Трусов Дмитрий Валерьевич, врач-оториноларинголог
ул. Московская, д. 29, г. Тамбов 392000
ул. Стасова, д. 8А, г. Пенза 440060
Dmitry V. Trusov, Otorhinolaryngologist
29 Moskovskaya Str., Tambov 39200
8A Stasov Str., Penza 440060
Субботина Татьяна Игоревна, доктор медицинских наук, заведующий кафедрой общей патологии, профессор
пр. Ленина, д. 92, г. Тула 300012
Tatyana I. Subbotina, Doctor of Sciences (Medical), Head of the Department of General Pathology, Professor
92 Lenin Ave., Tula 300012
Починина Наталья Константиновна, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой оториноларингологии и сурдологии-оториноларингологии
ул. Стасова, д. 8А, г. Пенза 440060
Natalia К. Pochinina, Candidate of Sciences, (Medical), Associate Professor, Head of Department of Otorhinolaryngology and Sign Language-Otorhinolaryngology
8A Stasov Str., Penza 440060
Цель исследования. Проблематика загруженности врачей при увеличении объема информатизации в медицине может быть решена посредством реализации диагностических алгоритмов. Интегральный подход в работе врача включает не только осмотр больного, сбор анамнеза, но и результаты клинико-лабораторных и лучевых методов исследования. Цель исследования – совершенствование алгоритма диагностики больного ХРС с применением математической модели. Методы. При составлении алгоритма обследования применялись требования ГОСТ 19.701-90. В качестве математического метода построения математической модели использовалась логистическая регрессия. Для построения математической модели также применялись корреляционный анализ, ROC- анализ. Результаты всего комплекса обследования больного должны вноситься в медицинскую информационную систему и интегрированы в систему поддержки принятия врачебных решений. По результатам расчета по математической модели у пациента констатируется наличие или отсутствие клинико-лабораторных проявлений эндотелиальной дисфункции. В зависимости от полученного результата строится тактика дальнейшего лечения больного. Заключение. Предложен алгоритм обследования больного с ХРС с применением математической модели. Такой подход сокращает время для обработки полученных данных для врача и принятия решения о дальнейшей тактики ведения больного. Разработанный алгоритм может применяться не только с диагностической целью, но и для мониторинга лечения больных с хроническим риносинуситом. Применение алгоритма можно рекомендовать использовать его врачам поликлиник и стационаров. Такая тактика обследования пациента сокращает время обработки полученных данных для врача и принятия решения о дальнейшей тактики ведения больного. Математическая модель не позволяет точно поставить диагноз, а только оценивает вероятность наличия заболевания. Для постановки диагноза необходимо проведение различных клинических данных.
Purpose of research. The problem of workload of doctors with an increase in the volume of informatization in medicine can be solved through the development of diagnostic algorithms. The integral approach in the work of a doctor includes not only examining the patient, collecting anamnesis, but also taking into account the results of clinical laboratory and radiation research methods. The purpose of the research is to improve the algorithm for diagnosing a patient with chronic rhinosinusitis using a mathematical model. Methods. When compiling the examination algorithm, the requirements of GOST 19.701-90 were applied. Logistic regression was used as a mathematical method for constructing a mathematical model. Correlation analysis and ROC analysis were also used to build a mathematical model. Results. The results of the entire complex of examination of the patient should be entered into the medical information system and integrated into the medical decision support system. According to the results of the calculation using a mathematical model, the patient is diagnosed with the presence or absence of clinical and laboratory manifestations of endothelial dysfunction. Depending on the result obtained, the tactics of further treatment of the patient are built. Conclusion. An algorithm for examining a patient with chronic rhinosinusitis using a mathematical model is proposed. This approach reduces the time for processing the received data for the doctor and making a decision on further patient management tactics. The developed algorithm can be used not only for diagnostic purposes, but also for monitoring the treatment of patients with chronic rhinosinusitis. The use of the algorithm can be recommended to doctors of poly- clinics and hospitals. This tactic of examining the patient reduces the processing time of the received data for the doctor and making a decision on further patient management tactics. The mathematical model does not provide an accurate diagnosis, but only estimates the likelihood of the disease. Various clinical data are also needed to make a diagnosis.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.