Нейроинформатика

Система назначения оптимальной


Облитерирующий тромбангиит (болезнь Бюргера) - тяжелое воспалительное заболевание сосудов мелкого и среднего калибра, сопровождающееся тромбозом и нарушением их проходимости. Этиология этого заболевания до настоящего времени остается неизвестной. Подавляющее большинство больных тромбангиитом - мужчины молодого возраста (18 - 45 лет).

Лечение облитерирующего тромбангиита - трудная, далеко еще не решенная задача. В начальных стадиях заболевания обычно ограничиваются терапевтическими мероприятиями - назначением дезагрегантов, противовоспалительных и антигистаминных препаратов. Однако заболевание часто носит злокачественный характер и быстро приводит к ампутации конечности.

В 1990 - 1994 гг. в отделении хирургии сосудов Краевой Клинической Больницы № 1 г. Красноярска под наблюдением находилось 130 больных облитерирующим тромбангиитом. На каждого больного заполнялась анкета, состоящая из 3 разделов.

Первый раздел (104 пункта) включает вопросы, касающиеся анамнеза жизни и данного заболевания, сопутствующих заболеваний; состояние органов и систем, подробное описание имеющегося у больного тромбангиита с характеристикой состояния сосудов конечностей, данные лабораторных и инструментальных методов исследования, характеристику проводившегося ранее лечения. Другими словами, этот раздел отражает исходный статус больного на момент его поступления в стационар.

Второй раздел (11 пунктов) характеризует проведенное в стационаре лечение (консервативное и/или оперативное).

Третий раздел (4 пункта) содержит сведения о непоcредственных исходах проведенного лечения.

Существующие методы лечения тромбангиита часто малоэффективны и процент выполняемых ампутаций остается высоким. Перед врачом стоит задача подобрать оптимальное сочетание методов лечения, действующих на ведущие звенья патогенеза у конкретного больного. Целью проводимого исследования стало создание нейросетевой ЭС для прогноза непосредственных исходов заболевания и выбора оптимального сочетания терапевтических и хирургических воздействий.
Соответственно этому ЭС подразделяется на два функциональных блока, каждый из которых решает свой круг задач [5.50].

Один блок (блок "И" - исходы) прогнозирует непосредственные исходы заболевания, которые зависят от двух групп параметров. Первая группа - исходный статус больного, фиксированные параметры, отражающие состояние больного на момент поступления в клинику, а также данные анамнеза. Однако исход заболевания зависит не только от исходных параметров, но и от проводимого в клинике лечения. Поэтому вторая группа параметров, необходимая для прогноза - примененные методы лечения. Эти параметры неизвестны при поступлении, на этот момент их можно только предполагать. Однако при обучении нейросети используются уже пролеченные больные с известным набором терапевтических и хирургических воздействий. Обучив нейросети прогнозировать исходы тромбангиита в зависимости от исходного статуса и проведенного лечения, можно моделировать результат, оставляя неизменными фиксированные параметры и подстраивая предполагаемые методы лечения.

Другой блок ЭС обучается прямому выбору наиболее оптимальных методов лечения (блок "Л"), используя только первый, фиксированный набор параметров (рис. 5.6).

С учетом поставленной задачи были сформированы подгруппы примеров для обучения нейросетей. Для решения подзадач блока "И" примеры были сгруппированы по классам четырьмя способами (таблица 5.6), для блока "Л" - 11 способами (таблица 5.7).

Для тестирования обученных нейросетей использовались 35 клинических примеров обследованных и пролеченных больных с известными исходами заболевания. Эти примеры не входили в обучающую выборку. Тест каждого примера проводился следующим образом. Сначала тестировались 4 нейросети, прогнозирующие исходы заболевания, причем в качестве параметров лечения, проведенного в клинике, использовались данные о реально назначенном хирургами лечении. Затем пример тестировался нейросетями, назначающими оптимальный набор методов лечения.



После этого проводился повторный тест нейросетями, прогнозирующими исходы, но теперь в пример подставлялись предполагаемые методы лечения, назначенные нейросетями.


Рис. 5.7.  Схема функционирования ЭС

Таблица 5.6. Подзадачи первого ("И") блока ЭС ПодзадачаКлассыЧисло примеров
1. Прогноз динамики ишемии1. Уменьшение ишемии

2. Без изменений

3. Усиление ишемии
85

38

7
2. Прогноз динамики трофических расстройств1. Динамики нет

2. Уменьшение трофических расстройств
50

80
3. Прогноз исчезновения болей в покое1. Боли остались

2. Боли исчезли
57

73
4. Ампутация1. Не производилась

2. Производилась
123



7
Таблица 5.7. Подзадачи второго ("Л") блока ЭС ПодзадачаКлассыЧисло примеров
Прогнозирование возможности успешного лечения ("фильтрующая" нейросеть) 1. Больные с неблагоприятным исходом после лечения

2. Больные с благоприятным исходом и больные со смоделированным лечением
24

106
1. Назначение вазапростана1. Не назначать

2. Назначать
122

8
2. Плазмоферез, иммунопротекторы1. Не назначать

2. Назначать
111

19
3. Пульстерапия1. Не проводить

2. Проводить
126

4
4. Симпатэктомия1. Не проводить

2. Односторонняя

3. Двухсторонняя
104

21

5
5. Деструкция надпочечников1. Не проводить

2. Односторонняя

3. Двухсторонняя
84

25

21
6. Эмболизация надпочечников1. Не проводить

2. Односторонняя

3. Двухсторонняя
82

41

7
7. Компактотомия или РОТ1. Не проводить

2. Проводить
120

10
8. Ревизия1. Не проводить

2. Проводить
127

3
9. Ампутация1. Не проводить

2. Проводить
125

5
10. Реконструктивная операция1. Не проводить

2. Проводить
126

4
11. Некрэктомия1. Не проводить

2. Проводить
125

5
Рассмотрим результаты первого теста. Нейросеть, прогнозирующая динамику ишемии, сделала правильное заключение в 29 случаях из 35 (82,9%). Регресс трофических расстройств прогнозировался правильно в 14 из 17 случаях имеющихся трофических расстройств (только у 17 больных имелись трофические расстройства, поэтому в остальных случаях прогноз не имел смысла).


Это составило 82,4%. Нейросеть, прогнозирующая динамику болевого синдрома, сделала правильное предсказание в 22 из 25 случаев (88%). Ответы сети, отвечающей за предполагаемую ампутацию, совпали в 33 случаях из 35 (94,3%).

Всего в тестирующей выборке имелось 9 больных, у которых не совпал хотя бы один прогноз. У остальных пациентов все прогнозы делались 4 нейросетями правильно. Из этих 9 больных 7 были отнесены нейросетью-"фильтром" к категории "трудных".

Интерес представляют два формально неверных результата нейросети, прогнозирующей ампутацию. У данных больных ампутация не была проведена в сроки госпитализации, однако была выполнена в первые 2 месяца после выписки. Нейросеть правильно предсказала отсроченные исходы, поэтому эти два случая нельзя считать явными ошибками.

Рассмотрим результаты теста нейросетей, назначающих лечение больным. У 12 примеров из 25 (35 примеров минус признанные "трудными" нейросетью-"фильтром") лечение, назначенное нейросетями, полностью совпало с реально назначенным хирургами, и только в одном случае прогноз исходов оправдался лишь в более поздние сроки. Рассмотрим этот случай.

Больной С., 42 лет, болен в течение 5 лет, поступил с критической ишемией (IV степени). Больному была назначена консервативная терапия и вазапростан. На фоне такой терапии 3 из 4 нейросетей прогнозировали улучшение состояния. Однако на момент выписки эффекта от лечения не наблюдалось. Тем не менее, при дальнейшем наблюдении за больным отмечался регресс ишемии, регресс трофических расстройств и купирование болей в покое.

В остальных случаях наблюдались некоторые расхождения. При этом у 10 больных нейросети назначили другое лечение, которое (по результатам анализа хирургов), можно было действительно назначить данным больным. Исходы, прогнозируемые после такого лечения, были такими же, как и в случае реально назначенных лечебных мероприятий. В 3 примерах лечение, назначенное нейросетями, было похоже на реально назначенное, однако превосходило его по мощности.В этих случаях прогнозировались исходы, гораздо лучшие, чем наблюдавшиеся в реальности.


Содержание раздела