Дидик А. П. Система аналізу ризиків після консервативного лікування у пізньому післяопераційному періоді // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука". — 2019. — №9.
Технічні науки
УДК 004.02 + 616.1
Дидик Анастасія Петрівна
студентка
Національного технічного університету України
«Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
Дыдык Анастасия Петровна
студентка
Национального технического университета Украины
«Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского»
Dydyk Anastasiia
Student of the
National Technical University of Ukraine
«Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»
Науковий керівник:
Носовець Олена Костянтинівна
кандидат технічних наук,
доцент кафедри біомедичної інженерії
Національний технічний університет України
«Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
СИСТЕМА АНАЛІЗУ РИЗИКІВ ПІСЛЯ КОНСЕРВАТИВНОГО ЛІКУВАННЯ У ПІЗНЬОМУ ПІСЛЯОПЕРАЦІЙНОМУ ПЕРІОДІ
СИСТЕМА АНАЛИЗА РИСКОВ ПОСЛЕ КОНСЕРВАТИВНОГО ЛЕЧЕНИЯ В ПОЗДНЕМ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ
SYSTEM OF RISK ANALYSIS AFTER CONSERVATIVE TREATMENT IN LATE POSTOPERATIVE PERIOD
Анотація. Дана стаття розглядає розробку програмного забезпечення для підбору оптимальної методики консервативного лікування, щоб запобігти виникненню ускладнень у віддаленому післяопераційному періоді. Був розроблений інтерфейс для користування медперсоналом та відображення результатів знаходження вірогідного лікування. Знаходження лікування відбувається за допомогою алгоритму, який поєднує у собі метод групового урахування аргументів, метод аналізу ієрархій та генетичний алгоритм.
Ключові слова: вроджені вади серця з єдиним шлуночком, програмне забезпечення, користувацький інтерфейс, метод групового урахування аргументів, метод аналізу ієрархій, генетичні алгоритми.
Аннотация. Данная статья рассматривает разработку программного обеспечения для подбора оптимальной методики консервативного лечения, чтобы предотвратить возникновение осложнений в отдаленном послеоперационном периоде. Был разработан интерфейс для использования медперсоналом и отображения результатов нахождения возможного лечения. Нахождение лечения происходит с помощью алгоритма, который сочетает в себе метод группового учета аргументов, метод анализа иерархий и генетический алгоритм.
Ключевые слова: врожденные пороки сердца с единственным желудочком, программное обеспечение, пользовательский интерфейс, метод группового учёта аргументов, метод анализу иерархий, генетические алгоритмы.
Summary. This article examines the development of software for selecting the best method of conservative treatment to prevent complications in remote postoperative period. An interface was developed for the use of medical staff and displaying the results of finding probable treatment. Finding treatment is by means of an algorithm that combines group method of data handling, analytic hierarchy process and genetic algorithm.
Key words: congenital heart defects with a single ventricle, software, user interface, group method of data handling, analytic hierarchy process, genetic algorithms.
Постановка проблеми. Останнім часом з’явилася необхідність в створенні програмного забезпечення, яке може підбирати оптимальні методи консервативного лікування вроджених вад серця з єдиним шлуночком, щоб запобігти ускладнень та зменшити ймовірність впливу суб’єктивного фактору в процесі лікування. Таке програмне забезпечення повинне володіти зручним інтерфейсом для користування медперсоналом, а також вміщати в собі алгоритм знаходження вірогідного лікування.
Аналіз останніх досліджень і публікацій. Програмування на Java описали В. Романчик і І. Блінов [5], на Python – Р. Кеннет і Т. Шлюссер [4]. Правильне створення користувацького інтерфейсу на JavaFX описане в роботі Л. ПремКумар і П. Мохан [1]. В роботі Томаса Л. Сааті [2] розглядався метод аналізу ієрархій. Генетичному алгоритму приділили увагу Л. Гладков, В. Курейчик і В. Курейчик [3].
Мета дослідження: розробити програмне забезпечення знаходження оптимальної методики консервативного лікування вроджених вад серця для зменшення ускладнень у віддаленому післяопераційному періоді.
Характеристика клінічного матеріалу. Для розробки програмного забезпечення було проаналізовано клінічні дані 128 пацієнтів з вродженими вадами серця. Використані клініко-морфологічні характеристики хворих, дані лабораторних та інструментальних досліджень, характеристики операційного та післяопераційного етапів. Всього проаналізовано 313 змінних, з яких відібрано значимі для поставленої мети дослідження: 9 змінних вхідних даних, 9 змінних управління та 9 змінних вихідних даних. Під вхідними даними мається на увазі ускладнення пацієнта в ранньому післяопераційному періоді, які були взяті під час обстеження після хірургічного лікування, під змінними управління – ліки, які давали пацієнтам, під вихідними даними – ускладнення у віддаленому періоді.
Виклад основного матеріалу. Інтерфейс програмного забезпечення був реалізований за допомогою мови програмування Java [5] версії 9.0.4 та платформи для створення користувацького інтерфейсу JavaFX [1] на базі середовища розробки IntelliJ IDEA Community Edition 2017.3.3. В програмі реалізований наступний функціонал:
Рис. 1. Вікно авторизації
Увійти в систему можуть 2 типи користувачів: адміністратори та лікарі (тобто звичайні користувачі). Для кожного користувача доступний функціонал відрізняється.
Для адміністратора воно виглядає наступним чином:
Рис. 2. Головне меню адміністратора
Йому доступні такі функції як прогнозування консервативного лікування для пацієнта, перегляд лікування, яке обрали для пацієнта, та завершення роботи програми.
В той же час для лікаря доступні ще 2 функції, а саме додавання нового пацієнта в базу даних, та додавання стану пацієнта після оперативного лікування.
Рис. 3. Головне меню лікаря
Перед лікарем, який обрав дану функцію, відкривається вікно анкети нового пацієнта (рис. 4). В анкеті можна указати паспортні дані пацієнта, його показники, які були взяті до оперативного лікування, а також вказати прізвище другого лікаря, якщо такий є. Після заповнення усіх полів, пацієнт додається в базу даних, яка була реалізована використовуючи систему управління базами даних SQLite версії 3.
Рис. 4. Анкета пацієнта
Обираючи цю функцію перед лікарем відкривається список його пацієнтів (рис. 5).
Після того, як був обраний пацієнт, перед лікарем відкривається наступне вікно (рис. 6). В ньому вказані паспортні дані обраного пацієнта. Лікарю залишається вказати, чи були вказані ускладнення після проведення оперативного лікування. Після вказання всієї необхідної інформації стан пацієнта додається в базу даних.
Рис. 5. Список пацієнтів
Обравши дану функцію перед лікарем знову відкривається список його пацієнтів (рис. 5).
На рис. 7 показані дані пацієнта. На основі цих даних можна спрогнозувати вірогідне консервативне лікування. Це відбувається за допомогою алгоритму, який вміщує в собі: метод групового урахування, метод аналізу ієрархій [2] та генетичний алгоритм [3].
Спочатку генерується перше покоління із 32 рішень, які представляють собою масиви із 9 змінних управління.
Рис. 6. Вказування стану пацієнта після хірургічного лікування
Кожне з цих рішень підставляється в математичні моделі (1-9) прогнозування ускладнень у віддаленому післяопераційному періоді, які були отримані за допомогою програмного інструменту на основі МГУА GMDH Shell DS. В якості алгоритму був обраний покроковий змішаний МГУА. Точності моделей вказані в табл. 2.
Отримавши післяопераційні ускладнення, які виступають в ролі критеріїв, йде розрахунок функції згортки (10) [2] для кожного із 32 рішень.
Рис. 7. Початкове вікно прогнозування консервативного лікування
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
Таблиця 1
Післяопераційні ускладнення
|
Назва змінної |
Позначення |
|
MD <50 |
x501 |
|
Ускладнення загалом з MD |
x502 |
|
Fenestr open |
x503 |
|
NYHA |
x504 |
|
EDD п/о |
x505 |
|
p/o Nakata |
x506 |
|
p/o VEDP |
x507 |
|
p/oTPG |
x508 |
|
AoV z-score nadir |
x509 |
Точності класифікаційних моделей
|
Модель |
Точність |
Чутливість |
Специфічність |
|||
|
Навчання |
Екзамен |
Навчання |
Екзамен |
Навчання |
Екзамен |
|
|
x501 |
85,9% |
86,2% |
0,821 |
0,826 |
1 |
1 |
|
x502 |
83,1% |
81% |
0,841 |
0,814 |
0,806 |
0,8 |
|
x503 |
84,7% |
82,8% |
0,848 |
0,837 |
0,848 |
0,8 |
|
x504 |
86,2% |
84,5% |
0,901 |
0,875 |
0,818 |
0,808 |
|
x505 |
80,4% |
75,9% |
0,898 |
0,871 |
0,704 |
0,73 |
|
x506 |
88,3% |
82,8% |
0,866 |
0,826 |
0,903 |
0,829 |
|
x507 |
79,8% |
79,3% |
0,937 |
0,833 |
0,726 |
0,783 |
|
x508 |
84,0% |
86,2% |
0,9 |
1 |
0,827 |
0,837 |
|
x509 |
85% |
86,2% |
0,941 |
0,875 |
0,839 |
0,86 |
(10)
Після отримання функції згортки, перевіряється умова закінчення алгоритму, а саме, чи дає одне із рішень максимально можливу функцію згортки. В позитивному випадку, дане рішення вибирається як найкраще, і алгоритм зупиняє свою роботу. В інакшому випадку алгоритм переходить до селекції, яка відбувається за допомогою методу турнірного відбору [3].
Отримавши пари батьків наступного покоління після селекції, алгоритм переходить до використання генетичних операторів, а саме схрещування та мутації, щоб сформувати нове покоління рішень. Після цього алгоритм переходить знову до обрахунку функцій згортки, і продовжується до тих пір, поки не буде виконана умова закінчення алгоритму.
На рис. 9 зображено результат виконання даного алгоритму.
Рис. 9. Вікно прогнозування лікування після виконання алгоритму
Алгоритм виводить п’ять різних варіантів лікування, кожен з яких лікар може обрати для збереження в базі даних (адміністратор не володіє даною функцією), а також результат, який може виникнути при цих варіантах лікування.
Алгоритм було реалізовано на мові програмування Python [4] версії 3.
6. Перегляд консервативного лікування.
Обравши дану функцію, та обравши пацієнта (рис. 5) лікар може переглянути лікування, яке він обрав для пацієнта після виконаного алгоритму (рис. 10), а також дату та час, коли це лікування було збережено.
Рис. 10. Перегляд обраного консервативного лікування
Висновки. Було реалізовано програмне забезпечення для аналізу ризиків після консервативного лікування у віддаленому післяопераційному періоді. Дане програмне забезпечення може використовуватись лікарями як система для додавання нових пацієнтів та знаходження для них вірогідного консервативного лікування вроджених вад серця. В якості технологій для створення програмного забезпечення були використані мови програмування Java та Python та платформа для створення інтерфейсу JavaFX.
Література
References
