Прогнозирование ишемической болезни сердца на основе гибридных нечетких правил принятия решений

Целью исследования является повышение качества прогнозирования ишемической болезни сердца за счет использования в моделях принятия решений вместе с набором общепринятых факторов риска показателей, характеризующих работу защитных механизмов сердечно-сосудистой системы.

Методы. На предварительном этапе исследования в ходе проведенного разведочного анализа было установлено, что класс «высокий риск» появления ишемической болезни сердца по отношению к альтернативным классам имеет нечетко выраженные значительно пересекающиеся границы. В этих условиях специалисты, ориентированные на решение плохоформализуемых задач, рекомендуют использовать теорию нечеткой логики принятия решений, и в частности, методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанную в Юго-Западном государственном университете. На этом же этапе исследований был определен состав информативных признаков, в который вошли традиционно используемые в медицинской практике признаки, показатели степени ишемического поражения головного мозга и сердца, показатели, характеризующие функционирование антиоксидантной системы, энергетический разбаланс «сердечных» точек акупунктуры и характеристики уровня защиты сердечно-сосудистой системы.

Результаты. В работе получена математическая модель прогнозирования ишемической болезни сердца, использующая систему традиционных для медицинской практики предикторов в сочетании с блоками признаков, описывающих степень ишемического поражения сердца и головного мозга, функционирование антиоксидантной системы защиты, энергетический разбаланс БАТ, «связанных» с заболеванием сердца, и характеристики уровня защиты сердечно-сосудистой системы.

Заключение. Проведенные исследования показали, что для улучшения качества прогнозирования в соответствующих решающих правилах целесообразно объединять следующее: предикторы традиционной медицины; показатели, характеризующие степень ишемического поражения головного мозга и сердца; показатели, характеризующие функционирование антиоксидантной системы; энергетический разбаланс «сердечных» точек акупунктуры характеристики уровня защиты ССС.

Было показано, что качество прогнозирования с использованием полученных в работе моделей увеличивается на 10–15% по сравнению с моделями, не использующими показатели уровня защиты организма.

1. Толпыгина С. Н., Марцевич С. Ю. Исследование ПРОГНОЗ ИБС. Новые данные по отдаленному наблюдению // Профилактическая медицина. 2016. Т. 19, № 1. С. 30– 36. https://doi.org/10.17116/profmed201619130-36

2. Оценка кардиоваскулярного риска у работников нефтехимических производств и разработка программы профилактики сердечно-сосудистых заболеваний / Л. К. Каримова, З. Ф. Гимаева, Р. Р. Галимова, Н. А. Мулдашева, Д. Х. Калимуллина, Л. Н. Маврина, Е. Р. Абдрахманова // Гигиена и санитария. 2019. Т. 98, № 9. С. 978–983. https://doi.org/10.18821/0016-9900-2019-98-9-978-983

3. Роль эпигенетических факторов в развитии и диагностике ишемической болезни сердца / А. Р. Садыкова, А. Р. Сафиуллина, К. Р. Нуриахметова [и др.] // Вестник современной клинической медицины. 2023. Т. 16, № 6. С. 123–129. https://doi.org/10.20969/VSKM.2023.16(6).123-129

4. Каридиоваскулярная профилактика 2017. Российские национальные рекомендации / С. А. Бойцов, Н. В. Погосова, М. Г. Бубнова [и др.] // Российский кардиологический журнал. 2018. № 6. С. 7–122.

5. Бойцов С. А., Проваторов С. И. Сердечно-сосудистые заболевания в Российской Федерации: основные составляющие смертности и направления профилактики // Вестник Росздравнадзора. 2018. № 5. С. 12–8.

6. Основы ранней диагностики и прогнозирования ишемической болезни сердца / О. А. Ефремова, Л. А. Камышникова, В. М. Никитин, Е. А. Железнова // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Медицина. Фармация. 2013. № 18(161), вып. 23. С. 33–36.

7. Барбараш О. Л. Стабильная ишемическая болезнь сердца. Клинические рекомендации // Российский кардиологический журнал. 2020. Т. 22, № 11. С. 201–250.

8. Прогнозирование появления и развития ишемической болезни сердца у инженерно-технического персонала на основе нечетких гибридных моделей / Н. А. Кореневский, Р. И. Сафронов, С. Н. Родионова, Н. А. Милостная, К. В. Разумова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2024. Т. 23, № 4. С. 148–157.

9. Бокерия Л. А., Быков А. В., Кореневский Н. А. Оптимизация ведения пациентов с мультицентричным ишемическим поражением на базе нечетких интеллектуальных технологий: монография. Старый Оскол: ТНТ, 2019. 400 с.

10. Сафронов Р. И., Стародубцева Л. В., Крикунова Е. В. Перспективы применения мягких вычислений и информационных технологий в профпатологии: монография. Курск: Издательство Курской государственной сельскохозяйственной академии, 2018. 232 с.

11. Методы количественной оценки защитных механизмов организма на различных его уровнях на основе гибридных нечетких моделей и их использование в задачах прогнозирования и медицинской диагностики / Н. А. Кореневский, С. Н. Родионова, Е. В. Крикунова, Р. И. Сафронов, В. А. Белозеров // Медицинская техника. 2022. № 3(333). С. 24–27.

12. Анализ когнитивных функций и нейрофизиологических процессов при адаптации человека к условиям арктики / Е. П. Муртазина, И. И. Коробейникова, Л. В. Поскотинова, Н. А. Каратыгин, С. С. Перцов // Российский медико-биологический вестник имени академика И. П. Павлова. 2023. Т. 31, № 2. С. 293–304. https://doi.org/10.17816/PAVLOVJ109581

13. Сафронов Р. И. Синтез нечетких моделей оценки влияния производственной среды на состояние здоровья работников по факторам трудовой адаптации // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2023. Т. 22, № 3. С. 89–98.

14. Курзанов А. Н., Заболотских Н. В., Ковалев Д. В. Функциональные резервы организма: монография. М.: Издательский дом Академии Естествознания, 2016. 96 с.

15. Оценка защитных функций организма и его систем по показателям функционального состояния и функционального резерва / Н. А. Кореневский, С. Н. Родионова, К. В. Разумова, О. Ю. Лукаш // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2023. Т. 22, № 3. С. 67–77.

16. Совершенствование оценки функциональных резервов организма – приоритетное направление развития донозологической диагностики преморбидных состояний / А. Н. Курзанов, А. Н. Заболотских, Д. В. Ковалев, Д. А. Бузиашвили // Международный журнал экспериментального образования. 2015. № 10, ч. 1. С. 67–70.

17. Бойцова Е. А., Шуткин А. Н., Магеровский М. А. Оценка уровня функциональных резервов организма на основе технологий мягких вычислений и модели Г. Раша // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2017. Т. 14, № 3. С. 577– 584.

18. Быков А. В. Использование технологии мягких вычислений для оценки степени тяжести региональных ишемических процессов // Системный анализ и управление в биотехнических системах. 2017. Т. 16, № 4. С. 916–926.

19. Быков А. В. Метод и нечеткая модель оценки степени тяжести ишемической болезни центральной гемодинамической системы // Вестник новых медицинских технологий. 2017. Т. 24, № 4. С. 144–150.

20. Быков А. В., Устинов А. Г., Хрипина И. И. Модель прогнозирования возникновения осложнений ишемии нижних конечностей путём оценки функционального резерва организма // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2015. № 4 (17). С. 81–88.