Ищете хорошего ревматолога?

Звоните: (499) 519-32-49
Подберем лучшего врача рядом с вами!

 

Ревматология - поиск по сайту

Google
 

Телефон горячей линии

+7 (499) 519-32-49

Позвоните по телефону центра ревматологии(495)-125-20-94 Сообщите удобное для Вас время консультации ревматолога

Диспетчер запишет Вас на консультацию.

Вам сообщат имя ревматолога, который будет Вас консультировать, точное время проведения консультации, а также расскажут, как добраться до центра ревматологии

Для записи на консультацию ревматолога нужен только один звонок!

 
Ревматология, болезни суставов
Ревматолог - главная ›› Научные статьи ›› Ранняя диагностика артритов ›› Глава 5. Оптимизация диагностики раннего периода подагрического, ревматоидного и псориатического артритов с помощью автоматизированной информационно-аналитической системы.


Глава 5. Оптимизация диагностики раннего периода подагрического, ревматоидного и псориатического артритов с помощью автоматизированной информационно-аналитической системы.

 

При установлении диагноза и планировании лечения от врача требуется принятие правильного решения в возможно более сжатые сроки. Существенное повышение уровня диагностики РХА может быть достигнуто при использовании разработанной нами системы вычислительной диагностики (СВД). Общая структурная схема  СВД представлена на рисунке 27. 

 

  

Рисунок 27. Структура СВД.

 

Если у врача нет уверенности в точном диагнозе возникшего у пациента заболевания суставов, можно использовать СВД. Для этого необходимо преобразовать данные истории болезни (ИБ) в цифровые символы, согласно карте признаков и симптомов, приведенной в приложении 1 и ввести эту информацию в СВД. Полученные данные будут автоматически обработаны и представлены в виде наиболее вероятного диагноза, но в любом случае окончательный диагноз ставит врач. СВД является открытой системой и при получении дополнительной информации о пациенте, решения могут быть пересмотрены. Вся информация сохраняется в запоминающем устройстве и при необходимости может быть воспроизведена. Комплекс СВД позволяет управлять расчетами и обрабатывать результаты в интерактивном режиме. Для решения этой задачи были определены этапы разработки системы вычислительной диагностики, включающей:

  1. 1. Сбор информации.
  2. 2. Отбор информации
  3. 3. Классификация

Каждый из этапов состоит из целого ряда процедур, содержание и количество которых зависит от характера диагностической задачи и от применяемого алгоритма (Ластед Л., 1971; Мисюк Н. С. и соавт. 1970).

 

5.1 Формализация диагностической задачи

Целью этапа сбора информации является составление карты признаков/симптомов с последующей кодировкой ИБ по этой карте, то есть формирование основного формализованного материала для разработки СВД.

Задача создаваемой СВД состоит в дифференциальной диагностике трех заболеваний: D1 – ревматоидного артрита, D2 – псориатического артрита, D3 – подагрического артрита.

Отбор ИБ с верифицированным диагнозом, которые использовались для построения СВД, проводился в соответствии со следующими требованиями:

а) однородность. ИБ отбирались за несколько последних лет и только из тех лечебных учреждений, в которых существуют сходные взгляды на симптоматику, присущую выбранным заболеваниям;

б) качественность. Среди отобранных ИБ нет таких ИБ, в которых содержится совокупность симптомов, явно недостаточная даже для приблизительной постановки диагноза;

в) диагностическая нетривиальность. Среди отобранных ИБ типичные случаи, превалирующие в клинике выбранных заболеваний, не преобладают над диагностически трудными нетипичными случаями, ради которых и создается СВД.

В результате проведенного отбора ИБ, общий объем выборки составил N=304 ИБ, из которых ND1=138,  ND2=85,  ND3=81.

При составлении карты признаков/симптомов были решены две задачи: отбор признаков и симптомов в карту и их градация.

На первом этапе, в карту были включены все признаки и симптомы, которые, по мнению врача, представляют определенную диагностическую ценность. При градации каждого из признаков были учтены следующие основные правила:

  • Были выделены такие градации признаков/симптомов, условные вероятности (относительные частоты) которых при разных РХА различны.
  • Не допускалось, насколько это возможно, слишком резких различий между условными вероятностями соседних градаций.
  • Необходимо было, чтобы каждая градация встречалась не менее чем в 5-7 наблюдениях, относящихся к разным заболеваниям. Если какая-либо градация ни разу не встречалась в наблюдениях, относящихся к одному из РХА, то было условно положено, что она встречалась в одном наблюдении, относящемся к данному заболеванию.

Кроме этого, необходимо было разбивать признаки и симптомы на градации так, чтобы у одного пациента была только одна градация, из относящихся к данному признаку или симптому. Выполнение этого условия привело к выделению ряда градаций в отдельные самостоятельные признаки или симптомы. Например, стресс, как предшествующий фактор, может сопровождать другие предшествующие факторы и поэтому он был вынесен в отдельных признак с градациями «есть/нет».

Карта признаков/симптомов может быть составлена по-разному, в зависимости от поставленной задачи. В нашем исследовании карта разрабатывалась для оптимизации  диагностики на начальном этапе заболевания. Поэтому в нее вошли признаки и симптомы, основанные на анамнестических и клинических данных, а также результатах рентгенографии суставов.

В результате проведенного анализа медицинских данных, с учетом указанных требований была сформирована следующая карта признаков/симптомов для дифференциальной диагностики РА, ПсА и ПА, представленная в приложении 1.

Ниже представлены примеры кодировки данных рентгенографии

суставов ( рисунки  28,29 )

 

  .

 

Рисунок 28. Рентгенограмма кистей при раннем РА.

 

Так, на рентгенограмме кистей пациентки К. (рисунок 28) определяется сужение суставных щелей в области ПМФ суставов субхондральный склероз. По карте признаков и симптомов (приложение 1) это соответствует признаку 34 и его градации 90.

 

 

 

Рисунок 29. Рентгенограмма крестцово-подвздошных сочленений при раннем ПсА. 

На рисунке 29 представлена рентгенограмма крестцово-подвздошных сочленений пациента Д., на которой определяются явления сакроилеита, что соответствует признаку 37 и его градации 96.

 

 

5.2 Формирование пространства информативных симптомов

 

Этап отбора данных заключается в расчете показателей информативности и последующем отборе градаций признаков и симптомов.

Условные вероятности наличия градации Si, относящейся к признаку Xk, при данном РХА (Dj) вычисляются так:

 

,

где 

число ИБ с диагнозом Dj, в которых есть градация Si

число ИБ с диагнозом Dj, в которых проверялся признак Xk.

Для расчета информативности градаций целесообразно использовать коэффициент информативности по Кульбаку, который дает наиболее объективную оценку диагностической ценности данной градации (Быховский М. Л., 1968; Ластед Л

2 3 4 5