Р.И.Исаев

 

Информационная система
оценки риска возникновения
сердечно-сосудистых заболеваний[1]

 

Введение

В данной работе описывается информационная система (ИС), реализующая модель оценки вероятности возникновения сердечно-сосу­ди­стых заболеваний (ССЗ) на основе анализа факторов риска (избыточный вес, уровень холестерина, артериальное давление и др.). Эта модель предоставлена Государственным научно исследовательским центром профилактической медицины (ГНИЦ ПМ) и разработана на базе данных многолетнего мониторинга пациентов, страдающих ССЗ, в нескольких регионах России.

Входными данными для разработанной ИС являются результаты анкетирования пациента, лабораторные и объективные данные. На их основе рассчитываются значения факторов риска и вычисляются: суммарный риск развития ССЗ для пациента, вклад каждого из факторов риска в суммарный риск, место пациента на условной шкале риска возникновения ССЗ по сравнению со здоровьем среднестатистического человека такого же возраста в его популяции.

Ближайшим аналогом разработанной ИС является модель Европейского Общества Кардиологов SCORE и программа, построенная на ее основе. Новым в предлагаемой работе по сравнению со SCORE является возможность:

§      Проводить анализ по значительно более широкой номенклатуре факторов риска (более 10 факторов вместо 5 модели SCORE);

§      Выдавать не только общую вероятность возникновения ССЗ, но и вычислять вклад каждого из факторов риска в ухудшения здоровья человека, что позволяет врачу обоснованно выбирать и ранжировать по важности рекомендации пациенту и методы лечения;

§      Определить место пациента на некой условной шкале здоровья и сравнить состояние его здоровья со здоровьем среднестатистического человека такого же возраста в его популяции.

Актуальность решаемой задачи обуславливается широким распространением в нашей стране сердечно-сосудистых заболеваний (уровень смертности мужчин до 60 лет от ишемической болезни сердца в России в 4,4 раза выше среднеевропейского; смертность от инсультов — почти в 7 раз выше, чем в странах ЕС). Практическая ценность разработанной ИС заключается в том, что она способна помочь врачу, опираясь на научно-обоснованные результаты, выбирать и ранжировать по важности рекомендации пациенту и методы профилактики ССЗ

 

Постановка задачи, медицинский аспект проблемы

Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) в настоящее время занимают ведущее место среди неинфекционных заболеваний взрослых и являются основной причиной ранней инвалидности и преждевременной смерти в большинстве экономически развитых странах, включая Россию [интернет ссылка 1]. К наиболее распространенным ССЗ относятся: ишемическая болезнь сердца, инфаркт миокарда, атеросклероз.

Об актуальности данной проблемы говорят следующие данные. В России число людей, впервые обратившихся по поводу сердечно-сосудистых болезней, с 1988 г. по 1996 г. выросло на 35%. В 1990 г. в нашей стране было зарегистрировано 158,7 тыс. случаев инфаркта. В 1995г. уровень смертности мужчин до 60 лет от ишемической болезни сердца в России составил 206,5 на 100 000, что в 4,4 раза превышало среднеевропейский и в 2,2 раза – центрально-европейский уровень. Смертность мужчин от инсультов составила в России 90,2 на 100 000, что почти вдвое превышало соответствующий показатель в странах Центральной и Восточной Европы и почти в 7 раз – показатель в странах ЕС [интернет ссылка 2].

В результате многолетних научных исследований и медицинских наблюдений выявлен целый ряд факторов риска, влияющие на вероятность  возникновения ССЗ [Шальнова С.А.]: курение, употребления алкоголя, избыточный вес, артериальная гипертония, повышенный уровень холестерина в крови и др.

Более того, в последнее время были созданы математические и статистические модели и основанные на них программные продукты, позволяющие не только качественно, но и количественно оценить вероятность заболевания ССЗ для конкретного пациента и помогающие врачу выдать более обоснованные рекомендации, направленные на снижение риска ССЗ.

В качестве примера можно привести модель Европейского Общества Кардиологов под названием SCORE (Systematic Coronary Risk Evaluation)., основанную на данных 12 когортных европейских исследований, охвативших 210 000 человек [Евро рекомендации, интернет ссылка 3 ].

Согласно этой модели, оценка риска происходит с учетом большой базы данных европейских исследований и предсказывает фатальные сердечно-сосудистые события на период более 10 лет. Эта оценка риска базируется на следующих факторах риска: пол, возраст, курение, систолическое АД (САД), либо уровень общего ХС, либо соотношение ХС/ХС липопротеидов высокой плотности (ЛПВП). На рис.1 показан пример таблицы, рассчитанной на основе модели SCORE.

Исследования в этой области проводились и в России, в частности Государственным научно-исследовательским центром профилактической медицины (ГНИЦ ПМ), где была накоплена уникальная база результатов многолетнего мониторинга пациентов, страдающих ССЗ [Шальнова С.А.].

В 2004 году ГНИЦ ПМ и ООО «КОНСТЭЛ» выполняли совместный проект по созданию «Информационной системы оценки риска возникновения ССЗ». ГНИЦ ПМ отвечал в этом проекте за методологическое обеспечение, предоставил математические статистические модели. ООО КОНСТЭЛ выполнял программную реализацию информационной системы.

 

Математическая модель

Схематично математическую модель, лежащую в основе разрабатываемой информационной системы, можно представить следующим образом (см. рис.2).

 

 

Рис.1 Схема математической модели расчета рисков

 

Входными данными для модели являются значения факторов риска, список которых представлен в таблице 1.

 

 

Рис. 2. Таблица SCORE для оценки риска развития фатальных сердечно-сосудистых заболеваний в течение 10 лет в регионах Европы с высоким риском с учетом пола, возраста, курения, уровней систолического артериального давления и общего холестерина.

Таблица 1 . Факторы риска для модели

 

 

Результатом работы модели являются:

1) S(t) — табличная функция, задающая  вероятности выживаемости конкретного пациента от времени (в годах), прошедшее с момента обследования (вероятность того, что пациент по истечении времени t будет жив);

2) S0(t) — табличная функция, задающая зависимость вероятности выживаемости среднестатистического пациента в той же возрастной группе от времени (в годах), прошедшее с момента обследования;

3) Pi — вклад каждого из факторов риска в процентах в отклонение S(t) от S0(t).

Пример результатов работы модели, представленных графически, приведен на рис.3.

По оси Y отложена вероятность развития фатального ССЗ. По оси X отложено время в годах, прошедшее с момента обследования.

Верхний график (S₀(t)) на рисунке отражает вероятность для среднестатистического (по результатам выборки) пациента такого же возраста, пола и уровня образования. Нижний график (S(t)) — вероятность для конкретного пациента с показателями, приведенными в таблице 2.

 

 

Рис. 3. Графики выживаемости для среднестатистического и
конкретного пациентов

 

Таблица 2. Признаки конкретного пациента

 

 

Для получения результатов расчета на основе значений факторов риска в модели используются ряд предварительно рассчитанных табличных функций. Эти функции были рассчитаны на основе данных многолетнего мониторинга пациентов, страдающих от ССЗ, проведенного в нескольких регионах России. База результатов этого мониторинга, методика и математическая модель расчета риска возникновения ССЗ являются интеллектуальной собственностью ГНИЦ ПМ [Шальнова С.А.].

Основные шаги работы модели:

Шаг 1. Расчет степени отклонения состояния здоровья конкретного пациента от среднестатистического.

Здесь:

b — степень отклонения состояния здоровья конкретного пациента от среднестатистического.

b = 0 означает, что график выживаемости конкретного пациента будет совпадать с графиком выживаемости для среднестатистического.

b > 0 означает, что у конкретного пациента состояние здоровья хуже, чем у среднестатистического. Его график выживаемости будет расположен ниже графика среденестатистического.

b < 0 означает, что у конкретного пациента состояние здоровья лучше, чем у среднестатистического, его график выживаемости будет расположен выше графика для среднестатистического.

n — количество факторов риска;

bi — коэффициент, отражающей влияние i-го фактора риска на вероятность возникновения ССЗ. Положительное значение этого коэффициента означает, что увеличение значения соответствующего фактора увеличивает риск заболевания. Отрицательное значение этого коэффициента уменьшает риск. Значения этого коэффициента задаются табличными функциями. Для некоторых факторов риска нельзя сказать, что их увеличение (уменьшение) однозначно приводит к увеличению (уменьшению) риска заболевания, такие факторы характеризуются экстремумом, отклонение от которого увеличивает риск. Чтобы учесть влияние таких факторов к модели добавляются их квадраты. Пример: BMIQ — квадрат BMI, HDLQ — квадрат HDLQ и т.п.

fi — значение i-го фактора риска (входные данные модели);

foi — среднее значение фактора риска по выборке. Задаются табличными функциями, предоставленными ГНИЦ ПМ.

Шаг 2. Расчет функции вероятности выживаемости S(t).

Здесь S₀(t) — табличная функция, задающая зависимость вероятности выживаемости среднестатистического пациента. Пример такой функции приведен в таблице 3.

b — степень отклонения состояния здоровья конкретного пациента от среднестатистического. Вычисляется в шаге 1.

 

Таблица 3. Таблица для расчета S₀(t)

 

Шаг 3. Расчет вклада факторов риска в отклонение S(t) от S0(t).

Вклад j-го фактора риска вычисляется по формуле.

 

Структура программы, схема данных

Модель процессов. Ниже представлена модель процессов информационной системы оценки риска возникновения ССЗ, оформленная в нотификации IDEF0 (система BPwin) [Маклаков С.В.].

 

 

Рис. 4. Модель процессов информационной системы оценки риска возникновения ССЗ

 

Блоки этой модели отражают основные процессы, происходящие во время функционирования информационной системы.

Стрелки, направленные слева направо отражают информационные потоки между процессами;

Стрелки, направленные снизу вверх — персонал, выполняющий соответствующие процессы;

Стрелки, направленные сверху вниз — управляющие воздействия, стандарты и методологии;

Пояснения к модели процессов:

1)   После прихода пациента, в систему заносятся его паспортные и анкетные данные. Для ввода этих данных используется модуль анкетирования на основе XML-образа анкеты пациента. Анкету, как правило, заполняет сам пациент.

2)   Медсестра вводит объективные (рост, вес и т.п.) и лабораторные данные пациента (давление, холестерин, сахар и т.п.). Для этого используется модуль анкетирования на основе XML-образа анкеты медсестры.

3)   Врач анализирует ЭКГ пациента и вводит обнаруженные признаки патологии. Для этого также используется модуль анкетирования на основе XML-образ анкеты врача.

4)   Рабочие места пациента, врача и медсестры могут размещаться как на одном компьютере, так и на разных, в случае сетевой организации системы.

5)   После получения всех необходимых данных запускается модель вычисления рисков.

6)   Рассчитанные риски оформляются в виде финального протокола, который отдается пациенту и подшивается в историю болезни.

Логическая модель БД. Ниже представлена логическая модель базы данных информационной системы оценки рисков (подготовлена в системе ERwin) [Маклаков С.В., Григорьева Ю.А.].

 

 

Рис. 5. Логическая модель базы данных
информационной системы оценки риска возникновения ССЗ

 

1)      Центральной является таблица «Обследования», каждая запись которой хранит информацию об одном обследовании пациента.

§      Поля «Дата» и «Номер» являются ключами и хранят, соответственно, дату и номер обследования.

§      Поле «Архивный» задает признак архивности, который обозначает, что пациент закончил курс обследований, и информацию о нем можно поместить в архив.

§      Поля «Дата пациента», «Дата медсестры» и «Дата врача» хранят даты заполнения соответствующих анкет.

2)      Таблица «Пациенты» хранит информацию о пациентах, когда-либо проходивших обследования.

3)      Таблица «Анкеты» хранит результат заполнения полей анкет и также используется для заполнения полей анкеты при ее повторном редактировании.

§      Поле «Тип анкеты» определяет — к анкете пациента, врача или медсестры относится запись этой таблицы.

§      Поле «Id вопроса» — уникальное для заданного типа анкеты обозначение поля анкеты.

§      Поле «Id ответа» — задает номер ответа на вопрос, представленный в виде списка. Например, вопрос «Образование», предусматривает 3 варианта ответа:

a)    Начальное («Id ответа» =1);

b)   Среднее («Id ответа» =2);

c)    Высшее («Id ответа» =3).

§      Поле «Короткое значение» — строковое поле, хранящее значение ответа на вопрос анкеты, если его длина не превышает 250 символов.

§      Поле «Длинное значение» — блоб-поле, хранящее значение ответа на вопрос анкеты, если его длина превышает 250 символов.

4)      Таблица «Значения показателей» хранит результат преобразования анкетных данных в факторы риска. Некоторые анкетные данные переносятся напрямую (результаты объективных и лабораторных обследований), а для некоторых используется достаточно сложный алгоритм (например, целая серия вопросов о частоте, количестве и типе употребляемых спиртных напитков преобразуется в показатель степени употребления алкоголя в мг/сутки).

§      Поле «Тип анкеты» определяет — к анкете пациента, врача или медсестры относится запись этой таблицы.

§      Поля «Дата» и «Номер» привязывают показатель к конкретному обследованию.

§      Поле «Id показателя» идентифицирует фактор риска, значение которого хранится в записи этой таблицы. Его не следует путать с «Id вопроса» таблицы «Анкеты».

§      Поля «Строковое значение» и «Числовое значение» непосредственно хранят значение показателя.

5)      Таблица «Описания показателей» подробно описывает каждый вид показателя.

§      Поля «Включать в отчет», «Тип в отчете» и «Порядок в отчете» определяют, как и в каком порядке, данный показатель следует отображать в финальном отчете.

§      Поле «Посылать в модель» определяет, нужно ли значение данного показателя посылать в качестве исходных данных в модель расчета рисков.

Архитектура информационной системы. Ниже представлена схема архитектуры ИС оценки риска возникновения ССЗ.

 

 

Рис. 6. Схема архитектуры ИС оценки риска возникновения ССЗ

 

Пояснения к схеме архитектуры:

1)   Подсистема анкетирования представляет собой интерпретатор образа анкеты, представленного в виде XML-файла. Пример ХМL-образа анкеты медсестры приведен на рис.7.

 

 

Рис. 7. XML-образ анкеты медсестры (фрагмент)

 

Семантика основных тегов и параметров XML-образов анкет приведена в таблице 4.

С помощью XML-образа можно представлять весьма сложные по структуре анкеты, включающие изображения, позволяющие группировать вопросы в модули, задавать условную видимость вопросов в зависимости от результатов ответов на предыдущие вопросы, объявлять часть вопросов обязательными, а часть факультативными и др.

2)   Подсистема расчета рисков реализует математическую модель оценки вероятности выживаемости;

 

Таблица 4. Семантика основных тегов и параметров
XML-образа анкеты

 

 

3)   Подсистема подготовки отчетов предназначена для формирования финального протокола по результатам обследования, включающего:

§      Паспортные данные пациента;

§      Анамнез и жалобы;

§      Значения факторов риска;

§      Объективные показатели и лабораторные данные;

§      Условная шкала здоровья и местоположение на ней текущего пациента;

§      График, отражающий вклад факторов риска в суммарный риск ССЗ.

4)   Оболочка — программная подсистема, предназначенная для объединения всех прочих программных подсистем комплекса. Отвечает за реализацию пользовательского интерфейса, работу с базой данных, выполнение служебных операций, таких как выбор текущего обследования, его редактирование, удаление, повторную печать протокола и т.п.

 

Программная реализация, пользовательский интерфейс

Все программные подсистемы ИС оценки риска возникновения ССЗ написаны на языке программирования Delphi 7 и реализованы в виде взаимодействующих внутризадачных COM-серверов [Бобровский С.]. База данных построена на основе СУБД Paradox [Базы данных в Delphi7]. В качестве промежуточного программного обеспечения для доступа к базе данных используется BDE (Borland Database Engine). Для разбора XML-файлов используется стандартный компонент Delphi7 «TXMLDoc» [Бобровский С.].

Главное окно ИС оценки риска возникновения ССЗ. На рис.8 представлено главное окно «ИС оценки риска возникновения ССЗ». Основным элементом этого окна является список проведенных обследований. Кнопки-иконки выше этого списка предназначены для ввода анкет с одновременным созданием нового пациента. Панель кнопок справа от списка предназначены для операций с уже существующими обследованиями, а именно: печати и предварительного просмотра финального протокола, повторного просмотра и редактирования анкет и др.

 

 

Рисунок 8. Главное окно ИС оценки риска возникновения ССЗ

 

Подсистема анкетирования. Подсистема анкетирования реализована как «интерпретатор» образов анкет, представленных в виде XML-файлов. Таким образом, анкеты пациента, медсестры и врача реализуются с помощью одного и того же программного кода, на вход которого подаются разные XML-образы. При этом можно отображать весьма сложные по структуре анкеты, включающие изображения, позволяющие группировать вопросы в модули, задавать условную видимость вопросов в зависимости от результатов ответов на предыдущие вопросы, объявлять часть вопросов обязательными, а часть факультативными и др. На рис.9. показана первая страница анкеты пользователя, а на рис.10. — медсестры.

 

Рисунок 9. Первая страница анкеты пользователя.

 

Рисунок 10. Первая страница анкеты медсестры

 

Подсистема создания финального протокола. Подсистема создания финального протокола является одной из важнейших компонент информационной системы оценки риска возникновения  ССЗ, так как именно финальный протокол концентрирует в себе все результаты проведенного обследования в форме, понятной как лечащему врачу, так и пациенту. Поле отчета разделено на следующие области:

§         Анкетные данные;

§         Шкала суммарного риска возникновения ССЗ;

§         График индивидуального профиля риска (вклад каждого фактора риска);

§         Рекомендации по снижению риска возникновения ССЗ.

Один экземпляр финального отчета выдается пациенту на руки, второй подшивается в историю болезни.

Подсистема подготовки отчетов использует редактор отчетов Crystal Reports 8.5, связь с ним из Delphi-программ осуществляется с помощью VCL-компонента «TCrpe».

 

Заключение

Создана информационная система оценки вероятности возникновения сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) на основе анализа факторов риска. Факторы риска (уровень холестерина, артериальное давление, избыточный вес, частота сердечных сокращений, патологические изменения на ЭКГ, курение, употребление алкоголя и др) рассчитываются на основе данных анкетирования, лабораторных и объективных обследований. На их основе рассчитываются значения факторов риска и вычисляются:

§      Суммарный риск развития ССЗ для пациента;

§      Вклад каждого из факторов риска в суммарный риск;

§      Место пациента на условной шкале риска возникновения ССЗ по сравнению со здоровьем среднестатистического человека такого же возраста в его популяции.

Результат обследования распечатывается в виде финального протокола, который выдается на руки пациенту и подшивается в историю болезни. Протокол помогает врачу обоснованно выбирать и ранжировать по важности рекомендации пациенту и методы профилактики ССЗ.

ИС реализована в виде подсистем: Анкетирования; Расчета рисков; Подготовки финальных отчетов; Оболочки. Все подсистемы реализованы в среде программирования Delphi 7. В качестве системы управления базами данных используется СУБД Paradox.

Следующий этап работы по  проекту предусматривает:

§      разработку сетевой версии информационной системы с расположением рабочих мест анкетирования пациента, медсестры и врача на отдельных персональных компьютерах в сети;

§      Создание редактора XML-образов анкет;

§      Испытание системы в условиях поликлиники.

 

Литература

1.	[интернет ссылка 1]
2.	[интернет ссылка 2]
3.	[Шальнова С.А.]
4.	[Евро рекомендации]
5.	[В.И. Бородулин]
6.	[Маклаков С.В.]
7.	[интернет ссылка 3]
8.	[Григорьева Ю.А.]
9.	[Бобровский С.]
10.	[Базы данных в Delphi7]