РАЗРАБОТКА  АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ  СИСТЕМЫ  КОЛИЧЕСТВЕННОЙ  ОЦЕНКИ  РИСКА  НЕБЛАГОПРИЯТНОГО  ИСХОДА  ПРИ  ОСТРОЙ  ПОЧЕЧНОЙ  НЕДОСТАТОЧНОСТИ

Карякин  Алексей  Андреевич

канд.  техн.  наук,  доцент  ГБОУ  ВПО  Северный  государственный  медицинский  университет,  РФ,  г.  Архангельск

E -mail:  biophyzica@gmail.com

Карякина  Ольга  Евгеньевна

канд.  биол.  наук,  доцент  ФГАОУ  ВПО  Северный  (Арктический)  федеральный  университет  имени  М.В.  Ломоносова,  РФ,  г.  Архангельск

E-mail: 

DEVELOPMENT  OF  AUTOMATED  SYSTEM  OF  THE  QUANTITATIVE  ASSESSMENT  OF  RISK  OF  THE  FAILURE  IN  CASE  OF  THE  SHARP  RENAL  FAILURE

Aleksey  Karyakin

candidate  of  Science,  associate  professor  of  SBEI  HVE  Northern  State  Medical  University,  Russia,  Arkhangelsk

Olga  Karyakina

candidate  of  Biology,  associate  professor  of  FSAEI  HVE  Northern  (Arctic)Federal  University,  Russia,  Arkhangelsk

Работа  выполнена  при  поддержке  Программы  развития  С(А)ФУ  имени  М.В.  Ломоносова

АННОТАЦИЯ

В  статье  представлены  этапы  разработки  и  структура  автоматизированной  системы  количественной  оценки  риска  неблагоприятного  исхода  острой  почечной  дисфункции.  Система  содержит  основные  модули,  позволяющие  внести  следующие  сведения  о  пациенте:  демографические  (возраст,  пол),  эпидемиологические,  методы  интенсивной  терапии,  лабораторные  данные,  гидробаланс,  блок  прогнозирования.

ABSTRAKT

In  article  development  stages  and  structure  of  automated  system  of  the  quantitative  assessment  of  risk  of  a  failure  of  sharp  renal  dysfunction  are  provided.  The  system  contains  the  main  modules  allowing  to  enter  the  following  data  on  the  patient:  demographic  (age,  sex),  epidemiological,  methods  of  intensive  therapy,  laboratory  data,  hydrobalance,  prediction  block.

Ключевые  слова:   острая  почечная  недостаточность;  риск  летальности;  автоматизированная  система.

Keywords:  acute  renal  failure;  risk  of  death;  automated  system.

Современный  этап  развития  медицины  характеризуется  важнейшими  задачами,  заключающимися  в  повышении  качества  диагностического  процесса,  что  может  быть  достигнуто  путем  снижения  числа  диагностических  ошибок,  ускорения  принятия  диагностического  решения,  позволяющего  своевременно  начать  необходимую  интенсивную  терапию,  экономической  оптимизации  диагностики  с  целью  сокращения  затрат  на  дорогостоящие  аппаратные  методы  без  потери  качества  диагностического  заключения.

За  последние  три  десятилетия  разработан  ряд  шкал  прогнозирования  исхода  различных  критических  состояний,  основанных  на  оценке  показателей  органной  функции,  а  также  ряда  как  модифицируемых,  так  и  немодифицируемых  параметров  [3;  4].  Разработанные  шкалы  для  оценки  тяжести  состояния  больных  с  острым  повреждением  почек  (ОПП),  к  сожалению,  основаны  на  устаревших  критериях  почечной  дисфункции.  Современные  диагностические  критерии  ОПП,  например,  AKIN  и  KDIGO  становится  все  менее  «жесткими»  [2].  В  проведенных  нами  ранее  исследованиях  была  разработана  прогностическая  реанимационная  шкала  для  пациентов  с  ОПП  с  использованием  методов  многомерной  статистической  обработки,  логистического  регрессионного  анализа  и  нейросетевого  моделирования  [1].

Следует  отметить,  что  количественная  оценка  риска  неблагоприятного  исхода  при  острой  почечной  недостаточности  с  использованием  разработанных  математических  моделей  и  алгоритмов  достаточно  сложна  и  неудобна  для  практического  использования  в  реальных  клинических  ситуациях.  Учитывая  вышеизложенное,  разработка  автоматизированной  системы  количественной  оценки  риска  неблагоприятного  исхода  при  ОПП  является  актуальной.

Для  создания  программного  модуля  прогнозирования  исхода  острого  повреждения  почек  использовали  язык  программирования  C#  в  среде  визуального  проектирования  Microsoft  Visual  Studio  2013  по  лицензии  С(А)ФУ  имени  М.В.  Ломоносова  —  MICROSOFT  MSDN  AA  (MICROSOFT  DREAMSPARK  PREMIUM)  идентификатор  подписчика  —  1203689097.

Разработка  программного  модуля  включала  в  себя  следующие  этапы:

·     идентификацию  решаемых  задач,  определение  целей  и  формирование  технических  требований;

·     концептуализацию  —  определение  логических  взаимоотношений  между  входными  признаками  и  результирующей  переменной,  выбор  класса  математической  модели  и  соответствующих  алгоритмов;

·     конструирование  прогностической  шкалы  и  системы  информативных  признаков;

·     апробацию  разработанного  программного  модуля  на  контрольной  выборке.

Ядром  программного  модуля  является  информационная  база  данных,  содержащая  сведения  о  результатах  лечения  пациентов  в  отделении  интенсивной  терапии.  Для  разработки  информационной  базы  записей  была  использована  реляционная  база  данных  MS  Access.  Информационное  обеспечение  системы  включает  математическое  описание  модели  прогнозирования  состояния  тяжести  пациентов  при  ОПП.  Разработанный  нами  программный  модуль  имеет  интуитивно  понятный  интерфейс,  который  предоставляет  пользователю  возможность  осуществить  быстрый  ввод  информации  и  оценить  существующие  риски.

Структурная  схема  представления  информации  в  разработанной  автоматизированной  системе  приведена  на  рисунке  1.

Рисунок  1.  Структура  автоматизированной  системы  оценки  риска  неблагоприятного  исхода  ОПП

В  главном  окне  автоматизированной  системы  отображается  базовая  информация  о  пациенте:  фамилия,  имя,  отчество  пациента,  возраст,  пол,  дата  поступления  и  номер  истории  болезни.  Информация  о  каждом  пациенте  отражена  в  автоматизированной  системе  в  форме  следующих  основных  модулей:

·     «Сведения  при  поступлении  в  отделение»:  демографические  (возраст,  пол),  эпидемиологические  (основное  заболевание,  осложнения  основного,  сопутствующие  заболевания,  длительность  госпитализации;

·     «Методы  интенсивной  терапии»  (искусственная  вентиляция  легких,  инотропная  и/или  вазопрессорная  поддержки,  проведение  заместительной  почечной  терапии);

·     «Лабораторные  данные»  (концентрация  креатинина,  мочевины,  белка  и  альбумина,  калия  и  натрия,  количество  лейкоцитов  и  тромбоцитов,  концентрация  гемоглобина  в  первые  трое  суток  нахождения  в  отделении);

·     «Гидробаланс»  (диурез,  водная  нагрузка);

·     «Блок  прогнозирования».

Модуль  «Сведения  при  поступлении  в  отделение»  обеспечивает  ввод  параметров  при  поступлении  пациента  в  отделение  реанимации.  Согласно  ФЗ  №  252  «О  персональных  данных»  хранение  информации  о  пациенте  обезличено,  каждому  пациенту  присваивается  уникальный  десятизначный  идентификационный  номер  в  системе.  Дополнительно  автоматизированная  система  и  база  данных  защищены  паролем. 

Разделы  «Методы  интенсивной  терапии»  и  «Лабораторные  данные»  содержат  основную  информацию  о  ходе  лечения  пациента  в  отделении  реанимации.

«Блок  прогнозирования»  содержит  результаты  автоматизированной  количественной  оценки  совокупности  предикторов  риска,  характеризующих  вероятность  неблагоприятного  исхода  при  острой  почечной  недостаточности.  Для  любого  клинического  случая,  параметры  по  которому  внесены  в  компьютерную  базу  данных,  автоматизированная  система  выполняет  математическую  обработку  содержащейся  информации,  и  представляет  результаты  оценки  вероятности  риска  летальности  при  ОПП  у  конкретного  пациента  (Рисунок  2).

Рисунок  2.  Главное  диалоговое  окно  автоматизированной  системы

Разработанная  автоматизированная  система  позволяет  количественно  оценивать  риск  неблагоприятного  исхода,  а  также  осложнения  со  стороны  других  функциональных  систем  организма  у  пациента  с  ОПП.  Удобство  и  эффективность  использования  разработанной  прогностической  системы  в  клинической  практике  во  многом  определяется  небольшим  количеством  и  высокой  степенью  доступности  входных  переменных.

Список   литературы:

1.Модель  прогнозирования  исхода  острого  повреждения  почек  в  многопрофильном  отделение  интенсивной  терапии  /  Н.В.  Низовцев,  В.В.  Кузьков,  О.Е.  Карякина  и  др.  //  Вестник  анестезиологии  и  реаниматологии.  —  №  2.  —  2014.  —  С.  17—25.

2.Chertow  G.M.,  Soroko  S.H.,  Paganini  E.P.  et  al.  Mortality  after  acute  renal  failure:  Models  for  prognostic  stratification  and  risk  adjustment  //  Kidney  Int.  —  2006.  —  Vol.  70.  —  P.  1120—1126.

3.Le  Gall  J.R.,  Lemeshow  S.,  Saulnier  F.  A  new  Simplified  Acute  Physiolgy  Score  (SAPS  II)  based  on  a  European/  North  American  multicenterstudy  //  JAMA.  —  1993.  —  Vol.  270.  —  P.  2957—2963.

4.Vincent  J.L.,  Moreno  R.,  Takala  J.  et  al.  The  SOFA  (Sepsisrelated  Organ  Failure  Assessment)  score  to  describe  organ  dysfunction/failure.  On  behalf  of  the  working  group  on  sepsis-related  problems  of  the  European  Society  of  Intensive  Care  Medicine  //  Intens.  Care  Med.  —  1996.  —  Vol.  22.  —  P.  707—710.