Введение
Уролитиаз – «болезнь цивилизации», поражающая не менее 5 % населения индустриально развитых стран [7]. Глобализация, техницизм, информатизация, дезинтеграция, свойственные современному обществу, ведут к значительным изменениям состояния здоровья населения планеты. Демографическое старение популяции развитых стран [6], экологические проблемы, глобальное потепление [4], ускоряющийся темп жизни, меняющий суточный ритм, режим и качество питания [5], сна и отдыха, гиподинамия, хронический стресс привели за последние 20 лет к удвоению заболеваемости мочекаменной болезни (МКБ) в таких странах, как США, Италия, Германия, Испания, Япония [10]. В России абсолютное число зарегистрированных больных мочекаменной болезнью в период с 2002 по 2009 г. увеличилось на 17,3 % [1]. Характерной особенностью и одной из серьезных проблем в лечении мочекаменной болезни являются высокие показатели рецидивирования камнеобразования. В целом у пациентов со впервые выявленными камнями существует 10-процентная вероятность появления нового камня в течение года или 50-процентная вероятность рецидива в течение 5 лет – при отсутствии медицинского обследования и лечения [12]. Несмотря на значительные успехи, достигнутые в методах удаления и дезинтеграции конкрементов за счет применения экстракорпоральных и малоинвазивных эндоскопических методов, вопросы профилактики и метафилактики МКБ, воздействия на этиологические и патогенетические факторы образования и роста камней остаются в тени технологического прогресса. Особенности патогенеза заболевания и широкое внедрение современных методик дезинтеграции конкрементов (с формированием резидуальных фрагментов) обуславливают высокую частоту рецидивов заболевания. Так, после ДУВЛ вероятность рецидива камнеобразования в течение 4 лет колеблется от 20 до 41,8 % [8,9,11].
Повысить качество прогнозирования и принятия решений по выбору адекватной комбинации методов профилактики можно путем внедрения в практику врача-уролога автоматизированной системы поддержки принятия решений (СППР). Медицинские экспертные системы позволяют врачу не только проверить собственные диагностические предположения, но и обратиться к компьютеру за консультацией в трудных диагностических случаях; и применяются для решения неформализованных проблем, к которым относятся задачи, обладающие одной или несколькими характеристиками из следующего списка: задачи не могут быть представлены в числовой форме; исходные данные и знания о предметной области неоднозначны, неточны, противоречивы; цели нельзя выразить с помощью четко определенной целевой функции; не существует однозначного алгоритмического решения задачи. Все вышеперечисленные свойства являются типичными для медицинских задач, так как в большинстве случаев они представлены большим объемом многомерных, запутанных, а порой и противоречивых клинических данных [2].
Цель исследования
Разработка методов и средств и алгоритмов прогнозирования возникновения и рецидива мочекаменной болезни на основе комплексного учета информативных прогностических признаков, управляемых автоматизированной системой поддержки принятия решений врача-уролога, обеспечивающей высокое качество оказания медицинской помощи в условиях неопределенности и неполноты представления данных при пересекающихся структурах классов.
Материал и методы исследования
Для решения поставленных задач в медицинской практике хорошо зарекомендовали себя методы нечеткой логики принятия решений и теории распознавания образов [3]. Согласно общей концепции синтеза нечетких решающих правил, задача прогнозирования возникновения/рецидива МКБ рассматривалась нами как задача разделения обследуемых на два класса: ω0 – риск заболевания МКБ отсутствует, ω1 – существует риск возникновения или рецидива заболевания.
С учетом поставленной задачи на основании анализа литературных данных и собственного опыта был сформирован перечень информативных признаков – факторов риска возникновения мочекаменной болезни, получаемых в результате опросов, осмотров и простейших исследований. В этот перечень вошли следующие признаки.
Для прогнозирования возникновения МКБ
I. Место проживания:
х1 – климатогеографическая зона, х2 – миграция с частой сменой климатических условий.
II. Производственные факторы:
х3 – класс труда по выполняемой нагрузке, х4 – нарушения привычной ритмичности жизни и режима труда, х5 – характер трудового процесса.
III. Факторы питания:
х10 – злоупотребление продуктами, повышающими кислотность мочи (острая, соленая, кислая пища), х11 – употребление «сырой» воды, х12 – питьевой режим (мл/сут).
IV. Поведенческие факторы:
х13 – длительная стрессовая ситуация, х14 – двигательная активность, х15 – длительный прием потенциально литогенных медикаментов.
V. Медико-биологические факторы:
х16 – наследственная предрасположенность, х17 – индекс массы тела (кг/м2), х18 – патология костей, х19 – хронические заболевания желудочно-кишечного тракта, х20 – рН мочи, х21 – гиперурикемия, х22 – кристаллурия, х23 – фоновые заболевания, х24 – врожденные аномалии и приобретенные анатомические дефекты мочевой системы, х25 – нейрогенная дисфункция мочевого пузыря, инфравезикальная обструкция, х26 - хронический пиелонефрит, х27 – количество функционирующих почек, х28 – возрастпациента, х29 – пол пациента, х30 – генетические патологии.
Для прогнозирования рецидива МКБ дополнительно:
VI. Индивидуальные особенности течения МКБ:
х31 – пациент страдает мочекаменной болезнью, х32 – начало заболевания произошло в раннем возрасте (до 25 лет), х33 – частота повторного образования камней в течение последних трех лет, х34 – химический состав камней, х35 – остаточные фрагменты (спустя 3 мес. после лечения камней), х36 – двустороннее объемное поражение камнями.
Используя каждый из выделенных признаков, как носитель функций принадлежностей, группа высококвалифицированных экспертов – специалистов в области урологии, под руководством инженера по знаниям, построила функции принадлежностей к классу ω1. Полученные данные были усреднены по всем экспертам и после их экспертного согласования получен набор соответствующих функций принадлежности.
С учетом того, что все приведенные факторы приводят к увеличению уверенности в прогнозе возникновения/рецидива мочекаменной болезни, общая прогностическая уверенность (КУРМКБ) определяется итерационной формулой вида:
, (1) где КУРМКБ(r) – коэффициент уверенности в классе ω на r-ом шаге итерации; причем КУРМКБ(r)= μω(x1); μω(xi+1) – функция принадлежности для вновь вводимого признака с номером i+1, i=1,…, 36.
Получаемые результаты нечетких решающих правил являются исходными данными для работы алгоритма управления профилактическими мероприятиями при МКБ. Блок-схема алгоритма приведена на рис. 1.
Словесный алгоритм управления диагностическими и лечебными мероприятиями, предлагаемый в работе, состоит из следующих пунктов:
1. Определяется задача исследования: прогнозирование и метафилактика рецидива МКБ (блок 1), прогнозирование и профилактика возникновения МКБ (блок 2), профилактика по известным КУ (блок 3).
Рис.1.Алгоритм профилактики МКБ
2. Методом опроса у обследуемого выясняется наличие и выраженность факторов риска. В зависимости от поставленной задачи: для прогнозирования рецидива признаки х1-х30 (блок 4), для прогнозирования возникновения – х1-х36 (блок 5). по этим факторам на основании выражения 1 рассчитывается коэффициент уверенности КУРМКБ (блок 7,8).
3. Если решается задача прогнозирования рецидива, то уточняется химический состав камней (блоки 17,24,32,38,45,47).
4. Проверяются условия превышения КУРМКБ пороговых значений 
и 
(блоки 11,13,14, 18, 26,33,40, 56) и формируется четкий вывод работы блока прогнозирования с указанием значения КУРМКБ:
ЕСЛИ (
<
) (блоки 11, 13) ТО [«нет риска возникновения мочекаменной болезни» (блок 12) ИЛИ «низкий риск рецидива камнеобразования» (блок15)];
ЕСЛИ (≤<
) (блоки 14, 18, 26, 33, 40, 56), ТО
[«средний риск возникновения мочекаменной болезни» (блок 16) ИЛИ «средний риск рецидива камнеобразования» (блоки 21, 2835, 42,57)]
ИНАЧЕ [«высокий риск возникновения мочекаменной болезни» (блок 19) ИЛИ
«высокий риск рецидива камнеобразования» (блок 20,27,34,41,48,49,55].
7. На основании полученных данных, принимается решение о проведении профилактических мероприятий, путем комбинации профилактических блоков согласно следующим принципам.
При среднем риске возникновения МКБ и низком риске рецидива камнеобразования необходимо проведение профилактических мероприятий. В данном классе достаточно исключения, или ослабления влияния имеющихся факторов риска (блок 58) и соблюдения общих профилактических мероприятий по предупреждению возникновения МКБ (блок 54).
При высоком риске возникновения мочекаменной болезни к программе профилактики добавляется фитотерапия (блок 59).
В случае среднего риска рецидива уже имеющейся мочекаменной болезни к метафилатике, кроме предыдущих блоков 54,58, добавляется фитотерапия (блок 59) и, при известной минералогической форме уролитиаза, диетотерапия (блоки 23, 31,37, 44).
При высоком риске рецидива уролитиаза профилактические мероприятия, кроме блока 54 и 58, дополняются проведением специфических (с учетом химического состава конкрементов) медикаментозных мероприятий (блоки 25,30,39,46,52,53) и рекомендациями по лабораторной диагностике (блоки 22,29,36,43,50,51).
8. При решении задачи «профилактика по известным значениям КУ», пользователю необходимо ввести значение известного или предполагаемого КУ (блок 6), и для уточнения предметной области профилактических рекомендаций ответить на вопрос, «страдает ли пациент мочекаменной болезнью?» (блок 9), и выбрать минералогический состав конкремента (блок 10). В зависимости от результата система по алгоритму переходит к искомым профилактическим блокам.
Результаты исследования
Для проверки качества «срабатывания» синтезированных решающих правил проведен проспективный анализ рецидивов камнеобразования у 200 пациентов мочекаменной болезнью, находившихся на стационарном лечении в урологическом отделении ОБУЗ КГКБ СМП г. Курска за период 2010–2012 гг. Для всех пациентов, согласно синтезированным решающим правилам, были рассчитаны КУрмкб. Больные МКБ после выписки из стационара наблюдались в течение 1 года. Мониторинг камнеобразования осуществлялся путем выполнения ультразвукового исследования почек. По его результатам пациенты разделены на 2 группы: 1 – люди с рецидивом камнеобразования (37 пациентов), 2 – люди без рецидива (163 пациента). С учетом полученных результатов построены гистограммы процентного соотношения обследуемых по значениям КУ (рис. 2).
Рис. № 2. Гистограммы распределения объектов классов по значению КУРМКБ
На основании анализа пересечения полученных гистограмм в качестве пороговой величины 
для прогнозирования рецидива МКБ была выбрана величина 0,6. Относительно этой величины определялись показатели качества прогнозирования рецидива МКБ по КУРМКБ, которые составили: диагностическая чувствительность – 0,9; диагностическая специфичность – 0,98. Прогностическая значимость положительных результатов – 0,98; прогностическая значимость отрицательных результатов – 0,91; диагностическая эффективность – 0,94.
Выводы
Анализ полученных результатов показывает удовлетворительное совпадение результатов экспертного оценивания и проверки качества работы, синтезированных решающих правил на контрольной выборке. Полученные показатели качества прогнозирования МКБ позволяют рекомендовать описанный метод для широкого использования в медицинской практике.
Рецензенты:
Серегин Станислав Петрович, доктор медицинских наук, заведующий урологическим отделением № 2 ОБУЗ Курская городская клиническая больница скорой медицинской помощи, г. Курск.
Сипливый Геннадий Вячеславович, доктор медицинских наук, профессор кафедры урологии ГБОУ ВПО «Курский государственный медицинский университет», г. Курск.