Способ прогнозирования эффективности методов лечения заболеваний

Предлагаемое изобретение относится к медицине, а точнее к разделу диагностики заболеваний, и может быть использовано для прогнозирования эффективности различных методов лечения заболеваний. Прогнозирование осуществляют путем анализа n-го числа i-ых частных диагностических показателей Xi(t_j), где i=1, 2, 3, ..., n; t_j=t₀, t₁, t₂ - моменты времени получения частных диагностических показателей в процессе диагностических процедур и рассчитываемых обобщенных коэффициентов прогнозируемой эффективности до начала лечения в момент времени t₀ и после первой и второй процедур лечения в моменты времени t₁ и t₂. Анализ частных диагностических показателей и обобщенных коэффициентов прогнозируемой эффективности осуществляют в любой выбранный момент времени t как вне интервала времени от t₀ до t₂, так и внутри него с учетом приоритетов критичности их значений. Способ позволяет прогнозировать эффективность лечения в любой произвольно выбранный момент времени, как в интервале времени от t₀ до t₂, так и вне его за счет представления функциональной зависимости относительных частных диагностических показателей (ЧДП); представить ЧДП в виде очевидного и удобного для использования в математических компьютерных программах порядка приоритета по степени критичности их значений за счет предложенной математической формулы преобразования из формы с физическими размерностями в форму относительную безразмерную; однозначно с математической точностью определить стадию заболевания для любого выбранного момента времени по вычисляемому по предложенной формуле обобщенному коэффициенту эффективности лечения; применять его для прогнозирования эффективности любых способов лечения, для любых заболеваний и с любым числом ЧДП за счет универсального подхода при выводе математических формул, используемых в предложенном способе. 1 ил., 1 табл.

 

Предлагаемое изобретение относится к медицине, а точнее к разделу диагностики заболеваний, и может быть использовано для прогнозирования эффективности различных методов лечения заболеваний с учетом статистических данных как по частным диагностическим показателям (ЧДП), так и по рассчитываемым обобщенным коэффициентам прогнозируемой эффективности лечения для любого выбранного момента времени и числа учитываемых диагностических показателей, а также для любых видов заболеваний и применяемых методов лечения.

При лечении любого заболевания тем или иным методом неотъемлемым условием процесса лечения является получение ЧДП больного непосредственно в начале лечения, в процессе лечения и в конце, по изменению которых проводят анализ эффективности лечения, делают заключение о состоянии здоровья больного.

Известен «Способ диагностики сердечной недостаточности» (А.с. СССР №1581275, А61В 5/02, 1988), включающий проведение нагрузочной функциональной пробы и регистрации ЭКГ, в котором с целью выявления ранней стадии застойной сердечной недостаточности с усилием выдыхают в замкнутое пространство до повышения внутреннего давления до 40 мм рт.ст. и поддерживают его в течение 10±2 с, во время проведения пробы регистрируют длительность R-R-интервалов электрокардиограммы до установившихся их значений после окончания нагрузочной пробы и по скорости изменения длительности R-R-интервалов в средней или последней трети периода поддержания заданного давления в легких при выполнении нагрузочной пробы судят о наличии застойной сердечной недостаточности, причем диагностируют ее при модуле I(Δτ_R-R)/ΔTi≤0,018, где Δτ_R-R - изменение временного R-R - интервала за время наблюдения Δt этого изменения.

Суть способа заключается в том, что о наличии застойной сердечной недостаточности судят по критерию, представленному в виде математической формулы, включающей диагностические параметры, значения которых определяют в процессе лечения по меньшей мере три раз (в начале лечения, в процессе лечения и по завершению лечения). Тактика неоднократных измерений диагностических параметров в процессе лечения позволяет судить об эффективности этого лечения.

Недостаток способа для обеспечения диагностики при выборе наиболее эффективного метода лечения заключается в ограниченности применения этого способа (он может быть применен только для диагностики одного заболевания - сердечной недостаточности). Этот способ также не может быть использован с большим числом диагностических параметров, по которым можно более полно судить о степени и сложности заболевания и о выборе наиболее эффективного метода лечения с учетом стадии заболевания и базовых статистических данных. Кроме того, данный метод не обеспечивает точного численного сравнения диагностических показателей как в отдельности, так и в комплексе из-за отсутствия однозначного численного их представления в виде соответствующей математической формулы. Что касается математической формулы упомянутого способа, то она представлена с неоднозначным знаком «≤».

Известен «Способ прогнозирования эффективности лечения больных раком молочной железы III-IV стадий» (RU 2254576 С2, 20.06.2005), включающий биохимическое исследование, химиотерапию, отличающийся тем, что у больных с исходно сниженной текучестью мембран в зоне белок-липидных контактов лимфоцитов на 31%, увеличенной погруженностью белков в липидный матрикс лимфоцитов на 103%, сниженным коэффициентом К - отношением светосуммы хемилюминесценции к активности церулоплазмина в 5-6 раз по сравнению с соответствующими показателями у здоровых женщин прогнозируют высокую эффективность лечения химиотерапией, у других больных с исходными значениями показателей структурно-функционального состояния мембран клеток крови, не отличающимися от нормы, с меньшей степенью изменений свободнорадикальных процессов, прогнозируют низкую эффективность химиотерапии.

Недостаток способа заключается в ограниченности его применения, так как он может быть применен для эффективного прогнозирования лечения только одного заболевания. Кроме того, данный способ не обеспечивает точности прогнозирования эффективности лечения, так как он не содержит математической модели для однозначного численного выражения оценки эффективности конкретного метода лечения, сравнения результатов лечения с другими применяемыми методами, в том числе для различных степеней (стадий) заболевания.

В качестве прототипа выбран «Способ прогнозирования эффективности лечения неврологических проявлений остеохондроза позвоночника» (RU 2231971 С1, 10.07.2004). Способ осуществляется путем учета синдрома вертеброгенного поражения пояснично-крестцового уровня, расчета обобщенных показателей до начала лечения (момент времени to) и после первой процедуры (момент времени t₁) воздействия и расчета коэффициента прогнозируемой эффективности IKX(t₁) по формуле

отличающийся тем, что при рефлекторных синдромах и исходном вегетативном тонусе симпатикотония в коэффициент прогнозируемой эффективности IKX(t₁) включены показатели X₁ - амплитуда М-ответа при стимуляции проксимальной двигательной точки малоберцового нерва, Х₂ -амплитуда М-ответа при стимуляции проксимальной двигательной точки большеберцового нерва, при рефлекторных синдромах и исходном вегетативном тонусе эйтония или ваготония в коэффициент прогнозируемой эффективности IKX(t₁) включены показатели X₁ - амплитуда М-ответа при стимуляции проксимальной двигательной точки малоберцового нерва, Х₂ - амплитуда М-ответа при стимуляции проксимальной двигательной точки большеберцового нерва, Х₃ - индекс напряжения, а при корешковых и корешково-спинальных синдромах в коэффициент прогнозируемой эффективности IKX(t₁) включены показатели X₁ - скорость проведения импульса по нервному волокну, Х₂ - амплитуда М-ответа при стимуляции дистальной двигательной точки, Х₃ - амплитуда М-ответа при стимуляции проксимальной двигательной точки, и при значении коэффициента IKX(t₁)≥1 прогнозируют адекватность, а при IKX(t₁)<1 - неадекватность проводимой терапии.

Недостатки способа-прототипа заключаются в следующем:

1. В ограничении возможности прогнозирования процесса заболевания, так как он дает прогноз только в один момент времени t₁ и не представляет характер изменения процесса заболевания как функцию от времени по всем его частным и по обобщенному показателю оценки эффективности лечения.

2. В том, что он не определяет порядок приоритетов значений частных диагностических параметров.

3. В том, что он не определяет однозначно с математической точностью стадию заболевания.

4. В ограничении возможности его применения для других видов заболеваний, а также в его ограниченности по количеству учитываемых ЧДП.

Указанные недостатки прототипа не позволяют в полной мере и глубоко проводить анализ процесса того или иного заболевания, метода лечения, сравнение их с базовыми статистическими данными для оптимального выбора метода лечения с учетом особенностей заболевания, в том числе стадии заболевания, которая в определенной степени предопределяет выбор наиболее эффективного метода лечения; дальнейшее наращивание объема базовых исходных данных не только по традиционному числу частных диагностических показателей, но и с добавлением неограниченного числа других показателей, которые могут положительно или отрицательно влиять на заболевание или эффективность метода лечения.

Для конкретизации недостатков способа-прототипа рассмотрим пример по сердечно-сосудистому заболеванию. Пусть у больного в начальный момент времени t₀ (до начала лечения) и в период проведения лечения, моменты времени t₁ (через двое суток после t₀) и t₂ (через шестеро суток после t₀), получены соответственно следующие частные диагностические показатели:

систолическое артериальное давление 170; 165 и 159 мм рт.ст.;

содержание сахара в плазме крови 7,9; 7,85 и 7,83 моль/л;

содержание холестерина в плазме крови 6,8; 6,75 и 6,73 моль/л.

При этом рассчитанные коэффициенты прогнозируемой эффективности IKX(t) по формуле, приведенной в прототипе для моментов времени t₀ и t₁, t₂ соответственно будут 1,0; 0,957 и 0,918. Значения 0,957 и 0,918 свидетельствуют о том, что проведенная терапия оказалась неадекватной (то есть неэффективной), в то время как по всем частным диагностическим показателям видно, что процесс лечения проходил в направлении выздоровления больного. Это свидетельствует о том, что способ-прототип не подходит для прогнозирования эффективности лечения сердечно сосудистого заболевания.

В медицинской практике обосновано и широко практикуется классификация заболеваний по их стадиям (например, таблица для сердечно-сосудистого заболевания), которую будем использовать в дальнейшем. В таблице все численные значения, взятые в скобках, относятся к предлагаемому способу. В таблице применены следующие обозначения и сокращения, например:

Xi, н.зс÷Xi, к.зс - интервалы значений i-ых ЧДП, в которых «н.» и «к.» означают соответственно начало и конец i-го значения, а «зс», что эти значения относятся к стадии здорового человека.

Из взятых для примера ЧДП и результатов их обработки в соответствии со способом-прототипом, не представляется возможности определить стадию заболевания и ответить на вопрос - удалось или нет в результате лечения перевести заболевание в более легкую стадию и в соответствии с этим, может быть, перейти к изменению дальнейшего проведения лечения.

По способу-прототипу также не представляется возможности увидеть и распределить значения частных диагностических параметров в порядке критичности их значений, то есть, например, показать на тот из них, значение которого из всех самое критичное, чтобы в первую очередь принять соответствующие меры по его улучшению. Как правило, наиболее критичный частный диагностический показатель наиболее сильно провоцирует ухудшение других показателей и поэтому в значительной мере определяет выбор соответствующего метода лечения. Вообще говоря, различные распределения значений частных диагностических показателей с привязкой к стадиям заболевания с учетом характера их изменения и всего многообразия особенностей заболевания (возраста больного, всей истории его болезней, ранее применяемых на нем методов лечения, лекарств, производимых теми или иными фирмами, регион страны постоянного проживания больного и так далее) являются предметом научного исследования и непрерывного формирования и совершенствования базы статистических данных с учетом их влияния на процессы заболевания и лечения. Способ-прототип не позволяет решать эти задачи.

Цель предлагаемого решения - повышение точности и расширение возможностей прогнозирования эффективности различных методов лечения для различных заболеваний.

Поставленная цель достигнута за счет того, что анализ частных диагностических показателей и обобщенных коэффициентов прогнозируемой эффективности осуществляют в любой выбранный момент времени t, как вне интервала времени от t₀ до t₂, так и внутри него с учетом приоритетов критичности их значений, которые вычисляют по формулам

где

X'i(t_j) - относительные частные диагностические показатели (i=1, 2, 3, ..., n; t_j=t₀; t₁, t₂ - моменты получения частных диагностических показателей в процессе диагностических процедур);

Xi, н.нс - начальное (н) значение i-ого частного диагностического показателя диапазона значений, соответствующего начальной стадии заболевания (нс) в соответствии с существующей классификацией для данного заболевания;

Xi, н.кс - начальное (н) значение i-ого частного диагностического показателя диапазона значений, соответствующего критической стадии заболевания (кс) в соответствии с существующей классификацией для данного заболевания;

Xi, н.зс - начальное (н) значение i-ого частного диагностического показателя диапазона значений, соответствующего стадии здорового человека (зс) в соответствии с существующей классификацией;

max - максимальное значение выражения в квадратных скобках для i-ого частного диагностического показателя из аналогичных значений всех показателей;

Z - число, исключающее отрицательные значения относительных частных диагностических показателей для случая, когда исходные с физической размерностью их значения берутся из диапазонов, соответствующих здоровому человеку;

X'i(t) - полиномиальная функция (fx'_i(t, t₀, t₁, t₂)) относительного i-ого частного диагностического показателя (X'i) от времени t, определенная, например, с помощью программы «Мастер» в среде Excel по частным диагностическим показателям, полученным с больного в моменты времени t₀, t₁, t₂ и используемая для вычисления ее значений для любого выбранного времени t;

Kx'_i(t) - обобщенный коэффициент прогнозируемой эффективности лечения, рассчитываемый для любого выбранного времени t.

Суть предложенного способа заключается в том, что предложенный, таким образом, способ прогнозирования эффективности лечения позволил:

1. Прогнозировать эффективность лечения в любой произвольно выбранный момент времени как в интервале времени от t₀ до t₂, так и вне его, что стало возможным за счет представления функциональной зависимости относительных ЧДП.

2. Представить ЧДП в виде очевидного и удобного для использования в математических компьютерных программах порядка приоритета по степени критичности их значений, что достигнуто за счет предложенной математической формулы преобразования из формы с физическими размерностями в форму относительную безразмерную.

3. Однозначно с математической точностью определить стадию заболевания для любого выбранного момента времени по вычисляемому по предложенной формуле обобщенному коэффициенту эффективности лечения.

4. Применять его для прогнозирования эффективности любых способов лечения, для любых заболеваний и с любым числом ЧДП, что достигнуто за счет универсального подхода при выводе математических формул, используемых в предложенном способе. Использовать предложенный способ в глобальной автоматизированной системе статистических данных в качестве математического аппарата для ее дальнейшего развития в обеспечении оптимального выбора и использования существующих методов лечения, для создания новых более эффективных методов лечения.

Из известных заявителю патентно-информационных источников не известна совокупность признаков, схожая с совокупностью признаков заявляемого способа.

Предложенное изобретение поясняется следующими материалами: таблица 1, на которой для примера представлены стадии сердечно-сосудистого заболевания с указанием диапазонов их диагностических показателей; чертеж, на котором для наглядности представлены графики 1-ых полиномиальных функций ЧДП X'_i(t) и обобщенного коэффициента прогнозируемой эффективности лечения Kx'_i(t), рассчитываемых для прогноза их значений на любой выбранный момент времени t по предложенным формулам (1)÷(4).

Для достижения поставленной цели в таблице 1 преобразуем исходные частные показатели с размерностями в относительную безразмерную форму и все преобразованные значения выделим скобками. Для указанного преобразования использовались предложенные авторами формулы (1)÷(4).

Число Z определяет границу начала заболевания и исключает появление относительного ЧДП со знаком минус, когда исходное с размерностью значение данного показателя берется из диапазона, соответствующего здоровому человеку. Для примера покажем его вычисление

Вычисления по формуле (2) выполнены с использованием значений соответствующих показателей, приведенных в таблице, из которой видно, что максимальное выражение в квадратных скобках из всех ЧДП соответствует систолическому артериальному давлению. Для удобства при анализе значений ЧДП значение Z берется целым (для рассматриваемого примера выбрано равным 2).

Рассмотрим применение предложенного способа на том же примере, который был взят для анализа недостатков способа-прототипа, а результаты преобразований диагностических параметров к относительному безразмерному виду, выполненные по формулам (1)÷(4) с использованием данных, приведенных в таблице, запишем в скобках. Определим также с помощью программы «Мастер» в среде Exel полиномиальные функции ЧДП X'i(t) и обобщенного коэффициента прогнозируемой эффективности лечения Kx'_i(t):

Систолическое артериальное давление 170 (2,75); 165 (2,625) и 159 (2,475) мм рт.ст.

X'₁(t)=0,0042·t²-0,0708·t+2,75

Содержание сахара в плазме крови 7,9 (2,51); 7,85 (2,5) и 7,83 (2,495) моль/л.

X'₂(t)=0,0006·t²-0,0063·t+2,51.

Содержание холестерина в плазме крови 6,8 (2,57); 6,75 (2,55) и 6,73 (2,543) моль/л.

X'₃(t)=0,0014·t²-0,0128·t+2,57.

Обобщенный коэффициент прогнозируемой эффективности IKX(t) {Kx'_i(t)} 1,0{2,608}; 0,957{2.558}; 0,904{2,49};

Kx'_i(t)=0,0019·t²-0,0288·t+2,608.

Как видно из выполненных преобразований, относительные ЧДП (значения их заключены в скобки) обладают свойством распределения своими значениями в порядке их критичности (в интервале единицы, от 2 до 3), что позволяет сразу видеть или распознавать при помощи компьютерной программы, какие из всех показателей (независимо от их наименования) являются наиболее критичные, а какие нет, прослеживать динамику их изменения для того, чтобы видеть результаты влияние тех или иных методов лечения (чертеж). Так, например, (см. запись ниже) первоначальные значения ЧДП с размерностями (значения, которые не заключены в скобки), относящиеся к моменту времени t₂ имеют значения, по которым нет возможности распределить их в порядке убывания или возрастания критичности их значений, а преобразованные в относительную форму (значения, заключенные в скобки) своими значениями несут информацию о своем месте в указанном распределении (их порядок указан нижними цифровыми индексами скобок).

Систолическое артериальное давление 159 (1,475)₃ мм рт.ст.

Содержание сахара в плазме крови 7,83 (1,495)₂ моль/л

Содержание холестерина в плазме крови 6,73 (1,543)₁ моль/л

Это позволяет определить, что в процессе лечения к моменту времени t₂ наибольшее улучшение достигнуто по систолическому артериальному давлению, так как перед началом лечения в момент времени t₀ этот ЧДП имел наибольший приоритет критичности значения (2,75) по сравнению с другими ЧДП, а в момент времени t₂ наименьший приоритет критичности (2,475)₃. Вывод - примененный метод лечения эффективен для улучшения систолического артериального давления. Дальнейший процесс лечения необходимо перестроить с акцентом эффективности метода (из известных) на улучшение ЧДП, характеризующего содержание холестерина в плазме крови, так этот показатель в момент времени t₂ приобрел наибольший приоритет критичности (2,543)₁. Таким образом, предложенный способ позволяет отслеживать в процессе лечения динамику изменения приоритетов критичности значений ЧДП и проводить соответствующую корректировку применяемых методов лечения для повышения эффективности и ускорения лечения.

Обобщенный коэффициент Kx'₁(t) однозначно с математической точностью позволяет определить стадию заболевания для любого выбранного момента времени t, чтобы с учетом этого оптимально проводить корректировки по применяемым методам лечения. В рассмотренном примере Kx'_i(t) в моменты времени t₀, t₁, t₂ имеет значения соответственно 2,608; 2,558; 2,504. Сравнивая эти значения с интервалами значений Kx'_i(t) в таблице, становится очевидным, в процессе лечения заболевание не удалось перевести в более легкую стадию, а именно, из развитой стадии (рс) заболевания в начальную стадию заболевания (нс). При этом видно, что результат лечения процесса лечения по показаниям Кх'_i(1) сдвинулся влево и почти достиг границы перехода в начальную стадию заболевания (показания Kx'_i(t) улучшены от 2,608 до 2,504, а граница перехода 2,497).

По полиномиальным функциям X'_i(t) и Kx'_i(t) вычислим прогнозируемые их значения на произвольно выбранный момент времени, например, когда t равно 8 суткам, то есть за пределом интервала времени от t₀ до t₂ (от 0 до 6 суток) путем подставления в указанные функции аргумента t, равного 8, и для наглядности построим графики этих функций (чертеж). В результате вычислений получим:

X'₁(t)=X'₁(8)=2,452

X'₂(t)=X'₂(8)=2,498

X'₃(t)=Х'₃(8)=2,557

Kx'_i(t)=Kx'_i(8)=2,499

Для прогнозирования диагностических показателей в обратном направлении от момента t₀ необходимо выполнение двух условий:

1) Период, который необходимо прогнозировать, должен быть периодом либо только наблюдения за больным (без применения методов лечения), либо периодом только лечения.

2) Для определения полиномиальных функций необходимо задавать значение t₀ больше того времени, на которое предполагается прогнозирование в обратном направлении. Например, если предполагается прогнозирование в обратном направлении для всех случаев не далее чем на 14 суток, то t₀ необходимо задать более 14 суток, например 15. Тогда для нашего примера t₁ и t₂ соответственно будут 17 и 21 сутки.

Таким образом, предложенный способ прогнозирования эффективности методов лечения для различных заболеваний позволяет прогнозировать эффективность лечения в любой произвольно выбранный момент времени; представляет ЧДП в виде очевидного и удобного для использования в математических компьютерных программах порядка приоритета по степени критичности их значений; однозначно с математической точностью определить стадию заболевания для любого выбранного момента времени по вычисляемому по предложенной формуле обобщенному коэффициенту эффективности лечения; позволяет применять его для прогнозирования эффективности любых способов лечения, для любых заболеваний и с любым числом ЧДП; использовать его для глобальной автоматизированной системы статистических данных в качестве математического аппарата для ее дальнейшего развития в обеспечение оптимального выбора и использования существующих методов лечения, для создания новых более эффективных методов лечения и их применения.

Предложенный способ в настоящее время проходит этап проработки на предмет опытного внедрения и подготовки его программного компьютерного обеспечения.

Способ прогнозирования эффективности методов лечения заболеваний путем анализа n-го числа i-х частных диагностических показателей Xi(t_j), где i=1, 2, 3, ..., n; t_j=t₀, t₁, t₂ - моменты времени получения частных диагностических показателей в процессе диагностических процедур и рассчитываемых обобщенных коэффициентов прогнозируемой эффективности до начала лечения в момент времени t₀ и после первой и второй процедур лечения в моменты времени t₁ и t₂, отличающийся тем, что анализ частных диагностических показателей и обобщенных коэффициентов прогнозируемой эффективности осуществляют в любой выбранный момент времени t, как вне интервала времени от t₀ до t₂, так и внутри него с учетом приоритетов критичности их значений, которые вычисляют по формулам

X'i(t_j)=Z+(Xi(t_j)-Xi, н.нс)/(Xi, н.кс-Xi, н.нс),

Z>[(Xi, н.нс-Xi, н.зс)/( Xi, н.кс-Xi, н.нс)]_max,

X'i(t)=fx'_i(t, t₀, t₁, t₂),

где X'i(t_j)- относительные частные диагностические показатели, где i=1, 2, 3,..., n; t, t₀, t₁, t₂ - моменты получения частных диагностических показателей в процессе диагностических процедур;

Xi, н.нс - начальное (н) значение i-ого частного диагностического показателя диапазона значений, соответствующего начальной стадии заболевания (не) в соответствии с существующей классификацией для данного заболевания;

Xi, н.кс - начальное (н) значение i-ого частного диагностического показателя диапазона значений, соответствующего критической стадии заболевания (кс) в соответствии с существующей классификацией для данного заболевания;

Xi, н.зс - начальное (н) значение i-ого частного диагностического показателя диапазона значений, соответствующего здоровой стадии человека (зс) в соответствии с существующей классификацией;

max - максимальное значение выражения в квадратных скобках для i-ого частного диагностического показателя из аналогичных значений всех показателей;

Z - число, исключающее отрицательные значения относительных частных диагностических показателей для случая, когда исходные с физической размерностью их значения берутся из диапазонов, соответствующих здоровому человеку;

X'i(t) - полиномиальная функция fx'_i(t, t₀, t₁, t₂) относительного i-ого частного диагностического показателя (x'i) от времени t, определенная, по частным диагностическим показателям, полученным у больного в моменты времени t₀, t₁, t₂ и используемая для вычисления ее значений для любого выбранного момента времени t;

Kx'_i(t) - обобщенный коэффициент прогнозируемой эффективности лечения, рассчитываемый для любого выбранного времени t.