей. В качестве математического аппарата исследований была выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил. В ходе разведочного анализа были отобраны 8 информативных признаков, по которым синтезировали нечеткие математические модели, разделяющие пациентов на классы: низкая уверенность в развитии гангрены; средняя уверенность в развитии гангрены; высокая уверенность в развитии гангрены и очень высокая уверенность в развитии гангрены. Для каждого выделенного класса уверенность в развитии гангрены была определена индивидуальная схема лечения, реализуемая алгоритмом принятия решений, в соответствии с интеллектуальной системой поддержки принятия решений.

Результаты

Результаты. В ходе статистических изучений было показано, что по сравнению с традиционными схемами лечения использование предложенного алгоритма по различным критериям оценки эффективности позволяет увеличить скорость достижения положительных результатов в 3,4 раза (на 68,3%), снизить риск развития гангрены нижних конечностей в 2,8 раза (на 61,6%) и снизить риск ампутации конечности в 4,1 раза (на 68,1%).

Заключение

Заключение. Полученные математические модели следует использовать в медицинской практике сосудистых хирургов и ангиологов как в виде программного обеспечения смартфонов и планшетных компьютеров, так и в составе мощных систем поддержки принятия решений, включая телемедицинские системы.

Aim

Aim. To develop mathematical models for predicting the risk of gangrene of the lower limb and the algorithm for selecting of treatment strategies for vascular surgeons and angiologists.

Material and methods

Material and methods. The results presented in this work are based on a six-year-old (since 2011) observation of 400 patients with chronic obliterating diseases of the lower limb arteries, some of which had combinations of ischemic damage to the central hemodynamic system, heart and brain. Patients had different stages of the disease, up to critical ischemia and gangrene, which requires amputation of the lower limbs. During the exploratory analysis, we selected 8 informative features, which were used to develop mathematical models that divide patients into classes: low confidence in the development of gangrene; average confidence in the development of gangrene; high confidence in the development of gangrene and very high confidence in the development of gangrene. For each identified class, confidence in the development of gangrene was determined by an individual treatment strategy, implemented in accordance with the intelligent decision support system by a decision-making algorithm.

Results

Results. It was shown that, compared with traditional treatment tactics, using of presented algorithm can increase the speed of positive results achieving by 3,4 times (68,3%), reduce the risk of lower limb gangrene development by 2,8 times (61,6%) and reduce the risk of limb amputation by 4,1 times (68,1%).

Conclusion

Conclusion. The obtained mathematical models should be used in the medical practice of vascular surgeons and angiologists, both in the form of software for smartphones and tablet computers, and as part of decision support systems, including telemedicine systems.

критическая ишемия нижних конечностейгангренанечеткие математические моделиалгоритм выбора схем леченияcritical lower limb ischemiagangrenefuzzy mathematical modelsan algorithm for selecting of treatment strategiesReferencesСавельев В.С., Кошкин В. М., Каралкин А. В. Патогенез и консервативное лечение тяжелых стадий облитерирующего атеросклероза артерий нижних конечностей: Руководство для врачей: Медицинское информационное агентство, 2010 р.216. ISBN: 978-5-8948-1824-5.Savelyev VS, Koshkin VM, Karalkin AV. Pathogenesis and conservative treatment of severe stages of atherosclerosis obliterating arteries of the lower extremities: A guide for physicians: Medical News Agency Ltd., 2010. p. 216. (In Russ.) ISBN: 978-5-8948-1824-5.Савельева В. С., Кириенко А. И. Сосудистая хирургия. Национальное руководство. М.: ГЭОТАР. Медиа, 2014 р. 464. ISBN: 978-59704-3441-3.Savelyeva VS, Kiriyenko AI. Vascular Surgery. National leadership. M.: GEOTAR — Media. 2014. р.464. (In Russ.) ISBN: 978-59704-3441-3.Лазаренко В. А., Николаев С. Б., Быстрова Н. А., ^нопля А. И. Способ лечения критической ишемии нижних конечностей различного генеза. Патент 2421221. 2011 июнь 20.Lazarenko VA, Nikolayev SB, Bystrova NA, Konoplya AI. The method of treatment of critical ischemia of lower extremities of different genesis. RU patent 2421221. 2011 Jun 20. (In Russ.)Быков А.В., Кореневский Н. А., Устинов А. Г. Нечеткий алгоритм прогноза развития ишемической болезни конечностей для различных этапов ведения пациента. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2016;2(19):142-55.Bykov AV, Korenevskiy NA, Ustinov AG. Fuzzy algorithm for predicting the development of limb ischemic disease for various stages of patient management. Izvestiya SouthWest State University. Series Management, Computer Science, Informatics. Medical instrument making. 2016;2(19):142-55. (In Russ.)Быков А. В., Кореневский Н. А., Емельянов С. Г. Прогнозирование степени тяжести развития ишемического процесса в сердце, головном мозге и нижних конечностей на основе нечетких моделей. Биомедицинская радиоэлектроника. 2016;9:4-9.Bykov AV, Korenevskiy NA, Emelianov SG. Predicting the severity of the development of the ischemic process in the heart, brain and lower limbs based on fuzzy patterns. Biomedical radioelectronics. 2016;9:4-9. (In Russ.)Кореневский Н. А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем. Медицинская техника. 2015;49(1):33-5.Korenevskiy NA. Application of fuzzy logic for decision-making in medical expert systems. Biomedical Engineering. 2015;49(1 ):33-5. (In Russ.)Кореневский Н. А., Шуткин А.Н., Горбатенко С. А., Серебровский В. И. Оценка и управление состоянием здоровья обучающихся на основе гибридных интеллектуальных технологий: Монография, Старый Оскол: ТНТ. 2016 p.472. ISBN:978-5-94178-504-9.Korenevskiy NA, Shutkin AN, Gorbatenko SA, Serebrovskiy VI. Assessment and management of the state of health of students on the basis of hybrid intellectual technologies. Staryy Oskol: TNT. 2016. p. 472. (In Russ.) ISBN:978-5-94178-504-9.Кореневский Н. А. Метод синтеза гетерогенных нечетких правил для анализа и управления за состоянием биотехнических систем. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013:2:99-103.Korenevskiy NA. The method of synthesis of heterogeneous fuzzy rules for analysis and control over the state of biotechnical systems. Izvestiya South-West State University. Series Management, Computer Science, Informatics. Medical instrument making. 2013;2:99-103. (In Russ.)Кореневский Н. А. Разумова К. В. Синтез коллектива гибридных нечетких моделей оценки состояния сложных систем. Наукоемкие технологии. 2014;12(15):31-9.Korenevskiy NA, Razumova KV. Synthesis of the team of hybrid fuzzy models for assessing the state of complex systems. High technology. 2014;12(15):31-9. (In Russ.)Кореневский Н. А., Рябкова Е. Б. Метод синтеза нечетких решающих правил для оценки состояний сложных систем по информации о геометрической структуре многомерных данных. Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011;7(8):128-36.Korenevskiy NA, Ryabkova EB. The method of synthesis of fuzzy decision rules for estimating the states of complex systems from information on the geometric structure of multidimensional data. Bulletin of Voronezh State Technical University. 2011 ;7(8): 128-36. (In Russ.)Кореневский Н. А., Артеменко М. В., Провоторов В. Я., Новикова Л. А. Метод синтеза нечетких решающих правил на основе моделей системных взаимосвязей для решения задач прогнозирования и диагностики заболеваний. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2014;13(4):881-6.Korenevskiy NA, Artemenko MV, Provotorov VY, Novikova LA. Method of synthesis of fuzzy decision rules on the basis of models of system interrelations for solving problems of prediction and diagnostics of diseases. System analysis and management in biomedical systems 2014;13(4):881-6. (In Russ.)Кореневский Н. А., Серебровский В. И., Коптева Н. А., Говорухина Т. Н. Прогнозирование и диагностика заболеваний вызываемых вредными производственными и экологическими факторами на основе гетерогенных нечетких моделей. Курск. 2012 p. 231. ISBN: 978-5-7369-0713-7.Korenevskiy NA, Serebrovskiy VI, Kopteva NA, Govorukhina TN. Prediction and diagnosis of diseases caused by harmful industrial and environmental factors based on heterogeneous fuzzy models. Kursk 2012. p. 231. (In Russ.) ISBN: 978-5-7369-0713-7.Al-Kasasbeh RT, Korenevskiy N, Alshamasln M, Kilonskiy D. Bioengineering System for Prediction and Esrty Prenosological Diagnostics o Stomach Diseases based on Energy Characteristics of Bioactive Points with Fuzzy Logic. J. Biosans Bloelectron. 2015;6:182.Al-Kasasbeh RT, Korenevskiy N, Alshamasln M, Kilonskiy D. Bioengineering System for Prediction and Esrty Prenosological Diagnostics o Stomach Diseases based on Energy Characteristics of Bioactive Points with Fuzzy Logic. J. Biosans Bloelectron. 2015;6:182.Korenevskiy NA, Al-Kasasbeh RT, Alshamasin M, et al. Prediction of gastric ulcers based on the change in electrical resistance of acupuncture points using fuzzy logic decision-making. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 2013;16(3): 302-13.Korenevskiy NA, Al-Kasasbeh RT, Alshamasin M, et al. Prediction of gastric ulcers based on the change in electrical resistance of acupuncture points using fuzzy logic decision-making. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 2013;16(3): 302-13.Кореневский Н. А., Шуткин А. Н., Бойцова Е. А., Дмитриева В. В. Оценка и управление состоянием здоровья на основе моделей Г. Раша. Медицинская техника. 2016;49(6):375-9.Korenevskiy NA, Shutkin AN, Bojcova EA, Dmitrieva VV. Assessment and management of the state of health based on Rasch models. Biomedical Engineering. 2016;49(6):375-9. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.