Размещено на http://allbest.ru

^{1Вінницький національний технічний університет}

²Технологічний інститут Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля

УДК 004.9:616.379

Структурно-функціональна організація та алгоритм роботи системи прогнозування переддіабетичного стану людини

¹Злепко Сергій Макарович - д-р техн. наук, професор

²Стенцель Йосип Іванович - д-р техн. наук

¹Сурова Наталія Михайлівна - аспірант

¹Тимчик Сергій Васильович - канд. техн. наук.

¹Лаугс Олена Леонідівна - здобувач каф.

проектування медико-біологічної апаратури

Вступ

На сьогодні проблема цукрового діабету, через її масштабність, необхідність витрат значних засобів для її вирішення, переростає з суто медичної в медико-соціальну. Загострюється ситуація тим, що багато людей не знають, що вони хворі на цукровий діабет або мають переддіабет, тобто порушення глікемії натще або порушення толерантності до глюкози; у частини таких хворих уже розвинулися характерні мікроваскулярні зміни, що виникають як наслідок діабету [1].

Тому рання діагностика діабету є актуальною проблемою, розв'язок якої залежить від широкого застосування ін формаційних технологій, математичних моделей і комп'ютерних методів обробки результатів обстеження. За способом отримання вимірювальної інформації розрізняють прямі і непрямі методи. Прямі методи засновані на використанні властивостей глюкози безпосередньо або при взаємодії з іншими речовинами [2].

Непрямі методи засновані на кореляційному зв'язку інших показників організму людини з рівнем глюкози [3].

Прямі методи вимірювання глюкози можна розділити на хімічні і хвильові в оптичному і інфрачервоному діапазонах. Найбільш точними прямими методами вимірювання глюкози є хімічні, які використовуються в глюкометрах, які працюють на основі аналізу зразку крові пацієнта [2]. Ці прилади дозволяють вимірювати концентрацію глюкози і зміну її в часі, реалізують кінетичний принцип реєстрації швидкості глюкозоокендазної реакції. Метод отримав значне поширення в сучасних засобах контролю вмісту глюкози.

Проте вимірювання рівня глюкози можна проводити не тільки в крові, але і в інших біологічних рідинах: в сечі, слині, очній рідині [4]. На основі аналізу зміни глюкози за певний період часу (моніторингу) або спеціальних тестів толерантності до глюкози можна розрахувати параметри моделі, виконати ідентифікацію стадії хвороби людини. По моделі на основі екстраполяції рівня глюкози визначається доза інсуліну, необхідна для ін'єкцій [4]. Однак досягти високої роздільної здатності сенсора складно, так як потрібно виділяти дуже малий корисний сигнал оптичного поглинання глюкози на тлі значно більшого сигналу поглинання самою тканиною і водою. Клінічно прийнятною є похибка вимірювання глюкози 10 мг/дл (10 %) [3].

Наявні методики не дозволяються прогнозувати виникнення переддіабету, хоча прогнозування розвитку цукрового діабету того чи іншого типу відоме [5]. Діагностика і прогнозування розвитку переддіабету є важливим завданням сучасної медицини, яке неможливо розв'язати без використання сучасних інформаційних технологій.

Метою даної статті є розробка принципів побудови, архітектури та загальної структурно-функціональної організації системи прогнозування переддіабетичного стану людини та узагальненого алгоритму роботи цієї системи на основі неінвазивних методів вимірювання рівня цукру в крові.

Вирішення проблеми

Структурно-функціональна організація роботи системи прогнозування переддіабетичного стану людини зображена на рис. 1.

Рис. 1. Структурно-функціональна організація системи прогнозування переддіабетичного стану людини

Система складається з трьох підсистем: підсистеми дослідження, підсистеми оцінки стану, підсистеми прийняття рішення. Підсистема дослідження включає в себе неінвазивний сенсор глюкози для поліклініки і стаціонару, інвазивний сенсор глюкози для стаціонарного відділення та два блоки обробки і аналізу результатів, отриманих неінвазивним та інвазивним шляхом. неінвазивний діабет прогнозування діагностика

Підсистема дослідження забезпечує проведення комплексного визначення рівня глюкози в крові за допомогою комплексного застосування інвазивних та неінвазивних методів, що дає змогу в подальшому використовувати лише неінвазивні методики, тим самим підтримуючи задовільний психоемоційний стан пацієнта під час подальших обстежень.

Мета використання інвазивних методів на початковому етапі дослідження полягає у можливості оцінити точність неінвазивних методів дослідження і їх застосування для даного пацієнта в майбутньому. Якщо результати двох зазначених методів не збігаються, виникає питання про відповідність методики дослідження реальним умовам і виявлення причин отриманої невідповідності

Результати вимірювань за допомогою неінвазивного та інвазивного сенсору надходять до блоків аналізу неінвазивного та інвазивного вимірювань, з виходу яких подаються на підсистему оцінки стану.

Підсистема оцінки стану складається із блоку математичних моделей та блоку визначення кореляції прогнозів і забезпечує за результатами вимірювань формування відповідних прогнозів, побудованих на основі неінвазивних та інвазивних методів.

Підсистема оцінки стану призначена для встановлення кореляційного зв'язку між методами досліджень і для підтвердження можливості використання неінвазивних методів і сенсорів. Якщо зв'язок виявляється достатнім для використання обраного методу дослідження, то відповідний прогноз і значення коефіцієнта кореляції зберігаються відповідно в блоці аналізу неінвазивних вимірювань.

Результати аналізу надходять до підсистеми прийняття рішень, до складу якої структурно входять: блок інформаційних моделей, блок прийняття рішення, бази медичних даних і автоматизоване робоче місце людини, яка приймає рішення, тобто лікаря.

Блок прийняття рішення містить інформацію про прогнози, отримані за допомогою неінвазивних та інвазивних методів дослідження, анкетування пацієнта і здійснює аналіз отриманих прогнозів для прийняття лікарем відповідного рішення щодо подальшого лікування пацієнта. Зазначимо, що система виконує допоміжні функції при формуванні прогнозу, а рішення щодо його кінцевого формування і вибору тактики подальшого лікування приймає лікар.

Принцип роботи системи прогнозування переддіабетичного стану людини можна описати наступними кроками:

1. Забір крові і визначення рівня глюкози за допомогою інвазивного сенсора:

· Внесення даних в базу (блок інвазивних методів).

· Формування прогнозу на основі інвазивних методів.

2. Послідовне вимірювання рівня глюкози трьома неінвазивними сенсорами, які працюють на різних принципах і з різними фізіологічними системами організму людини (серцево-судинною, дихальною, травною):

· Внесення отриманих даних в базу (блок аналізу неінвазивних вимірювань).

· Формування прогнозу на основі кожного з неінвазивних методів.

3. Визначення ступеня кореляції прогнозів на основі неінвазивних та інвазивних методів:

· Внесення отриманих даних у базу (блок визначення кореляції) і одночасна передача їх до підсистеми прийняття рішення.

4. Проведення анкетування пацієнта на основі діагностичних тестів:

· Внесення отриманих даних в базу даних.

· Формування блоку інформаційних моделей (варіантів рішення щодо остаточного прогнозу).

5. Лікар (особа, що приймає рішення) з врахуванням всієї наявної інформації і результатів моделювання прогнозів приймає кінцеве рішення відносно прогнозу і рекомендацій щодо лікування та способу життя.

Таким чином, оцінка стану хворого здійснюється за допомогою відповідної підсистеми на основі блоку математичних моделей, що формують прогнози розвитку захворювання на основі даних, отриманих неінвазивними та інвазивними методами.

Для підвищення достовірності прогнозу використовується блок визначення кореляції прогнозів. Основною складовою в автоматизованій системі прогнозування переддіабетичного стану людини є підсистема прийняття рішення, яка у сукупності із інформацією, одержаною з виходу підсистеми оцінки стану і особою, яка приймає рішення (лікарем) формує остаточний прогноз можливого розвитку захворювання та відповідні рекомендації щодо режиму харчування, фізичної активності і медикаментозної терапії.

Рис. 2. Схема визначення рівня цукру і формування неінвазивного прогнозу із використання фотоплетизмографічного сенсора

На рис. 2, як приклад системи, представлена схема визначення рівня цукру і формування неінвазивного прогнозу із використанням фотоплетизмографічного сенсору.

Рис. 3. Алгоритм визначення рівня глюкози в крові на основі неінвазивних методів

Алгоритм визначення рівня глюкози в крові складається з наступних кроків (рис. 3):

1) визначення рівня глюкози за допомогою датчика на основі фотоплетизмографічного сенсора і занесення отриманого значення до блоку аналізу неінвазивних вимірювань;

2) визначення рівня глюкози за допомогою діабет-сенсора ацетону і занесення отриманого значення до блоку аналізу неінвазивних вимірювань;

3) у випадку перебування пацієнта на стаціонарному лікуванні визначення рівня глюкози за допомогою сенсора на основі параметрів повітря, що видихається, і занесення отриманого значення до блоку аналізу неінвазивних вимірювань;

4) оцінка та аналіз даних, отриманих за допомогою неінвазивних сенсорів, та формування прогнозу щодо рівня глюкози в крові, виникнення і розвитку переддіабету;

5) визначення рівня глюкози за допомогою інвазивного сенсора з подальшим занесенням отриманого значення до блоку аналізу інвазивних вимірювань;

6) формування прогнозу щодо рівня глюкози в крові на основі інвазивних вимірювань;

7) розрахунок коефіцієнта кореляції між інвазивним та кожним із неінвазивних прогнозів;

8) визначення ступеня кореляційного зв'язку (зв'язок відсутній, слабкий, помірний, середньої сили, сильний, дуже сильний) між значеннями рівня глюкози, отриманими інвазивним та неінвазивними сенсорами;

9) у випадку, якщо кореляційних зв'язок відсутній, слабкий або помірний, застосування неінвазивних методів для визначення рівня глюкози в крові не рекомендоване;

10) якщо кореляційний зв'язок середньої сили, сильний або дуже сильний, то приймається рішення про використання неінвазивн методів у майбутній діагностиці для даного пацієнта без застосування інвазивних методів;

11) рішення про повторне використання інвазивних методів для підтвердження правильності встановлення показників рівня глюкози на основі неінвазивних методів приймає лікар.

Дана обставина дозволить удосконалювати неівазивні методи та виявляти варіабельність показника глюкози від впливу поточного харчування, прийому лікарських препаратів (кофеїн, антибіотики, вітамін С, саліцилати тощо), різних гострих і хронічних захворювань, фізичних навантажень та, особливо, психоемоційного стану пацієнта під час взяття крові інвазивними та неінвазивними методами. Інформаційна система неінвазивних методів містить інформацію про дослідження пацієнтів на протязі всього періоду обстеження, який може тривати декілька років.

І автоматизована система прогнозування переддіабету, і алгоритм її функціонування побудовані таким чином, що визначення рівня глюкози в крові за допомогою неінвазивних методів дає можливість визначати у процесі дослідження стан цукрового діабету (здоровий, переддіабет, цукровий діабет 1 типу, цукровий діабет 2 типу), але не дає можливості побудувати прогноз щодо розвитку захворювання на протязі 5 років.

Висновок

В роботі розроблено автоматизовану систему прогнозування переддіабетичного стану людини, яка включає в себе програмну та апаратну частини, основними складовими якої є підсистеми дослідження, оцінювання стану і прийняття рішення, що у сукупності із розробленими програмними та інформаційними забезпеченнями реалізують запропоновані методи і моделі для прогнозування переддіабетичного стану людини.

Запропоновано медичну базу даних у вигляді двовимірних таблиць з системою управління реляційного типу, що підтримує чотири типи зв'язків між 15 таблицями і, яка на відміну від існуючих, визначає та оцінює значення коефіцієнта кореляції між результатами вимірювань на основі інвазивних та неінвазивних методів, що дозволяє в разі необхідності здійснювати її модифікацію і забезпечити цілісність даних таблиць, які не змінюють своєї структури.

Література

1. Маньковський Б. Н. Діагностика і лікування переддіабету в континуумі гіперглікемії: коли починається ризик розвитку цукрового діабету? / Б. Н. Маньковський //Ліки України. - 2009. - № 1. - С. 8-15.

2. Эмануэль Ю. В. Лабораторные технологии диагностики и мониторинга сахарного диабета / Ю. В. Эммануэль, И. Ю. Карягина // Клиническая лабораторная диагностика. - 2002. - № 5. - С. 25-32.

3. Kim Y. Determination of Glucose in Whole Blood Samples by MidInfrared Spectroscopy / Y. Kim, S. Hahn, G. Yoon // Applied Optics. - 2003. - № 42. - P. 745-749.

4. Базаев Н. А. Неинвазивные методы измерения уровня глюкозы в крови / Н. А. Базаев, С. В. Селищев // Медицинская техника. - 2007. - № 1. - С. 40-48.

5. Використання формули Байєса для прогнозування виникнення цукрового діабету / С. М. Злепко, Н. М. Сурова, П. Г. Прудиус, С. В. Павлов // Медична інформатика та інженерія. - 2010. - № 4. - С. 54-58.

References

1. Mankovsky B. N. ”Diagnostyka i likuvannya pereddiabetu v kontynuumi hiperglikemiyi: koly pochynayetsya ryzyk tsukrovoho diabetu?” Liky Ukrayiny 1 (2009): 8-15.

2. Emanuel Yu. V., Karyagina I. Yu. “Laboratornye tekhnologii diagnostiki I monitoringa sakharnogo diabeta.” Clin. lab. diagnost. 5 (2002): 25-32.

3. Kim Y., Hahn S., and Yoon G. "Determination of Glucose in Whole Blood Samples by MidInfrared Spectroscopy." Appl. Optics 42 (2003): 745-749.

4. Bazaev N. A., Selishchev S. V. “Noninvasive methods for blood glucose measurement.” Biomed. engineering 1 (2007): 40-48.

5. Zlepko S. M., Surova N. M., Prudyus P. H., Pavlov S. V.“Vykorystannya formuly Bayesa dlya prognozuvannya vynyknennya tsukrovoho diabetu.” Med. informat. and egineering 4 (2010): 54-58.

Анотація

УДК 004.9:616.379

Структурно-функціональна організація та алгоритм роботи системи прогнозування переддіабетичного стану людини. Злепко Сергій Макарович - д-р техн. наук, професор, зав. каф. проектування медико-біологічної апаратури, Вінницький національний технічний університет, e-mail: smzlepko@ukr.net. Стенцель Йосип Іванович - д-р техн. наук, професор, зав. каф. «Автоматизація технологічних процесів», Технологічний інститут Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля. Сурова Наталія Михайлівна - аспірант, Вінницький національний технічний університет. Тимчик Сергій Васильович - канд. техн. наук, доцент каф. проектування медико-біологічної апаратури, Вінницький національний технічний університет. Лаугс Олена Леонідівна - здобувач каф. проектування медико-біологічної апаратури, Вінницький національний технічний університет

В статті розглянуто питання неінвазивної діагностики переддіабетичного стану, яку можна використовувати в експрес-моніторингу населення. В роботі розроблено автоматизовану систему прогнозування переддіабетичного стану людини, яка включає в себе програмну та апаратну частини, основними складовими якої є підсистеми дослідження, оцінювання стану і прийняття рішення, що у сукупності із розробленими програмними та інформаційними забезпеченнями реалізують запропоновані методи і моделі для прогнозування переддіабетичного стану. Система дозволяє визначати можливість застосування неінвазивних методів для діагностики цукрового діабету.

Ключові слова: медична інформаційна система, неінвазивна діагностика, переддіабет, математична модель, кореляція прогнозів.

Аннотация

Структурно-функциональная организация и алгоритм работы системы прогнозирования преддиабетического состояния человека. Злепко С. М., Стенцель И. И., Сурова Н. М., Тымчик С. В., Лаугс О. Л.

В статье рассмотрен вопрос неинвазивной диагностики преддиабетического состояния, которую можно использовать в экспресс-мониторинге населения. В работе разработано автоматизированную систему прогнозирования преддиабетического состояния человека, которая включает в себя программную и аппаратную часть, основными составляющими которой являются подсистемы исследования, оценивания состояния и принятия решения, что в совокупности с разработанным программным и информационным обеспечением реализуют предложенные методы и модели для прогнозирования преддиабетического состояния. Система позволяет определять возможность использования неинвазивных методов для диагностики диабета.

Ключевые слова: медицинская информационная система, неинвазивная диагностика, преддиабет, математическая модель, корреляция прогнозов.

Annotation

Structural-functional organization and operation algorithm of system for prediction of pre-diabetic state of man. Zlepko S. M., Stentsel Y. I., Surova N. M., Tymchyk S. V., Laugs O. L.

In the article the question of non-invasive diagnosis of pre-diabetic state is discussed, that can be used for rapid monitoring of the population. In this paper we developed an automated system for prediction of the pre-diabetic state of man, which includes hardware and software. It's basic components are the subsystem of research, state estimation and decision-making, in conjunction with developed software and informational support which realizes the proposed methods and models to predict the pre-diabetic state. The system allows to determine the possibility of using non-invasive methods for the diagnosis of diabetes. Automated forecasting system and the algorithm of its functioning are constructed in such way that the determination of blood glucose level with non-invasive techniques makes it possible to study the status of diabetes (healthy, pre-diabetes, type 1 diabetes, type 2 diabetes).

Key terms: medical information system, non-invasive diagnostics, pre-diabetes, mathematical model, forecast correlation.

Размещено на Allbest.ru