Algoritmi in optimizacija zdravljenja - kirurški bolezen

Video: Optimizacija kirurškega zdravljenja prirojenih choanal atrezija pri otrocih (Moskva)

Algoritmi in optimizacija zdravljenja v kirurgiji

Pred 30 leti sem imel srečo, da sodelujejo v pionirsko raziskavo o uporabi matematičnih metod in računalniške tehnologije v klinični medicini, pod pokroviteljstvom takrat že legendarne Nikolaj Mihajlovič Amosov. močna spodbuda za nadaljnje raziskave je bilo pridobljeno. Bili so posledica disertacij v različnih oddelkih kirurgije, veliko število znanstvenih publikacij, vključno s prednostno monografij ( "klinična napoved" (v sodelovanju. S OP Mintzer), Kijevu, "Naukova Dumka", 1983- "Osnove optimizacije rešitev kirurgija ", Omsk, 1994). Veliko let dela na tem področju bodo zgradili poseben sistem. Močna in učinkovita tehnologija, namenjena največje individualizaciji zdravljenja posameznih pacientov, in se zdi primerno, da se predstavi v svoji sedanji obliki.
Danes je pomen tega trenda ne samo, da ni sporno, vendar pa je bistvenega pomena za klinično medicino. Ne glede na diagnostiko instrumentalne idealna zdravilo, tudi z možnostjo nadaljnjega razvoja, medicinskih in taktičnih odločitev v tem, morda, najbolj zapleteno področje človeškega znanja je mogoče sprejeti le na ravni inteligence. To je razlog, zakaj je prizadevanja njegove organizacije, povečanje učinkovitosti v množično razmnoževanje medicine zelo koristno. Danes je sodobna znanost je usmeritev, vključno z raziskavami disertacije o optimizaciji izbire taktike zdravljenja v teh ali drugih bolezni in oblikovanje prilagoditi specifičnim odločanja diagnostike in zdravljenja algoritmov patologije in socialno-territorealnoy okolja.
Izraz "optimizacije" so sestavljena iz področja matematike. On, kot drugi (individualizacija, racionalno zdravljenja), kaže, najboljša z vidika nekaterih meril za izbiro metod terapevtskih učinkov za bolnike. Rezultat optimizacije mora biti individualizirano uporabo različnih strategij pri posameznih bolnikih - cilj, rdečo nit, ki teče skozi zgodovino medicine.
Podlaga za razpravo o metodologiji je uporaba: 1) matematičnih rezultatov faktorjev, simptomi simptomokomleksov sčasoma opredeljuje poseben sklop individualnosti bolnikov in zabolevaniya- 2) seznam taktičnih odločitev, ki so načeloma mogoče v zvezi z zadevno boleznijo, in 3) eno ali več meril, ki je optimiziran glede na medicinski taktike. Slednje ni toliko. Najbolj pogosta je stopnja umrljivosti, vendar je lahko in raven posebnih zapletov. Ključ za operacijo, seveda, je ohranjanje življenja. Pomembno merilo za označevanje kakovosti življenja. V zadnjih letih se vse bolj uporablja merilo potrebnih stroškov. Vsi ti parametri so pomembni za določitev najvišje v predhodni fazi priprave algoritem.
Nameščen kot rezultat kvantitativne in kvalitativne analize podatkov so razporejeni v določenem algoritmu - zaporedje dejanj (odločitev dreves), vključno s seznamom diagnostike in zdravljenja fazah možnih rezultatov njihovega izvajanja, in da se doseže določen rezultat, ki je v celoti določi naknadno diagnostiko in zdravljenje fazi. Ta krog se nadaljuje do končnega rezultata.
Glede na kompleksnost in veljavnosti algoritmov lahko empirično in matematično, preprosta in kompleksna, kvalitativno in kvantitativno.
Splošni cilj kurativne medicine - ozdravitev bolnika - je zelo poenostavljeno, ko časovna in prostorska ločitev od njega v niz medsebojno povezanih zasebnih zdravstvenih težav. Tu je pri nas že razvili Razvrstitev zasebnih zdravstvenih težav:

• Po številu vpliva uporabe točk: univariatne in multivariatne (enosmerno, večsmerna).
• V času trajanja cikla zdravljenja: 1) kriza (sekund, minut), 2) nujni (ur, dni), 3) Prevajanje (dni, tednov), in 4) dolgoročne (tednov, mesecev, let).
• Glede na število osnovnih ciklov zdravljenja (osnovna cikla zdravljenja - minimalni nabor informacij in delovanja Odvisnost Mykh, ki se je končal s sprejetjem in izvajanjem zdravstvenih rešitev): samega cikla in cikla.
• Cikel razdeljen na enakomernost ciklih zdravljenja: enotno in neenakomernih.
• Glede na stopnjo negotovosti (to je razpoložljivost podatkov popolnosti ..) Zdravljenje v pogojih gotovosti in zdravljenje v pogojih tveganja.
• Po izbiri cilji: 1) situacijski terapevtski učinek, 2) prednostna modalnost zdravljenje, 3) poskusno (preskus) način zdravljenja.

Vzemimo nekaj tipičnih variante uporabo v medicini.
Izbor alternativa (izključujejo) obdelava izvedba -skupna naloga. Operacija je "za delovanje. - ne deluje" Raznovrstnost: 1) izvedbi je terapevtsko modalnost je nedvomno odločena diagnozom- 2) varianta terapevtskega načina je odvisna od predvidevanja zabolevaniya- 3) izbiro zdravljenja je odvisna od njene napovedovanje učinkovitosti določenega pacienta.
Določanje intenzitete in dozirna terapevtskih učinkov v danem primeru na dva načina: določanje intenzitete način zdravljenja kot celote in izračunavanje doze zdravila.
Tvorba agregat načinov zdravljenja - Skupno medicinske izjava problem. Najtežje. To se nanaša na prožen, več ravneh in multi-odločitvi. Da bi ga rešili, morate določiti cilje načinov zdravljenja in svoje točke za uporabo, kot tudi določitev stopnje konjugacije različnih terapevtskih posegov. Posebne izvedbe predstavljajo probleme tega tipa: 1), ki tvori množico načinov zdravljenja, ki temeljijo na trenutno stanje (diagnoza) - 2), ki tvori množico načinov zdravljenja, ki temelji na nadaljnjem razvoju (prognoze), in 3) konjugacija različnih terapevtskih učinkov skupaj.
V realnem svetu pred zdravnika, ki dela z bolniki, je serija nastajajoče vzporedno in v seriji nalog, povezanih s sprejetjem kakršne koli odločitve ali na podlagi diagnoze, pa naj bo to na podlagi napovedi. Določanje metodično sprejem v tem primeru bo izbira zaporedja ključ taktične težave, ki izhajajo skozi celotno diagnostiko in zdravljenje procesa pri bolnikih z obravnavanim patologije, nato pa iščejo načine za optimizacijo na podlagi družine zasebnih posameznih algoritmov.
Reševanje problema optimizacije zdravljenja in oblikovanje algoritmov določene bolezni vključuje več korakov.
Razvoj sistema odločanja se začne z Formulacija s splošno problema za določeno patologijo. Hkrati je oblikovala cilj zdravljenja je določena naravo problema, izbere omejitve (pogoje in možnosti zdravljenja, metode zbiranja podatkov in naravo prvotne podatke o pacientih, možnih terapevtskih učinkov, čas zagona in tako naprej. D.). Pomembno je, da takoj določi lokacijo in obliko uporabe razvitega sistema v posebni zdravstveni ustanovi (cikličen, acikličen, enotna, neenakomerne ciklov zdravljenja). Če je avtomatiziran sistem zasnovan, da je potrebno ločiti funkcije med človekom in računalnikom.
V drugi fazi stati mogoče elementarni cikli zdravljenja kot del splošnega problema je treba rešiti. Pomembno je, da se jasno opredeli cilje za vsako izbrano ciklusa, kot tudi njihovo trajanje. Slednji opredeljujejo manifestacijo učinek terapevtskih učinkov, kot tudi čas prehoda v bolnikovo telo naslednji pogoj, ki zahteva zdravljenje. Vsak izbran cikel je potrebno, da ga primerjate možne terapevtske učinke.
Naslednji korak - Izgradnja kvantitativno Model bolezen. Simulira bolezen - to pomeni, da daje ustrezen opis vseh možnih stanj bolnikovo telo s to patologijo in vzorcev sprememb v daljšem časovnem obdobju za različne, tudi terapevtske učinke. Kvantitativna opis prednostni obliki. To bi morala biti najbolj popolna, z zadostno zanesljivostjo za rešitev problema, vendar ni nerodno, saj je pretirana zapletenost modela otežuje delo in vodi k oblikovanju informacijskega hrupa.
Kvantitativne lastnosti modela lahko opredelimo na različne načine. Običajna metoda je verjetnostno in statistični, ki omogoča, ne da bi delving bistvo procesov, vendar to ni vedno mogoče, da opišejo svoje vzorce.
Tehnike za lažje izvajanje te faze je priprava modelov za vsako serijo posebej, pri čemer upošteva obseg in naravo rešiti it diagnostične, prognostične in terapevtske programe. Pomembno je, da se zagotovi kontinuiteto med Ta kompleks cikličnih vzorcev zaradi postavitvi bolezni, posamezne prehode cikli terapevtsko kontrolno seboj. Kot rezultat delitve skupne velik model, smo se ukvarjajo z nizom kompaktnih cikličnih modelov. Ta del dela zahteva globoko medicinsko znanje. To pa ni vedno dobro odzivajo na formalizaciji in lahko nosite hevristično naravo.
Pomembno je, da enolično določiti raven registracije vitalnih procesov, v katerih se bo oblikovanje zdravljenje, ki poteka vsak sklop osnovnih ciklov. Rezultat tega koraka je zgraditi razširjeno čas opisani dovolj preprost model nivoja vključno z izbranimi ciklov bolezni. Treba je vključiti čim večje število možnosti.
stopnja matematične rešitve naloge izvajajo vzporedno na tretji stopnji, tj. e. modeliranja bolezni. Poleg tega so nekatere zlasti zadnjega primer oblika oblika in način določajo nanj kvantitativne značilnosti, je popolnoma določena z matematičnimi metodami obdelave in analize. Vsebina te faze je izbrati najbolj primerno matematične ideje in risanje na njegovi podlagi posebnih algoritmov odločanja. Na njegovi izdelavi je treba upoštevati določbe, sprejete pri oblikovanju problema, upoštevajoč specifične vsebine izbranih ciklov. Ko sestavite algoritem je pomembno, da ga uporabi za reševanje število primerov "ročno", nato pa pojdite na tehnično izvedbo vseh delov sistema.
Tehnična izvedba sistema Začne se z izbiro ustreznih orodij. To je treba upoštevati tudi obseg problema, kompleksnost matematičnih metod za njih reševanje obseg neobdelanih podatkov. Priporočljivo je, da izhajamo iz načela reševanju problema, kot je preprosta tehnična sredstva. To bo zmanjšalo stroške sistema, da bi bilo bolj dostopno. Kje dovoljeno je, povsem upravičeno, ne da bi ogrozili zanesljivost uporabe tabelarnih metod. So dobro sprejeli medicinskem okolju in ne zahteva nobenih dodatnih sredstev.
Šesti korak je, da eksperimentalni odločitve, razhroščevanje funkcije vseh komponent sistema, ocena zanesljivosti. Na tej stopnji odprave pomanjkljivosti, je sistem prinesel do končne faze - izvajanje v praksi.
Na koncu je treba reči, da je treba gradnjo sistemov za čiščenje vključeno v svojih samostojnih povezave, vključuje uvedbo dodatnih informacij v okviru delovne operacije. Razlog za to je premoženja vseh informacijskih sistemov, "da raste staro".