Автоматизированная система поддержки принятия решения урологом по прогнозированию и профилактике камнеобразования при мочекаменной болезни


А.Г. Коцарь, С.П. Серегин, А.В. Новиков

Кафедра биомедицинской инженерии ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» (ректор – д-р техн. наук, проф. С. Г. Емельянов), Курск
В работе представлено описание системы поддержки принятия решений врача-уролога по прогнозированию и управлению профилактическими мероприятиями при мочекаменной болезни с использованием аппарата нечеткой логики принятия решений. Сформирован словарь информативных признаков и алфавит классов. Разработаны формулы расчета функций принадлежности по данным признакам, по значениям которых с помощью итерационного правила логического вывода рассчитываются коэффициенты уверенности в принадлежности обследуемого объекта к искомому классу. На основании сравнения полученных значений с пороговыми коэффициентами уверенности производится дефазификация вывода. В соответствии с полученными решающими правилами разработан алгоритм управления профилактическими мероприятиями при уролитиазе. Для проверки эффективности «срабатывания» синтезированных решающих правил были рассчитаны коэффициенты уверенности 200 пациентов, страдавших мочекаменной болезнью, которые по результатам наблюдения в течение года в зависимости от наличия рецидива были разделены на две группы. Анализ пересечения гистограмм распределения значений коэффициентов свидетельствовал о высокой диагностической эффективности (0,94) синтезированных решающих правил.

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.


Литература



  1. Тиктинский О.Л., Александров В.П. Мочекаменная болезнь. СПб.: «Питер», 2000. 379 с.

  2. Ramello A., Vitale C., Marangella D. Epidemiology of nephrolithiasis. J. Nephrol. 2000;13(Suppl. 3):45–50.

  3. Tiselius H.-G. Epidemiology and medical management of stone disease. BJU international. 2000;91:758–767.

  4. Аполихин О.И., Сивков А.В., Солнцева Т.В. Эпидемиология мочекаменной болезни в различных регионах Российской Федерации. Бюллетень медицинских интернет-конференций. 2011;1(3):167–176.

  5. Knoll T. Epidemiology, Pathogenesis, and Pathophysiology of Urolithiasis. Eur. Urol. 2010;;9(Suppl.):802–806.

  6. Indridason O.S., Birgisson S., Edvardsson V.O. et al. Epidemiology of kidney stones in Iceland: a population-based study. Scand. J. Urol. Nephrol. 2009;40(3):215–220.

  7. Brikowski T.H., Lotan Y., Pearle M.S. Climate-related increase in the prevalence of urolithiasis in the United States. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2008;105(28):9841–9846.

  8. Chang I.H., Kim K.D., Moon Y.T. et al. Possible Relationship between Metabolic Syndrome Traits and Nephrolithiasis: Incidence for 15 Years According to Gender. Korean J Urol. 2011;52(8):548–553.

  9. Romero V., Akpinar H., Assimos D.G. Kidney Stones: A Global Picture of Prevalence, Incidence, and Associated Risk Factors. Rev Urol. 2010;12(2–3):86–96.

  10. Tolley. D.A. Indispensable guides to clinical practice urinary stone. Tolley D.A., Segura S.W. Oxford: Health Press. 2002. Р. 73.

  11. Keoghane S., Walmsley B., Hodgson D. The natural history of untreated renal tract calculi. BJU Int. 2010;105(12):16270–16279.

  12. Борисов В.В., Дзеранов Н.К. Мочекаменная болезнь. Терапия больных камнями почек и мочеточников. М., 2011. 96 с.

  13. Kamihira O., Ono Y., Katoh N. Long-term stone recurrence rate after extracorporeal shock wave lithotripsy. J Urol. 1996;156(4): 1267–1271.

  14. Lahme S., Wilbert D.M., Bichler K.H. Significance of clinically insignificant residual fragments (CIRF) after ESWL. Urology. 1997;36(3):226–230.

  15. Tiselius H.G. Recurrent stone formation in patients treated with extracorporal shock wave lithotripsy. J Stone Dis. 1992;4:152–157.

  16. Коцарь А.Г. и др. Автоматизированная система поддержки принятия решений врача-уролога по прогнозированию и профилактике мочекаменной болезни. Курск: Изд-во Курск. гос. с.-х. ак., 2011. 86 с.

  17. Turk C. и др. Мочекаменная болезнь. Европейская ассоциация урологов. Перевод. 2011. 96 с.

  18. Strohmaier W.L. Course of calcium stone desiase without treatment. What can we expect? Eur. Urol. 2000;37(3):339–344.


Об авторах / Для корреспонденции


Автор для связи: А. Г. Коцарь – к.м.н., докторант кафедры; e-mail: litoklast@mail.ru


Похожие статьи


Бионика Медиа