Сетевое издание
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ СЕРДЕЧНО–СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ В РАМКАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАБОЧЕГО МЕСТА ВРАЧА–КАРДИОЛОГА

Фатенков О.В. 1 Дьячков В.А. 1 Рубаненко О.А. 1 Рубаненко А.О. 1 Рябов А.Е. 1 Фатенков Д.О. 1 Фатенков Г.О. 1
1 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Самарский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
В статье приводится обзор литературы, посвященной созданию автоматического рабочего места (АРМ) врача-кардиолога. АРМ врача – это программный модуль медицинской информационной системы, предназначенный для автоматизации ежедневных рутинных врачебных манипуляций, связанных с оформлением медицинской документации, что значительно ускоряет оформление приема пациентов за счет использования шаблонов и быстрых списков. Применение единого АРМ в клинической практике врача-кардиолога позволит выявлять факторы риска развития заболеваний у здоровых людей, а также проводить оценку эффективности медикаментозной терапии у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Как известно, важными методами инструментальной диагностики состояния системы кровообращения являются электрокардиография, эхокардиография и ультразвуковое сканирование (ультразвуковая доплерография) сосудов. Эти инструментальные методы исследования позволяют выявлять расстройства сердечного ритма и проводимости, детально описывать анатомические и функциональные изменения сердца и сосудов, однако они требуют использования дорогостоящей аппаратуры и участия высококвалифицированного персонала. Для анализа состояния сосудов также используются методы, оценивающие сосудистую кинетику, такие как реография, сфигмография. Комплексный анализ всех показателей вышеуказанных кривых позволит повысить эффективность проводимой дифференциальной диагностики основных заболеваний сердца, а также отслеживать динамику развития. Программа анализирует в автоматическом режиме различные необходимые параметры, оценивает состояние здоровья пациента, а в случае выявления заболевания может определить форму (степень тяжести) последнего. Этот способ комплексного анализа дает возможность проводить дифференциальную диагностику основных заболеваний сердца и сосудов в рамках персонифицированной медицины, а также определять прогноз персонально для конкретного пациента и осуществлять контроль за динамикой состояния, в том числе на фоне проводимой терапии.
автоматизированное рабочее место врача-кардиолога
сфигмография
реография
1. Калинкин А.Ю., Столбовский Д.Н., Арунянц Г.Г. Информационные технологии в медицине и здравоохранении: Практикум. Ростов н/Д.: Феникс, 2009. 382 с.
2. Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. Медицинская информатика. 3-е издание. М.: Academia, 2012. 192 с.
3. Хай Г.А. Информатика для медиков. М.: СпецЛит, 2009. 224 с.
4. Явелов И.С., Рочагов А.В. Универсальный пульсомер-тонометр // Медицинская техника. 2015. № 5. С. 22-25.
5. Явелов И.С. Программно-аппаратный комплекс для регистрации пульсовых волн // Медицинская техника. 2012. № 6. С. 28-31.
6. Чуб И.С., Милькова А.В., Елисеева Н.С. Состояние кардиореспираторной системы у студентов с различной степенью устойчивости к гипоксии // Бюллетень физиологии и патологии дыхания. 2014. № 52. С. 8-15.
7. Щукин Ю.В., Гаранин А.А., Рябов А.Е., Германов А.В. Кинетика магистральных артерий на фоне факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний // Медицинский альманах. 2012. № 4. С. 130-133.
8. Пурыгина М.А., Милягин В.А., Агеенкова О.А., Кохонова О.П. Сердечно-лодыжечный сосудистый индекс (CAVI) - неинвазивный метод определения атеросклеротического поражения коронарных артерий // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 4. [Электронный ресурс]. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=9687 (дата обращения: 27.06.2021).
9. Уразалина С.Ж., Бойцов С.А, Балахонова Т.В., Кухарчук В.В., Карпов Ю.А. Динамика факторов риска и признаков субклинического атеросклероза у лиц с низким и умеренным риском по шкале SCORE при различной врачебной тактике ведения: итоги двухлетнего наблюдения // Терапевтический архив. 2012. № 9. С. 58-64.
10. Винокурова И.Г., Белан Н.В., Гороховская О.С., Тевелевич Е.И., Болоняева Н.А. Роль методов функциональной диагностики в комплексном исследовании периферических артерий // Здравоохранение Дальнего Востока. 2017. № 4. С. 103-105.
11. Фатенков В.Н., Фатенков О.В. Новое в биомеханике сердца, артерий и малого круга кровообращения: монография. Самара: «Издательство Ас Гард», 2012. 331 с.
12. Алиева А.С., Бояринова М.А., Орлов А.В. с соавт. Сравнительный анализ методов диагностики субклинического поражения сосудов (на примере выборки эпидемиологического исследования ЭССЕ-РФ) // Российский кардиологический журнал. 2016. № 6. С. 20-26.
13. Карлов А.А., Карлова Н.А., Золозова Е.А., Мазур Н.А., Саютина Е.В., Чигинева В.В. Использование осциллометрических тонометров высокой точности для определения лодыжечно-плечевого индекса при обследовании больных с подозрением на наличие атеросклероза артерий нижних конечностей // Медико-социальная экспертиза и реабилитация. 2016. № 1. С. 40-45.
14. Золотовская И.А., Давыдкин И.Л. Изменения параметров артериальной жесткости и эндотелиальной дисфункции у больных с фибрилляцией предсердий, перенесших кардиоэмболический инсульт, на фоне антикоагулянтной терапии // Фарматека. 2017. № 6. С. 26-32.
15. Погодина М.В., Милягина И.В. Объемная сфигмография - один из значимых методов определения артериальной жесткости у больных терапевтического профиля // Вестник Смоленской государственной медицинской академии. 2017. № 16 (2). С. 101-106.
16. Семушкина Е.А., Зеленко А.В., Синякова О.К., Щербинская Е.С. Возможности объемной сфигмографии как метода скрининговой диагностики сердечно-сосудистых заболеваний // Медицинский журнал. 2017. № 61 (3). С. 26-30.

Многопрофильные лечебно-профилактические учреждения – это крупные больницы со сложной организацией структурных подразделений, обеспечивающих обследование и лечение различных групп пациентов. Поскольку показатели качества их работы определяются не только численностью, квалификацией персонала и наличием того или иного оборудования, но и скоростью обработки большого количества различной медицинской информации, без автоматизированной системы функционирование такого рода учреждений представить трудно. Полноценно обеспечить бесперебойную работу такой системы возможно исключительно с помощью электронно-вычислительной машины (ЭВМ).Вероятность правильной диагностики заболеваний увеличится при использовании ЭВМ в качестве устройств для обработки медицинской информации с прогнозированием риска развития заболеваний или осложнений. Компьютер может анализировать большие объемы данных, принимать во внимание огромное количество показателей и за счет этого повышать точность постановки верного диагноза.

История возникновения медицинских информационных систем относится к пятидесятым годам XX века, когда в Соединенных Штатах Америки появились компьютеры многоцелевого назначения. Пионером в этой области был MEDINET, созданный фирмой General Electric (США).

В пятидесятые годы разработана программа Iliad, направленная на диагностику врожденных пороков сердца и использовавшаяся медицинскими работниками в постановке правильного диагноза.

Начальные упоминания об использовании персональных компьютеров (ПК) в отечественном здравоохранении относятся к 50-60-м годам XX века в исследованиях А.А. Вишневского, Р.М. Баевского, Н.М. Амосова и ряда других ученых. В вышеуказанных работах речь шла о достижениях различных математических подходов в научно-исследовательских, управленческих, а также клинических областях [1].

В начале 70-х годов в России создавались автоматизированные медицинские системы, в частности в 1964 г. в лаборатории кибернетики Института хирургии имени А.В. Вишневского была разработана первая система, направленная на диагностику врожденных пороков сердца. В 1969 г. в Институте сердечно-сосудистой хирургии имени А.Н. Бакулева создана система автоматической диагностики поражения клапанов сердца [1].

В это время на базе крупных научных медицинских центров активно развивалась медицинская статистика. С 1967 года в здравоохранение России начали внедряться различные вычислительные системы. Наблюдалась регистрация научно-исследовательских институтов (НИИ), осуществлявших разработку и внедрение в медицинскую практику различных компьютерных систем, в их числе была медико-математическая лаборатория Российского НИИ нейрохирургии им. А.Л. Поленова и компьютеризированная консультативная система для пациентов с черепно-мозговой травмой [2; 3].

В 1969-1970 годах в нашей стране активно внедрялся курс, посвященный основам медицинской кибернетики, в 1979 г. появились и первые врачи-кибернетики.

Выпуск ЭВМ третьего поколения и появление первых ЭВМ четвертого поколения позволили внедрять их в новые области медицины [1].

В 1980 году сотрудниками кафедры пропедевтической терапии Куйбышевского медицинского института (руководитель – профессор В.Н. Фатенков), благодаря созданной новой фазовой теории сердечного цикла, была впервые проанализирована механическая активность левого желудочка на ЭВМ ЕС – 1022. Было установлено различие диастолической активности субэндокардиального и субэпикардиального слоев миокарда у различных групп пациентов с заболеваниями сердца. Проведенная работа позволила разработать методику автоматизированного анализа апекскардиограмм APEXAN. В последующих исследованиях был проведен углубленный анализ механической активности миокарда и центральной гемодинамики.

В 90-х годах XX века выявлены сильные стороны интегрированных информационных систем, заключавшиеся в точности и доступности собранных и проанализированных данных, оптимизации получаемой информации [3]. Эти системы, несомненно, повышают качество принятия решений в практике врачей, а также способны улучшить их интеллектуальную работу.

Учитывая повсеместное использование ПК, информатизация медицины значительно ускорилась, что привело к появлению различных медицинских информационных систем с дальнейшей разработкой и внедрением в практику многочисленных автоматизированных рабочих мест (АРМ) врачей практического здравоохранения.

Основными задачами в области увеличения ресурсов здравоохранения являются создание новых приборов и систем на базе микропроцессоров, а также повышение эффективности оборудования и производительности труда, в первую очередь, в сфере информации [4; 5]. Применение единого АРМ в клинической практике врача-кардиолога позволит выявлять факторы риска у здоровых людей и оценивать эффективность проводимой терапии у пациентов с сердечно-сосудистой патологией [6; 7].

Важными методами инструментальной диагностики состояния сердечно-сосудистой системы являются электрокардиография, эхокардиография (ЭхоКГ) и ультразвуковое сканирование (ультразвуковая доплерография – УЗДГ) сосудов. Электрокардиография позволяет нам выявлять нарушения ритма и проводимости, но при функциональных изменениях ее анализ малоинформативен. Ультразвуковые методы (ЭхоКГ, УЗДГ сосудов) позволяют детально описать анатомические изменения и выявить функциональные расстройства, но они требуют использования дорогостоящей аппаратуры и участия высококвалифицированного персонала [8; 9].

Актуальным представляется проведение поликардиографии – комбинированного исследования, основанного на одновременной регистрации нескольких кривых сердечно-сосудистой системы, чаще электрокардиограммы, сфигмограммы сонной артерии, фонокардиограммы, а также апекскардиограммы, что позволяет оценивать продолжительность фаз кардиоцикла. Необходимо отметить, что в 1911 г. Gerhartz впервые сделал подобные синхронные записи с целью фазового анализа [10]. В 1937 г. Schultz вновь применил эти кривые, характеризующие сердечную деятельность, и провел с их помощью оригинальный расчет основных систолических фаз – периода напряжения и периода изгнания [11]. Blumberger сумел практически и теоретически обосновать новый метод оценки фаз сердечного цикла у человека (1940 г.), что получило признание физиологов и клиницистов. Метод был дополнен В.Л. Карпманом и С.Б. Фельдманом [11].

Для анализа состояния сосудов также используются методы, оценивающие сосудистую кинетику, такие как реография (РеоГ), сфигмография (СГ) [12-14].

Апекскардиография (АКГ) является методом регистрации колебаний грудной клетки, обусловленных работой сердца. Регистрация должна проводиться лежа на левом боку при расположении датчика в области пальпации верхушечного толчка. СГ является методом регистрации колебаний стенки артерий, которые возникают вследствие волны давления крови во время каждого кардиоцикла. Методика компьютерной СГ была разработана на кафедре пропедевтической терапии Самарского государственного медицинского университета В.Н. Фатенковым, А.В. Германовым и Л.П. Бухваловой в 1990 г. [11]. При этом колебания стенки артерий и области верхушечного толчка регистрируются с помощью воронки, соединенной с датчиком давления. РеоГ – метод регистрации колебаний электрического сопротивления тканей организма в связи с изменением кровенаполнения. Данный метод позволяет изучать периферическое кровообращение, тонус сосудов, степень выраженности коллатерального кровообращения, функционирование вен. Метод основан на взаимосвязи между токопроводимостью различных тканей организма и степенью их кровенаполнения. Проведение РеоГ представляет собой пропускание высокочастотного тока через исследуемую область и дальнейшую графическую регистрацию комплексного электрического сопротивления, меняющегося в зависимости от наполнения тканей кровью. С помощью данного метода возможно одновременное изучение кровенаполнения сразу нескольких сосудистых областей, даже симметричных. Фонокардиография (ФКГ) является методом, позволяющим регистрировать и анализировать звуки, которые возникают во время работы сердца. Анализ работы сердца осуществляется с помощью специального микрофона, фиксирующего вышеуказанные звуки [11].

Поликардиограмма в типичном случае – это синхронная запись ЭКГ, ФКГ и СГ центрального пульса. При регистрации ЭКГ наиболее часто используется II стандартное отведение. ФКГ чаще всего записывается с точки Боткина. СГ, как правило, регистрируется с сонной артерии [15; 16].

В настоящее время метод потерял свое клиническое значение по следующим причинам: необходимость одновременного вывода нескольких кривых на бумажную ленту, громоздкость оборудования, ручная обработка результатов, оценка только длительностей фаз сердечного цикла. Получаемых при этом методе показателей недостаточно для точной оценки функционального состояния сердечно-сосудистой системы.

Сущность разработанного нами современного способа поликардиографии заключается в том, что он выявляет большое количество различных показателей и, следовательно, позволяет давать точную характеристику биомеханике сердца и сосудов у конкретного пациента. Анализ параметров при помощи вычислительной техники позволяет проводить дифференциальный диагноз основных сердечно-сосудистых заболеваний, давать их прогноз у конкретного пациента, осуществлять оперативный контроль за динамикой состояния, в том числе на фоне лечения.

Пациент ложится на кушетку, ему проводят измерение артериального давления, цифры которого вместе с личными данными (ФИО, возраст) вносятся в компьютер. Прикладывают воронку (конусом над исследуемым сосудом при сфигмографии и над областью верхушечного толчка при апекскардиографии) и регистрируют (автоматически) амплитуду апекскардиограммы и сфигмограммы (с шагом по времени 0.02 с). Параллельно проводят запись РеоГ путем наложения электродов: на грудную клетку при РеоГ легочной артерии, на конечности при реовазографии. Одновременно с этим записывают ЭКГ пациента во II стандартном отведении. Результаты исследования передаются на компьютер с помощью аналого-цифрового преобразователя.

В Самарском национальном исследовательском университете имени С.П. Королева совместно с сотрудниками кафедры пропедевтической терапии СамГМУ разработан прибор Apexan, который позволяет одновременно регистрировать несколько показателей: ЭКГ, апекс-, реовазограмму и объемную сфигмограмму с верхних и нижних конечностей. Прибор подключается к персональному компьютеру, где при помощи разработанного пакета прикладных программ проводится анализ регистрируемых кривых.

Данный прибор может использоваться в рамках автоматизированного рабочего места врача-кардиолога в соответствии с прилагаемой принципиальной схемой (рис. 1).

 

Рис. 1. Схема аппаратно-программного комплекса помощи принятия решений врача-кардиолога

Определение основных показателей биомеханики в каждую фазу кардио- и сосудистого цикла, таких как длительность, средняя и экстремальная скорость, среднее и экстремальное ускорение, средняя и экстремальная мощность и работа, проводят с помощью компьютерной программы. Как известно, точки экстремума вторых производных АКГ, СГ и РеоГ, а также их переходы через ноль совпадают с границами фаз сердечного и сосудистого циклов. При этом, при имеющихся значениях первой и второй производных (скорость V и ускорение A), можно определить мощность N и работу W для каждой фазы, причем для V, A и N определяются средние и экстремальные значения.

Комплексный анализ вышеуказанных показателей биомеханических кривых позволяет диагностировать основные сердечно-сосудистые заболевания, а также осуществлять контроль в динамике.

В среде программирования Microsoft Visual Studio разработана компьютерная программа «Апекс», которая позволяет анализировать файлы с показателями вышеуказанных кривых конкретных пациентов, осуществлять построение гистограмм, определять процентное отклонение значения каждого показателя у пациента относительно всего диапазона значений в выборке. Программа в автоматическом режиме по разработанному алгоритму проводит анализ на минимальный набор показателей, необходимых для диагностики (рис. 2). Программа анализирует данные показатели, оценивает состояние здоровья пациента, а в случае выявления заболевания может определить форму (степень тяжести) последнего. Программа правильно распознает заболевания у пациентов в более чем 90% случаев.

Рис. 2. Пример рабочего окна программы «Апекс»

На вход программы необходимо предоставить файлы в формате csv – числовые характеристики сердечно-сосудистых кривых пациента. В базе сравнения заложены данные больных с наиболее частыми сердечно-сосудистыми заболеваниями (хронический коронарный синдром, перенесенный инфаркт миокарда, артериальная гипертензия, сердечная недостаточность I-IV функционального класса) в различных комбинациях. При обследовании конкретного пациента возможно построение гистограммы и интегрального закона распределения выборки анализируемой патологии и здоровых людей, а также представление позиции этого пациента на графике сравниваемых выборок (рис. 3).

 
 

Рис. 3. Вид формы «Диагностика пациента»

Способ дает возможность проводить диагностику основных заболеваний сердца и сосудов, давать их прогноз у конкретного пациента, осуществлять оперативный контроль за динамикой состояния, в том числе на фоне лечения. Метод может быть рекомендован в медицинскую практику.

Заключение. Использование автоматизированных рабочих мест позволит снизить частоту врачебных ошибок за счет комплексного анализа параметров состояния сердечно–сосудистой системы, а также обеспечит информативность обследования пациентов с факторами риска кардиоваскулярной патологии для принятия решения дальнейшего ведения и лечения.


Библиографическая ссылка

Фатенков О.В., Дьячков В.А., Рубаненко О.А., Рубаненко А.О., Рябов А.Е., Фатенков Д.О., Фатенков Г.О. КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ СЕРДЕЧНО–СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ В РАМКАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАБОЧЕГО МЕСТА ВРАЧА–КАРДИОЛОГА // Современные проблемы науки и образования. – 2021. – № 4. ;
URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=30990 (дата обращения: 18.10.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074