Пользовательский поиск

Диагностические алгоритмы иридодиагностики

Использование вычислительных машин в медицине и здравоохранении в течение следующих десятилетий будет все более возрастать. Речь идет не о каком-то далеком будущем, а о доступных сроках в пределах нашей практической жизни и деятельности. Поэтому уже сегодня врачам и медицинским работникам полезно иметь хотя бы общие представления об архитектуре ЭВМ, а также смысле таких понятий, как алгоритм, язык, программа, информация и т. д.

Продолжение ниже

Методы медицинской и лабораторной диагностики

Гипердиагностика – это диагностика «заболевания», которое никогда не вызовет симптомов или смерти на протяжении жизни пациента. Она является проблемой, потому ...

Читать дальше...

всё на эту тему


Современная ЭВМ обладает исключительной универсальностью. Например, в условиях коллективного доступа, когда к ней одновременно обращаются десятки специалистов, она решает самые разнообразные задачи – математические, графические, прогностические и т. д.

Это удается благодаря переработке информации в системах уравнения по определенным правилам – алгоритмам, которые могут быть любой природы, иметь математическое или словесное описание. Первые алгоритмы разработаны еще средневековым ученым и мыслителем Аль Хорезми. Правила умножения, деления, извлечения из-под корня – наглядные примеры записи алгоритмов в символическом виде. Словесные формулировки алгоритмов распространены гораздо меньше. Ведь человеческому языку присущи неоднозначность и избыточность. Независимо от происхождения суть любого алгоритма – это процедура решения определенной задачи с перечнем последовательности действий. Понятие алгоритма встречается уже в школьной арифметике. Это и есть алгоритм, т. е. последовательность раз и навсегда установленных правил и приемов нахождения числовых значений неизвестного «х» при различных заданных числовых значениях коэффициентов «а» и «в».

Можно ли называть алгоритмом схему диагностики заболевания или назначение лечения больному? Да, можно при соблюдении определенных требований к свойствам разработанного для этого алгоритма в виде графической схемы или словесного предписания. Например, определенность, так как алгоритм должен иметь только одно толкование. Другое важное его свойство – массовость, т. е. он может применяться для решения данной задачи с любым множеством однотипных, аналогичных исходных данных. При правильном использовании алгоритма получается точный результат или сигнал о невозможности решения задачи с определенными исходными данными. Каждый алгоритм должен обладать возможностью его расчленения на отдельные простые элементарные операции.

Что же собой представляет диагностический алгоритм? Обратимся вначале к общепринятому его определению.

Алгоритм – это совокупность правил, которые определяют содержание и последовательность операций, преобразующих исходные данные в искомый результат. Если же он применяется для распознавания болезней человека, то его, называют диагностическим алгоритмом.

По мнению Н. С. Мисюк и соавт. (1970), все диагностические алгоритмы в зависимости от способов их использования можно разделить на две самостоятельные группы: требующие и не требующие применения ЭВМ.

В свою очередь первая группа алгоритмов состоит из нескольких разновидностей, основанных на различных принципах их построения.

Вероятностный метод

Используются значения условной вероятности появления признаков, характерных для данного заболевания, и априорная вероятность. Вероятность различных диагнозов определяется по формуле Байеса.

Разновидность вероятностного метода:

  • распознавание болезней с помощью формулы Байеса;
  • вероятностная зависимость признаков;
  • логическая схема диагностического процесса;
  • информационная мера системы признаков;
  • матричный алгоритм с оценкой веса симптомов.

Метод логического базиса. В его основе лежит рассмотрение синдромов или комбинаций признаков, типичных для данного заболевания, а также исключение с помощью медицинских сведений нехарактерных. Диагноз формируется методом исключения из списка заболеваний, синдромы которых не совпадают с синдромами, обнаруженными у больного.

Метод логического базиса предложен Р. Ледли и Л. Ластером (1983). В ЭВМ используется аппарат математической логики (исчисление высказываний), что неразрывно связано с понятием комплекса симптом–болезнь.

Метод фазового интервала. По замыслу он более всего идентичен методу логического базиса. Диагноз устанавливается по максимальному числу несовпадений признаков болезни с характерной совокупностью симптомов для данного заболевания.

В основе метода фазового интервала лежит предположение, что состояние организма и его функции можно описать при помощи определенной системы параметров X1, Х2 Хn. В таком случае здоровому организму присуща одна система значений этих параметров, а больному – другая. При допущении, что эти параметры есть оси некоторой системы координат, каждая совокупность их значений является некоторой точкой в этой системе. Исходя из этого, любое состояние организма изображают представляющей точкой в пространстве параметров (Мисюк Н. С. и др., 1970).

Статистический метод

На его основе статистическое сопоставление комплекса признаков ранее выявленных случаев, хранящихся в архиве или в памяти ЭВМ.

Авторами этого вида алгоритма являются отечественные ученые И. И. Артоболевский, А. А. Вишневский, М. Л. Быховский (1962). Его суть – автоматизированный поиск аналогичного или тождественного случая, имевшего место в прошлом. Это и обусловливает формирование информационного массива – банка данных из унифицированных историй болезни. Обычно случаи совпадения извлекаются, при неполном совпадении выбирается вариант, наиболее близкий к рассматриваемому. Принцип функционирования статистического метода позволяет дать ему и другое определение: поиск клинического прецедента.

Среди достоинств последовательного статистического анализа следует выделить возможность наиболее полно реализовать информацию, полученную при обследовании больного, и за счет этого дополнить опыт врача новыми методами. Кроме того, возможность его использования без применения вычислительной техники, хотя он и очень близок к методам, обусловливающим их использование для составления диагностических программ для ЭВМ.

Достаточно разнообразной является и группа алгоритмов, не требующих применения ЭВМ.

Табличные алгоритмы

Они обеспечивают распознавание заболеваний при помощи специальных диагностических таблиц. Принципы их построения и использования достаточно удобны и доступны. Их применение способствует правильной постановке диагноза при весьма существенном условии: точного совпадения табличных признаков с признаками симптомокомплекса распознаваемого заболевания.

Ценность табличных алгоритмов особенно велика в дифференциальной диагностике заболеваний с четким перечнем клинической картины.

Обычно для разработки диагностических табличных алгоритмов требуется выполнение определенных процедур: болезни классифицируются на определенные группы и отыскивается мера их информативной значимости. Методы, эти доступны каждому врачу и не требуют никакой вычислительной техники (Инес В. С., 1964, 1967, 1978).

Работа с такими диагностическими табличными алгоритмами очень проста: достаточно подсчитать количество совпадений выявленных признаков с заданной программой. Естественно, что наибольшее число совпадений и определит диагноз.

Наряду с простыми диагностическими табличными алгоритмами различными авторами разработаны таблицы, в которых оценивается каждый признак для постановки диагноза. Такой подход повышает их разрешающие возможности.

Использование диагностических таблиц, составленных на большом клиническом материале с помощью последовательного статистического анализа, позволяет ускорить решение диагностической задачи. Такие таблицы могут стать основой для дифференциально-диагностических программ для ЭВМ (Мисюк М. С. и др. 1970).

Среди алгоритмов, используемых самостоятельно без применения ЭВМ, следует назвать такие, которые основаны на последовательном статистическом анализе. К существенным достоинствам алгоритмов этого класса следует отнести допустимость отсутствия некоторых признаков при дифференциальной диагностике. Этим условиям удовлетворяют исследования многих специалистов, осуществленные у нас в стране и за рубежом в 60-е годы. Среди них следует назвать статистический анализ А. Вальда (1960), – модель, предложенную для дифференциальной диагностики двух сходных заболеваний (Генкин А. А., Гублер Е. В., 1961, 1962), разных форм ожоговой болезни (Гублер Е. В. и др., 1964; Лечеза В. И., 1964), эпидемического гепатита и хронического холангиогепатита (Кошиль О. И., Полонский Ю. 3., 1964), психических болезней (Иовлев Б. В., Случевский Ф. П., 1968), распознавания острых заболеваний и угрожающих состояний (Гублер Е. В., 1968) и др.

В самом названии алгоритма, основанного на последователь-ном статистическом анализе, раскрывается необходимость этапного выполнения процедур. Среди них: распределение симптомов, оценка различия в их распределении, диапазоны распределений, определение числа правдоподобия, вычисление диагностических коэффициентов, информативность симптомов и проверка диагностических таблиц.

К диагностическим алгоритмам, не требующим применения ЭВМ, также могут быть отнесены алгоритм различения (Генкин А. А., Зараковский Г. М., 1964) и некоторые методы кибернетической обработки диагностических данных (Генес В. С., 1964).

Создание надежных диагностических алгоритмов в медицине – чрезвычайно сложная творческая задача. В последние десятилетия она успешно решается учеными. Отечественная медицина вправе гордиться: первое фундаментальное алгоритмическое руководство по кардиологии – наше советское. Использование этих алгоритмов даже без применения ЭВМ уже существенно улучшает качество диагностики и лечения больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Причем, этот качественный сдвиг измеряется не в процентах, а десятками раз. В массовых экспериментах диагностика с помощью алгоритмов уменьшила число ранее допущенных ошибок от 7 до 50, в среднем в 10–16 раз. Эффективность и качество алгоритмической диагностики особенно наглядны по показателям работы «Скорой помощи» г. Новосибирска. Только в распознавании инфаркта миокарда алгоритмы обеспечили в 58–88 раз меньше ошибок, чем при обычной диагностике.

Алгоритмы диагностики – это не только высокое качество, но и инструмент для более быстрого врачебного мышления. Интересны данные проф. Л. Б. Наумова – автора и научного руководителя осуществляемых в г. Новосибирске разработок диагностирующих алгоритмов.

Применение алгоритмов первоначально требует в среднем 20– 30 мин на обследование одного больного, у некоторых врачей – 8–10 мин. Конечно, это зависит и от тяжести заболевания, и от качества используемых алгоритмов. По мере накопления опыта время алгоритмической диагностики уменьшается, при экстренной даже до 2–3 мин.




© Авторы и рецензенты: редакционный коллектив оздоровительного портала "На здоровье!". Все права защищены.


 
Текст сообщения*
Защита от автоматических сообщений
Загрузить изображение
 

nazdor.ru
На здоровье!
Беременность | Лечение | Энциклопедия | Статьи | Врачи и клиники | Сообщество


О проектеКарта сайта β На здоровье! © 2008—2015
nazdor.ru, nazdor.com
Контакты Наш устав

Рекомендации и мнения, опубликованные на сайте, являются справочными или популярными и предоставляются широкому кругу читателей для обсуждения. Указанная информация не заменяет квалифицированную медицинскую помощь, основанную на истории болезни и результатах диагностики. Обязательно проконсультируйтесь с врачом.

Размещенные на сайте информационные материалы, включая статьи, могут содержать информацию, предназначенную для пользователей старше 18 лет согласно Федеральному закону №436-ФЗ от 29.12.2010 года "О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию".