Возможности автоматизированной диагностики язвенного пилородуоденального стеноза
П.М. Косенко, С.А. Вавринчук
г. Хабаровск, ГБОУ ВПО «Дальневосточный государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения РФ
Цель исследования: улучшить результаты хирургического лечения язвенного пилородуоденального стеноза (ПДС) путем создания автоматизированной компьютерной диагностической системы.
Материалы и методы. Всего обследовано 65 больных с язвенным ПДС. Всем больным проводилось электрофизиологическое исследование моторики желудочно-кишечного тракта методом периферической электрогастроэнтерографии (ПЭГЭГ) аппаратом "Гастроскан-ГЭМ" по стандартной методике. Статическая обработка данных проводилась с использованием кластерного и дискриминантного анализа (ДА).
Результаты исследования. На основе полученных данных были выявлены неоднородные изменения моторики ЖКТ у больных с суб- и декомпенсированным ПДС, указывающие на наличие несоответствия между эвакуаторными и моторными нарушениями с наличием переходных типов моторики, которые на основании кластерного и дискриминантного анализов были выделены в отдельные подгруппы.
На основании ДА полученных электрофизиологических данных были созданы математические модели (ММ) прогнозирования моторно-эвакуаторных нарушений, включающие в себя обнаруженные переходные типы моторики желудка с общим процентом правильной классификации наблюдений в соответствующие группы 96,2%. Значения чувствительности, специфичности и точности, созданных ММ составили 96,2%, 85,7% и 96,9% соответственно.
На основе полученных ММ и эталонных баз данных была создана компьютерная программа «Система поддержки принятия решения определения степени компенсации пилородуоденального стеноза», (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013618128), что позволило осуществить автоматизированную компьютерную скрининговую диагностику ПДС и определение степени его компенсации.
Программа имеет модульную структуру и обеспечивает пользователю следующие возможности: установление диагноза ПДС и определение степени его компенсации; возможность получать графики нелинейных дискриминантных функций различных электрофизиологических параметров в их сочетании с отображением индивидуальных параметров пациента; проводить актуализацию базы данных обучающей и контрольных выборок для коррекции статистики.
|
