автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Автоматизированная система моделирования динамики параметров кардиореспираторной системы в процессе мониторинга

МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ СВДЕРАЦИИ РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ !ЯЗДдаНСКИЙ уЪТшЕРСИТЕГ

На правах рукописи УДК 616:681.518: [616.144+616.24-0008.4]

А Р Т Е У. Е Я К О Михаил Владанронич

ШШТШВОШШ. СИСТЕМА. ХВДЕЕИРОЗАНКЯ íHHAíáíi?-! ПАРАМЕТРОВ КЛРЖ0РЕСЖРАТОРНОИ СЙСТШ В ПРОЦЕССЕ MOPJ'uOPi^ZTA.

05.13.09 - Управленкз в йиалогкчоскшс п г/одкшшских системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации"на соискание ученой степени ¿щдвдата йкологичвскее паук

ыОСК^А 19 V2

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРИВЛЕКИ.Адекватное ревение лечебно-диагностическйх . задач в отделениях реанимации и интенсивной терапии требует опе-г;.:рат'й*вного анализа большого объема информации,характеризующей динамику Функционального состояния физиологических систем организ- ' «а. Для реиения этих задач в последнее время эффективно разрабатываются компьатерно-мониторные системы. Современный уровень формализации знаний, необходимых для успешного проведения терапевтических процедур,обусловливает их представление в виде мате-' матических моделей,описывающих взаимосвязь определенных характеристик, регистрируемых в процессе мониторинга. Сложность моделирования заключается,с одной стороны, в необходимости учета индивидуальности физиологических процессов у отдельного больного, с другой - отсутствием формального подхода к построении моделей в • процессе наблюдения, т.к. часто заранее не известен достаточный для адекватного моделирования объем информации.

Наиболее рациональным средство« реиекия данной'проблемы представляется разработка гибкого механизма моделирования.основанного на саноорганизационном подходе, позволявшем отразить естественные процессы саморегуляции физиологических функций,с применением стандартных и нетрадиционных подходов к обработке -коротких временных рядов регистрируемых физиологических параметров.

Практическое решение проблемы стало возможным в результате • развития в стране и за рубеаок методов самоорганизационного моделирования, бцтстреп методологии,мощных ППЭВН, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. • Целью настоящей работы является разработка и исследование автоматизированной системы математического моделирования динамики параметров кардиореспираторной системы в процессе мониторинга.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются задачи: .1 Разработка методологии комплексного подхода к моделированию

физиологических процессов путей непротиворечивого синтеза результатов обработки регистрируемой информации детерминировак-' ними и эвристическими методами математического анализа.

2 Исследован« динамики развития анализируемого процесса путей отслеживания изменений структур идентифицированных в процессе хонитиринга математических моделей.

3 Разработка алгоритма построения моделей для исследования временных трендов кардиореспираторних параметров, характеризуют« Функциональное состояние соответствующей физиологической системы до,во время и после терапевтических воздействий.

4 Построение алгоритма адаптивного структурно-параметрического моделирования непосредственно ь ходе мониторинга.

5 Синтез критерия выделения устойчивых состояний наблюдаемого процесса и модификация автокорреляционного анализа для обработки коротких временных рядов Физиологических параметров,регистрируемых в процессе мониторинга.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА.

Для оценки функционального состояния КРС предложена новая методики Функционального моделирования, заключавшаяся в анализе динамики структур и параметров математических моделей, построенных непосредственно в процессе мониторинга.

Для выделения гомеостатических зон при анализе коротких вре менных рздбв регистрируемых физиологических параметров предлове-но применение нормированной относительно порогового значения уровня адекватности автокорреляционной функции и используется анализа введения энтропийной функции.

Разработаны новые алгоритма математического моделирования Функционального состояния КРС : -

-кластер-анализа на базе модификации матрицы связности объектов, - птоЛрйяания ыногомерного пространства состояний на плоскость с

целью представления динамики состояния больного в процессе наб лшдения и в ходе терапевтических воздействий, -прогнозирования динамики состояния КРС на основе построения векторных моделей фазового пространства состояний, -адаптивного структурно-параметрического моделирования, -прогнозирования дйнакики временных рядов физиологических параметров путем синтеза моделей разных уроьней упреадения'по времени.

На основании анализа мониторннх даннных построена модель, описывавшая связь мегду скоростью выделения углекислого газа и уровнем альвеолярной вентиляцией вида U'С02 - ft + B-U'a2 ,гдр fi.B - изменявшиеся в процессе наблюдения параметры,и исследована связь незду ними: В = FCА). Выявлена гиперболическая зависимость менду параметром КРС, отраяакщем парциальное давление кислорода, измеренный чрескорым способом и отнокением аналогичной характеристики углекислого газа к частоте сердечных сокращений.

•Исследованы возмоиности разработанной методики моделирования для выявления .устойчивых.взаимозависимостей ыеаду физиологическими параметрами."

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ РАБОТУ. Предлагаемая архитектура ¿бтп'мгн зированной системы моделирования "СОЛЯРИС" ориентирована на' использование в составе АРМ-врача интенсивной терапии для оперативного анализа и представления мониторннх данных, характеризующих Функциональное состояние КРС.Система моделирования позволяет выявлять текущие взаимозависимости между регистрируемыми параметрами в усдогиях мониторинга и анализировать, динамику сункциональ-ннх изменений во время терапевтических процедур, что приобретает особое значение при автоматизации лечения. НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ СЛЕЛУЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ : 1 Разработанная структура и принципа работы автоматизированной

сксгзми моделирования "СО/ШРЙС" позволяют осуществлять синтез ■л анализ математических моделей рассматриваемой физиологической системы разнообразного класса структур непосредственно в процессе мониторного наблюдения. 2.Предлагаемый метод исследование функционального состояния КРС, основанный на анализе дмнаники изменений структуры н параметров построенных в процесса мониторинга математических моделей позволяет наблюдать и исследовать динамику качественных изменении в функционировании КРС при терапевтических воздействиях.

3 Выявленные алгоритмом адаптивного структурно-параметрического моделирования зависимости мекду геыодинамическими и респираторными параметрами адекватно отракают протекающие физиологические процессы.

4 С цельа зыдешшя промежутке? времени устойчивого функционирования КРС ноаст бить применен анализ повекения энтропийной Функции от временных рядов множества регистрируемых параметров.

ВНЕДРЕНИЕ. Полученные в ходе исследования подели цардиореспира-торной системы использовались на кафедре медицинской кибернетик! РГМУ им.Н.И.Пирогова для анализа характера влияния терапевтических процедур (на примере гемосорбцш; и оксигенотерапии) На функциональное состояние системы внешнего доания и гемодинамики пациентов отделения интенсивной терапии ГКБ К 5? г.Москвы.По программа« автоматизированной системы моделирования проводите структурно-параметрическая идентификация динамики изменений фун кции нейрозидокринчой систени при еоздействилх,влияющих на ьыра ботку гормонов гипофиза у больных экземей и аллергическим дерма титбм. Результаты данных работ ¡¿недрены в Курском государствено медицинским институте и в клинике дерматовенерологии городског кокновенерологическ'то диспансер.1.. Ряд программных разработо внедрено ьСКЬ "Нейрон" кафедры АСУ и МО ЗЬЛ НурПИ..

Программные модули автоматизированной системы моделирования экспонировались на республиканской и областной выставках научно -технического творчества молодеяи.где были отмечены дипломам. АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. •

Положения и выводы диссертации бнли долояены и обсуждены на: %

-областной конференции молодых ученых (Курск.1987); -меяотраслевой научно-практической конференции, медицинских работников "Использование микропроцессорной техники в здравоохранр-нии" (Куйбышев, 1988); , '.''■'

-Всесоюзной конференции "Итоги разработки и внедрения в практику лечейно-профнлактическнх учреждений автоматизировании:*, консультлтйвнах систем при яеотлояния состояниях" (Томск.1990); -2-ом Всесоюзной симпозиуме "Методологические проблемы информатики,информационной технологии и информатизации обиества" (Обнинск,1990);

-Всесовзной научной конференции с меядународным дчастиен "Информатика в здравоохранении" (йосква,1990);

-Российской научно-практической конференции "Информатизация н деятельности медицинеких слуиб" (Рязань,1991): -2-ом мендуна'родном форуме "8изнь и компьютер" (Харьков, 1 ч'Н >.

По теме диссертации в соавторстве опубликовано.II габог гс открытой печати. -

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ.Диссертация состоит из введения.4 глап. •заклачения и.выводов,списка используемой литературы, прплотяниЛ. Рс.бота изл..«ена на. 137 страницах машинописного текста, илллстои-рована 17 рисункам и 14 таблицами.Список цитириен^й литератур» включает-84 отечественных и 13 иностранных источников.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Первая глава работы посвящена анализу применяемых в настояцее время методов математического модулирования динамики физиологических процессов в организме человека - акцент сделан на методы идентификации нелинейных систем -наиболее часто используемых при моделировании КРС. Обзор литературных источников позволил заключить.что для аффективного резения задач моделирования патофизиологических процессов необходимо анализировать динамику текуцих моделей.отражающих связь мевду регистрируемыми параметрами.

Сравнительный анализ методов моделирования показал: . 1-Целесообразность применения комплексного подхода к моделировании.основанного на синтезе результатов детерминированных и эв-ристичиских подходов к идентификации с учетом выявленных ц$той-чивых состояний и кластеров физиологических параметров. ¿-Необходимость применения в моделировании физиологических про« цессов методологии самоорганизационного подхода, как наиболее приближенного для описания саморегуляции живых систем,например, метода группового учета аргументов (НГЯА). ,3-При проведении исследований в рассматриваемой области особого , внимания заслуживают следующие задачи математического анализа результатов наблюдений : кластеризация параметров и состояние, отобраление многопараметрического .пространства на плоскость, построение регрессионных уравнений - связей мевду параметрами, анализ и прогнозирование временных трендов.

Во второй главе диссертации рассматриваются основы построен тш л работы автоматизированной систем!) многофункционального моделирования "СОЛЯРЦС",представляющей собой комплекс программно > аппаратный средств.предназначенный для реаенид вывепвречисленных 'Задач математического моделирования.в процессе мониторинга. 'Функциональная структура системы представлена на Рис.1.

ВНД

СИСТЕМА "С 0 Я Я РИС"

I 1 [брр]

}ОПДj .¡БВТ КСИ БПС СКА ¡БА бонп БЗ

GT НГУА MISO НГУА ТР iirsa |В НГУА

1-2 i-i—г J *—1—2—

БДА

ОАГ

й

Реаики : 1 - управляющие параметры задаются.в диалоговом ревиме, ,2 - управлявшие параметры фиксированы.

БНД - блок накопления данных;

БПД - блок подготовки данных: ' , .

БАК - блок автокорреляционного анализа;

БВТ'- блок выделения тренда;.

КСМ - комплекс самоорганизационного моделирования:

БПС - блок прогнозирования состояния: . .

БКА- блок, корреляционного анализа;.

БА - блок адаптации; ..

БОМП - блок, о.тобракения многомерного пространства'; ; 63 - блок экстраполяции;

БРР - блок регистрации результата;- ■ ' . ' '

■НР;ПР - модули накопления и регистрации результата;, ', "БДА - блок дискримикангного анализа; " БАГ - блок агрегатирования; ".. • ;

GT МГУА - модуль анализа гармонического тренда УГУА; MISO МГУЙ - модуль ортогонального алгоритма МГУА типа MISO: ТР ¿¡ГУД - модуль прогнозирования временного тренда ИГУй; ' Б МГУА - модуль алгоритма бутптреп МГУй! • ."■'•-:■'

Рис.1 СТРУКТУРА СИСТЕМ "СО/ИРИС"

•

Для обеспечения возможности наращивания "СОЛЯРИСа" новыми олукани математического и логического анализа построение системы осуществлено по модальному принципу.

. .Основное предназначение системы - автоматизированная идентификации нелинейных структур моделей, связывавших меаду собой характеризующие объект исследования (КРС) параметры,анализ и про гнозироаание динамики развития патофизиологического процесса.

Для идентификации моделей с априорно неизвестной структуре* в система вклачен КСИ -Комплекс Самоорганизационного Моделирования,основанный на алгоритмах МГУА.

В процессе мониторинга возможно качественное изменение в Ф1 акционировании КРС на различных временных этапах наблюдения (на Пример,в процессе терапевтических воздействий). Выделение таки зтапов сучествляется в "СОЛЯРИС" Блоком Выделения Тренда - БВТ Идентификация временных трендов наблюдаемых параметров КРС реа лизуется путем анализа значений . энтропийной функции вида: II (Х(О) * - рЫой(р1) - р2,1ов1р2), где р1.р2 - частоты попа дания величины рассматриваемого параметра в диапазон больае менте среднего значения Х(0.

Предварительный анализ мониторных данных обусловливает' выд( лвиия групп линейно связанных «виду собой физиологических пар. метров,Эта задача решается блоком ¿грегатировани -БАГ.В соотве ¡льни г разработанным алгоритмом регистрируемые параметры гру пируйте».путем многократного выполнения над матрицей парной ко Рационной сальи процедуры У-преобразования. Процедура закл чается и тчкой перестановке столбцов н строк данной матрицы, ч ее в]|йкИ.'г1Гы размецаися относительно главной диагонали по ме уценьиен«я связности.Данный блок используется и при* ревениии э дач кпастцризации в пространстве состояний.Блок дискриминанта анашш. -■ ЭДА реализует известную процедуру построения дискри)

- У -

нантных решающих правил для выявления изменений 0 поведении Физиологического профиля больного в процессе наблюдения.

Блок отобрааения многомерного пространства - БОНП -осуяест-вляет переход из многомерного параметрического пространства в» двумерное, используя три опорные точим б исходном пространстве'!) сохраняя ча плоскости соотнесение расстояний до них и негду ним«. Отображение результатов работы блока на этапе монитора позволяет визуально наблюдать динамику физиологического профиля.

В случае известной структуры модели возникает задача оценки ее параметров.Эту функция выполняет блок адаптации (БА).

Прогнозирование состояния физиологической система монет осуществляться' как путем применения стандартных методик экстраполяции,которые реализует Блок Экстраполяции (БЗ).так и путем векторного анализа динамики движения объекта в параметрическом пространстве состояний.Эта задача решается Блоком Прогнозирования Состояний - БПС. В данном случае идентифицируются зависимости мея-

«

ду длиной и направлением-вектора перехода от предыдущего состояния (физиологического-профиля)" к последующему г его прндндуяют) характеристиками,а затем осуществляется зкстрэполл^«[¡-¡""¡'шк'. моделей с целью прогнозирования значений регистрируемых т; "И"л " -гических параметров. . .

Математическое обеспечение вииеописзнннх блоков системы моделирования "СОЛЯРИС" СБВТ.БПС-.БЙГ.БОМГТ> рэзрэботаннп аегорем.

Оценку мнонественной и парной корреляции факторов и идентификацию параметров уравнений линейной регрессии.рзнгозпг" критерия Спиркег.д. анализ автокорреляционных функций ремигуе! в системе .моделирования блок корреляционного анализа - БИй,

В Блоке-Автокорреляционного Анализа (БАК) реализована воз-мокчость применения автокорреляционной функции для анализ) коро-Ш1Х временных рядов характеристик КРС с-нормированием лосл^пн?;''

по отношению к пороговому значен:;«) коэффициента парной корреляции для заданного уровня значимости.

Комплекс Самоорганизационного Моделирования, основанный на ортогонально* алгоритме МГУА,реализует структурно-параметрическую идентификации групповых связей между регистрируемыми параме-трр^и.МШ МГУА конструирует модели типа XI-Р(XI /1=1.п.]Л). Для обработки суперкоротких временных рядов в ЫГУА использована идеология бутстрепа - данный математический аппарат реализован в блоке В КГУА.

Для повышения качества прогнозирования поведения временного тренда предложено использов'ать суперпозицию результатов экстраполирования моделей,идентифицированных с различными упреждениями по времени.Алгоритм данной процедуры реализован в блоке ТР МГУА.

С целью обеспечения эффективной адаптации разработанной системы при решении конкретных лечебно-диагностических задач в процессе мониторинга функционирование каждого из описанных блоков может быть осуществлено в двух режимах, условно названных "Такт" и "Монитор". Первый предназначен для однократного выполнения определенного выбранного программного модуля. Во втором -пользователь определяет порядок Функционирования блоков моделирования путем формирования в интерактивном режиме вектора управляющих и инициализирующих параметров,определяющего порядок и характер работы выбранных механизмов моделирования.

Например,если этот вектор инициализирует следующую совокупность блоков "С0/1ЯРИС": КСН.БЗ.БА и БРР, а так не осуществляется оценил •.< л знатности построенной модели в смысле выбранного кри-гъ-рид о: помощью специальной управляющей программы),то тем самым реалилуегг.я алгоритм "адаптивное моделирование", предназначенный дл« .Ц11Н./.а течения пгтофизиологического процесса и реакций КРС н ¡(¡-(¿ан^е воздействие путем отслеживания структурно-параметри-

ческих изменений текуаих моделей. Полученные модели проверяются на адекватность описания ими новой мониторной информации и в случае ее нарушения в смысля выбранного критерия осуаесствлйется переоценка их параметров и/или структуры. •

• При возникновении задачи наблюдения за динамикой результатов работы выбранйой последовательности блоков "СОЛЯРИС" (называемой в дальнейшем задачей функционального мониторинга) предлагается формировать мнонество повторяющихся в строго определенной последовательности инициализаций выбранных блоков.

Таким образом,представленная автоматизированная система "С0-ЛЯРИС" позволяет организовать непрерывный процесс моделирования связей меяду параметрами КРС в процессе мониторинга, а так ве выявлять типовые для ряда больных структуры математических моделей путем обработки информации многества протоколов мониторинга выбранной группы больных.

• Дальнеймие .исследования (гл.III и IV диссертации) посвящены

«

анализу результатов применения "СОЛЯРИС" в условиях мониторинга КРС,проведенного'с помощью автоматизированной системы "КОМПАС 01" для больных кардио-пульмонологического профиля,проходлзлгнх лечение в отделении интенсивной терапии.

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТИПОВЫХ ДЛЯ ГРУППЫ БОЛЫШХ ЗАВИСИМОСТЕЙ НЕ ЕДУ ПАРАМЕТРАМИ''" К Р. С

Согласно основополагаящему кибернетическому постулату исследуемая система представляется "черным ящиком", характеризувиимся определенна динамикой некоторых (в данном случае регистрируемых) параметров и передаточными функциями меяду ними.

Механизм поиска обцих закономерностей - типовых для ряда больных зависимостей меяду регистрируемыми в процессе наблюдения Физиологическими параметрами'КРС сводится к следув?ему.

Для наиболее полного учета информации, содержащейся в протоколах мониторинга гриппы больных, идентификацию групповых связей ленду регистрируемыми характеристиками предлагается проводить в такой последовательности образом:

1 Осуцегтвляется синтез моделей на мновествах (ХИ , где 1=1,К, К - количество Сольных, Ш1 - матрица-протокол регистрируемых параметров КРС 1-го больного. I Проводится синтез моделей на объединении усеченных мновеств X. 3 Организуется проверка и выбор лучших моделей на новых, подмно-нествах X.отличных от сформированных для п.п.1-2.

Вшшлнеиие выиеперечисленных процедур позволяет получить по мзлош^ыш выборкам протоколов, мониторинга модели адекватно от-раааицие поведение выбранных для исследования характеристик рассматриваемой фиэиологичесмкой системы для группы больных в связи с реализацией принципа внешнего дополнения.Действительно, в п.1 идентифицируются "индивидуальные" модели.в п.2 в качестве обуча-вцей используется совокупная информация из протоколов мониторинга нескольких Сольных, в п.З - осуществляется выбор по внешнещ критерии -независимой обучавшей выборке.Синтез моделей на какдо» этяле возможен как по алгоритмам МГУЙ, так и алгоритмами идентификации линейных зависимостей между регистрируемыми параметрам; рассматриваемой физиологической системы.

Ро.-ишзацж! нредлоаенного механизма позволила, например, дл группы больных,который проводилась процедура гемосорбции, путе анализ парник линейных зависимостей выявить присутствие высокс Koppi!ji)i;iui.::Hiion) триплета НОДгшд - U'a - РаС02аах и установи! ■1>.>1у; скязи уи<;нывения частоты сердечных сокращений С ЧСС) с ро( сои концентрации в крови углекислого газа. . Применяй описаший подход и идентифицируя модели алгоритма )!>к> дьу;: больных,которым проводилась процедура гемосорбци

1Л0 получено 380 уравнений, например:

ЧСС = 100 МОС / SO А = ИМ

ОПС = -4 + 763./(АДС-АДДТ/ МОС А = 0.5У.

U'a. = 46 + 0.053 МОДвыд \ ЛГ • А = 1.2У.

ТсР02 = 143 - 120 VTTcPC02 / ЧСС ) A z ЪУ.

Где: л -средняя.относительная ошибка аппроксимации;МОС -минутой объем сердца;Н0 -ударный обем сердца;АДД,АДС -диастолическое ¡ систолическое давления крови;МОДвыд -минутный объем дыхания по шдоху;ТсРС02,ТсР02 -парциальные газовые давления С02 я 02,измененные чрескояным методом;и'а -альвеолярная вентиляция;РаС02вах-ааксимальное парциальное давление С02 в выдыхаемом воздухе.

Как видно,первое уравнение верифицировало алгоритм моделирования,т.к.восстанавило вычисляемую в процессе мониторинга закономерность.Второе-отразило связь ОПС и МОС со среднегеометрическим кровяным давлением в систоле и диастоле.Третье -показало, что альвеолярная вентиляция связана с МОДвыд и АДС. Четвертое -выявив зависимость.согласно которой у рассматриваемых больных поддерживалась стабильность концентрации кислорода в организме при его насыщении углекислым газом : выявлена гиперболическая связь между параметром ТсР02 и отношением ТсРС02 к ЧСС.

.Таким образом,проведенные вычислительные эксперименты показали потенциальные возможности и преимущества предложенной методики для оценки характера взаимовлияния параметров КРС по сравнении с оценкой параметров априорно известных структур моделей, КОМПЛЕКСНЫЙ МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРОТОКОЛА МОНИТОРИНГА Применение при анализе мониторной информации одного математического метода не позволяет проводить сравнительный анализ результатов обработки при различных подходах и получить непротиворечивые модели. Методология построения системы "СОЛЯРИС" предоставляет пользователю возможность организации многоэтапного исс-

ледования анализируемого процесса по принципу -от простого к ело «ному.Процесс исследования в этом случае подразделяется на этапь -первичный анализ исследование автокорреляционных функций, выделение временных трендов,проведение парного корреляциотЙго анализа,построение регрессионных уравнений;

-решение задач кластеризации,наблюдение за динамикой измененш характеристик функциональной системы в пространстве состояний.

Так из 29 региструемых системой "КОШС" параметров КРС после парного корреляционного анализа б)!ли выделены 14 относительш автономных характеристик. Выполненные расчеты показали низку! степень централизации параметрического пространства и присутст вие в нем таких групп высококоррелированных характеристик КР как:ивд - 1)выд, НОДвд - КОДвыд.и'вахвыд - и*С02 - 1!'75 (¡^0.99) где Увд.ивыд.МОДвд.НОДзыд -соответственно дыхательные .и кинутны объемы дыхания по вдоху и выдоху:и'шах,и'75-скорости воздухоток на выдохе: максимальная и скорость при 752. дыхательного объем и*С02 - скорость выделения С02.

•Применение процедуры 13 -преобразования для кластёризаци выбранных параметров выявило для одного из обследованных больнь группу следующих линейно зависимых характеристик дыхательной ск темы: и'а.и'Ш.и'гЗ.и^.и'иахвд.МОДвкд.граф связности парамет 'рического пространства и П-матрица которого показаны на.рис,2.

Линейные модели выделенного кластера у разных больных от чались в основном свободными коэффициентами,например:'

и'75 = 137.0.Б4-и'иахед и У'?5 = -6.5 + 0.64 и'аах! или 0'а = -174 + 2.69 УС02 и Ц'а = -47.8 + 2.42 У'С02 Исследование поведения нормированной автокорреляционной фу; кции (фрагмент представлен на рис.3) показало,что: 1) функции I и'Ш^'а и и'25,У'75 однотипны по реакциям на исследованное л< чебное воздействие (т.е. являются в данном случае аналогами):

ЙДС

АДД

чд

чсс

ТсРС02

мое

ТсР02

и'пахвд 0-25 1 К * 75

в

МОДвыд - и»а У' С02

РаС02вах

ЧСС 11000000000000

мое 11000000000000

ЙДС ооюоооооооооо

АДД 00010000000000

ЧД 00001000000000

ТсРС02 00000100000000

О'шахвд ОиООООШШОО

МОДвыд 00000011111100

У * 25 500000Ш11100

и' 75 00000011111100

4' С02 00000011111100

О'а 00000011111110

РаС02шах 00000000000110

'ГсР02 00000000000001

Йис.2 Матрица и граф связности параметрического пространства больного С. (вдоль главной диагонали сгруппированы линейно зависимые характеристики КРС ).

^параметры ТсР02,ТсРС02 не проявили значимой автокорреляции на ¡ровне 99% -следовательно.не целесообразно исследовать модели их .инамики от фактора времени; 3)для большинства исследуемых пара-16?ров наблюдалась различная реактивность на воздействие:4 )пове-,ение автокорреляционных функций различно для разных больных.

С целью выделения участков временных трендов нами предложено ¡спользпвать анализ энтропийной функции. На рис.3 представлены

Рис.3 Автокорреляционная (сплоиная линия) и энтропийная (пунктирная) функции кардиореспираторных параметров. Отмечены начал< и окончание переходных процессов, вызванных терапевтической npi цедурой.Зоны: I-до.П-во время и III - после окончания терапе: тическога воздействия.

Рис.4. Траектории двинения состояния КРС в параметрическом пространстве в ходе терапии:наблюдение 1 -гемосорбц наблвдение 2 - оксигенации крови.

рафики поведения нормированной автокорреляционной и энтропийной )ункции. построенных "СОЛЯРИС" в- процессе наблюдения за состоящем КРС больного- во время проведения процедуры гемосорбции. При атом выяснилось, что выделенные временные зоны динамики параметров КРС совпадали с реально зафиксированными в процессе наблпде-ния. Таким, образом отмечена возмоаность выявления наруиений однородности в,динамике анализируемого параметра КРС по поведению энтропийной Функции.

Анализ взаимозависимостей между параметрами в выделенных зонах с яомоцьи алгоритмов МГУА позволил построить модели.точность которых составила в среднем 1.6%. коррелированность -0.94 (значимо на уровне 99.8£). Пример моделей приведен в Табл.1.

Таблица 1

Модели связей параметров КРС в различных зонах устойчивости

зона признак модель Н АХ

I ЧСС чд ТеРсог 90.11-322.26-УСАДС-Ш/АДД)'/ АДД -45.38+1290.3 У( ЧСС/АДД-РаС02шах)' 55.4-(9.26■10 ь )•АДД- /АДД-АДС' • РаС02тах 0.87 0.94 0.99 1.2 2.9 0.7

II чсс чд ТсРС02 0.95 1 0.96 3,4 0.5 1.8

141-964600/С МОС /С ЧД* ТсРС02* РаС02шах)') -К2+(4.997-10"4 )-РаС02тахе#га7/АДД -32.6+16458V(НОС/АДС-АДД-РаС02вах)'

III ; Зсс чд ТсРС02. 0.81 1 0.83 1.4 1.1 4

98.5-0.049 • РаС02вах-У( РаС02вах/ТсР02)' -7.7+321.2 У'а/(ЧСС-ЧСС*¿>аС02аах)') -28.77+44862 ЛААДС; АДД-ТсР02)' ■

-1С -

. Анализ полученных моделей для рассмотренных нами случаев по казал.что проведенная лечебная процедура терапия привела к доли нированиш в связях ТсРС02.ТсР02 и РаС02вах,

Для визуального представления траектории движения физиоло гического профиля больного в пространстве регистрируемых параме ров,с помощью блока БОМП "СОЛЯРИС" осуществляется отобранени многомерного параметрического пространства в двумерное (Рис 4) Наблюдение 1 (процедура гемосорбции) иллюстрирует выделение дву кластеров состояний, а Наблюдение 2 (процедура оксигенотерапии показывает,что, несмотря на широкую вариабельность состояний,на чальное и конечное оказываются близле»ащими на построенной трае ктории движения. Это свидетельствует об отсутствии устойчивы изненений в функционировании кардиореспираторной системы поел проведенной лечебной процедуры.

Таким образом,синтез непротиворечащих друг другу результате моделирования,полученных различными методами, позволяет получит более полное представление о динамике состояния КРС.

Ф У Н "К II И О N А Л Ь Н и й МОНИТОРИНГ Одновременно с наблюдением регистрируемых в процессе монитс ринга параметров.система "СОЛЯРИС" позволяет отслеживать динам к у структурно-параметрических изменений моменталь н 1* моделей - т.е.осуществлять так называемый функциональный монитс ринг. (Под моментальной моделью понимается идентифицирование гМзь выбранных параметров в определенные ыоменты времени).Фут шпиальннй мониторинг мокно осуществлять,идентифицируя'модели ; сану терапевтическую процедуру в случае ее повторного проведен! пли р точение одного наблюдения через заданное интервалы вреш Йн;>лк?.например,и?мененнй моделей трех параметров (ЧСС.Ч) Р:Ч'0>.л>: >.П'.Ч1рогН!!чх алгоритмом МГНй в ходе десяти одинаков! гуг-.сегтич'л'ккч 5".»?£ействиях.показал, что по мере повторения л(

збных процедур повышается степень влияния концентрации углекис-зго газа в организма на регуляция деятельности ПРО.

Для осуществления режима функционального мониторинга ь ходе ;ного наблюдения применяется механизм ранее рассмотренного ;аптивного моделирования. Осуществление данного подхода к сыз-1зу характеристик КРС позволило виавить.что: ЧСС более чувствительно к изменениям РаС02шах,чеи 'IД. Несмотря на болышЛ разорос в численных значениях ЧСС,структуры моделей данного показателя более стабильны.чеы таковые у ЧД.

Такой подход,кроме того,позволил уменьшить затраты ыьшшо-) времени вычислительного процесса на 70'/. по срааненаю с модали-)ванием без применения адаптационного алгоритма.

Анализ динамики изменений полученных структур ■'.окйтьпышх |делей при формализации их описание помет быть проведен б дальние« формальными математическими методам.

Рассмотрение динамики физиологических профилей пациентов с

¡пользованием моделирующих блоков системы "СОЛЙРИС" позволило

швить связь манду продукцией углекислого газа и альвеолярной

2

ттиляцией в вида УС02 = А + 0•(и*а) .где В = С - П-А. Анализ менений значений параметров подели позволил выделить две оо^а-и,отличающихся значениями пар ше-фа А (А>1?5 и (к150) и за тировать во время мониторинга переходы из одной в другую.

Полученная связь мэжду продукцией углекислого газа н коадра-ы альвеолярной вентиляции потребовала проведения до.млнитель-х исследов&ниП. т.н. Традиционно применяется лпнайнач законо-рность меядц этими величинами.Нз>ш было проанализировано балес О моментальный ыодеяей различных Зольник. Стлтистич^лая обкатка получанных закономерностей доказала,что: Достаточно тоЧной аппроксимацией рассматриваемой сеычк ангдцв! итать линейную и/или нёздратиЧнуа ¿знисииссти с донинироззниеи

последней по точности и коррелированности.Наблюдалось подчинен параметра А модели равномерному закону распределения в интерва 1130:210].

2 Параметра А,В моделей различны у разных больных и изменяет в ходе- терапии с сохранением меяду собой линейной связи (на I вне 992), что подчеркивает злияние "среднего" состояния расс» риваемой функциональной системы на скорость своего изменения

3 При переходных процессах возыовно кратковременное отступле] от квадратично-линейной зависимости.

Математический анализ полученной модели показывает,что чествует "точка независимости" УС02 от смещения А , в кото 11'а = /(1/0) . В данном случае со статистической наденнос 99.5% н^0людалось 1Ра = 610 - 60. что близко к физиологичес норме альвеолярной вентиляции.

ПРИНЦИП И ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МНОГОУРОВНЕВОГО ПР0ГН03ИР0Е

Сущность многоуровневого прогнозирования заключается с ной стороны в одновременном анализе моделей.предназначенных кратко-,средне- и долгосрочного прогнозирования: с другой -в перпозиции экстраполяционных значений моделей.построенных с ; личными упреждениями по времени.Система1"СОЛЯРИС" позволяет ' лиэоватъ.описанный подход с помоцьа модуля ТР МГУА,с упрегд •яки Поведение моделей отобраааетса на экране ЭВ

Проведение вычислительного эксперимента по данным монито наблюдений подтвердило,что:при краткосрочном прогнозирование равается тенденци^ характеризуемая поведение параметра в об; окончания интервала интерполяции, долгосрочном - проявляют^ ра1екные сглааивавцие свойства.Точность совокупного прогно: ходе эксперимента наблюдалась не'хуке 8Х.

Следует о.тиетить,что прогнозирование анализируеуых пар. ров только от времени оказалось менее продуктивно.Очевидно

13 численник значений параметров КРС долаен учитывать в первую 1ередь протекающие физиологические процессы, которые отракаются зненениями функциональных зависимостей между регистрируемыми в зниторинге характеристиками.

ВЫВОДЫ

Разработанная структура эвристического моделирования позволяет зрганизовать этот процесс в виде адаптивного моделирования,когда на первом этапе осуществляется структурно- параметрическая идентификация.на последующих - производится переоценка параметров модели с автоматическим переходом к новому синтезу структуры при ухудиении выбранного критерия адекватности.

Применение саноорганизационных методов моделирования позволяет-выявить связи различной степени общности: как описывающие взаимовлияние регистрируемых параметров кардиореспираторчой системы у отдельного больного, так и группы больных.

Осуществление качественного анализа и прогноза изменений состояния КРС целесообразно проводить отдельно на различных этапах лечебного процесса,которые могут быть выделены на основании анализа поведения энтропийной Функции,

Испытания ряда идентифицированных моделей в клинических условиях позволило установить, что :

-скорость выделения углекислого газа пропорциональна кьа.чрагя уровня альвеолярной вентиляции; данная зависимости й энгплой степенью точности мсает ьнть аппроксимирована линейный зсш-нмн;

-парциальное газовое давление дислорода б крови,из^ер иное ч^е-скояным способом обнаруживает гиперболическую связь с отноие-нием аналогичной характеристики углекислого газа к чаг.тсте сердечных сокращений.

Найлвдение ь'а траекторией двимснид состо&ыи бильмогэ ь ьр^ст-рзнстве регистрируемых характеристик гш 6 о л зет неписрсдаьенни

в процессе мониторинга оценивать качество проводимой терапии индивидуализировать ее. •

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОНЕН-ДЙЦИИ Динамический анализ регистрируемой в процессе мо^торинг информации о состоянии КРС больного в рамках АРМ врача интенсив ной терапии предлагается осуществлять по следуащей методике: этап 1. Первичная обработка данных: корреляционный.регрессионы анализы.отбор линейно независимых параметров и группиройк последних по степени взаимного влияния. . .'

этап 2. Идентификация переходных процессов в ©ункционировани КРС¡структурно-параметрический синтез моделей в выделении зонах характеристических связей методами самоорганизацион но£п моделирования, этап 3.Осуществление функционального мониторинга,т.е.отслеяиэа

нме изменения моделей в ходе наблюдения за процессом, этап 4.Прогнозирование динамики физиологического профиля на ос нове построенных моделей, и его оценка путем рассмотрен^ .двинения в пространстве состояний и/или функций.

СПИСОК РАБОТ,ОПУБЛИКОВАННЫХ'ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ '1 Кластер анализ на базе матрицы минимальной связи //Тез.док.ой "ластной конф. "НТТМ народному хозяйству",Курск.1986.-с.34-36. -(соавторы бабкин Г.З.-.Гроаков А.Н.,Старков Ф.А.)

2 Подсистема анализа динамики развития болезни и автоматической кластеризации наказе процессора "Искра 226" //В кн.йсполъзове ние микропроцессорной техники з медицине,Куйбышев.1568.-с.7-9.

3 Подсистема оперативного коделирования и прогноза ¿остояни больного методом группового учете аргументов //В кн.Использдва ние микропроцессорной .техники в медицине,Куйбышев,1968,-с.2?-3 (соавторы Грсвков А.Н.Устинов А.Г.)

Моделирование взаимозависимостей кардио-респнраторных параметров // Моделирование в клинической практике.Респ.сб.научн.труд. под ред.Гаспаряна С.А.-И:2 ИОЛГМИ ::м.Н.И.Пирогова,19В8,с.80-84. (соавтор Устинов А.Г,)

К вопросу создания интерактивных самоорганизационннх систем моделирования //Мат.III Всес.симп. "Перспективы развития вычислительных систем".Рига,1989.-с.143 (соавтор Гроиков А.Н.) Принципы гибкой автоматизации процессов принятия решений и моделирования в медицине //Мат.2-го Всес.симп."Методолог, пробл. в * информатики,информ.технол.и информатизации общества". Обнинск,

1990-.(в печати)

Использование эвристического подхода при моделировании в медицине //Труды респ.научно-практ.кинф. "Итоги разработки и внедрения в практику лечебно-профилактических учреждений автоматизированных консультативных систем при неотловных состояниях", Томск 1990 (соавторы Устинов А.Г.,Грошков А.Н.) I Проба с тиролиберином у больных экземой // Мат.IX Всесоюзного съезда дерматовенерологов.Алма-ата,23-27 сен.1991.М:1991. -с.193-200 (соавторы-Зигулин В.А.,Гроиков А.Н.) I Автоматизированная система многофункционального моделирования протокола мониторинга //Мат.Всесоюзного науч.-практ. семинара по автоматизации иняенерного труда в рамках 2-го ива-дун.форума "8изнь и компьвтер-91".Харьков.1991.-с.184-187 (соавтор Устинов А.Г..)

0 Моделирование в АРМ в процессе мониторинга // Мат. Российской науч.-йракт. конф. "Информатизация в деятельности медицинских ' служб" Рязань,1991 (в печати; соавтор Устинов А.Г.)

1 Компьютерный мониторинг в реанимации //Материалы меадународ-ной конференции по здравохранений,СССР.Москва,октябрь 14-17, 1991 (в изчати;соавторы Гаспарян С.А..Устинов А.Г.)