электронный журнал открытого доступа Cardiometry - выпуск 14, май 2019
Очередной номер нашего журнала - не совсем обычный. Нами постоянно анализируется не только интерес читателей к журналу, но и то, как новая наука кардиометрия понимается рядовыми врачами и насколько они применяют её на практике. Бесспорно, математические основы гемодинамики очень тяжелы в понимании не только врачу, но даже подготовленному человеку.
Очередной номер нашего журнала - не совсем обычный. Нами постоянно анализируется не только интерес читателей к журналу, но и то, как новая наука кардиометрия понимается рядовыми врачами и насколько они применяют её на практике. Бесспорно, математические основы гемодинамики очень тяжелы в понимании не только врачу, но даже подготовленному человеку.
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ Подача: 30.3.2019; Одобрение: 14.4.2019; Публикация: 21.5.2019
Перспективы применения математического
моделирования в
клинической медицине
Олег Гайсёнок 1,2* , Виктор Литуев 1
1
Исследовательский Центр Медицинского
Прогнозирования и Анализа
Россия, Москва
2
Объединенная больница с поликлиникой
Россия, 119285, Москва, Мичуринский проспект, 6
*
Автор, отвечающий за переписку:
e-mail: ovg@bk.ru
Цель
Проследить корреляцию ИБС с различными клиническими
и лабораторными параметрами и факторами риска в группе
полиморбидных пациентов и оценить влияние различных
факторов на развитие у них заболевания с использованием
нового подхода математического моделирования.
Материалы и методы
Это исследование выполнено на ограниченной когорте
пациентов (n = 12), сформированной в соответствии с правилами
локального регистра. Мы применили метод вероятностного
математического моделирования для создания
модели развития сердечно-сосудистого заболевания, используя
подход с формированием агрегированной матрицы.
На матричных полях были представлены результаты
инструментально-диагностических методов и клинико-лабораторные
данные обследования пациентов.
Результаты
При использовании различных методов математического
и статистического анализа (в том числе кластерного и
факторного анализа) была создана графическая модель
взаимодействия клинических, биохимических и инструментальных
параметров с развитием ИБС. Математическая и
статистическая полнота описания состояния пациента по
параметрам патологии на основе показателя достоверности
полноты описания составила R = 0,98-1,0, коэффициент
детерминации был равен R2 = 92,0-98,0%. Основные клинические
и лабораторные параметры, влияющие на прогрессирование
заболевания, а также основные триггеры
для инициации процесса были определены при применении
этого метода.
Выводы
Результаты исследования, полученные с применением
нового математического анализа данных, подтвердили
теорию атеросклероза. Общий холестерин и холестерин
ЛПНП были основными факторами формирования ИБС в
этой модели. Артериальное давление, ГГТ и триглицериды
проявили себя важными триггерными факторами в развитии
заболевания. Наличие атеросклеротической бляшки
в сонной артерии оказалось маркером заболевания. Этот
метод требует дальнейшего изучения, создания моделей
других патологических состояний и изучения взаимодействия
факторов, имеющих наибольшее влияние на их формирование.
Ключевые слова
ИБС, Факторы риска, Математическое моделирование, Триггеры,
График взаимодействия, Агрегированная матрица
Выходные данные
Олег Гайсёнок, Виктор Литуев. Перспективы применения
математического моделирования в клинической медицине.
Cardiometry; выпуск 14; май 2019; с.64-70; DOI: 10.12710/
cardiometry.2019.14.6470; http://www.cardiometry.net/issues/
no14-may-2019/mathematical-modeling-in-clinical-medicine
56 | Выпуск 14, Май 2019
Change language