ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Мочекаменная болезнь (МКБ) является одним из самых распространенных урологических заболеваний, склонных к рецидивам, и нередко характеризуется упорным, тяжелым течением [15, 47, 95, 111, 127].

За последние три десятилетия достигнуты значительные успехи в методах удаления и дезинтеграции конкрементов за счет применения неинвазивных, мало­инвазивных и эндоскопических методов. При этом успехи лечебных малоинвазив­ных технологий вызвали снижение интереса к исследованиям в области прогнозиро­вания МКБ, что является одной из причин роста заболеваемости. В среднем у пер­вичного пациента с мочекаменной болезнью, существует 10% вероятность появле­ния нового камня в течение года или 50% вероятность рецидива в течение 5 лет при отсутствии медицинского обследования и лечения.

Многочисленными исследованиями доказано, что в значительной мере повы­сить качество прогнозирования заболеваний можно, используя при решении этих задач современные математические методы и информационные технологии [60]. В последнее время применение современных информационных и интеллектуальных

технологий становится критическим фактором развития большинства отраслей зна­ния и областей практической деятельности, поэтому разработка и внедрение автома­тизированных систем в медицине является одной из актуальных научно­технических задач [26].

В связи с этим возникает необходимость разработки и внедрения в практику врача-уролога современных интеллектуальных и информационных технологий с ис­пользованием математического аппарата и вычислительных алгоритмов, позволяю­щих повысить качество прогнозирования и эффективности профилактики мочека­менной болезни.

Степень разработанности проблемы. Проблемам повышения эффективности прогнозирования камнеобразования на основе математических методов и моделей посвящен ряд работ зарубежных ученых: Marshall R.W. (1976), Robertson W.G. (1976), Tiselius H.G. (1982, 1991), Werness P.G. (1985), Ogawa Y (1994),Laube N, Hesse A. (2000). [165, 176, 179, 182, 185, 197, 200]. Примером автоматизированных систем подходом к оценке риска МКБ служит система JESS (Joint Expert Speciation System) [180]. Данные модели и методы используют анализ обширного перечня фи­зико-химических констант, получаемых на основании дорогостоящих биохимиче­ских анализов. При этом они не охватывают всего спектра обменных пролитоген- ных нарушений, не учитывают выраженность индивидуальных факторов риска, присутствующих у конкретного пациента, достаточно затратны. Это оставляет без оказания специализированной помощи большое количество пациентов, у которых риски возникновения или рецидива мочекаменной болезни остаются недооценен­ными. В работах различных исследователей (Е. Шортлиф, Воронцов, Шаповалов, Н.А. Кореневский, А.Г. Коцарь, А.В. Новиков, С.П. Серегин и др.) было показано, что большое количество задач прогнозирования в медицине, включая урологические болезни и в частности МКБ, имеют пересекающиеся структуры классов с нечетко определяемыми границами [11, 20, 21, 39, 41, 64, 73, 77, 78, 79, 92, 119, 121, 124, 152, 153, 155].

[51, 57, 62, 63, 64, 65, 70, 71, 73, 74, 150, 152, 153, 154, 155, 168, 171, 172, 189, 202, 203].

В доступных источниках информации нами был найден ограниченный круг работ, посвященных прогнозированию возникновения и обострения МКБ с исполь­зованием технологии мягких вычислений и, в частности нечетких моделей (Коцарь А.Г., Стародубцева Л.В.) [78, 124]. Однако использование в этих работах нечетких модификаций модели Е. Шортлифа и выбранные пространства информативных при­знаков не обеспечивают решение поставленных в работе задач с требуемыми пока­зателями качества. Проведенный анализ показал, что лучшие показатели по времени и качеству решения задач прогнозирования МКБ достигается при использовании та­кой разновидности технологий мягких вычислений как методология синтеза ги­бридных нечетких решающих правил, разработанная на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета в сочетании с теорией измерения латентных переменных (Кореневский Н.А., Шуткин А.Н., Серегин С.П.) [51, 56, 57, 62, 74, 77].

Одним из эффективных способов метафилактики МКБ является использова­ние звуковой стимуляции. Однако этот способ не всегда обеспечивает ожидаемых эффектов и требует дальнейшего совершенствования.

Работа выполнена в соответствии с Федеральной целевой программой «Науч­ные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 гг.», в рамках реализации мероприятия № 1.2.1 «Проведение научных исследований науч­ными группами под руководством докторов наук», в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально-значимыми заболева­ниями» 2007-2011 гг., с научными направлениями Юго-Западного государственного университета «Медико-экологические информационные технологии» и «Моделиро­вание биологических и медицинских процессов на основе информационных техно­логий».

Цель работы: повышение качества оказания медицинской помощи пациен­там, имеющим склонность и страдающим мочекаменной болезнью, путем разработ­ки математических моделей, прибора и алгоритмов прогнозирования и метафилак-

тики мочекаменной болезни при неполном и нечетком представлении данных с пе­ресекающейся структурой прогнозируемых классов состояний.

Для решения поставленной цели решении следующие задачи:

- с учетом этиологии и патогенеза появления и развития мочекаменной болез­ни выбрать адекватный математический аппарат исследования;

- сформировать пространство информативных признаков и синтезировать ма­тематическую модель прогнозирования возникновения мочекаменной болезни;

- сформировать пространство информативных признаков и синтезировать ма­тематическую модель прогнозировании рецидива мочекаменной болезни;

- разработать информационно-аналитическую модель принятия решений для прогнозирования и профилактики МКБ;

- разработать прибор для комбинированной метафилактики МКБ;

- разработать алгоритм управления процессами принятия решений по рацио­нальному ведению пациентов, имеющих склонность к заболеванию и заболевших МКБ;

- разработать структуру системы поддержки принятия решений врача-уролога;

- протестировать эффективность предложенных моделей и средств в клиниче­ских условиях.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использо­ваны методы лабораторных и инструментальных исследований, математической биологии и биоинформатики, математического и компьютерного моделировании, статистики, системного анализа, теории измерения латентных переменных, нечет­кой логики принятия решения, экспертного оценивания, биофизики акупунктуры.

Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие ре­зультаты, характеризующиеся научной новизной:

- система информативных признаков, отличающаяся тем, что их состав и структура оптимизирована с использованием теории измерения латентных перемен­ных с моделью Г. Раша, позволяющая сократить время и затраты на принятие реше­ний по ведению выбранной категории пациентов;

- математические модели прогнозирования возникновения и рецидивов МКБ, отличающиеся использованием нечеткой гибридной иерархической структуры, поз­воляющие обеспечивать приемлемое для практической медицины качество приня­тия решений при минимальном наборе информативных признаков;

- информационно-аналитическая модель и алгоритм управления процессами принятия решений по рациональному ведению пациентов, отличающиеся использо­ванием технологии мягких вычислений с использованием гибридных нечетких иерархических моделей, структурой связи информационных блоков и авторской разработкой профилактики, позволяют обеспечивать гибкую смену тактики ведения пациентов в зависимости от их индивидуального состояния и образа жизни;

- прибор для комбинированной метафилактики МКБ, отличающийся наличием последовательно включаемых режимов ультразвуковой и звуковой стимуляции структур, способных аккумулировать камни, параметры которых определяются ин­дивидуальными состояниями этих структур, позволяющий повысить эффективность проводимых лечебно-оздоровительных мероприятий;

- структура системы поддержки принятия решений врача-уролога, отличаю­щиеся содержанием базы знаний, включающей подсистемы обучения, прогнозиро­вания и формирования рекомендаций по проведению лечебно-оздоровительных ме­роприятий со множествами гибридных нечетких решающих правил, позволяющая улучшить качество оказания медицинской помощи пациентам, предрасположенным и страдающих МКБ.

Практическая и теоретическая значимость работы состоит в развитии и интеграции технологии мягких вычислений, основанной на гибридных математиче­ских моделях, теории нечеткой логики принятия решений, теории уверенности, тео­рии измерения латентных переменных в решении задач повышения качества меди­цинского обслуживания населения, в частности больных, предрасположенных и страдающих мочекаменной болезнью, путем нового поколения систем поддержки принятия решений врача-уролога.

Математические модели прогнозирования позволяют оценить уверенность в возможности появления и рецидива исследуемого класса заболеваний. Информаци­

онно-аналитическая модель и алгоритмы управления процессами принятия решений обеспечивают оценку состояния пациентов и формируют рациональные схемы их ведения.

Предложенные в работе модели прогнозирования, оценки эффективности профилактики и лечения с приборным обеспечением, составили основу построения системы поддержки принятия решений, позволяющей поднять на новый уровень оказание медицинских услуг населению, предрасположенному и страдающему мо­чекаменной болезнью.

Положения, выносимые на защиту:

1. Система информативных признаков, состав которых оптимизирован мето­дами теории измерения латентных переменных с моделью Г. Раша позволяет сокра­тить время и затраты на сбор информации для решения поставленных задач.

2. Математические модели прогнозирования возникновения и рецидива МКБ, построенные с использованием гибридных нечетких моделей, обеспечивают уве­ренность в принимаемых решениях не менее 0,9, что позволяет рекомендовать их к использованию в медицинской урологической практике.

3. Прибор для комбинированной метафилактики мочекаменной болезни соче­тающий ультразвуковую и звуковую стимуляцию структур организма, аккумулиру­ющих камни, обеспечивает повышение эффективности камневыведения естествен­ным путем.

4. Информационно-аналитическая модель и алгоритм управления обеспечи­вают функционирование системы поддержки принятия решений врача-уролога, ис­пользование которой позволяет повысить качество медицинского обслуживания па­циентов, предрасположенных или страдающих мочекаменной болезнью.

Достоверность результатов исследования обеспечена корректностью приме­нения современных методик сбора и обработки исходной информации, правильным подбором объектов наблюдения, достаточным объемом исследуемой выборочной совокупности, использованием апробированного математического аппарата, постро­ением клинических исследований в соответствии с 1b -2Ьуровнями достоверности по шкале Оксфордского центра доказательной медицины, непосредственным уча­

стием автора в получении исходных данных и результатов исследования, и под­тверждается проверкой результатов на достаточных объемах объектов с известны­ми исходами наблюдения, опытом практической реализации результатов исследова­ния в практике, обсуждением результатов исследования на международных и все­российских научных конференциях, публикациями результатов исследования в ре­цензируемых научных изданиях.

Апробация и результаты внедрения работы. Предложенные в работе модели и алгоритмы внедрены в учебный процесс кафедры биомедицинской инженерии ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет» по дисциплине «Техни­ческие методы диагностических исследований и лечебных воздействий», использу­ются в клинической практике ОБУЗ «Курская городская клиническая больница ско­рой медицинской помощи», а также в практике отделения медицинской реабилита­ции ОБУЗ «Курская городская больница №1 имени Николая Сергеевича Коротко­ва».

Основные положения диссертационной работы были представлены и обсуж­дались на Международных научных конференциях и симпозиумах: Медико­экологические информационные технологии (Курск, 2015, 2016); Оптико­

электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Курск, 2015, 2017); Физика и радиоэлек­троника в медицине и экологии - ФРЭМЭ'2016 (Владимир - Суздаль, 2016 г.); Энер­госбережение и эффективность технических систем (Тамбов, 2017 г.), а также на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ (Курск) и Всероссийского НИИ автоматики им. Н.Л. Духова (г. Москва).

Публикации. По материалам диссертации опубликованы в 12 печатных рабо­тах, в том числе 1 монография, 5 публикаций в рецензируемых научных журналах и изданиях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав и за­ключения, изложенных на 130 страницах машинописного текста, иллюстрирована 29 рисунками, 16 таблицами, содержит список литературы из 203 наименования.