Спосіб діагностування гіпотиреозу

Спосіб діагностування гіпотиреозу, що включає визначення значень діагностичних параметрів, обчислення діагнозу пацієнта за допомогою нечіткої логічної системи, який відрізняється тим, що враховуються 43 параметри стану хворого, кількість верифікованих експериментальних прикладів збільшують до 390, враховують за допомогою інтервальних функцій належності можливість неточного визначення кінцевого ступеня тяжкості гіпотиреозу при наявності всіх значень параметрів хворого, пропуски в експериментальних та вхідних даних описують за допомогою інтервальних функцій належності, кількість та інформативність наявної інформації про стан хворого визначає визначеність кінцевого діагнозу. Корисна модель відноситься до методів цифрового обчислення або обробки даних, переважно прогностичного напряму, та може бути використана в медицині й діагностиці, здебільшого в терапії для виявлення неявної діагностичної інформації, а також вирішення наукових задач. Відомий спосіб підтримки прийняття діагностичного рішення, який містить вибір семіологічних симптомів із наявного опису, обчислення ймовірностей діагнозу пацієнта за теоремою Байеса, частоти зустрічі симптомів та їх чисельних значень, довільний вибір рівня значущості семіотики, групування проведених діагностичних розрахунків за довільними критеріями та формування діагностичних висновків [1]. До причин, що перешкоджають досягненню очікуваного технічного результату, відносяться універсальний характер даної системи, що спричиняє недостатню точність врахування особливостей діагностування гіпотиреозу, неврахування неосновних, але суттєвих симптомів; складність роботи кінцевого користувача з системою, складність інтерпретації кінцевих висновків, які носять імовірнісний характер, неврахування ступенів тяжкості гіпотиреозу. Найбільш близьким до корисної моделі, що заявляється, по максимальній кількості істотних ознак є спосіб діагностування гіпотиреозу в якому формування кінцевого діагностичного висновку здійснюється на основі інформації про 39 параметрів хворого за допомогою нечіткої логічної систе ми, яка містить 20 нечітких логічних експертних правил "Якщо - то", з функціями належності нечітких термів настроєних з використанням генетичного алгоритму на 140 верифікованих експериментальних прикладах [2]. До причин, що перешкоджають досягненню очікуваного технічного результату, відносяться неврахування в моделі наявних невизначеностей в предметній області: значенням параметрів стану хворого може відповідати пара сусідніх ступенів тяжкості гіпотиреозу, наявність пропусків в експериментальних даних, можлива наявність пропусків в вхідних даних. Сукупність вищенаведених причин не дозволяє покращити точність прийняття діагностичного рішення та утруднює роботу з приводу обробки інформації. В основу корисної моделі поставлена задача розробити такий спосіб діагностування гіпотиреозу, який шляхом використання інтервальних функцій належності покращує точність і ефективність обробки інформації. Поставлена задача вирішується тим, що у відомому способі діагностування гіпотиреозу, в якому формування кінцевого діагностичного висновку здійснюється на основі інформації про 39 параметрів хворого за допомогою нечіткої логічної системи, яка містить 20 нечітких логічних експертних правил "Якщо - то", з функціями належності нечітких термів настроєних з використанням генетичного алгоритму на 140 верифікованих експеримен О CM ю 5219 тальних прикладах, згідно з корисною моделлю, додатково враховується 4 параметри стану хворого, кількість верифікованих експериментальних прикладів збільшена до 390, враховується за допомогою інтервальних функцій належності можливість неточного визначення кінцевого ступеня тяжкості гіпотиреозу при наявності всіх значень параметрів хворого, пропуски в експериментальних та вхідних даних описуються за допомогою інтервальних функцій належності, кількість та інформативність наявної інформації про стан хворого визначає визначеність кінцевого діагнозу. Користувач вводить значення параметрів стану хворого, причому значення 28 параметрів, таких як «Стать», «Вік», «Тривалість появи симптомів», «Гіпотиреоз визначається вперше», «Порушення менструального циклу», «Сонливість», «Стан шкіри», «Мерзлякуватість», «Випадіння волосся на голові», «Погіршення пам'яті», «Вага», «Емоційна сфера», «Закрепи», «Слабість», «Болі в серці», «Головні болі», «Огрубіння голосу», «Задишка», «Оніміння ніг», «Біль в суглобах», «Судороги в ногах», «Біль в ногах», «Здуття живота», «Збільшення, набряклість язика», «Запаморочення», «Часте серцебиття», «Набряки», «Психічні процеси» є обов'язковими для введення, а значення 15 параметрів, таких як «Уповільнені рефлекси», «Пульс», «Низький тиск», «Тони серця», «Час ахілового рефлексу», «Гемоглобін крові», «Еритроцити», «Холестерин крові», «Анемія», «Тиск», «Зоб», «Рівень ТТГ крові», «Ліпіди», «Бета-липопротеіди в крові», «Триглециріди в крові» є необов'язковими для введення при попередньому діагностуванні, їх значення використовуються для уточнення попереднього діагнозу. Отримуємо вхідну підмножину значень параметрів стану хворого. Виділяємо із експериментальної вибірки підвибірку, яка містить тільки ті стовпці, для яких відомі значення параметрів хворого. Проводимо генерування нечіткої логічної системи на основі інтервальних функцій належності із підвибірки, яка містить 390 експериментальних даних і визначаємо параметри інтервальних функцій належності за допомогою ітераційного алгоритму. Після цього отримуємо систему діагностування гіпотиреозу по відомим параметрам, подаємо на неї вхідні дані і отримуємо один, або множину вихідних діагнозів. Невизначеність вхідної інформації характеризується розкидом вихідних значень, тобто, якщо об'єктивно вхідної інформації недостатньо для точного визначення вихідного діагнозу, то вихід системи може містити або всю множину вихідних діагнозів, або інформацію про наявність гіпотиреозу без визначення ступіні тяжкості, або пару сусідніх діагнозів, все залежить від ступеня невизначеності вхідної інформації. Якщо кінцевий висновок є незадовільним, його можна уточнити, надавши системі додаткову інформацію. На Фіг. 1-3 подано стани основного вікна програми введення значень параметрів. Відомості, що підтверджують можливість здійснення способу діагностування гіпотиреозу полягають в наступному. Для здійснення способу діагностування гіпотиреозу необхідна наявність таких приладів і обладнання, як персональний комп'ютер класу не нижче за Pentium, та близько 4Мбайт вільного місця на жорсткому диску комп'ютера, монітор з частотою розрізняння, щонайменше 640x480 крапок, принтер та програмне забезпечення з алгоритмами вводу, обробки та виводу інформації. Спосіб діагностування гіпотиреозу виконується наступним чином. Вводять вхідну підмножину значень параметрів стану хворого. Виділяють із експериментальної вибірки підвибірку, яка містить тільки ті стовпці, для яких відомі значення параметрів хворого. Проводять генерування нечіткої логічної системи на основі інтервальних функцій належності із підвибірки, яка містить 390 експериментальних даних і визначають параметри інтервальних функцій належності за допомогою ітераційного алгоритму. Після цього отримують систему діагностування гіпотиреозу по відомих параметрах, подають на неї вхідні дані і отримують один, або множину вихідних діагнозів. Приклад Пацієнтка Н., 42 років звернулась по допомогу зі скаргами на сонливість, мерзлякуватість, прибавку маси тіла при зниженому апетиті, закрепи, загальну слабкість, головні болі, оніміння ніг, збільшення, набряклість язика, запаморочення, симптоми виражені останні три роки. Після діагностування було визначено такий попередній діагноз - або гіпотиреозу немає, або він 1 ступеня тяжкості. Введеної інформації виявилося замало для точного визначення кінцевого діагнозу. Після введення значень додаткових параметрів, а саме наявність рідкого пульсу, час ахіллового рефлексу 400, ліпіди в крові - 8,4, холестерин крові - 7,5, бета-ліпопротеіди в крові - 6 було визначено остаточний діагноз - гіпотиреоз першого ступеня тяжкості, який був остаточно підтверджений кваліфікованим лікарем-ендокринологом. Даний спосіб діагностування гіпотиреозу допомагає визначити діагноз або множину діагнозів у випадках, що супроводжуються діагностичними труднощами, пов'язаними з особливостями предметної області, а саме наявність пропусків в експериментальних даних, наявність пропусків в вхідних даних, можливість неточного визначення кінцевого ступеня тяжкості гіпотиреозу при наявності всіх значень параметрів хворого. Означені вище відомості інформують про можливість використання заявленого рішення задачі з можливістю забезпечення важливого технічного результату в практичній клінічній діагностиці. Література. 1. Деклараційний патент на винахід України №53489. /Погорєлов О.В. Спосіб підтримки прийняття діагностичного рішення; Заявлено 14.6.2002. Опубліковано 15.1.2003. 2. Кондратенко Н.Р. Куземко С.М. Генетичне настроювання нечіткої моделі в задачі діагностики гіпотиреозу/Вісник ВПІ. -2003. №6. с.278-283. 5219 Фіг 1 Фіг.2. » ; Пливете». . ЗвНтяяоашш Фіг З Комп'ютерна верстка Л.Литвиненко Підписне Тираж 37 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП "Український інститут промислової власності", вул. Глазунова, 1, м. Київ-42, 01601