Быков Александр Владимирович — к. м. н., доцент кафедры БМИ ФГБОУ ВО ЮЗГУ; врач сердечно-сосудистый хирург консультативной поликлиники ОБУЗ Курская ОМКБ.
Курск
Kursk
Цель. Разработка метода прогнозирования развития тромбоэмболических осложнений у больных, страдающих распространённым атеросклерозом (РА), на стадии предикторов осложнений.
Материал и методы. В исследовании приняли участие 170 пациентов, страдающих РА, и 110 — с локальным атеросклеротическим поражением. На первом этапе исследования профильными экспертами были сформированы информативные признаки, характеризующие степень тяжести протромботических состояний. Для определения принадлежности пациентов к первой или второй группе был использован метод многомерной статистики. Разработка решающих правил (РП) проводилась на основе технологии мягких вычислений, а также методологии синтеза гибридных нечётких РП (МСГНРП).
Результаты. По коэффициенту дискриминантной функции (КДФ) разделение по классам произошло с формированием области пересечения, что отразилось на диагностической чувствительности данного метода (=86%). Исходя из сложностей разделения более разнородных групп при небольшой выборке, принято решение по согласованию с экспертами синтезировать РП по классификации степени тяжести РА при использовании технологии мягких вычислений. Была принята классификация степени тяжести РА по нечёткому РП: стадия инициации (до 20%); реверсивная стадия (21-40%); прогредиентная стадия (41-65%); критическая стадия (>65%). Оценка тромбоэмболических рисков при РА у обследованных пациентов показала следующие тенденции: прогредиентная стадия — 55% пациентов; критическая стадия — 21% пациентов; реверсивная стадия — 16% пациентов; стадия инициации — 7% пациентов.
Заключение. Статистическое РП КДФ позволяет определить группы с высоким и низким риском тромбоэмболических осложнений. Полученное финальное нечёткое РП позволяет дифференцировать атеротромботическое состояние при РА по степени тяжести, что может помочь своевременно определять профилактические и лечебные мероприятия.
Aim. To develop a method for thromboembolism prediction in patients with advanced atherosclerosis.
Material and methods. The study involved 170 patients with advanced atherosclerosis and 110 patients with local atherosclerotic lesions. At the first stage, specialized experts generated signs characterizing the severity of prothrombotic conditions. To determine whether patients belonged to the first or second group, the multivariate statistics method was used. Decision rules (DRs) was developed based on soft computing (SC), as well as the methodology for the synthesis of hybrid fuzzy DRs.
Results. According to the discriminant function coefficient (DFC), the division into classes was made with the formation of an intersection area, which affected the diagnostic sensitivity of this method (=86%). Due to difficulties of separating more heterogeneous groups with a small sample, RP was synthesized according to the atherosclerosis severity classification using SC technology. Atherosclerosis severity classification was adopted according to fuzzy DRs: initiation stage (up to 20%); reverse stage (21-40%); progressive stage (41-65%); critical stage (more than 65%). Assessment of thromboembolism risk in advanced atherosclerosis in the examined patients showed the following trends: progressive stage — 55% of patients; critical stage — 21% of patients; reverse stage — 16% of patients; initiation stage — 7% of patients.
Conclusion. DFC for DRs makes it possible to identify groups with high and low thromboembolism risk. The resulting final fuzzy DRs make it possible to differentiate the atherothrombotic condition in advanced atherosclerosis by severity, which can help to timely determine preventive and therapeutic measures.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.