ПОЛИПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ И МОНИТОРИНГА

Н.В.Дмитриева, О.С.Глазачев *, С.Б.Орехов **, Н.Г.Борисенко **, И.Н.Швецов-Шиловский **, В.В.Агафонова, Л.Ф.Лонская

НИИ нормальной физиологии РАМН,
* Московская медицинская академия,
Москва, Б. Никитская, 6. E-mail: glazachev@comtel.ru

**ГУП “Распределенные информационные системы и технологии для медицины”.
Москва, ул. Правды, д.7/9, ГУП “РИСТ М”.
E-mail: rist@imep.ru

В результате многолетних исследований полипараметрических методов в различных практических условиях разработаны полипараметрические технологии для функционально-диагностических исследований донозологических нарушений функционального состояния организма, мониторинга сердечно-сосудистой и кардиореспираторной систем и технологии оценки реабилитационных мероприятий (фармакологических средств, пищевых добавок и др.). Накоплен значительный банк данных, анализ которого проведен статистическими и классификационными методами. В интерактивном режиме проведен визуальный анализ образов множественных функциональных состояний организма и разработана схема синдромального анализа образов на основе базы знаний и экспертной оценки. Результаты показали ряд преимуществ полипараметрических методов в функционально-диагностических исследованиях донозологических нарушений здоровья и мониторинга.

Введение.

Многолетние разработки функционально-диагностических методов с полиграфической регистрацией физиологических функций, матричным описанием состояния организма на основе унифицированного набора параметров физиологических функций и с использованием визуализированных графических методов анализа многомерных данных получили определение полипараметрических методов. Принципиально новым является комплексный - системный, информационный, симметрийный - подход к определению и оценке соотношений параметров, которые выступают как новые диагностические признаки, дополняющие общепринятую в функциональной диагностике оценку абсолютных величин электрофизиологических параметров. Соотношения параметров, определяемые на основе когнитивной графики с использованием общих принципов симметрии и интеллектуальных методов, оказались в практике диагностики кардио-васкулярных и кардио-респираторных преклинических дисфункций более информативными, чем абсолютные величины параметров. Полипараметрические методы апробированы в экспериментальных, клинико-физиологических и социально-физиологических исследованиях и получили одобрение Минздрава РФ, Российской Академии Медицинских наук, Московской медицинской академии, а также Всемирной Организации Здравоохранения.

Технология применения полипараметрических методов включает интегральный банк данных и базу знаний, объединенных в полипараметрические информационные системы. Подобные технологии, использующие интеллектуальные методы распознавания образов, позволяют (1) проводить визуализированный, т.е. прямой клинико-физиологический контроль результатов в процессе анализа многомерных физиологических данных и (2) осуществлять математический анализ соотношений параметров различных функций. Первое практически гарантирует надежность полипараметрических методов. Второе открывает огромные возможности количественной оценки информационных связей (как между параметрами внутри физиологических систем, так и межсистемных связей в организме). К преимуществам методов следует также отнести высокую степень их формализации и унификации, неинвазивность и быстроту (измерение электрофизиологических показателей возможно, как правило, за 1 мин., обработка данных в режиме “on line” происходит 5-7 минут).

Полипараметрические технологии диагностики функциональных состояний организма на основе интеллектуально-образной системы

В качестве алфавита для описания функционального состояния человека используется унифицированный набор параметров комплекса электрофизиологических показателей (ЭКГ, ЭРВГ, ЭМГ и др.). Этот же набор параметров использован в качестве элементов модели интеллектуальной системы диагностики функционального состояния. Интеллектуальный преобразователь системы осуществляет непрерывный анализ характера поведения абсолютных величин параметров, производит в соответствии с этим необходимые классификационные действия и дает дополнительные признаки - соотношения параметров. Обеспечивается также возможность исследования динамической характеристику их абсолютных величин. Более подробно система описана ранее (Дмитриева, 1998). Представление комплекса физиологических показателей врачу осуществляется в виде наглядных графических образов состояния индивида, что позволяет проводить клинический анализ многомерных данных. Интерпретация изменений параметров основана на накопленном опыте функциональной диагностики и специальных исследованиях указанных показателей при различных функциональных состояниях человека (Дмитриева и др. 1997, 1998). Дифференциация пациентов, обследуемых полипараметрическим методом, производится по 4 классам в соответствии с основными стадиями развития адаптационного синдрома относительно модели “идеального функционального состояния”. В качестве примера на рис.1 дан протокол полипараметрического обследования - образ функционального состояния с изменением адаптационного процесса (4 стадия функционального состояния).

Рис. 1. Образ функционального состояния человека.

Абсолютные значения параметров даны слева, временные параметры (светлые) в мС; амплитудные (заштрихованы) -ЭКГ в мкВ, РВГ -в Ом, Рs и Рд - артериальное давление систолическое и диастолическое - в мм рт. ст.; Се и Сi - температура кожная и подмышечная. Каждый вектор соответствует параметру (отсчет против часовой стрелки от “третьего часа”).

Аппаратно-программный комплекс, реализующий данную систему, позволяет 1) в автоматическом режиме анализировать сложные “образы состояний” в соответствии со стадиями развития адаптационного синдрома; 2) в интерактивном режиме проводить синдромальный анализ образов специалистом с использованием разработанной схемы с текстами, базы знаний и банка эталонов - образов типичных синдромов. Синдромальный анализ - поэтапная интерпретационная процедура, целью которой является установление максимального соответствия имеющейся симптоматики определенному концептуальному образу того или иного функционального состояния.

Результаты полипараметрического обследования студентов на базе студенческой поликлиники МГУ позволили провести математический анализ визуализированных образов с целью оценки качества классификации , осуществляемой на основе образов.

Показано статистически значимое различие абсолютных величин параметров в разных классах функционального состояния по критерию χ-квадрат. Методом дискриминантного анализа показано, что расхождение в дискриминации клинических и полипараметрических результатов обследования малозначимы, что свидетельствует о достаточной степени достоверности полипараметрической классификации функциональных состояний. Клинико-физиологическое описание выделенных кластеров полипараметрических образов сопоставлено с логическими портретами вегетативных клинических дисфункций, что позволило выявить основные типы полипараметрических синдромов нарушения функционального состояния студентов. Полученные результаты являются основой для дальнейшей разработки экспертной системы для поддержки диагностических заключений врача.

При синдромальном анализе в интерактивном режиме имеется возможность определения функций, лимитирующих общее состояние. По лимитирующей функции возможно осуществление непрерывного мониторинга функционального состояния, например, в производственных условиях и пр. При выходе лимитирующей функции за пределы допустимого уровня выполняется чередование полипараметрического исследования и измерения лимитирующей функции.

Информационный обмен с банком данных, проводимый на всех этапах мониторинга, позволяет определять с высокой степенью дискретности функциональное состояние организма и отслеживать развитие состояния в разных временных масштабах.

Полипараметрические технологии для фармакологических исследований.

Технология основана на новом полипараметрическом функционально-диагностическом методе и состоит в последовательности ряда операций, главными из которых являются: экспрессное испытание результатов применения вещества полипараметрическим методом; анализ многомерных данных на основе интеллектуально-образной системы, формирование и передача данных в интегральный банк; операции информационного обмена с банком; анализ данных банка логическими методами; передача информации в соответствующие адреса.

Результаты представляются в виде визуализированных спектрограмм-образов, составляемых стандартным способом (Рис. 2). Совокупность затушеванных секторов создает характерный образ фармакологического эффекта. Для оценки значимости отобранных признаков и идентификации физиологической активности используются непараметрические методы обучения (выработка линейных дискриминантных функций) и методы распознавания образов (Дмитриева с соавт., 1978, 1980; Пронин с соавт., 1979). На рисунке 2 представлен пример действия гемитона (клофеллина) в зависимости от дозы и времени действия. Нетрудно заметить нарастающее действие вещества. Образы позволяют заметить наибольшую выраженность того или иного параметра, отражают динамику изменений физиологических реакций в зависимости от дозы примененного вещества и, главное, – позволяют наглядно сопоставлять их между собой. Учет параметра времени при классификации и количественном описании многомерного эффекта существенно повышает его информативность.

Рис. 2. Дозовая зависимость эффекта гемитона (клофеллина).

1 – 0,0075мг/ кг, 30 мин; 2 – 0,015 мг/ кг, 30 мин;
3 – 0,03 мг/ кг, 30 мин; 4 – 0,06 мг /кг, 30 мин.

Аналогичные результаты были получены для ряда других вазоактивных препаратов. Как показала практика, сформированные указанным образом “портреты” (паттерны) исключительно удобны для гомоморфического представления многомерных физиологических данных и их первичного анализа.

Опыт работы показал, что с помощью полипараметрического метода можно:

1) определять сдвиг функционального состояния животных под влиянием химического фактора, 2) проводить сравнительную экспресс-оценку токсического действия веществ при различных путях введения в широком диапазоне концентраций, 3) выявлять физиологическую доступность веществ, 4) проводить оценку комбинированного действия веществ.

Длительность эксперимента, проводимого в унифицированных условиях, составляет 2 часа, обработка данных проводится в реальном масштабе времени. Исследование одного вещества на минимальном числе животных занимает 1-3 дня в зависимости от конкретных задач.

Достоверность прогноза для новых химических соединений - 85%, для сравнительной оценки однотипных веществ - 95%.

Унифицированность и высокая формализация результатов полипараметрического обследования позволяют накапливать банки данных и обеспечивать быстрые экспериментально и математически обоснованные заключения и на этой основе совершенствовать технологию.

Использование полипараметрического метода в клинической фармакологии.

Образы, сформированные на основе полипараметрического описания изменения функционального состояния человека как реакции на известные фармакологические средства, а также данные справочной литературы явились основой для разработки моделей идеальных фармакологических средств. Целью такого моделирования является более полный и быстрый анализ индивидуальных образов действия лекарственного препарата, осуществляемого путем сравнения с моделью как эталоном эффекта лекарственного средства с известным механизмом действия (Дмитриева и др., 1985).

При сопоставлении образов действия препаратов обследованных больных с моделями – эталонами действия этих препаратов и результатами функциональной диагностики характера действия сосудорасширяющих и гипотензивных препаратов у больных с церебральной формой гипертонической болезни получено удовлетворительное соответствие результатов.

Список патентов и авторских свидетельств.

№№ 1064770; 1233860; 1287005; 1088316; 837014; 890696; 1769711.

Содержание конференции | Секция10