БАЙЕСОВ ПОДХОД, ДЛЯ СОЗДАНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИТЕМ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ОСТРЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ГЛОТКИ

Ястремский Андрей Петрович,

канд. мед. наук., доцент, ТюмГМА, г. Тюмень

Санников Алексей Германович

д-р. мед. наук., доцент, ТюмГМА, г. Тюмень

Соколовский Николай Сергеевич

ведущий программист, ООО «НПИП ТИМИН», г. Тюмень

E-mail:

Актуальность: С развитием информационных технологий, появились новые возможности диагностики заболеваний и определения дальнейшей тактики их лечения. Достигается это путем использования различных программ поддержки принятия решения (ППР), в том числе и экспертных систем (ЭС). На современном этапе разработаны различные методологические принципы в создании экспертных систем, включающие в себя Байесов подход, портретную диагностику и экспертный метод [3, с. 74—81]. Байесов подход требует статистических наблюдений, где за основу берется мера вероятности и её распределение для каждого признака (симптома), которая может быть оценена как статистическая оценка значимости признаков заболеваний [1, с. 45—47].

Цель работы: сбор, систематизация и анализ признаков острых заболеваний глотки, сравнительный анализ совпадения клинических и экспертных диагнозов с использованием Байесовой системы.

Материалы и методы: Нами проведён анализ 303 законченных клинических случаев с острыми заболеваниями глотки по архивным данным ОКБ № 2. за 2006—2008 гг. г. Тюмень.

Для определения вероятности симптомов была сформирована база данных по нозологиям. Расчет вероятности каждого симптома определялся по формуле Байеса.

Результаты исследований. По результатам исследования были выделены следующие нозологии: правосторонний паратонзиллярный абсцесс – 96 пациентов, левосторонний паратонзиллярный абсцесс – 116, двусторонний паратонзиллярный абсцесс – 9, правосторонний паратонзиллит - 30, левосторонний паратонзиллит – 26, правосторонний парафарингиальный абсцесс - 3, левосторонний парафарингиальный абсцесс - 3, правосторонний парафарингит - 12, левосторонний парафарингит - 8.

Возраст пациентов составлял от 19 до 80 лет. Для сбора информации о клинических случаях и приведения ее к формализованному виду использовалась разработанная нами автоматизированная система «Карта обследования пациентов с заболеваниями глотки» (регистрационный номер 2010613489 от 28 мая 2010).    Программный продукт позволяет вносить информацию из архивных историй болезней, и о присутствующих симптомах каждого из исследуемых заболеваний [4, с. 49—54]. Информация вносилась в специально разработанную базу данных «Семиотика заболеваний глотки» (регистрационный номер 2010620304 от 27 мая 2010). Архитектура базы данных позволяет хранить номер истории болезни, диагноз и его код по системе МКБ-10, а также информацию о клинической картине (наличии набора признаков) каждого отдельного клинического случая [2, с. 91—95].

В дальнейшем производился расчет априорных вероятностей отдельных симптомов для каждой из рассматриваемых нозологических единиц. Применена формула Байеса при диагностике заболевание глотки, которые представлены выше. Так же, выстроена модель по формуле Байеса, которая реализовывалась с помощью компьютерной программы.

Полученные результаты позволили выделить наиболее и наименее значимые симптомы, характерные для определённой нозологии при дифференциальной диагностике острых заболеваний глотки (табл. 1).

По результатам анализа признаков основных заболеваний глотки установлено, что наиболее важные клинические симптомы имеют априорную вероятность, приближенную к единице, это говорит о наибольшей значимости данного симптома в клинической картине диагностируемой патологии.

В последующем, нами проводился анализ совпадения заранее известных клинических диагнозов заболеваний глотки, взятых из архивных историй болезни, и заключений разработанной тестовой экспертной системой, в решатель которой включены расчеты, базирующиеся на Байесовом подходе (табл. 2). Анализ представленной таблицы показывает, что сто процентное совпадение диагнозов выявлено при двухстороннем паратонзиллярном абсцессе и правостороннем парафарингиальном абсцессе. В остальных случаях при оценке нозологий выявлен процент погрешностей, который достигал от 22 % до 36 % в отдельных случаях.

Выводы: Таким образом, Байесова система достаточно адекватно выделяет симптомы и отдельные признаки заболеваний, присваивая им высокую априорную вероятность.

Байесов подход позволяет ставить диагноз, но заключения расходятся с подтверждёнными клиническими диагнозами до 36 % в отдельных случаях, что накладывает значительные ограничения к использованию экспертных систем в реальной клинической диагностике и ставит под вопросом, возможность применения Байесова подхода, в качестве единственного метода разработки клинической экспертной системы.

Таблица 1

Сравнение наиболее значимых априорных вероятностей симптомов острых заболеваний глотки.

Таблица 2

Диагностическое совпадение клинических и экспертных диагнозов

Список литературы:

1.            Кобринский Б. А. Подходы к отображению субъективно нечетких представлений эксперта и пользователя в интеллектуальных системах // Программные продукты и системы. 1997. - № 4. - С. 45—47.

2.            Киликовский В. В., Олимпиева С. П. Медицинские системы интеллектуальной поддержки интерпретации результатов клинико-лабораторных исследований // Врач и Информационные технологии. –2007. – № 4. – С. 91—95.

3.            Портенко Г. М. Информационная технология в поддержке принятия решений в оториноларингологии по тонзиллярной проблеме. /Г. М. Портенко, Е. Г. Портенко, Г. П. Шматов // Рос. Оторинолар. – 2008. – прил. № 3 - С. 74—81.

4.            Скудных А. С. ,Санников А. Г. Методика оценки клинической эффективности диагностической экспертной системы // Врач и Информационные технологии. –2007. – № 5. – С. 49—54