Компьютерные технологии прогнозирования и диагностики в медицинской практике

Современный этап прогнозирования средств вычислительной техники в здравоохранении характеризуется несколькими направлениями. Основное

направление связано с построением экспертных систем для оценки состояния здоровья с использованием данных клинического анамнеза и данных инструментальных и лабораторных исследований.

Второе направление связано с автоматизированным анализом медико­биологических сигналов. Примерами таких систем являются: автоматизированный кардиокомплекс КАД; прикладные программы автоматизированной обработки ДЕКАРТО-ЭКГ, система анализа ЭЭГ НЕЙРОВИЗОР, монитор-кардиоанализатор, анализатор электрореосигналов РЕОВИЗОР и др. [37].

Алгоритмы обработки биологических сигналов решают задачу нахождения информативных признаков (ИП) исследуемых сигналов, их математическую обработку с отображением и т.д.. Некоторые из этих систем способны формировать квалифицированное заключение с объяснением хода своих решений. Для решения задач прогнозирования и диагностики ИБС применяют теории распознавания образов, в которых в качестве ИП используются величины миокардиальных повреждений, механическую активность левого желудочка и т.д. [19, 20, 22, 36, 38, 46].

Высокой информативностью в задачах прогнозирования ССО обладают методы диагностики функционального состояния миокарда, реализуемы с использованием 2-3 размерной эхокардиографии. Хорошие результаты получают при эхокардиографическом анализе при разложении эхокардиограммы в ряд Фурье, что позволяет оценивать региональное стенное движение и с цветовым кодировванием параметров потока крови в коронарных сосудах [146] , известны работы по оценке степени стенозирования коронарных артерий методом регистрации эхокардиограмм в исходном состоянии и после воздействия фармакологическими средствами [149].

количество работ посвящено применению ультразвукового исследования сердца и допплеровской эхографии для прогнозирования возникновения ИБС [148, 151].

Множество отечественных и зарубежных исследователей для решения задач прогнозирования и медицинской диагностики используют искусственные нейронные сети (НС). При этом в прикладном значении используются два способа реализации НС: программная и аппаратная модель. На современном рынке изделия, основанные на использовании механизма действия НС, преимущественно используются в виде нейроплат. На плате размещены процессор цифровой обработки сигналов и оперативная память, что позволяет использовать такую плату для реализации НС, содержащих до десяти тысяч нейронов. Основными коммерческими аппаратными изделиями на основе НС являются и, вероятно, в ближайшее время будут оставаться нейро-СБИС. Подавляющее число используемых в исследованиях нейрокомпьютеров представляют собой персональный компьютер или рабочую станцию, в состав которых входит дополнительная нейроплата. Однако наибольший интерес представляют специализированные нейрокомпьютеры, непосредственно реализующие принципы НС.

При всей универсальности и инструментальной мощности систем распознавания и прогнозирования, основанных на современных аппаратных и программных реализациях НС, имеются определенные трудности, препятствующие их повсеместному распространению в решении различных медико-технических задач:

1. Высокая стоимость как нейрокомпьютеров, так и разработки решающих правил, синтезируемых методами нейроматематики.

2. В процессе разработки моделей, методов и систем на базе современных нейрокомпьютеров заведомо сужается круг пользователей данной работы, не обладающих требуемой инструментальной мощью, что особенно актуально в задачах медицинской диагностики.

Поэтому наиболее вероятно, что в ближайшее время при создании систем поддержки принятия решения, решающих определенный круг диагностических и прогностических задач, ведущей методологией останется теория распознавания образов и математическое моделирование, реализованные в диагностических и прогностических алгоритмах планирования процессов лечения [60, 126, 127, 128].

1.4