Современные математические и технические средства позволяют изучать в настоящее время живые, очень сложные для исследования объекты, однако компьютерная техника медленно и недостаточно внедряется в клиническую практику медицинских учреждений. Применение компьютеров при обслуживании больных с заболеваниями печени весьма актуально, так как информация о желтушном больном очень обширна и разнообразна. Лечащему врачу часто приходится сопоставлять и оценивать клинические (качественные) данные с лабораторными (количественными) и инструментальными данными, что является трудной задачей даже для высококвалифицированного специалиста с большим опытом. Трудность принятия решения еще больше возрастает, если число признаков, которые необходио оценивать, превышает несколько десятков. Оптимальная эффективность при обслуживании больних может быть достигнута тогда, когда клинический опыт врача сочетается с современными достижениями научно-технического прогресса.

Целью настоящего исследования было создание модели обслуживания больного желтухой, поступившего в гепатитное отделение инфекционной больницы. Первой задачей было создание алгоритма дифференциальной диагностики заболеваний у больного желтухой и постановки диагноза. Клинический опыт подсказывает, что врач у постели больного, проводя дифференциальную диагностику заболеваний, которые сопровождаются желтухами, прежде всего осуществляет межгрупповую дифференциальную диагностику. Сначала из круга заболеваний, сопровождаемых желтухами, выделяется так называемая надпеченочная желтуха, в которую входят гемолитические желтухи, доброкачественные гипербилиру-

бинемии и другие болезни. Больные с надпеченочной желтухой часто ошибочно направляются участковыми врачами с диагнозом «Вирусный гепатит», и врачу стационара приходится выявлять подобных больных.

Чтобы решить вопрос, какая у больного желтуха: надпеченочная, печеночная или механическая, врачу необходимо собрать информацию о больном, которая имеет значение для различения этих групп заболеваний. Наиболее важными признаками для решения поставленной задачи являются: выявление контактов перед заболеванием с желтушными больными, наличие или отсутствие многочисленных внутривенных, внутримышечных инъекций или переливаний крови и препаратов крови в течение 6 месяцев до болезни, длительность заболевания, наличие суставных болей и болей в области правого подреберья; выявление зуда кожи, желтухи кожи и

Алгоритм дифференциальной диагностики у больного желтухой

решающим для успешного лечения больного. Другим важным моментом является уменьшение потери информативности того или другого клинического симптома при сборе клинических данных у больного. Анализ деятельности врача у постели больного показал, что описание врачом ежедневных осмотров больного в историях болезни далеко не отражает тот объем умственной деятельности, которую врач осуществляет у постели больного. Известно, например, что при оценке тяжести состояния имеет значение такой клинический признак, как слабость. Если этот признак оценивать по ежедневным записям врача в историях болезней, то он окажется не столь важным, так как врачи плохо его оценивают при различных состояниях больного. Эта запись обычно сводится к тому, жалуется больной на слабость или нет. Если больнои не жаЛуется на слабость, то врач часто вообще не упоминает об этом клиническом симптоме. Мы же стремимся оценивать слабость дифференцированно по степени выраженности: незначительная, умеренная, сильная и отсутствует. При дифференцированной оценке слабости этот клинический признак приобретает большое значение для оценки тяжести состояния больного ОВГ. Например, при удовлетворительном состоянии слабость отсутствовала или была незначительно выражена у 98% больных, в то время как умеренная и сильная слабость наблюдалась у 94% больных с тяжелым состоянием. Однако эта разница значительно уменьшается, если слабость оценивать недифференцированно по степени выраженности. Для каждого признака, используемого для оценки тяжести состояния больного, была определена информативность с помощью меры Кульбака. Информативность такого клинического признака, как слабость (при дифференцированной оценке), при отличии удовлетворительного состояния от средней тяжести равнялась 41 условной единице, а при отличии состояния средней тяжести от тяжелой информативность признака еще больше возрастала и достигала 91 условной единицы. В то же время информативность такого важного лабораторного теста для оценки тяжести состояния, как определение количества билирубина в крови при отличии удовлетворительного состояния от средней тяжести равнялась 29 условным единицам и средней тяжести от тяжелого состояния — 53 единицам. Таким образом, информативность такого лабораторного теста, как общий билирубин сыворотки крови, оказалась меньше информативности клинического признака слабости при условии дифференциальной оценки по степени выраженности этого признака. Для оценки тяжести состояния нами использовались следующие признаки: слабость, адинамия, аппетит, тошнота, рвота, желтуха, головокружение, сонливость, чувствительность, геморрагический синдром, уменьшение размеров печени, общий билирубин сыворотки крови, протромбиновый индекс и другие тесты (общее количество 23). Многие клинические признаки оценивались дифференцированно по степени их выраженности. Для решения данной задачи были отобраны наиболее информативные тесты из множества других, менее информативных. Информативность признаков определялась с помощью меры Кульбака. Оценка тяжести состояния больного ОВГ определяла и соответствующее его лечение.

Стратегия поведения врача определяется информативными признаками тяжести ОВГ. Из пятидесяти признаков наиболее информативными оказались только девять, т. е. те, которые отличают легкую форму от средней формы ОВГ.

Далее врачу необходимо отличить ОВГ средней тяжести от тяжелой формы ОВГ. Опять же при оценке врач исходит из наиболее информативных признаков. В нашем случае их десять.

Из приведенных данных видно, что один и тот же признак при отличии легкой формы от средней и формы средней тяжести-от перенесенной тяжелой формы обладает разной информативностью, например длительность болезни, выраженная в днях. Значение этого признака возросло при отличии формы средней тяжести от тяжелой формы. Использование отобранных признаков для определения формы тяжести перенесенного ОВГ позволило

уменьшить количество ошибочных решений, принятых врачами, и уменьшить долю субъективизма при принятии решения врачом.

Определение главных задач, которые решаются врачами инфекционного гепатитного отделения при обслуживании больных, позволило создать программную систему математической обработки данных по проблеме «Вирусный гепатит».

ПС «Гепатит» предназначена для решения следующих задач

в условиях стационара:

•

дифференциальная диагностика болезней, сопровождающихся желтухой

(гемолитическая желтуха, холецистит,

новообразования панкреато-дуоденальной зоны,

острый вирусный гепатит (ОВГ) А и В, хронический гепатит);

•

ежедневная оценка состояния больного острым вирусным гепатитом А и В,

выдача рекомендаций по лечению этих больных;

•

оценка формы тяжести перенесенного ОВГ в целом.

При диагностировании гемолитической желтухи, новообразований панкреато-дуоденальной зоны и холецистита лечащему врачу даются рекомендации по дополнительному обследованию больных и тактике их ведения.

ПС «Гепатит» целесообразно использовать не только в клинической практике, но и для научных исследований. С помощью этой системы можно объективно оценивать эффективность лекарственных препаратов, в том числе и новых, выявлять возрастные особенности ОВГ А, В и С и особенности течения вирусного гепатита у представителей различных профессий и различных географических зон и т. д. Система может применяться в учебном процессе для контроля знаний студентов медицинских вузов, изучающих заболевания печени, сопровождающиеся желтухой.

База данных ПС «ГЕПАТИТ» учитывает опыт, накопленный кафедрой инфекционных болезней КГМИ в течение 20 лет, где были разработаны методика и алгоритмы последовательного анализа экспериментальных данных, реализованных в виде диагностических таблиц без применения ЭВМ. Данная методика в течение нескольких лет апробировалась в

Признаки, отличающие легкую форму ОВГ от ОВГ средней тяжести

клинической практике. В основе методики лежит набор наиболее информативных диагностических признаков, отобранных с помощью методов математической статистики из множества используемых клинических симптомов.

В ПС «Гепатит», реализованной на ПЭВМ, заложен накопленный в клинических условиях опыт применения диагностики острого вирусного гепатита. Система обеспечивает не только использование накопленного опыта, но и формирование новых данных, которые используются для диагностики новых больных.

ПС «Гепатит» представляет собой самообучающуюся экспертную систему, в которой в процессе работы накапливается опыт оценки тяжести ОВГ и применение гормональной терапии при тяжелом течении ОВГ.

ПС «Гепатит» функционирует на ЭВМ типа IBM PC под управлением MS DOS (версия 3.2 и выше). Для работы необходимы ОЗУ емкостью не менее 512 Кбайтов и монохроматический или цветной монитор. Программа написана на языке ФОРТРАН-IV.

В состав ПС «Гепатит» входят: диалоговый монитор, обеспечивающий интерактивное

Признаки  отличающие среднюю форму ОВГ от тяжелой