Спосіб прогнозування гіпогалактії

Спосіб прогнозування гіпогалактії, який полягає у тому, що проводять діагностику наявності генітальної або екстрагенітальної патології під час вагітності за допомогою УЗД, кардіотокографії, визначають біохімічні показники крові, аналізують анамнестичні дані та на підставі цього визначають ризик розвитку гіпогалактії шляхом встановлення значущості кожного з показників за допомогою комп'ютерної експертної системи, причому при наявності щонайменше п'яти прогностичних критеріїв з коефіцієнтом значущості не менше 0,153 визначають ризик розвитку гіпогалактії. Корисна модель відноситься до медицини, зокрема до акушерства та неонатології і може застосовуватись для прогнозування виникнення гіпогалактії у жінок. Грудне вигодовування розглядається як невід'ємна частина репродуктивного процесу, і є ідеальним способом годування дитини. В даний час у ряді економічно розвинених країн відзначається стійка тенденція до зростання частоти грудного вигодовування, а також до його охорони і медикосоціальної підтримки. Однією з головних причин відмовлення від грудного вигодовування є недостатність секреції молока, гіпогалактія (від грецьких "hypo + galaktios" - низьке + молоко) і викликане нею раннє переведення дитини на штучне вигодовування, що несприятливо відображається на розвитку і здоров'ї дитини. В останнє десятиліття більшість клінікофізіологічних досліджень зв'язано з розробкою питань, що стосуються ендокринних аспектів гіпогалактії, а її безпосередній розвиток пов'язують з дизадаптаційними порушеннями в системі матиплацента-плід. Крім того, простежується тенденція до широкого використання медикаментозних і немедикаментозних засобів, що переважно впливають на синтез пролактину. Разом з тим, розробка адекватних лікувально-профілактичних заходів у різні періоди лактації досить важка, що зв'язують зі складністю нейрогормональної регуляції лактації, неоднозначністю трактування ряду питань, що стосуються патогенезу гіпогалактії, а також нерідко коротким періодом позитивного ефекту по завершенню прийому препаратів. В основу корисної моделі поставлено задачу розробити методику прогнозування гіпогалактії у жінок шляхом визначення можливих факторів ризику на основі аналізу анамнестичних та діагностичних даних та визначити ступінь їх значущості з використанням комп'ютерної експертної системи. Відомі способи прогнозування розвитку гіпогалактії у жінок, так, Н.М. Громницька [Громницька Н.М. Прогнозування та рання діагностика гіпогалактії // Практична медицина. - Львів, 2001. -№1. С11-15.] на основі послідовного аналізу прогностичних коефіцієнтів 25 ознак розробила модель індивідуального прогнозування лактації, що дозволило своєчасно передбачити та діагностувати гіпогалактію у матері з метою її раціональної профілактики та лікування, але запропонований метод базується на суб'єктивних даних і носить недостатньо об'єктивний характер, оскільки для прогнозування гіпогалактії необхідно звертати увагу не тільки на обтяжений анамнез чи ускладнений перебіг вагітності, але і соціальний та емоційний стан жінки. Поставлена задача вирішується тим, що, згідно з корисною моделлю, прогноз розвитку гіпогалактії визначається шляхом аналізу анамнестичних та діагностичних даних (УЗД, кардіотокографії, біохімічних показників крові) і в якості факторів ризику розвитку гілогалактії виділяють 31 ознаку, а саме Ю 00 8452 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 ЗО 31 Ппогалактія при попередніх пологах Відмова від грудного годування при попередніх розродженнях Зниження концентрації пролактину в сироватці крові після розродження Вік до 18 років Вік понад 35 років Тиреоідна патологія до вагітності Супутнє ожиріння Резус і АВО-конфлікт Прееклмапсія тяжкого ступеня Гестаційна анемія III IV ст Затримка внутрішньоутробного розвитку по симетричному варіанту Багатоводдя Маловоддя Зниження концентрації естрюлу Зниження концентрації плацентарного лактогену Зниження концентрації хорюнічного гонадотропіну Зниження концентрації пролактину під час вагітності Зниження концентрації прогестерону під час вагітності Зміни концентрації плацентарних білків Загроза переривання в 1 половині вагітності Прееклампсія середнього ступеня тяжкості Гестаційна анемія І II ст Загроза передчасних пологів Затримка внутрішньоутробного розвитку по асиметричному варіанту Акушерські кровотечі при розродженні Гестаційна анемія в 1 половині вагітності Аномалії пологової ДІЯЛЬНОСТІ при розродженні Дистрес плода Респіраторна вірусна інфекція під час вагітності Порушення менструального циклу в анамнезі Ранній початок статевого життя Аналіз із встановленням ступеня значущості визначених параметрів здійснюють за допомогою комп'ютерної експертної системи, при чому при наявності мінімум п'яти прогностичних критеріїв з коефіцієнтом значущості не менше 0,153 визначають можливість розвитку ппогалакти Використання комп'ютерних експертних систем для рішення завдань перспективного прогнозування ппогалакти у пацієнток із різними факторами ризику являє собою досить просту й інформативну технологію Технологія створення експертних систем і програмний продукт (програма Statinfo-02 «Neuro-Master») розроблені й удосконалені на кафедрі медичної інформатики Київської медичної академії післядипломної освіти їм П Л Шупика під керівництвом професора Мінцера А П [Минцер А П Новые информационные технологии в медицине //Журнал практического врача -1999 -№2 -С 33-35] Медичні задачі завжди звужуються інтуїтивно і мають імовірну ВІДПОВІДЬ Навіть найдосвщченіший лікар навряд чи скаже, що він упевнений у діагнозі чи у прогнозі на всі сто ВІДСОТКІВ Тому рішення, прийняті експертними системами, повинні бути імовірними Не випадково більшість діагностичних систем, заснованих на формальних правилах, не одержали широкого практичного застосування Для експертної системи було поставлено задачу визначити на підставі проаналізованих анам нестичних та діагностичних даних прогноз розвитку ппогалактм Для створення експертної системи був потрібен набір прикладів (задачник) із вхідними параметрами (даними, на основі яких буде вироблятися прогноз) Навчальна вибірка складалась з 322 прикладів із заздалегідь відомими ВІДПОВІДЯМИ, ВІДПОВІДНИМИ задачам програмування Вхідними даними служили дані про те, як протікала вагітність, які виникали ускладнення гестацн і пологів, якими були показники лабораторних (в тому числі і показники лактації) і функціональних методів обстеження матері, плода і новонародженого у пацієнток Для кожного виду прогнозу створювалась самостійна мережа з 7 компонентів, що навчалася на базі 162 вхідних параметрів При створенні експертної системи практично завжди буває необхідно скоротити КІЛЬКІСТЬ параметрів, що потрібно ввести користувачу майбутньої експертної системи для одержання ВІДПОВІДІ Тому під час навчання мереж проводиться стандартна процедура мінімізації числа навчальних параметрів, що здійснюється в два етапи окремо для кожної нейромережі 1 Після успішного навчання мережі проводиться аналіз відносної значимості навчальних параметрів 2 Задане число навчальних параметрів з найменшою значимістю (звичайно 1-3) віддаляються з навчання шляхом блокування ВІДПОВІДНИХ ВХІДНИХ сінапсів нейромережі, і навчання продовжується При необхідності цикл мінімізації повторюється поки не буде отриманий мінімальний набір вхідних даних, на якому мережа дає прийнятний результат при тестуванні Проміжні результати цієї процедури - показники значущості навчальних параметрів - самі по собі становлять науковий інтерес, тому що дозволяють аналізувати етіологію і патогенез розвитку прогнозованого явища - ппогалактм У результаті застосування процедури мінімізації з 162 вихідних навчальних параметрів були залишені 31, на базі яких усі нейромережі змогли навчитися поставленим перед ними задачам У таблиці наведені середні показники значущості залишених параметрів, які визначені нами як прогностичні параметри розвитку ппогалакти, в порядку зменшення їхньої значущості Таблиця Значущість параметрів розвитку ппогалакти 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ппогалактія при попередніх пологах 0 172 Відмова від грудного годування при попередніх розродженнях 0 171 Зниження концентрації пролактину в сироватці крові після розродження 0 170 Вік до 18 років 0 165 Вік понад 35 років 0164 Тиреоідна патологія до вагітності 0164 Супутнє ожиріння 0 161 Резус і АВО-конфлікт 0 160 Прееклмапсія тяжкого ступеня 0 159 Гестаційна анемія III IV ст 0 159 8452 Продовження таблиці Затримка внутрішньоутробного розвитку по симетричному варіанту 12 Багатоводдя 13 Маловоддя 14 Зниження концентрації естрюлу Зниження концентрації плацентарного лак15 тогену Зниження концентрації хорюнічного гонадо16 тропіну Зниження концентрації пролактину під час 17 вагітності Зниження концентрації прогестерону під 18 час вагітності 19 Зміни концентрації плацентарних білків Загроза переривання в 1 половині вагітнос20 ті 21 Прееклампсія середнього ступеня тяжкості 22 Гестаційна анемія І-П ст. 23 Загроза передчасних пологів Затримка внутрішньоутробного розвитку по 24 асиметричному варіанту 25 Акушерські кровотечі при розродженні 26 Гестаційна анемія в 1 половині вагітності Аномалії пологової ДІЯЛЬНОСТІ при розро27 дженні 28 Дистрес плода Респіраторна вірусна інфекція під час вагіт29 ності Порушення менструального циклу в анамЗО незі 31 Ранній початок статевого життя 11 0,157 0,156 0,154 0,153 0,153 0,151 0,151 0,147 0,146 0,146 0,146 0,146 0,144 0,143 0,142 0,141 0,141 0,141 0,138 0,137 0,137 Як видно з даних цієї таблиці, найбільш значимими параметрами, від яких залежить виникнення ускладнень вагітності і пологів є: наявність гіпогалактп і відмова від грудного годування при попередньому розродженні; вікові особливості; супутня екстрагенітальна патологія; ускладнення теперішньої вагітності та ін. Комп'ютерна верстка Н Лисенко Після формування комплекту навчених мереж була створена комп'ютерна експертна система, що складається з трьох основних блоків: блоку введення даних, блоку виведення розрахункових параметрів соматотипування і блоку виведення результатів прогнозу. Усі дані знаходяться в стандартній таблиці формату Paradox 5.0, що дозволяє зберігати інформацію про необмежену кількість пацієнток. У цей запис за допомогою блоку введення первинних даних користувач вносить інформацію про вагітну: дані соматотипування, анамнез, спадковість і ін. Натиснувши на панелі кнопку «тест», користувач може одержати інформацію про прогнозовані експертною системою різні порушення лактаційної функції. Виведена при тестуванні інформація носить ймовірний характер, тобто система повідомляє користувача, яка, на її думку, імовірність того чи іншого прогнозованого показника. При тестуванні в таблиці виводиться також і інформація у відомих відповідях (якщо вони були занесені користувачем), що корисно для контролю системи у випадках, коли ВІДПОВІДІ вже стали відомі. У процесі використання експертної системи і накопичення даних про більше число жінок, існує можливість донавчання нейромережі, у результаті чого ефективність прогнозу підвищується. Приклади. Запропонований спосіб було застосовано у 100 жінок. КІЛЬКІСТЬ правильних прогнозів щодо розвитку гіпогалактії у середньому становила 94,5%. Широке впровадження представленої методики прогнозування гіпогалактії у жінок дозволить підвищити ефективність лікувальнопрофілактичних і реабілітаційних заходів. Підписне Тираж 26 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 - 4 2 , 01601