УДК 007.51; ГРНТИ 50.41.25
алгоритмическое обеспечение программного модуля
выбора эффективной тактики лечения
ОСТРОГО ПИЕЛОНЕФРИТА
А.А. Спирячин*, В.Л. Бурковский*, Д.Е. Строева**, А. В. Кузьменко**
* Воронежский государственный технический университет,
Россия, Воронеж, spirjachin@rambler.ru, bvl@vorstu.ru
** Воронежский государственный медицинский университет имени Н.Н. Бурденко,
Россия, Воронеж, dasha-cowboy@mail.ru, kuzmenkoav09@yandex.ru
Аннотация. Рассматривается алгоритмическое обеспечение программного модуля выбора эффективной тактики лечения острого пиелонефрита.
Ключевые слова. Алгоритмическое обеспечение, программный модуль, выбор эффективной тактики лечения, пиелонефрит.
Algorithmic support of software module for choice of effective tactics of treatment of acute pyelonephritis
A.A. Spiryachin*, V.L. Burkovsky*, D.E. Stroeva**, A.V. Kuzmenko**
* Voronezh State Technical University,
Russia, Voronezh, spirjachin@rambler.ru, bvl@vorstu.ru
** Voronezh State Medical University named after N.N. Burdenko,
Russia, Voronezh, dasha-cowboy@mail.ru, kuzmenkoav09@yandex.ru
Abstract. Algorithmic support of software module for choice of effective tactics of treatment of acute pyelonephritis is considered.
Keywords. Algorithmic support, software module, choice of effective tactics of treatment, pyelonephritis.
Для лечения заболеваний важно не только поставить достоверный диагноз, но и выбрать наиболее эффективную тактику лечения из всех используемых в медицине. Программный модуль выбора тактики лечения острого пиелонефрита является неотъемлемой частью интеллектуальной системы поддержки принятия врачебных решений в условиях выбора тактики лечения заболеваний на основе облачных технологий [1].
Острый пиелонефрит - потенциально опасное для жизни заболевание. Неверный диагноз и несвоевременное лечение могут привести к сепсису, септическому шоку, почечной недостаточности, летальному исходу. Лицу, принимающему решения, необходимо выбрать самую эффективную тактику лечения острого пиелонефрита на основе формализации процесса принятия решений с учётом своего опыта и с учётом накопленных данных с параметрами состояния здоровья пациентов как на момент диагноза, так и после лечения с применением определённой тактики лечения. Это позволит избежать осложнений при лечении новых пациентов, а также назначить им индивидуальное лечение, распределив при этом ограниченные ресурсы, затрачиваемые на лечение при выборе той или иной тактики лечения. Например, пациенты с худшими показателями в начале лечения требуют самой эффективной тактики. Это обусловлено постоянной длительностью лечения, но разными показателями здоровья после постановки диагноза. Длительность лечения острого пиелонефрита при любой выбранной тактике, как правило, составляет десять дней.
Индивидуальное состояние пациента описывается многими физиологическими показателями и лабораторными данными. Множество факторов обусловливают высокую сложность принятия решения в процессе выбора наиболее эффективной тактики лечения с учётом опыта лица, принимающего решение.
Цель лица, принимающего решение, – выбор наиболее эффективной тактики лечения – сводится к решению ряда задач программным модулем. Алгоритмическое обеспечение программного модуля выражается алгоритмом, применяемым в методе анализа иерархий [2], и предполагает реализацию системного подхода с использованием математических инструментов. К таким задачам относятся:
- выделение факторов, влияющих на решение, для оценки альтернатив;
- сбор информации о показателях данных факторов по каждой тактике лечения;
- попарное сравнение относительной значимости каждого фактора по шкале относительной важности Саати, которое выполняется экспертом или лицом, принимающим решение;
- нормирование количественных значений факторов;
- вычисление приоритетов каждой альтернативы;
- упорядочение альтернатив в порядке убывания значения приоритетов;
- выбор одной или нескольких наиболее эффективных методик лечения с учётом опыта лица, принимающего решения.
Рассматриваемый ниже алгоритм положен в основу программного модуля выбора тактики лечения заболеваний, протекающих в острой форме, в том числе острого пиелонефрита.
При выборе тактики лечения острого пиелонефрита для оценки состояния пациентов используются следующие показатели: общий анализ крови (эритроциты, лейкоциты, гемоглобин), общий анализ мочи (лейкоциты, бакпосев), биохимический анализ крови (мочевина, креатинин), отёк паренхимы, температура тела (по уровням), боль в поясничной области, болезненность при пальпации, озноб, дизурия, слабость, тошнота, тревога, депрессия [3] и другие. Перечень не является полным и приведён для того, чтобы показать, как много факторов участвуют в определении эффективности той или иной тактики лечения.
Сбор информации о показателях факторов производится в ходе лабораторных исследований в процессе лечения пациентов по каждой рассматриваемой тактике лечения. Ввод в программный модуль полученной информации предполагается осуществлять через форму ввода или посредством загрузки файла с данными в структурированном формате csv, xml или json. Таким образом, программный модуль может пополняться данными как по введённым тактикам, так и по совершенно новым. Рассматривается также возможность использования стандарта HL7 для электронного обмена медицинской информацией.
Попарное сравнение предлагает эксперту по два фактора, разделённых выражением на естественном языке. Выражения на естественном языке соответствуют значениям шкалы относительной важности Саати. Данный режим ввода экспертных данных в программный модуль применяется до тех пор, пока не будут получены попарные сравнения всех факторов. На каждой итерации происходит сохранение данных в базу данных. Также предполагается возможность редактирования введённых данных посредством таблицы для наиболее полного представления.
Перед нормированием показателей вычисляется среднее значение данного фактора в группе пациентов, при лечении которых применялась альтернатива – тактика лечения. Формула для нормирования показателей представлена ниже:
 ,
|
где aстар - среднее значение критерия в группе, amin – показатель здорового человека, amax – худший показатель в группе.
Вычисление приоритетов для каждой альтернативы является результатом выполнения итерационного алгоритма.
Введём в рассмотрение матрицу парных сравнений B, а также 
- вектор весов.
Алгоритм расчёта вектора включает итеративное выполнение следующих шагов:
Шаг 1. Проинициализировать номер итерации:
| k=0 |
Шаг 2. Проинициализировать вспомогательный вектор и вектор относительных значений единичной матрицей:
|
Шаг 3. Задать точность:
|
Шаг 4. Выполнить инкрементирование номера итерации:
| k = k+1 |
Шаг 5. Вычислить вспомогательный вектор:
|
Шаг 6. Вычислить 
- вектор из относительных значений – по правилу:
|
Шаг 7. Проверить выполнение условия:
 ( )
|
Если оно выполняется, то вектор весов найден:
 ,
|
искомый вектор сформирован, останов алгоритма, иначе – перейти к шагу 4.
После формирования искомого вектора весов необходимо выполнить аддитивную свёртку показателей по формуле:
|
После вычисления аддитивной свёртки – значения приоритета для каждой альтернативы – необходимо отсортировать список альтернатив по убыванию значений приоритета.
Таким образом, программный модуль позволяет представить наиболее полную информацию обо всех современных тактиках лечения с учётом опыта лица, принимающего решение. Данная информация повысит качество принимаемых решений в процессе лечения заболеваний, формализовав сложный процесс выбора наиболее эффективной альтернативы. Повышение эффективности лечения будет означать увеличение благоприятных исходов лечения, поскольку позволит распределить ограниченные ресурсы при лечении пациентов с различными показателями здоровья, избежав при этом опасной несвоевременности лечения. Кроме того, функциональность модуля может быть расширена за счёт добавления как нового заболевания, так и новой альтернативы. Гибкость оценки альтернатив достигается путём возможности переоценки введённых факторов, а также ввода новых видов факторов по существующим заболеваниям.
Библиографический список
1. Спирячин А.А., Бурковский В.Л. Интеллектуальная система принятия решений в условиях выбора тактики лечения хронических заболеваний на основе облачных технологий [Текст] / А.А. Спирячин, В.Л. Бурковский // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2014. - Т. 10. - №5-1. - С. 57-60.
2. Саати Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. — М.: Радио и связь, 1989. — 316 с.
3. Строева Д.Е., Кузьменко А.В., Кузьменко В.В., Курносова Н.В., Куташов В.А., Попов Д.В. Фототерапия в комплексном лечении острого серозного необструктивного пиелонефрита // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – Воронеж: Издательство Воронежского государственного технического университета, 2015. - Т. 14. - №1. - С. 75-78.