АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ АДАПТАЦИИ РАЗВИВАЮЩИХСЯ СИСТЕМ
О. М. Гергет, О. Г. Берестнева*’**, Я. С. Пеккер*’**
Институт кибернетики Национального исследовательского Томского политехнического университета, 634034, Томск, Россия * Томский политехнический университет, 634050, Томск, Россия ** Сибирский государственный медицинский университет, 634050, Томск, Россия
УДК 613.952:681.3.01
Рассмотрены материалы и методы экспериментального исследования адаптационных возможностей организма человека. Приведено описание программного продукта, который является интеллектуальной системой, позволяющей получить качественно новые научные и практические результаты, существенно ускоряющие и облегчающие работу медицинского персонала при оценке адаптационных возможностей развивающихся систем.
Ключевые слова: интеллектуальная система, здоровье, типы адаптационных кривых, развивающаяся система.
The article deals with the materials and methods. The description of a software product that is an intelligent system that allows a qualitatively new scientific and practical conclusions significantly accelerates and facilitates the work of medical personnel in assessing the adaptive capacity of developing systems.
Key words: intelligent system, health, types of adaptation curves, developing system.
Введение. В течение длительного времени постоянными объектами исследований являются развивающиеся открытые системы, находящиеся в неравновесном состоянии относительно окружающей среды. Любая развивающаяся система в процессе своей жизнедеятельности стремится в кратчайшие сроки приспособиться к новым условиям. Во время беременности в организме женщины происходят значительные физиологические изменения, которые обеспечивают правильное развитие плода, подготавливают организм к предстоя-тттим родам и кормлению. Состояние здоровья ребенка в период внутриутробного развития тесно связано со здоровьем и психологическим комфортом его матери, который в свою очередь определяется благополучным состоянием женщины во время беременности и родов. В связи с этим все большую актуальность приобретает разработка математических методов и интеллектуальных систем для выявления отклонений в состоянии здоровья матери в период беременности и своевременного принятия профилактических, организационных решений. Традиционные методы исследования адаптационных характеристик человека позволяют оценить динамику лишь отдельных параметров организма, но вследствие влияния большого числа неучтенных факторов, вариабельности параметров в “норме”, невысокой точности неинвазивных методик дают достоверный результат только при значительных отклонениях. Учесть характер изменения состояния организма либо вовсе не удается, либо удается лишь на уровне вербальных качественных заключений. В данной работе представлены результаты применения энтропийных методов моделирования сложных систем при решении задачи оценки адаптационных возможностей беременных женщин.
Таблица 1
Распределение типов адаптационных стратегий беременных женщин по клиническим группам
Таблица 2
Распределение типов адаптационных стратегий детей
Тип кривой К С О Тип кривой К С О
Адаптивный 16 % 11 % 64 % Адаптивный 6 % - 41 %
Компенсированный 39 % 38 % 20 % Компенсированный 40 % 48 % 43 %
Декомпенсированный 42 % 16 % 15 % Декомпенсированный 13 % 10 % 6 %
Дезадаптивный 3 % 35 % 1 % Дезадаптивный 24 % 40 % —
Гиперкомпенсированный 17 % 2 % 10 %
Материалы и методы исследования. Важной особенностью развивающихся систем является их гибкость, под которой понимается способность к структурной адаптации системы в ответ на внешние и внутренние воздействия, способность к регулированию, к изменению своих характеристик и условий. Под регулированием будем понимать коррекцию информативных признаков по наблюдениям за поведением системы во времени с целью возвращения ее в стабильное состояние. С этой целью изучены данные о состоянии здоровья 298 беременных женщин в возрасте от 18 до 44 лет, наблюдавшихся в женской консультации № 1 г. Томска. В зависимости от результатов первичного обследования все обследованные женщины были разделены на три группы.
Контрольную группу (К) составили практически здоровые беременные женщины, для которых не проводились оздоровительные мероприятия, и их дети в возрасте от 0 до 7 лет.
Группу сравнения (С) составили беременные женщины, имевшие соматические заболевания, для которых не проводился комплекс оздоровительных мероприятий, а также их дети в возрасте от 0 до 7 лет.
Основную группу (О) составили беременные женщины, имевшие соматические заболевания, для которых проводились различные оздоровительные мероприятия (физические упражнения, дыхательная гимнастика, аквагимнастика, музыкальная релаксация), и их дети в возрасте от 0 до 7 лет.
Для получения количественных характеристик процесса адаптации вводились энтропийные показатели состояния биосистемы [1, 2], позволяющие оценивать не абсолютные значения физиологических (или любых других) характеристик состояния организма, а характер их изменения под воздействием внешних факторов или условий.
Данный подход использовался при решении следующих прикладных задач: оценка состояния адаптированности нефтяников в условиях вахты [1] и студентов-первокурсников в условиях “вхождения” в учебный процесс [3]; оценка состояния организма на основе анализа результатов функциональных проб [3, 4]; диагностика состояния новорожденных в раннем неонатальном периоде [3]; слежение за динамикой состояния организма человека в послеоперационном периоде [5].
Для оценки адаптационных возможностей беременных женщин применялись функциональные дыхательные нагрузочные тесты (задержка дыхания на вдохе и выдохе), а для детей проведено исследование показателей сердечно-сосудистой системы. Анализ полученных с помощью информационного критерия кривых 1тр с использованием кластерного анализа позволил выделить: для беременных женщин — четыре эталонных типа адаптационных стратегий, для детей — пять эталонных типов. Распределение типов адаптационных стратегий по клиническим группам, полученное при обследовании беременных женщин и детей, представлено в табл. 1, 2 соответственно.
Рис. 1. Диаграмма прецедентов
Следует отметить, что согласно результатам исследования у 123 детей основной группы наблюдались преимущественно компенсаторные (53 %) и адаптивные (41 %) типы адаптационных кривых. Кроме того, у большинства детей этой группы наблюдались высокие значения функционального резерва при достаточно низкой степени напряжения (73 %). В то же время у 40 детей, для матерей которых не проводились оздоровительные мероприятия, имели место компенсаторные (48 %) и дезадаптивные (40 %) типы при низких (63 %) функциональных резервах и максимальной (100 %) степени напряжения функциональных систем организма. Результаты исследования показали, что на адаптационные типы кривых, описывающих адаптационное поведение функциональных систем организма детей, оказывает влияние состояние здоровья матери. В группах детей, имеющих дезадаптивные типы, заболевания матерей на фоне беременности встречались чаще, чем в группе с адаптивными и компенсаторными типами.
Реализация информационного критерия в интеллектуальной системе. Для оценки адаптационных возможностей женщин и их детей целесообразно создание интеллектуальной системы, способной оперативно проводить оценку уровня функционирования организма женщины в период беременности с целью предупреждения заболеваний как у матери, так и у ребенка.
Проектирование системы осуществлялось с использованием языка иМЬ, обеспечивающего поддержку всех этапов жизненного цикла информационной системы и предоставляющего для этих целей ряд графических средств — диаграмм.
Интеллектуальная система разрабатывалась с учетом требований экспертов, которые отражены на диаграмме прецедентов (или вариантов использования) — обобщенной модели функционирования системы в окружающей среде (рис. 1). Система содержит следующие модули (программные компоненты):
— модуль формирования базы данных автоматизированной системы;
— модуль оценки степени адаптации организма женщины на основе математического
Рис. 2. Схема данных
анализа динамики показателей дыхательной системы и показателей гормонального статуса крови;
— модуль оценки уровня функционирования организма женщины на основе показателей степени напряжения и функциональных резервов организма;
— модуль визуализации результатов исследования (построение адаптационных стратегий, аппроксимирующих кривых, а также зависимости функциональных резервов от степени напряжения организма);
— математический модуль, содержащий алгоритмы аппроксимации, интерполяции, численного интегрирования, решения систем линейных уравнений.
Программный комплекс разработан таким образом, что каждый функциональный модуль имеет возможность работы в двух режимах:
1) в автономном режиме как отдельное приложение для решения конкретной задачи;
2) в составе интегрированной программной среды, предназначенной для комплексной диагностики здоровья беременных женщин.
Модуль формирования базы данных автоматизированной системы. База данных интеллектуальной системы спроектирована с использованием СУБД Microsoft Access. Для моделирования структуры данных использовалась ER-диаграмма (диаграмма сущность — связь), построенная в соответствии со стандартом IDEF1X, который применяется в CASE-системе ERWin. Данная ER-диаграмма представлена на рис. 2. На данной схеме представлены сущности “Женщина” и “Ребенок”, связанные неидентифицирующей связью 1:М. Эти сущности являются основными, все остальные сущности зависят от них. “Заболевание женщины”, “Риск женщины”, “Проба дыхания”, “Подгруппа”, “Норма гормона женщины”, “Гормон женщины” непосредственно связаны с сущностью “Женщина”, а “Гормон ребенка” и “Норма гормона ребенка” — с сущностью “Ребенок”.
Модуль оценки степени адаптации. Данный модуль реализован с помощью подпрограммы AdaptationEval. Подпрограмма включает четыре блока: обработка информации, графи-
ческое представление данных, определение типа адаптационной кривой, вывод промежуточного результата диагностики. На вход данного модуля поступают показатели дыхательной системы и показатели гормонального спектра крови беременной женщины.
Первый блок позволяет осуществить обработку поступающих в программу данных. С помощью интегральных критериев рассчитывается значение степени отклонения состояния женщины от нормального (от значения математического ожидания и среднеквадратичного отклонения, принятых в качестве “нормы”). Полученные данные сохраняются и записываются в базе данных системы. Эта процедура повторяется столько раз, сколько раз проходит обследование беременная женщина.
Второй блок подпрограммы позволяет вывести на экран монитора график функции 1тр(Ь), на котором по оси абсцисс откладывается срок беременности, в течение которого проводилось измерение, а по оси ординат — значения 1тр(Ь). Построенный таким образом график функции 1тр(Ь) отражает изменение адаптационных возможностей организма женщины в течение всего периода беременности.
Третий блок позволяет осуществить аппроксимацию построенных функций 1тр^) с помощью полиномиальной функции аЬ2 + Ы + с, интерполяцию этой функции с использованием метода кубических сплайнов и типизацию степени адаптации построенной функции. С этой целью в данном блоке был реализован метод наименьших квадратов и кубических сплайнов.
Программы, реализованные в четвертом блоке, предназначены для графического отображения адаптационных кривых и текущего функционального состояния организма.
Модуль оценки уровня функционирования. Программа Ьеув1Еипс позволяет оценить уровень функционирования организма, руководствуясь оценкой степени напряжения и оценкой функциональных резервов организма беременной женщины, рассчитываемых на основе все того же интегрального критерия. Программа построена по блочному принципу (так же как и программа AdaptatioпEva1) и включает несколько блоков: обработка информации, графическое представление данных (зависимость функциональных резервов от степени напряжения), определение типа адаптации функционирования организма.
Управление действиями системы осуществляется несколькими альтернативными способами: с помощью панели меню или с использованием “горячих клавиш”.
Интуитивно понятный интерфейс пользователя не требует знания специальных возможностей операционной системы и ориентирован на пользователей различной квалификации.
При запуске исполняющего файла MainPrjs.exe на экране появляется первая форма автоматизированной системы, которая имеет ряд кнопок (“Карточки”, “Справочники” и “Выход”) и панель меню, содержащую ссылки на все основные команды (рис. 3). В верхней части окна расположены поля поиска. Представленная в верхней части данной области стандартная панель инструментов позволяет легко перемещаться по записям, добавлять, изменять или удалять их. Справа указаны данные по обследуемой женщине: фамилия, имя, отчество, возраст, первобеременность, перенесенные заболевания и факторы риска.
На рис. 4 представлены диалоговые окна редактирования экспериментальных данных. Кнопки “Вдох/Выдох” и “Гормоны” вызывают появление новых окон для добавления показателей дыхательных тестов и гормонального спектра крови соответственно. Существует возможность добавлять, изменять или удалять соответствующие показатели. После нажатия на кнопку “Оценка дыхания” открывается окно с двумя вкладками (рис. 5). На первой вкладке “Интегральный критерий” представлен график адаптационной кривой, построенной по показателям дыхательной системы; на вкладке “Уровень функционирования”—отображение функционального состояния беременной женщины в виде точки в координатах ФР-СН
Рис. 3. Оценка адаптационных возможностей организма женщин
(ФР — функциональный резерв, СН — степень напряжения). Аналогично могут быть получены адаптационные характеристики для любого набора физиологических показателей.
Заключение. Представленный в работе подход к оценке состояния здоровья беременных женщин и их детей, основанный на информационном критерии, является универсальным и позволяет выявить общие для различных стрессовых факторов закономерности формирования адаптивного состояния. Количественные характеристики информационного критерия позволяют с высокой достоверностью оценить функциональный резерв и степень напряжения как организма в целом, так и его отдельных подсистем.
Апробация интеллектуальной системы на специальных тестовых задачах и задачах выявления отклонений в состоянии здоровья беременных женщин и их детей показала, что качество решения, полученного по алгоритмам, в основе которых лежит методика построения
а б
Показатели крови (Адаховская Мария Анатольевна)
► н + -1-1 | 1 <■
Показатель Значение ед. изм. Т риместры
► ТТГ 1,64 мМЕ/л
ТЗ 1-3 нмоль/л 2 3
Т4 116,13 нмоль/л
Кортизол 384,25 нмоль^л
Инсулин 17,26 мкед^мл
Г емоглобин 118 Г(^л
Т ромбоциты 195 10лЭ/л
Общий белок 67,05 Г(^л
Общий Фибриноген 3 г/п
ОК
Рис. 4. Показатели задержки дыхания (а) и крови (б) у беременной женщины
Показатели крови (Адаховская Мария Анатольевна)
і 1 + : А 1 -
Показатель Значение еа. изм. Т риместры
► ттг 1,64 мМЕ/л
тз 1-3 нмоль/л 2 3
Т4 116,13 нмоль/л
Кортизол 384,25 нмоль/л
Инсулин 17,28 мкед/мл
Г ем о глобин 118 г/л
Т ромбоциты 195 10л9/л
Общий белок 67,05 г/л
Общий Фибриноген 3 г/л
ок
Рис. 5. Адаптационная кривая (а) и графическое отображение текущего функционального состояния (б) беременной женщины
адаптационной функции на основе информационных критериев, удовлетворяет требованиям практического врача.
Список литературы
1. Ротов А. В. Адаптационные характеристики человека (Оценка и прогнозирование) / А. В. Ротов, Я.С.Пеккер, М. А. Медведев, О. Г. Берестнева. Томск: Изд-во Том. ун-та, 1997. 132 с.
2. Ротов А. В., Берестнева О. Г., Пеккер Я. С. Оценка функционального состояния организма человека с применением интегральных критериев энтропийного типа // Сиб. психол. журн. 1996. Вып. 2. С. 68-69.
3. Берестнева О. Г., Гергет О. М., Шаропин К. А. Моделирование адаптационных стратегий организма человека // Интеллектуальные системы (IEEE AIS’04). Интеллектуальные САПР (CAD-2004): Тр. Междунар. науч.-техн. конф. М.: Физматлит, 2004. Т. 2. С. 236-240.
4. Берестнева О. Г., Карпов Г. А., Пеккер Я. С. Оценка функционального состояния беременных женщин по данным ортостатической пробы // Медико-биол. аспекты нейрогуморальной регуляции. 1994. Вып. 3. С. 4-6.
5. Берестнева О. Г., Цхай В. Ф., Пеккер Я. С. Применение интегральных критериев для оценки послеоперационного состояния при механических желтухах паразитарной природы // Медико-биол. аспекты нейрогуморальной регуляции. 1994. Вып. 3. С. 8-9.
Гергет Ольга Михайловна — канд. техн. наук, доц. Института кибернетики ТПУ;
тел. (3822) 42-61-00; e-mail: [email protected]; Берестнева Ольга Григорьевна — д-р техн. наук, проф. Томского политехнического университета, доц. Сибирского государственного медицинского университета;
тел. (3822) 42-61-00; e-mail: [email protected]; Пеккер Яков Семенович — канд. техн. наук, зав. кафедрой Сибирского государственного медицинского университета, проф. Томского политехнического университета; тел. (3822) 42-09-52; e-mail: [email protected]
Дата поступления — 07.02.11 г.