Оптимизация ведения пациентов, страдающих критической ишемией нижних конечностей с учетом риска развития гангрены

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. 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. 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. 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.

1. Савельев 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.

2. Савельева В. С., Кириенко А. И. Сосудистая хирургия. Национальное руководство. М.: ГЭОТАР. Медиа, 2014 р. 464. ISBN: 978-59704-3441-3.

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.

4. 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.

5. 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.

6. Кореневский Н. А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем. Медицинская техника. 2015;49(1):33-5.

7. 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.

8. 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.

9. Кореневский Н. А. Разумова К. В. Синтез коллектива гибридных нечетких моделей оценки состояния сложных систем. Наукоемкие технологии. 2014;12(15):31-9.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. 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.

14. 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.

15. 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.