Нейроинформатика

Прогнозирование осложнений инфаркта миокарда.


Поиски возможностей прогнозирования осложнений, которые могут возникнуть в госпитальный период инфаркта миокарда, очень актуальны и являются одной из наиболее сложных задач кардиологии. Прогнозирование необходимо осуществлять при поступлении больного в стационар, сразу же после проведения стандартных методов обследования. Оно должно быть быстрым, проводиться неоднократно в процессе наблюдения за больным по мере поступления новых данных о его состоянии.

Получение прогноза осложнений позволяет врачу целенаправленно проводить профилактику, усилить наблюдение за больным, скорректировать режим физической активности пациента (особенно в предполагаемые сроки возникновения осложнения). Прогноз может определять более длительное и интенсивное лечение антикоагулянтами при угрозе тромбоэмболических осложнений, антиаритмическими препаратами - для профилактики аритмий.

При создании базового ядра ЭС прогнозирования осложнений инфаркта миокарда выбрано 4 вида осложнений, достаточно частых и/или довольно опасных [5.49]. Это фибрилляция предсердий, тромбоэмболические осложнения, перикардит и возникновение/усугубление хронической СН. При постановке задачи мы исходили из необходимости прогнозировать возможность возникновения каждого из четырех выбранных осложнений в отдельности и возможного срока его появления, считая от момента поступления больного в стационар. Таким образом, задача разбивается на 8 подзадач, четыре из которых решаются нейросетями-классификаторами (возникновение осложнений), и четыре - нейросетями-предикторами (сроки возникновения осложнений).

Были выбраны 32 обучающих параметра, отражающие клиническое состояние больного инфарктом миокарда на момент поступления в клинику, данные анамнеза и результаты лабораторных и функциональных исследований: возраст, пол, глубина и локализация инфаркта (по данным электрокардиографии), количество инфарктов в анамнезе, характеристика предшествующей стенокардии, наличие и тяжесть гипертонической болезни и сердечной недостаточности, наличие в анамнезе нарушений сердечного ритма и проводимости, эндокринных заболеваний, тромбоэмболий, хронического бронхита, концентрация калия и натрия в крови, частота сердечных сокращений, характеристика выбранных показателей ЭКГ, размеры отделов сердца по данным эхокардиографии.


Исследованы 300 клинических примеров (таблица 5.4). Для экспериментов из общей выборки отдельно для каждого типа нейросетей были выделены обучающая группа (250 человек) и контрольная (тестирующая) группа (50 человек). Разделение выборки производилось случайным образом. Для прогнозирования возникновения каждого осложнения создавались несколько нейросетей, составляющих консилиум. Все нейросети вначале обучались на 250 пациентах обучающей выборки, а затем тестировались на контрольной группе. Результаты теста определялись голосованием в каждом консилиуме. Результаты теста контрольной выборки для прогнозирования фибрилляции предсердий приведены в таблица 5.5.

Таблица 5.4. Количество больных инфарктом миокарда поклассам в каждой из четырех выделенных по осложнениям подгрупп ОсложнениеКоличество больных
Фибрилляция предсердий нет

пароксизмальная форма

постоянная форма
217

60

23
Перикардит нет

есть
172

128
Тромбоэмболические осложнения нет

есть
242

58
Возникновение или усугубление сердечной недостаточностинет

есть
144

156
Таблица 5.5. Результаты тестирования консилиума нейросетей, прогнозирующих возникновение и форму фибрилляции предсердий (ФП), проведенные на контрольной выборке из 50 примеров, не участвующих в обучении Известный классВычислено как... Класс 1Класс 2Класс 3
Нет ФП



- 30 примеров
28 2 -
Пароксизмальная форма ФП

- 12 примеров
- 111
Постоянная форма ФП

- 8 примеров
- 17
Процент правильно распознанных примеров в тестирующей выборке при прогнозировании возникновения перикардита составил 76%, тромбоэмболий - 82%, возникновения/усугубления сердечной недостаточности - 78%.

Отдельно были созданы и обучены нейросети-предикторы для прогноза сроков возникновения осложнений (начиная с момента поступления больного в клинику).



Исследованы 300 клинических примеров (таблица 5.4). Для экспериментов из общей выборки отдельно для каждого типа нейросетей были выделены обучающая группа (250 человек) и контрольная (тестирующая) группа (50 человек). Разделение выборки производилось случайным образом. Для прогнозирования возникновения каждого осложнения создавались несколько нейросетей, составляющих консилиум. Все нейросети вначале обучались на 250 пациентах обучающей выборки, а затем тестировались на контрольной группе. Результаты теста определялись голосованием в каждом консилиуме. Результаты теста контрольной выборки для прогнозирования фибрилляции предсердий приведены в таблица 5.5.

Таблица 5.4. Количество больных инфарктом миокарда поклассам в каждой из четырех выделенных по осложнениям подгрупп ОсложнениеКоличество больных
Фибрилляция предсердий нет

пароксизмальная форма

постоянная форма
217

60

23
Перикардит нет

есть
172

128
Тромбоэмболические осложнения нет

есть
242

58
Возникновение или усугубление сердечной недостаточностинет

есть
144

156
Таблица 5.5. Результаты тестирования консилиума нейросетей, прогнозирующих возникновение и форму фибрилляции предсердий (ФП), проведенные на контрольной выборке из 50 примеров, не участвующих в обучении Известный классВычислено как... Класс 1Класс 2Класс 3
Нет ФП

- 30 примеров
28 2 -
Пароксизмальная форма ФП

- 12 примеров
- 111
Постоянная форма ФП

- 8 примеров
- 17
Процент правильно распознанных примеров в тестирующей выборке при прогнозировании возникновения перикардита составил 76%, тромбоэмболий - 82%, возникновения/усугубления сердечной недостаточности - 78%.

Отдельно были созданы и обучены нейросети-предикторы для прогноза сроков возникновения осложнений (начиная с момента поступления больного в клинику).


Содержание раздела