Современные системы компьютерной неинвазивной диагностики функционального состояния сердечно-сосудистой системы и риска сердечно­сосудистых катастроф

Диагностика ССС человека принадлежит к числу важнейших задач кардиологии. На данный момент электрокардиограмма (ЭКГ) является самым распространенным методом диагностики работы ССС человека.

Анализ доступных публикаций показал, что алгоритм обработки электрокардиосигнала (ЭКС) представляет собой последовательность следующих шагов:

1. Модуль предобработки, главной задачей которого является удаление помех разного вида, таких как дрейф изолинии, артефакты движения, шумы, создаваемые оборудованием и т.д.

2. Модуль выделения информативных признаков, который может работать на основе различных принципов обработки сигналов: структурный анализ, спектральный анализ [20, 65], частотно-временной анализ [27], энтропийно-

параметрический анализ, фазовые портреты [59, 69, 71], вариационной

пульсометрии [32], дисперсионное картирование [18, 54] и т.д.

3. Модуль редукции информативных признаков является необязательным и используется для сокращения количества выделенных информативных признаков, с целью повышения качества работы классифицирующего алгоритма.

4. Модуль классификации электрокардиосигналов, точнее сформированного в пространстве информативных признаков вектора информативных признаков, при формировании которого могут быть кроме ЭКГ использованы другие «сырые» данные, работает на основе различных методах классификации: опорных векторов, нейронные сети, деревья решений, нечеткая логика принятия решений и т.д. [26, 27, 35, 70, 73].

Таким образом, в научной литературе описаны множество методов диагностики ССЗ, основанных на анализе электрической активности сердца. Однако, по мнению специалистов, проблема создания электрокардиографов четвертого и третьего поколения далека от разрешения. Это обусловлено тем, что развитие персонифицированной медицины ставит актуальной проблему самоконтроля функционального состояния ССС. В настоящее время техническая задача создания портативных электрокардиографов с автоматическим контролем качества крепления электродов решена. Имеются развитые средства телекоммуникации, позволяющие передавать информацию от индивидуальных носителей в удаленные медицинские центры. Но с увеличением объема этой информации возникает проблема в ее селекции, так как на верхнем иерархическом уровне анализа данных информация поступает к лицу, принимающему решение (JH1P), которое является специалистом медико­биологического профиля. Но без соответствующих средств автоматической диагностики и прогнозирования ССЗ селекция медико-биологических данных, поступающих от пациента, не представляется возможной.

Исследование литературных источников показало, что для прогноза ССР используется концепция факторов риска (ФР). В ряде проспективных исследований показано, что прогноз развития и течения ССЗ значительно хуже

при сочетании нескольких, даже умеренно выраженных ФР по сравнению с одним высоким ФР. В частности, исследование РИОСАМ показало, что сочетание двух и более ФР ССЗ приводит к значительному увеличению количества инцидентов внезапной смерти и ИМ (200 случаев среди 1000 больных в течение 8 лет) [80].

Концепция суммарного сердечно-сосудистого риска была разработана и внедрена в широкую клиническую практику в 90-х годах прошлого века. Основанием этому послужили результаты крупных проспективных исследований продолжительностью не менее 10 лет [89]. Целью этих исследований являлось определение причинно-следственной связи между ФР и развитием сердечно­сосудистых осложнений (ИМ, мозгового инсульта и смертности от сердечно­сосудистых осложнений). На основании результатов исследований созданы модели, позволяющие у пациентов с наличием тех или иных ФР прогнозировать риск развития сердечно-сосудистых событий. Таким образом, суммарный сердечно-сосудистый риск - это обобщенное значение сочетания тех или иных ФР, показывающее уровень прогнозируемого риска развития смертельных и не смертельных сердечно-сосудистых осложнений, выраженный в процентах.

Существует несколько моделей для расчета популяционного риска. Все они базируются на многофакторном анализе риска заболевания в больших популяциях, за которыми проводится длительное наблюдение. Эти системы, безусловно, нельзя считать совершенными. Прежде всего, в них учитываются далеко не все известные в настоящее время факторы риска. Акцент делается на таких факторах, как уровень АД, ОХС в сыворотке, курение, возраст и пол, а не менее важные факторы риска, такие как семейный анамнез, ожирение, избыточная масса тела и другие, не учитываются. То же можно сказать и о появляющихся факторах риска, их использование при оценке риска с помощью известных систем не предусматривается. Еще одной проблемой является то, что в большинстве этих систем не учитываются региональные особенности, характер

питания и некоторые другие факторы, которые, несомненно, влияют на прогноз. И наконец, существенным недостатком многих систем является то, что они в основном учитывают коронарные события, ИМ, стенокардию и поэтому в основном ориентированы на определение риска не всех ССЗ, а коронарной болезни.

К наиболее известным моделям сердечно-сосудистого риска относятся: Фрамингемская шкала оценки риска [103], Шкала рекомендаций ESH/ESC (2003, 2007) [99], Шкала SCORE (2003) [48, 83], Модель PROCAM [96], Шкала ATPIII [112], Система стратификации риска D’Agustino [86].

В настоящее время в литературе представлено достаточное количество других калькуляторов, из которых можно отметить шкалу оценки риска смерти Cooper. Особенностью этой шкалы является возможность прогнозирования риска смерти от всех причин у мужчин в течение 15 лет [95]. Шкала разработана на основе результатов проспективного исследования с участием 21766 мужчин без анамнеза ИБС, инсульта и онкологического заболевания. Эта единственная в настоящее время зарубежная шкала, разработанная для прогнозирования риска смерти от всех причин и применения в реальной клинической практике.

Для нашей страны, в которой сохраняется очень высокая смертность среди лиц трудоспособного возраста, не имеющих доказанных ССЗ, точная и своевременная оценка риска имеет весьма большое значение. На основании отечественных проспективных многолетних наблюдений и использования обширной базы результатов российских исследований, выполненных в ГНИЦ профилактической медицины, создана отечественная шкала оценки риска фатальных сердечно-сосудистых осложнений в течение ближайших 10 лет, основанная на системе SCORE и построенная впервые для населения России. Разработанная шкала позволяет оценить и прогнозировать индивидуальный суммарный 10-летний риск смерти от ССЗ в российской популяции с учетом пола, возраста, курения, уровней САД, общего ХС и уровня образования и определить врачебную лечебную и профилактическую тактику в реальной клинической практике. Российская шкала суммарного риска составлена для мужчин и женщин,

может быть легко использована на практике для оценки эффективности профилактических технологий [74, 75].

В последние годы разработана технология оценки совокупного риска основных НИЗ («ОРИСКОН»), которая является оригинальной экспертной системой.

Шкалы оценки величины риска позволяют оценить не только индивидуальный риск, но и провести моделирование развития эпидемиологической ситуации в зависимости от выбранного варианта профилактического вмешательства. Вместе с тем очевидна необходимость развития данного направления, продолжения исследований по изучению механизмов реализации риска и внедрения новых технологий, разрабатываемых на основе новых знаний, в профилактическую медицину. В настоящее время в мире проводится более 30 эпидемиологических исследований с применением методов полногеномного или полноэкзомного секвенирования, а также методов эпигенетики. Есть основания полагать, что результаты этих исследований позволят не только в большей степени персонализировать оценку величины риска, но и осуществлять более раннее прогнозирование.

Рассмотренные современные системы стратификации ССР нельзя считать совершенными, так как в них учитываются далеко не все известные в настоящее время факторы риска, а сделан акцент на традиционных факторах и методах моделирования.

Таким образом, в современных условиях традиционных факторов риска и методических подходов к построению интеллектуальных систем прогнозирования рисков ССЗ недостаточно для надежного предсказания возникновения сердечно­сосудистых осложнений. Поэтому перспективным является включение ряда

новых факторов в прогностическую модель поражения ССС, которые могут быть использованы в системах стратификации риска у лиц, не имеющих клинических проявлений ССЗ, а также разработки новой методологии построения моделей ССР.

1.3