Подходы и методы в прогнозной диагностике состояния организма

Если подходить к клинической деятельности с позиций решения задачи диагностики возможности той или иной болезни, то такая задача приобретает предсказательный характер. В этом случае говорят о прогнозной диагностике, задачей которой является обнаружение отклонений от нормы метаболических макропроцессов на ранних стадиях и предполагается возможность предотвращения их развития [4].
Лечение болезни заключается, прежде всего, в улучшении общего состояния организма. При этом можно исходить из общепринятого понятия гомеостаза организма, полагая, что любые отклонения от гомеостатической функции организма ведут к ухудшению общего состояния организма в целом через развитие локальных патологических изменений. Такие изменения могут привести к началу болезни организма целиком или ухудшению состояния организма с выходом на метастабильный гомеостатический уровень. В таком случае можно говорить о возможном нарушении устойчивости как отклонении от гомеостатической функции в норме.

Основным и общепризнанным параметром гомеостаза является кругооборот крови [7]. При слабо регулируемом легочном кругообороте и относительно стабильном венозном основными параметрами кровотока, как известно, становятся сердечный выброс (выброс левого желудочка) и сопротивление сосудистого русла. Если первый параметр является управляющим, то второй – через систему барорецепторов становится подстроечным.

Известно, что сердечный выброс определяется величиной ударного объема крови, помноженного на частоту сокращений [7]. Следовательно, управляющий параметр определяется двумя количественными параметрами, определяющими два независимых пути анализа. Первый – частота сердечных сокращений определяется чередованием кардиоциклов, или, точнее, обратным расстоянием между кардиоциклами (величинами R-R интервалов на временной оси); второй – ударный объем, определяемый пропорционально величине уровня изоэлектрической линии на ЭКГ. Исследование разбивается по двум независимым ортогональным направлениям, соответственно по горизонтали и по вертикали: динамика частоты сокращений – по оси времени; динамика изменений ударного объема – по оси амплитуд.
Ритм сердца является не конечным результатом, а передаточной функцией, или согласующей динамикой иных процессов, поэтому его следует анализировать и величинами параметров, и их производными. В этом смысле ритмические процессы сердца могут служить стабилизирующей и согласующей функцией устойчивости всей совокупности макропроцессов в организме, а биоритмы можно считать заданными ритмическими процессами сердца [6].

Таким образом, физической моделью к исследованию является модель среды, как открытой системы с иерархическим устройством ансамбля статистически связанных подсистем, одна из которых, сердце, помимо указанных организует динамическую связь подсистемам по принципу «всех со всеми».
Функция ЭКГ является многомодальной, поэтому среднее значение, дисперсия и другие показатели не могут служить универсальным критерием прогнозной оценки, так как меняется их функция распределения от больного к здоровому [5]. Обычно анализируют все составляющие ЭКГ: форму, длительность, ориентацию, расположение зубцов и сегментов. Если ЭКГ несет в себе избыточную информацию [1], то вся функциональная информация о состоянии организма содержится в динамике R-R интервалов, которым ставится зависимость от номера сердечного сокращения [5].

Предлагаемый авторами подход к изучению процессов в сердце определяет в качестве базо¬вой характеристики – вариабельность сердечного ритма [1, 2]. Изменение вариабельности R-R интервалов и динамика индекса вариабельности свидетельствуют о росте скорости патологических изменений [4, 2].
По ходу изменения временной функции R-R интервалограммы можно заметить, что существуют визуально выделяемые амплитудные уровни (ступеньки), на которых в подавляющих по численности случаях задерживается сигнал. Иными словами, в вариабельности R-R интервалов обнаруживается дискретность по амплитуде, или по энергии. Назовем эти уровни уровнями устойчивости определенного состояния. Обнаружить и выделить их более значимо возможно на фазовом портрете, где дискретность амплитудных уровней проявляется в форме дискретности (возможно квантованности) по площади оп¬ределенной проекции фазового портрета 3D [3].
В системе Matlab строились фазовые портреты и спектры всех R-R – интервалограмм, а также находились площади эллипсов рассеяния данных, описывающих фигуры на фазовых портретах. Вариационный ряд по возрастанию площадей эллипса выделяет следующие закономерности: упрощение фигуры; рост масштаба фазового портрета; смещение аттрактора в область высоких энергий; потеря гладкости кривой спектра; резкое уменьшение низкочастотной энергетической составляющей. Таким образом, формируется модель развития патологических изменений.

В результате проведённого исследования, предлагается наряду со спектральным ана-лизом R-R-интервалограмм производить диагностику состояния организма, используя методы нелинейной динамики, в частности построение фазового портрета и количественное его описание с помощью эллипса рассеяния. Также, применяя сформированную модель эволюции патологий, возможно, можно судить о состоянии организма в текущий момент времени и делать прогноз его будущего состояния.

(с) Роман Исаков, А.А. Кузнецов

Источники:
1. Баевский Р.М., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможно­стей орга­низма и риск раз­вития заболеваний М.: Медицина, 1997.
2. Баевский Р.М. Научно-теоретические основы использования анализа вариабель­ности сердечного ритма для степени напряжения регуля­торных систем организма// Межд. симп. «Компьютерная электрокардиогра­фия на ру­беже столетий». Тез.  докл. Москва, 1999.
3. Кузнецов А.А., Новосельский П.А., Чепенко В.В. Энтропийная модель динамической струк­туры сердца// Новые медицинские технологии. Тез докл. I конгресса. С.-ПГУ, С.- Пе­тербург, 2001.
4. Кузнецов А.А. О подходах и методах в прогнозной диагностике состояния организма// Циклы. Матер. межрегион. науч. сем. Сев.-Кав. ГТУ, Ставрополь, 2002.
5. Кузнецов А. А., Устинов А. Г., Чепенко В. В. К описанию и анализу ритмограмм R-R интер­валов// Вестник аритмологии, т. 25, Приложение А: Кардиостим-2002, тез. докл., № 496, 2002.
6. Кузнецов А.А., Чепенко В.В., Новосельский П.А., Судаков А.М., Чепенко П.В. К про­гнозной оценке общего состояния организма методами нелинейной динамики// Физика и ра­диоэлектро­ника в медицине и экологии, ФРЭМЭ 2000. Матер. 4 междунар. науч.-техн. конф., Владимир, 2000.
7. Физиология человека: В 3-х томах. Т.2. Пер. с англ./ Под ред. Р. Шмидта и Г. Тевса. -М.: Мир, 1996.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *