Automated decision making support system for urologists in the prediction and the prevention of stone formation in urolithiasis


A.G. Kotsar, S.P. Seregin, A.V. Novikov

Biomedical Engineering Department of Federal State Educational Institution of Higher Professional Training South-West State University (rector – DS, professor S.G.Emelyanov) Kursk
This article describes a decision making support system for urologists on the prediction and management of preventive interventions for urolithiasis using fuzzy logic decision-making device. Dictionary of informative signs and alphabet of classes are formed. The formulas for calculating the membership functions according to the known features are developed; these formulas allow to calculate the certainty factors for pertaining of inspected object to the desired class by means of iterative rules of rule of logical inference. Based on comparison of the values obtained with the threshold certainty factors, dephasification of conclusion is produced. In accordance with the obtained decision rules, control algorithm for the prevention measures in urolithiasis is developed. To test the effectiveness of «operation» of the synthesized decision rules, the certainty factors were calculated for 200 patients with urolithiasis, which were divided into two groups according to the results of observation during the year depending on the presence of recurrence. The analysis of the intersection of histograms of distribution of coefficient values showed high diagnostic efficiency (0,94) of synthesized decision rules.

Введение. Мочекаменная болезнь (МКБ) – социально значимое заболевание, которому подвержена значительная часть населения планеты. Данные о заболеваемости МКБ разнятся, что обусловлено как истинными причинами – климато-геологическими, экологическими, социально-экономическими, этническими отличиями регионов [1], так и разницей в предоставлении информации, недостаточной стандартизацией диагноза, отсутствием скрининга на МКБ и как следствие – неполной выявляемостью. Так, в Европе МКБ страдают в среднем 5–9% населения, в Азии – 1–5%, в Северной Америке – 13%, в Саудовской Аравии – до 20% [2, 3], в то время как в России этот показатель в 2009 г. составил 0,52% [4]. Несмотря на значительный научно-технический прогресс, появление дистанционной ударно-волновой литотрипсии (ДУВЛ), различных малоинвазивных эндоскопических и диапевтических методов дезинтеграции и элиминации конкрементов, заболеваемость МКБ не только не снижается, но и имеет явную тенденцию к росту [4, 5]. Глобализация, научно-технические достижения, информатизация, дезинтеграция, свойственные современному обществу, ведут к значительным изменениям состояния здоровья населения планеты. Демографическое старение популяции развитых стран [6], экологические проблемы, глобальное потепление [7], ускоряющийся темп жизни, меняющиеся суточный ритм, режим и качество питания, сна и отдыха [8], гиподинамия, хронический стресс привели за последние 20 лет к удвоению заболеваемости МКБ в развитых странах [9]. Характерной особенностью и одной из серьезных проблем лечения МКБ являются высокие показатели рецидивирования камнеобразования. В целом у пациентов с впервые выявленными камнями в отсутствие лечения вероятность появления нового камня в течение года составляет 10%, вероятность рецидива в течение 5 лет – 50% [10]. Степень риска повторного камнеобразования определяется выраженностью пролитогенных перманентных или интермиттирующих обменных нарушений и местных патологических изменений уретероренального комплекса, что находит свое отражение в качественном составе конкрементов и тяжести заболевания [11], а также исходом предшествующего лечения, выраженном в качестве санации верхних мочевыводящих путей (наличия остаточных конкрементов и их фрагментов), наличием уродинамических нарушений и хронической полирезистентной инфекции. Риск рецидива камнеобразования после применения различных активных методов удаления и дезинтеграции конкрементов может достигать 18–56% [12]. Так, после ДУВЛ вероятность рецидива камнеобразования в течение 4 лет колеблется от 20 до 41,8% [13–15].

Повысить качество прогнозирования и принятия решений по выбору адекватной комбинации методов профилактики можно путем внедрения в практику врача-уролога автоматизированной системы поддержки принятия решений (СППР). Медицинские экспертные системы позволяют врачу не только проверять собственные диагностические предположения, но и обращаться к компьютеру за консультацией в трудных диагностических случаях; применяются для решения неформализованных проблем в слабоструктурированных и неструктурированных областях.

Цель исследования: разработать методы и средства прогнозирования возникновения и рецидива МКБ на основе комплексного учета информативных прогностических признаков, управляемых автоматизированной системой поддержки принятия решений врача-уролога.

Материалы и методы. Для решения поставленных задач в медицинской практике хорошо зарекомендовали себя методы нечеткой логики принятия решений и теории распознавания образов [16]. Согласно общей концепции синтеза нечетких решающих правил, задача прогнозирования возникновения/рецидива МКБ рассматривалась нами как таковая разделения обследуемых на два класса: ω0 – риск заболевания МКБ отсутствует, ω1 – существует риск возникновения или рецидива заболевания.

С учетом поставленной задачи на основании анализа данных литературы и собственного опыта был сформирован перечень информативных признаков – факторов риска возникновения МКБ, получаемых в результате опросов, осмотров и простейших исследований.

В этот перечень вошли следующие признаки.

Для прогнозирования возникновения МКБ:

I. Климатогеографические факторы: х1 – место проживания; х2 – миграция с частой сменой климатических условий.

II. Производственные факторы: х3 – класс труда по выполняемой нагрузке; х4 – нарушения привычной ритмичности жизни и режима труда; х5 – характер трудового процесса.

III. Факторы питания: х6 – гиперкалорическое питание; х7 – регулярность приема свежих овощей и фруктов; х8 – избыточное употребление в пищу продуктов, содержащих пурины; х9 – жесткость воды (мг-экв/л); х10 – злоупотребление соленой, острой, кислой пищей; х10 – злоупотребление продуктами, повышающими кислотность мочи (острая, соленая, кислая пища); х11 – употребление «сырой» воды; х12 – питьевой режим.

IV. Поведенческие факторы: х13 – длительная стрессовая ситуация; х14 – двигательная активность; х15 – длительный прием потенциально литогенных медикаментов.

V. Медико-биологические факторы: х16 – наследственная предрасположенность; х17 – индекс массы тела; х18 – заболевания костей; х19 – хронические заболевания желудочно-кишечного тракта; х20 – рН мочи; х21 – гиперурикемия; х22 – кристаллурия; х23 – фоновые заболевания; х24 – врожденные аномалии и приобретенные анатомические дефекты мочевой системы; х25 – нейрогенная дисфункция мочевого пузыря, инфравезикальная обструкция; х26 – хронический пиелонефрит; х27 – количество функционирующих почек; х28 – возраст пациента; х29 – пол пациента; х30 – генетические заболевания.

Для прогнозирования рецидива МКБ дополнительно:

VI. Индивидуальные особенности течения МКБ: х31 – пациент страдает МКБ; х32 – начало заболевания произошло в раннем возрасте (до 25 лет); х33 – частота повторного образования камней в течение последних 3 лет; х34 – химический состав камней; х35 – остаточные фрагменты (спустя 3 мес после лечения); х36 – двустороннее объемное поражение камнями.

Используя каждый из выделенных признаков как носитель функций принадлежностей, группа высококвалифицированных экспертов – специалистов в области урологии под руководством инженера по знаниям построила функции принадлежностей к классу ω1. Полученные данные были усреднены по всем экспертам и после их согласования получен набор соответствующих функций принадлежности.

С учетом того что все приведенные факторы приводят к увеличению уверенности в прогнозе возникновения/рецидива МКБ, общая прогностическая уверенность (КУРМКБ) определяется итерационной формулой: (1), где КУРМКБ (r) – коэффициент уверенности в классе ω на r-м шаге итерации; причем КУРМКБ (r)= μω(x1); μω(xi+1) – функция принадлежности для вновь вводимого признака с номером i+1, i=1… 36.

Получаемые результаты нечетких решающих правил являются исходными данными для работы алгоритма управления профилактическими мероприятиями при МКБ. Блок-схема алгоритма приведена на рис. 1.

Словесный алгоритм управления диагностическими и лечебными мероприятиями, предлагаемый в работе, состоит из следующих пунктов:

  1. Определяется задача исследования: прогнозирование и метафилактика рецидива МКБ (блок 1), прогнозирование и профилактика возникновения МКБ (блок 2), профилактика по известным КУ (блок 3).
  2. Методом опроса обследуемого выясняется наличие и выраженность факторов риска. В зависимости от поставленной задачи для прогнозирования рецидива используются признаки х1–х30 (блок 4) для прогнозирования возникновения – х1–х36 (блок 5). По этим факторам на основании формулы (1) рассчитывается коэффициент уверенности КУРМКБ (блок 7, 8).
  3. Если решается задача прогнозирования рецидива, уточняется химический состав камней (блоки 17, 24, 32, 38, 45, 47).
  4. Проверяются условия превышения КУРМКБ пороговых значений (блоки 11, 13, 14, 18, 26, 33, 40, 56) и формируется четкий вывод работы блока прогнозирования с указанием значения КУРМКБ: ЕСЛИ (блоки 11, 13), ТО [«нет риска возникновения МКБ» (блок 12) ИЛИ «низкий риск рецидива камнеобразования» (блок 15)]; ЕСЛИ (блоки 14, 18, 26, 33, 40, 56), ТО [«средний риск возникновения мочекаменной болезни» (блок 16) ИЛИ «средний риск рецидива камнеобразования» (блоки 21, 28, 35, 42, 57)], ИНАЧЕ [«высокий риск возникновения МКБ» (блок 19) ИЛИ «высокий риск рецидива камнеобразования» (блок 20, 27, 34, 41, 48, 49, 55].
  5. На основании полученных данных принимается решение о проведении профилактических мероприятий путем комбинации профилактических блоков, согласно следующим принципам:
    • при среднем риске возникновения МКБ и низком риске рецидива камнеобразования необходимо проведение профилактических мероприятий. В данном классе достаточно исключения или ослабления влияния имеющихся факторов риска (блок 58) и соблюдения общих профилактических мероприятий по предупреждению возникновения МКБ (блок 54);
    • при высоком риске возникновения МКБ к программе профилактики добавляется фитотерапия (блок 59);
    • в случае среднего риска рецидива уже имеющейся МКБ к метафилактике кроме предыдущих блоков 54, 58 добавляется фитотерапия (блок 59) и при известной минералогической форме уролитиаза – диетотерапия (блоки 23, 31, 37, 44);
    • при высоком риске рецидива уролитиаза профилактические мероприятия кроме блока 54 и 58 дополняются проведением специфических (с учетом химического состава конкрементов) медикаментозных мероприятий (блоки 25, 30, 39, 46, 52, 53) и рекомендациями по лабораторной диагностике (блоки 22, 29, 36, 43, 50, 51).
  6. При решении задачи «профилактика по известным значениям КУ» пользователю необходимо ввести значение известного или предполагаемого КУ (блок 6), для уточнения предметной области профилактических рекомендаций ответить на вопрос, страдает ли пациент МКБ (блок 9), и выбрать минералогический состав конкремента (блок 10). В зависимости от результата система по алгоритму переходит к искомым профилактическим блокам.

Результаты. Для проверки качества «срабатывания» синтезированных решающих правил проведен проспективный анализ рецидивов камнеобразования у 200 пациентов с МКБ, находившихся на стационарном лечении в урологическом отделении ОБУЗ КГКБ СМП г. Курска за 2010–2012 гг.

Для всех пациентов, согласно синтезированным решающим правилам, были рассчитаны КУРМКБ. Больные МКБ после выписки из стационара наблюдались в течение года. Мониторинг камнеобразования осуществляли путем выполнения УЗИ почек. По его результатам пациенты разделены на две группы: первая – пациенты с рецидивом камнеобразования (n=37), вторая – пациенты без рецидива (n=163). С учетом полученных результатов построены гистограммы процентного соотношения обследуемых по значениям КУ (рис. 2).

На основании анализа пересечения полученных гистограмм в качестве пороговой величины для прогнозирования рецидива МКБ была выбрана величина 0,6. Относительно этой величины были определены показатели качества прогнозирования рецидива МКБ по КУРМКБ: диагностическая чувствительность составила 0,9, диагностическая специфичность – 0,98, прогностическая значимость положительных результатов – 0,98, прогностическая значимость отрицательных результатов – 0,91, диагностическая эффективность – 0,94.

Обсуждение. Определение степени риска рецидива камнеобразования представляет особый интерес, поскольку определяет не только вероятность рецидива или роста конкрементов в мочевой системе, но и целесообразность, а также качество метафилактического лечения. Известно, что масса рецидивов отмечается в немногим более 10% всех случаев МКБ [17], при этом примерно у 50% больных с рецидивирующим течением уролитиаза отмечается всего лишь один рецидив камнеобразования на протяжении всей жизни [18]. Многофакторный патогенез уролитиаза, сложность выявления и учета всех гомеостатических взаимосвязей нарушенного метаболизма обусловливают объективные трудности и как следствие – зачастую недостаточную эффективность и низкий интерес со стороны врачей к метафилактическому лечению МКБ. Результаты проверки работы решающих правил свидетельствуют об их высокой эффективности, особенно прогностической значимости положительных результатов. Важно, что получаемый результат достигается при низких временных и экономических затратах: среднее время от начала работы системы до вывода результатов составляет 3–5 мин.

Заключение. Применение предложенной автоматизированной системы позволяет при низких временных и экономических затратах эффективно определять степень риска камнеобразования и разрабатывать индивидуальную программу профилактики и метафилактики МКБ.


About the Autors


Author’s contacts: A.G.Kotsar – PhD, doctoral candidate, e-mail: litoklast@mail.ru


Similar Articles


Бионика Медиа