Автореферат и диссертация по медицине (14.00.05) на тему:Клинико-морфологические предикторы прогрессирования хронического гломерулонефрита

На прае^с^укописи

ТЕТЮШКИНА Екатерина Вячеславовна

КЛИШ1КО-МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ ПРЕДИКТОРЫ ПРОГРЕССИРОВАНИЯ ХРОНИЧЕСКОГО ГЛОМЕРУЛОНЕФРИТА

14.00.05 - внутренние болезни

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

° - ипя 2008

Самара 2008

003451937

Работа выполнена в Самарском военно-медицинском институте

Научный руководитель: заслуженный врач РФ

доктор медицинских наук, профессор КОЛОМОЕЦ Николай Миронович

Официальные оппоненты: доктор медицинских наук, профессор

ПОТЕХИН Николай Павлович

доктор медицинских наук, профессор ЗУБКИН Михаил Леонидович

Ведущая организация: 2-й Центральный военный клинический госпиталь им. П. В. Мандрыка.

Защита диссертации состоится 2008 г. в 14.00 на за-

седании диссертационного совета К 208.085.02 при Государственном институте усовершенствования врачей Министерства обороны Российской Федерации (107392, г. Москва, ул. Малая Черкизовская, д. 7).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного института усовершенствования врачей МО РФ.

Автореферат разослан «Л » 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор медицинских наук, профессор

И. Г. Бакулин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Среди заболеваний внутренних органов хронический гломерулонефрит (ХГН) занимает ведущее место по числу ошибок диагностики, которые порой достигают 75% [Мухин Н. А., Козловская Л. В., Шилов Е. М., 2006]. Прогрессировать хронических заболеваний почек с нарастанием почечной недостаточности является одной из основных проблем в теоретической и практической нефрологии [Чебата-рева Н. В., Бобкова И. Н., Козловская Л. В., 2006]. ХГН в большинстве случаев влечет за собой развитие хронической почечной недостаточности, однако диапазон сроков ее возникновения у больных с различными клиническими формами и морфологическими вариантами различен и колеблется от 1-2 до 30-40 лет [Бикбов Б. Т., Томилина Н. А., 2004]. Несмотря на достигнутые успехи в разработке различных аспектов данной проблемы, выявление ранних предикторов неблагоприятного течения хронического гломерулонефрита до настоящего времени представляет большие трудности.

В последние годы для решения вопросов диагностики и прогнозирования патологии внутренних органов активно привлекаются методы математического моделирования [Гапунин В. Н., Мухин И. В. и др., 2001] и системы искусственного интеллекта на основе нейронных сетей [Лопин В. Н., Поветкин С. В., 2001]. При этом указанные методы математического анализа до настоящего времени не нашли широкого применения в нефрологии в целом и для ранней диагностики и прогнозирования течения ХГН в частности.

Перечисленные трудности диагностики и прогнозирования течения гломеру-лонефритов, ограниченные возможности большинства лечебных учреждений в проведении нефробиопсии, а также большой процент допускаемых ошибок в процессе постановки диагноза заболевания и определения клинических типов возможного течения болезни в поликлиниках, амбулаториях врачей общей практики и в терапевтических стационарах побудило нас к проведению настоящего исследования.

Цель работы: создание диагностической экспертной системы для определения клинико-морфологических вариантов, прогноза хронического гломерулонефрита и назначения раннего дифференцированного лечения у данной группы больных.

Задачи исследования:

1. Изучить особенности почечных и внепочечных проявлений у пациентов с различными клинико-морфологическими вариантами хронического гломерулонефрита для выделения наиболее диагностически значимых критериев заболевания.

2. Выявить характерные предикторы прогрессирования клинических типов течения хронического гломерулонефрита на основе многолетнего наблюдения и ретроспективного анализа.

3. Разработать алгоритмы и решающие правила прогнозирования характера течения хронического гломерулонефрита по наиболее информативным признакам

заболевания и оценить их диагностическую значимость у пациентов с различными клиническими типами течения на ранних этапах заболевания.

4. Создать диагностическую экспертную систему на основе принципа нейронных сетей для диагностики и прогнозирования течения хронического гломеруло-нефрита.

Научная новизна

1. Подтверждена возможность прогнозирования с высокой долей вероятности (до 94,4%) течения хронического гломерулонефрита на основе математического анализа всех симптомов, выявленных у больных даже на ранних этапах заболевания.

2. На основе диагностического ранжирования симптомов хронического гломерулонефрита выделены критерии, позволяющие прогнозировать в ранние сроки заболевания морфологические варианты и клинические типы его течения без гистологического подтверждения.

3. Разработаны математические модели различных клинических типов течения хронического гломерулонефрита, расширяющие теоретические представления о закономерностях и особенностях развития заболевания.

4. Впервые для диагностики и прогнозирования течения различных клинико-морфологических вариантов хронического гломерулонефрита предложена авторская самообучающаяся диагностическая экспертная система на основе нейронных сетей.

Практическая значимость

Разработаны и внедрены в клиническую практику алгоритмы диагностики различных клинико-морфологических вариантов хронического гломерулонефрита, что сокращает сроки диагностики и назначения адекватной терапии без увеличения материальных затрат на обследование больных.

Предложены диагностические критерии, позволяющие с вероятностью в 89,9% диагностировать у больных ХГН морфологический вариант болезни без гистологического исследования, а также с вероятностью в 97,2% определять клиническую форму и с вероятностью 94,4% прогнозировать тип течения заболевания на ранних этапах его развития.

Разработана диагностическая экспертная система, позволяющая в короткие сроки в автоматическом режиме на основе общепринятого для больного ХГН диагностического минимума установить клинико-морфологический диагноз, а также спрогнозировать возможный клинический тип его течения.

Внедрение диагностической экспертной системы позволяет начинать дифференцированную терапию различных клинико-морфологических вариантов ХГН на ранних этапах заболевания, а также выделять группы риска с неблагоприятным прогнозом для разработки индивидуальных схем лечения.

Предложенные алгоритм диагностики и диагностическая экспертная система могут использоваться в работе нефрологов, терапевтов, врачей общей практики в поликлинических и стационарных условиях.

Диагностическая экспертная система может быть установлена на любом персональном компьютере с CD ROM с минимальными системными ресурсами.

Реализация результатов исследования

Полученные данные используются в практической работе кафедр и клиник терапии, военно-полевой терапии и терапии усовершенствования врачей, клиник Самарского военно-медицинского института, нефрологического отделения Самарской областной клинической больницы им. М. И. Калинина, 1-й городской больницы г. Тольятти, ГИУВ МО РФ (Москва).

Основные положения диссертации, выносимые на защиту

Разработанные на основе ранжирования симптомов ХГН алгоритмы диагностики и прогнозирования течения различных морфологических вариантов и клинических типов ХГН являются высокоинформативными даже на ранних этапах заболевания.

Использование созданной диагностической экспертной системы для раннего прогнозирования характера течения ХГН позволяет повысить точность диагностики заболевания и определить наиболее вероятный тип его течения на основе общепринятых методов исследования.

Применение на практике диагностической экспертной системы дает возможность ускорить получение заключений по морфологическому, клиническому и прогностическому диагнозам, а также начинать дифференцированную терапию различных клинико-морфологических вариантов хронического гломерулонефрита на ранних этапах заболевания.

Апробация диссертации

Материалы диссертации доложены и обсуждены на: расширенном совещании кафедры кардиологии ГИУВ МО РФ; 39-й и 41-й итоговых научно-практических конференциях научно-педагогических кадров СамВМИ (2006, 2008); научно-практических конференциях (Самара, 2007-2008); ежегодных международных неф-рологических семинарах и конференциях «Белые ночи» (Санкт-Петербург, 20062008); V съезде научного общества нефрологов РФ (Москва, 2005) и др.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 11 научных работ, из них 1 - в центральной печати.

Объем и структура диссертации

Диссертация изложена на 170 страницах машинописного текста и состоит из введения, 4 глав (обзор литературы, описание материала и методов исследования, собственные результаты и их обсуждение), заключения, выводов, практических рекомендаций и списка литературы из 307 источников (152 отечественных, 155 иностранных авторов). Работа иллюстрирована 17 таблицами и 9 рисунками.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Структура и дизайн исследования: открытое сравнительное исследование с формированием методом случайной выборки основной и контрольной групп. Обследовано 196 больных, лечившихся в неврологических отделениях и отделениях гемодиализа Самары и Тольятти по поводу ХГН за период 2001-2007 гг.

Схема проведения исследования:

I этап - обследование больных ХГН, поступивших на лечение в нефрологические стационары, в соответствии с Федеральными стандартами.

I

II этап - формирование методом случайной выборки первой группы наблюдения (по морфологическим вариантам)

после проведения нефробиопсии и обязательной световой микроскопии. В качестве дополнительных исследований по показаниям осуществлялись: электронная микроскопия, иммуногистохимические исследования, ЭКГ и др.

I

III этап - оценка течения заболевания на фоне общепринятых стандартов лечения ХГН и формирование второй группы наблюдения (по клиническим типам течения) с учетом ретроспективного анализа 154 историй болезни, включенных во вторую основную группу.

4

IV этап - проверка разработанных алгоритмов и диагностической экспертной системы на контрольных группах из 36 и 20 человек, сопоставимых по возрасту и полу с двумя основными группами.

Проведено: 196 световых и 52 электронных микроскопий, 46 иммуногисто-химических исследований, выполнено 358 иммунологических анализов, 212 серологических тестов на антистрептококковые антитела, общеклинические лабораторные и биохимические показатели в соответствии с Федеральными стандартами обследования больных ХГН.

Большое количество признаков и симптомов для постановки диагноза, определения лечебной тактики и статистического анализа заболеваний побудило нас к разработке базы данных «Прогноз ХГН» с ориентацией на программные средства ПЭВМ, в частности - пакеты прикладных программ «Statgraphics for Windows 2.1» и «Statistica 6.0».

Достоверность различия меяеду двумя признаками оценивалась по t-критерию Стыодента. Различия считали достоверными при t = 2,0 и более, что соответствовало их вероятности не ниже 95%. Сравнение достоверности различий клинических признаков для больных ХГН проводилось по частоте альтернативного признака через угловое преобразование Фишера (ср).

Применение регрессионного анализа позволило создать математические модели клинических типов течения ХГН на основе использования наиболее информативных клинических и лабораторно-инструментальных признаков и построить гистограммы, количественно отражающие удельную значимость каждого из них. С помощью пошаговой процедуры отбирался список предикторов, которые имели наиболее высокую предсказательную способность.

Дискриминантный анализ обеспечил решение задач диагностики и прогнозирования течения заболевания, позволил отнести объект наблюдения (больного) по его признакам (симптомам) к одному конкретному клиническому типу течения заболевания.

В основу создания диагностической экспертной системы «Прогноз ХГН» был положен принцип нейронных сетей, обучаемых методом обратного распространения ошибки. При разработке применялись инструментальные пакеты «Borland Builder С++ 3.0» и «Mickrosoft Visual С++ 6.0».

Для создания нейронных сетей нами были отобраны такие переменные, которые в большей мере оказывали влияние на результат.

Таким образом, были созданы три нейронные сети по три нейронных слоя в каждой из сетей (рис. 1). Первая сеть - сеть «А» была предназначена для выполнения задачи классификации 5 морфологических вариантов ХГН, вторая - сеть «Б» была создана для объективизации диагностики 5 клинических форм указанного заболевания и, наконец, третья - сеть «В» послужила для осуществления процесса предсказания 6 клинических типов течения ХГН.

Рис. 1. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала

Контингент основных групп составили лица мужского и женского пола в возрасте от 16 до 54 лет (из них мужчин - 83, женщин - 57), лечившиеся в специализированных стационарах по поводу ХГН. Все обследованные больные были распределены по морфологическим вариантам (первая группа) и по клиническому типу течению (вторая группа). Первая группа больных (табл. 1), в соответствии с классификацией В. В. Серова, В. А. Варшавского, Л. А. Куприяновой (1977), была разделена на 5 подгрупп: с мезангиопролиферативным (МПГН), мезангиокапил-лярным (МКГН), мембранозным (МбГН) гломерулонефритом, а также с минимальными изменениями (МИ) и фокально-сегментарным гиалинозом/склерозом (ФСГС).

Таблица 1

Распределение больных с различными морфологическими вариантами ХГН по полу,

Исследуемые показатели ХГН с МИ МПГН МКГН МбГН ФСГС ХГН

Количество больных: - абс. ч -% 5 3,6 73 52,1 34 24,3 17 12,1 11 7,9 140 100

Мужчин, % Женщин, % 60 40 58,9 41,1 50,0 50,0 64,7 35,3 81,8 18,2 59,0 41,0

Возраст, лет 15,8+0,4** 30,8+ 1,0* 37,1±1,0* 44,1+0,8** 31,3+3,4 33,4+0,8

Длительность наблюдения, мес. 69,2+ 2,6 61,7+1,4 67,2+1,4 60,6± 1,8 56,0+ 1,9 62,7+ 0,9

* Здесь и далее различия показателей со средними их значениями по первой груше наблюдения в целом статистически достоверны (р<0,05).

** Здесь и далее различия показателей со средними их значениями по первой группе наблюдения в целом статистически достоверны (р<0,001)

На долю самых распространенных морфологических вариантов ХГН - МПГН и МКГН - приходилось более 75% всех наблюдений. Практически при всех морфологических вариантах среди больных превалировали мужчины. Наиболее выраженное преобладание их наблюдалось при ФСГС (4:1) и МбГН (3:1). Лишь среди больных с МКГН зафиксировано равенство по данному показателю.

Возраст пациентов имел значительные колебания. Так, среди больных ХГН с МИ средний возраст составил всего 15,8 + 0,4 года, в то время как при МбГН 44,1+0,8. При остальных морфологических вариантах возраст пациентов отличался между собой не столь значительно: от 30,8 + 1,0 при МПГН до 37,1+1,0 при МКГН.

Средняя длительность наблюдения за пациентами различных морфологических вариантов колебалась от 56,0+1,9 мес. при ФСГС до 69,2+2,6 мес. при ХГН с МИ и составила для ХГН в целом 52,7+0,9 мес.

Для изучения прогноза течения ХГН мы изучали клинические типы течения указанного заболевания (табл. 2) в соответствии с рекомендациями М. Я. Ратнер, В. В. Серова, В. А. Варшавского и соавт. (1987). Были выделены нефритические и нефротические типы. К нефритическим отнесены: максимально активный нефритический тип (МАНТ), активный нефритический тип (АНТ) и неактивный нефритический тип (ННТ). Если при клиническом течении ХГН, соответствующем критериям МАНТ или АНТ, протеинурия достигала нефротического уровня, то этот вариант определялся как нефритический с нефротическим синдромом (НС).

К нефротическим вариантам ХГН были отнесены: нефротический тип (НТ) и нефротически-гипертонический тип (НГТ).

В структуре ХГН преобладали нефритические типы течения заболевания, на долю которых приходилось более 2/3 всех наблюдений.

Установлено, что преобладание больных мужского пола было наиболее характерным при НГТ (6:1), АНТ и ННТ (3:1) и отчасти при МАНТ с НС - (3:2). При АНТ с НС было выявлено значительное преобладание больных женского пола (4:1).

Таблица 2

Распределение больных с различными клиническими типами течения ХГН _ по полу, возрасту и длительности наблюдения _

Исследуемые АНТ ННТ НТ НГТ МАНТ + НС АНТ + НС

показатели

Количество боль-

ных:

- абс. ч. 21 47 24 21 10 16

-% 15 33,6 17,1 15 7,1 11,4

Мужчины, % 67,0 64,0 50,0 85,7 60,0 19,0

Женщины, % 33,0 36,0 50,0 14,3 40,0 81,0

Возраст, лет 29,0 + 2,5 31,5 ±1,2 34,2 ±2,5 40,5 ±0,5** 37,2 + 1,0* 30,9 + 2,2

Длительность

наблюдения, мес. 57,1 ±1,4 62,3 ±1,8 60,1 ±1,5 67,4 ± 2,0 62,4 + 2,4 70,1 ±2,0

Средний возраст пациентов при различных клинических типах течения ХГН колебался в значительных пределах: от 29,0+2,5 лет (при АНТ) до 40,5+0,5 лет (при НГТ). При остальных вариантах течения средний возраст мало отличался от среднего значения ХГН: в целом 33,4+0,8 лет.

Средняя продолжительность наблюдения за пациентами различных клинических типов течения колебалась от 57,1+1,4 мес. (при АНТ) до 70,1 + 2,0 мес. (при АНТ с НС).

Таким образом, наиболее многочисленными оказались такие подгруппы наблюдения, как МПГН и МКГН (из морфологических вариантов), ННТ и НТ (из клинических типов течения ХГН).

Возрастная характеристика и различия по полу больных ХГН дали возможность сделать вывод, что отмеченным заболеванием страдают в основном лица молодого трудоспособного возраста, преимущественно мужчины. Для более молодого контингента были характерны ХГН с МИ и МПГН (из морфологических вариантов) и АНТ и ННТ (из клинических типов течения ХГН).

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Из всех установленных причин заболевания наиболее частыми и диагностически важными для ХГН оказались стрептококковая инфекция и острые респираторные заболевания. Установить непосредственные причины развития различных типов течения ХГН наиболее часто удавалось при АНТ (во всех случаях наблюдений) и НТ - в 70,8%. В то же время при ННТ и МАНТ с НС таких больных было меньше половины (табл. 3).

Среди ведущих клинических признаков в дебюте различных типов течения ХГН (табл. 4) основная роль принадлежала мочевому синдрому (МС), НС, про-теинурии и особенно — остронефритическому синдрому (ОНС). Так, манифестация заболевания с МС наиболее часто отмечалась при ННТ (60%); дебют ХГН с ОНС в 100% наблюдался при АНТ и МАНТ с НС, в то время как при нефротических типах заболевания ведущая роль в начале ХГН принадлежала НС (79,8%).

Таблица 3

Непосредственные причины развития и сроки манифестации клинических типов течения ХГН

Причины развития ХГН,% АНТ ННТ НТ НГГ МАНТсНС АНТ с НС

Стрептококковые 67,0 15,0 12,5 28,6 40,0 44,0

инфекции

ОРЗ 33,0 15,0 37,5 4,8 - -

Охлаждение 19,0 6,0 29,2 42,9 40,0 44,0

Не установ. - 70,0 29,2 42,9 60,0 43,5

НВБ-антиген . I - 4,2 9,5 - -

Алкоголь - - - - 12,5

Опухоль - - 16,6 - - -

Сроки манифестации, сут. 4,8 ± 0,4 7,2 + 0,8 5,1 ±0,8 4,3 ±0,6 3,8 ±0,25 4,0 + 0,1

Ведущие клинические синдромы в дебюте заболевания

Таблица 4

Ведущие клинические синдромы ХГН АНТ ННТ НТ НГГ МАНТ сНС АНТ с НС

МС - 60,0 8,3 9,5 - -

НС - - 41,7 38,1 - -

АГ - 25,5 - - - -

ОНС 100,0 - - 100,0 50,0

Отеки - 37,5 47,6 - 50,0

Протеинурия - 14,5 12,5 4,8 - -

На момент проведения нефробиопсии набор диагностических признаков у пациентов второй группы ХГН был неодинаков (табл. 5).

| Таблица 5 Ведущие клинические признаки клинических типов течения ХГН _ 1 на момент проведения нефробиопсии__

Признаки ХГН АНТ ННТ НТ НГГ МАНТ + НС АНТ + НС

НС: - - 100,0 100,0 100,0 63,0

- неполный - - 16,7 38,1 10,0 69,7

- полный -1 - 83,3 61,9 90,0 30,3

ОНС 100,0 - . - 100,0 100,0

ОНС, сут. 6,0 ±0,2 - - - 78,3 ±3,4 16,8+1,4

ТИК 67,0 26,0 12,5 100,0 100,0 19,0

ОПН - - 10,0 6,0

ОПН, сут. - - - - 12,0 6,0

МС:

- умеренный -1 100,0 58,3 28,6 - -

- выраженный юо;о - 41,7 71,4 100,0 100,0

Гематурия: юо;о 96,0 79,2 95,2 100,0 100,0

- незначительн. 95,0 68,8 100,0 100,0 20,0 81,0

- умеренная 5,0 15,6 - - 80,0 19,0

- выраженная 15,6 - - - -

Протеинурия: юо;о

- незначительн. 34,0 - - - -

- умеренная - 66,0 - - 30,0 37,5

- выраженная - - 100,0 100,0 70,0 62,5

Признаки ХГН АНТ ННТ НТ НГТ МАНТ + НС АНТ + НС

Снижение диуреза 100,0 - 37,5 42,9 100,0 69,0

- умеренное 100,0 - 100,0 100,0 90,0 91,3

- выраженное - - - - 10,0 8,7

Изменения ЭКГ' 67,0 26,0 54,2 95,2 100,0 81,0

- умеренные 100,0 100,0 100,0 80,0 100,0 100,0

- выраженные - - - 20,0 - -

Наиболее разнообразная и выраженная клинико-лабораторная симптоматика отмечалась у пациентов МАНТ с НС и HIT, менее выраженная, однако не уступающая по разнообразию патологических признаков картина заболевания выявлялась у больных АНТ с НС. Указанные клинические типы течения ХГН характеризовались наличием выраженного НС, «богатого» мочевого синдрома, а также ОНС или АГ. У пациентов с НТ превалировал НС, при этом выраженность лейкоциту-рии, эритроцитурии, ТИК была наименьшей среди всех подгрупп указанной группы наблюдения. Следует заметить, что у больных АНТ и ННТ протеинурия никогда не достигала нефротического уровня, а выраженность МС была одной из самых значимых.

Изучение сочетаний клинических типов и морфологических вариантов ХГН показало (табл. 6), что МАНТ и АНТ отмечались лишь при МПГН (в 2 и 28% случаев соответственно). ННТ наиболее часто встречался у больных МПГН (48% наблюдений), в то время как при ХГН с МИ и ФСГС не выявлялся вообще, а при МКГН и МбГН - в 23,5% случаев каждый. ХГН с МИ в 100% наблюдений сочетался с НТ, диагностически значимыми показатели частоты встречаемости НТ были при МбГН и ФСГС (58,8 и 36,4% соответственно).

Таблица 6

Сочетания морфологических вариантов и клинических типов течения ХГН

Клинические типы течения ХГН, % Мо рфологические варианты ХГН

МИ МКГН МКГН МбГН ФСГС ХГН

МАНТ - 2,0 - - 1,0

АНТ - 28,0 - - - 15,0

ННТ - 48,0 23,5 23,6 - 34,0

НТ 100,0 - 14,7 58,8 36,4 17,0

НГТ - 11,0 20,6 17,6 27,3 15,0

МАНТ с НС - 1,0 23,5 9,1 7,0

АНТ с НС - 10,0 17,7 - 27,2 11,0

Для других морфологических вариантов сочетание с НТ было либо малохарактерным (МКГН) либо не выявлялось вообще. НГТ встречался практически при всех морфологических вариантах, кроме ХГН с МИ, однако доля его среди других типов течения была невысокой (в целом по группе 15%) и колебалась при отдельных вариантах от 11% при МПГН до 27,3% при ФСГС. При МКГН и МбГН показатели лишь незначительно превышали средние по группе. Частота встречаемости МАНТ с НС при различных морфологических вариантах колебалась от 1% при МПГН до 23,5% при МКГН и составляла в среднем по первой ipynne наблюдения

7%. Следует отметить, что для ХГН с МИ и МбГН было характерным отсутствие сочетания указанных морфологических вариантов и таким клиническим типом течения заболевания, как МАНТ с НС. АНТ с НС встречался у больных ХГН несколько чаще, чем МАНТ с НС (11 и 7% соответственно). Однако лишь у больных ФСГС АНТ с НС встречался более чем в V* наблюдений, а при других морфологических вариантах их сочетание и АНТ с НС либо не выявлялось вообще (ХГН с МИ, МбГН), либо было диагностически малозначимым (МПГН и МКГН).

При анализе сочетаний различных клинических форм и клинических типов течения ХГН у обследованных больных (табл. 7) установлено, что МАНТ выявлялся лишь у больных с гипертонической формой, при этом на долю МАНТ у обследованных больных с гипертонической формой приходилось только 4% наблюдений.

При остальных клинических формах МАНТ не выявлялся вообще. Представительство АНТ у больных с ХГН было более значительным. Так, у пациентов с латентной формой АНТ встречался в 40% случаев, а у больных с гипертонической формой - в 26% наблюдений. Следует заметить, что при других клинических формах АНТ не выявлялся ни в одном из наблюдений. У всех без исключения больных гематурической формой отмечался ННТ. Сочетание с ННТ было также характерным для латентной (51,4% случаев) и гипертонической (58%) форм. НТ был характерен лишь для больных нефротической формой (61,5% случаев) и не встречался при других клинических формах. На долю НГТ при смешанной форме приходилось 81% наблюдений. МАНТ с НС встречался только у больных нефротической и смешанной формами (12,8 и 19% случаев соответственно). АНТ с НС в 25,7% случаев сочетался с нефротической формой, не наблюдался при гематурической и смешанной формах, а при латентной и гипертонической формах встречался редко (8,6 и 12% соответственно).

Таблица 7

Сочетания клинических типов течения с различными клиническими формами ХГН_

Типы течения ХГН Клинические формы ХГН

Латентная Гематурическая Гипертоническая Нефротическая Смешанная

МАНТ - - 4,0 - -

АНТ 40,0 - 26,0 - -

ННТ 51,4 100,0 58,0 - -

НТ - - - 61,5 -

НГТ - - 81,0

МАНТс НС - - - 12,8 19,0

АНТ с НС 8,6 - 12,0 25,7 -

Таким образом, в ряде случаев выявление сочетаний клинической формы ХГН и клинического типа течения заболевания могло с большой долей вероятности указать на конкретный морфологический вариант даже у тех больных, которым нефробиопсия не проводилась. Например, при сочетании АНТ и латентной формы ХГН и АНТ и ННТ можно предполагать МПГН, и наоборот, при сочетании нефротической формы ХГН и НТ заболевания можно на 100% отрицать наличие у больного МПГН.

Для получения информации о взаимосвязи и взаимовлиянии различных проявлений патологического процесса у обследованных контингентов, определения диагностической значимости и информативности каждого из симптомов заболевания нами была предпринята попытка более глубокого изучения данной проблемы методами многомерной статистики. На данном этапе нами осуществлена разработка математических моделей клинических типов течения ХГН. При построении математических моделей мы основывались на отборе прежде всего наиболее значимых симптомов (синдромов) заболевания. Для решения поставленной задачи был использован пошаговый многофакторный регрессионный анализ (ПМРА) из пакетов прикладных программ «51а1£гарЫсз £эг \Vindouws 2.1» и «БШ^Б^са 6.0». Для каждого признака определялся критерий Фишера, на основании которого оценивался количественный вклад каждого из этих признаков, его удельный вес при том или другом клиническом типе заболевания. Основу математической модели заболевания составили информативные признаки, константа и коэффициенты уравнений, определяемые методом наименьших квадратов. Знак коэффициента соответствует знаку корреляции между кодом заболевания и соответствующим информативным показателем.

В математическую модель АНТ из всей совокупности признаков ХГН было отобрано 26 наиболее значимых с коэффициентом детерминации модели 92,8%. Из основных синдромов для указанного клинического типа течения ХГН наиболее значимыми оказались МС и ОНС (КФ = 6 и 9 при информативности, определенной по сумме квадратов, 7 и 39% соответственно). АГ была нестойкой и не столь выраженной (КФ = -2, информативность — менее 2%).

Математическая модель АНТ:

^ант = 0,19-П, + 0,28-П2 - 0,04»П3 + 0,1*0,+ 0,28-П5 + 0,19'П6 + 0,1-П7 -- 0,23*П8 - 0,25*Пд + 0,08*П10 - 0,74-П„ - 0,09»П12 + 0,05'Па - 0,19'ПИ-- 0,25-П13 + 0,28*П16 + 0,46-П,7 - 0,29'П,8 + 0,36'П)9 + 0,07«П20 + 0,17^П21 -- 0,17-Пи - 0Д9'П23 - 0,49*П24 - 0,41>П25 - 0,1-П26, где Удцг - условный код активного нефритического типа; П - информативные признаки: 1 - выраженность МС, 2 - наличие ОНС, 3 - повышение ДАД, 4 - связь заболевания со стрептококковой инфекцией, 5 - связь заболевания с ОРЗ, 6 - связь заболевания с употреблением алкоголя, 7 — начало заболевания с НС, 8 — начало заболевания с АГ, 9 - начало заболевания с отеков, 10 - начало заболевания с про-теинурии, 11 - связь заболевания с опухолевым процессом в организме, 12 - наличие и выраженность общей слабости, 13 - изолированные отеки голеней, 14 - снижение аппетита, 15 - бледность кожных покровов, 16 - тахикардия, 17 — бради-кардия, 18 — наличие и выраженность изменений со стороны сердца, 19 - наличие и выраженность ЭКГ-изменений, 20 - УЗ-признаки поражения почек, 21 - СОЭ, 22 - мутность мочи, 23 - выраженность эритроцитурни, 24 - гипер-а,глобулинемия, 25 - наличие и выраженность гипер-а2глобулинемии, 26 - наличие и выраженность повышения ^А в сыворотке крови.

Определяющими прогностическими признаками для данного клинического типа течения ХГН являются наличие ОНС и выраженного МС. Все остальные показатели, так или иначе, были связаны с указанными ведущими проявлениями заболевания.

Прогнозирование НТ течения ХГН было осуществлено с помощью 28 наиболее значимых показателей заболевания при коэффициенте детерминации 93,1%.

Прогностическая модель НТ ХГН:

Унт = 0,65 -П, - 0,1 «П2 - 0,08 'П3 - 0,13 «О, - 0,04 «П5 + 0,31 «П6 -- 0,11 -П7 + 0,22 «П8 - 0,09 -П9 + 0,33 «П10 - 0,1-П,, - 0,21-П,2 - 0,24 -П|3 + + 0,43'ПМ + 0,35 -Пи + 0,14 -П^ + 0,35»П17 - 0,46»П18 + 0Д7*П19 --0,13«П20 + 0,13»П21 - 0,34'П22-0,39«П23 -0,15'П24 -0,06-П25 + + 0,15-Пм+ 0,07'П27 - 0,32«П28, где Унт - условный код НТ ХГН, П - информативные признаки: 1 - наличие и выраженность НС, 2 - наличие ОНС, 3 - наличие АГ, 4 - повышение САД, 5 - повышение ДАД, 6 - отсутствие доказанной причины развития заболевания, 7 - начало заболевания с МС, 8 - начало заболевания с АГ, 9 - наличие и выраженность общей слабости, 10 - изменение цвета мочи, 11 - снижение диуреза, 12 - наличие и выраженность одышки, 13 - снижение аппетита, 14 - диспептические явления,

15 - бледность кожных покровов, 16 - тахикардия, 17 - брадикардия, 18 - сухость кожных покровов, 19 - наличие и выраженность анемии, 20 - плотность мочи, 21 - выраженность протеинурии, 22 - альбумино-глобулиновый коэффициент, 23 - наличие и выраженность гипер-а2-глобулинемии, 24 - гипер-р-глобулинемия, 25 - наличие и выраженность гипоальбуминемии, 26 - наличие и выраженность повышения в сыворотке крови, 27 - скорость клубочковой фильтрации, 28 - наличие и выраженность ЭКГ-изменений.

Ведущую роль для данной модели играли такие проявления ХГН, как наличие и выраженность НС, изменения со стороны сердца, бледность и сухость кожных покровов, диспепсические расстройства, а также признаки анемии.

Прогнозирование НГГ течения ХГН было осуществлено с помощью 29 наиболее значимых показателей заболевания при коэффициенте детерминации 91,6%.

Прогностическая модель НГТ ХГН:

Унгт = К + 0,14'П, + 0,24-П2 + 0,13'П3 - 0,52»П4 - 0,16«П5 - 0,08-П6 -- 0,52«П7 - 0,18«П8 + 0,19-Пд - 0,23«ПШ + 0,21'П„ + 0,09«П12 - 0,62«П13 + + 0,47'Пн + 0,14'Пи + 0,15»П16 + 0,18'П,, + 0,23'Пц- 0,17'П,9 + + 0,29-П2о - 0,53'П2) - 0,49'П22 - 0,05-П23 + 0,18-П24 + 0,08-П25 + + 0,16«П26 - 0,57«П27 + 0,39'ПИ + 0,06'П*>, где Унгт - условный код НГТ ХГН, П - информативные признаки: 1 - выраженность МС, 2 - наличие и выраженность АГ, 3 - повышение САД, 4 - наличие ОНС, 5 - ТИК, 6 - возраст, 7 - связь заболевания с употреблением алкоголя, 8 - наличие НВз-антигена в сыворотке крови, 9 - связь заболевания с опухолевым процессом в организме, 10 - отсутствие доказанной причины развития заболевания, 11 - начало заболевания с МС, 12 - начало заболевания с НС, 13 - начало заболевания с АГ, 14 - начало заболевания с отеков, 15 - наличие и выраженность общей слабости,

16 - снижение диуреза, 17 - брадикардия, 18 - наличие и выраженность изменений со стороны сердца, 19 - наличие и выраженность ЭКГ-изменений, 20 - лейкоцитоз или лейкопения, 21 - плотность мочи, 22 - мутность мочи, 23 - выраженность лейкоцитурии, 24 - гипер-у-глобулинемия, 25 - наличие и выраженность гипоальбуминемии, 26 - наличие и выраженность повышения 1§А в сыворотке крови, 27 - наличие и выраженность повышения в сыворотке крови, 28 - наличие

и выраженность повышения ^М в сыворотке крови, 29 - скорость клубочковой фильтрации.

Ведущую роль в прогностической модели НГТ играли такие проявления ХГН, как наличие и выраженность АГ и НС, начало заболевания с отеков и АГ, изменения со стороны сердца и физико-химических свойств мочи, иммунологические сдвиги.

Прогнозирование течения ННТ было осуществлено с помощью 34 наиболее значимых показателей заболевания при коэффициенте детерминации 92,9%.

Прогностическая модель ННТ ХГН: Уннг = 0,6б-П5 - 0,02'П, - 0,09-П2 - 0,2-П3 - 0,75-ГЦ + ОД 1-П6 + 0,42'П7 + + 0,69'П„ + 0,67»П9 + 0,52-П.о - 0,12'П„ - 0,34'П12 - 0,29-П13 - 0,61 'П14 -

- 0,01*П15 + 0,31»П16 - 0,18-П17 - 0,35-П,8 + 0,35»П19 + 0,19*П20 - 0,3'П21 -

- 0,11-П22 + 0,12'П23 + 0,81*П24 + 0,19-П23 + 0,40-П26 + 0,17-П27+0,04-П28 +

+ 0,52*П29+0,3'Пзо + 0,03-Пз, - 0,01«ПЭ2+ 0,09'П33 + 0,04-П34, где Уннт - условный код ННТ ХГН, П - информативные признаки: 1 - возраст, 2 - выраженность МС, 3 - наличие и выраженность НС, 4 - наличие ОНС, 5 - начало заболевания с ОНС, 6 - начало заболевания с МС, 7 - начало заболевания с АГ, 8 - связь заболевания с употреблением алкоголя, 9 - наличие НВв-антигена в сыворотке крови, 10 - связь заболевания с опухолевым процессом, 11 - наличие и интенсивность болей в поясничной области, 12 - изолированные отеки лица, 13 - изолированные отеки голеней, 14 — анасарка, 15 - наличие и выраженность одышки, 16 - снижение аппетита, 17 - диспепсические расстройства, 18 - бради-кардия, 19 - повышение АД, 20 - сухость кожных покровов, 21 - лейкоцитоз или лейкопения, 22 - СОЭ, 23 - наличие и выраженность гипопротеинемии, 24 - аль-бумино-глобулиновый коэффициент, 25 - гипер-а1-глобулинемия, 26 - наличие и выраженность гипер-а2-глобулинемии, 27 — гипер-р-глобулинемия, 28 - наличие и выраженность повышения 1§М в сыворотке крови, 29 - снижение удельного веса мочи, 30 - мутность мочи, 31 - скорость клубочковой фильтрации, 32 - наличие и выраженность гипоальбуминемии, 33 - наличие и выраженность лейкоцитурии, 34 - наличие и выраженность эритроцитурии.

Ведущие позиции в прогностической модели ННТ занимали такие проявления ХГН, как наличие и выраженность МС и отдельных его составляющих, а также умеренная АГ при очень скудной клинической симптоматике и незначительных сдвигах в биохимических и иммунологических тестах.

Для прогнозирования течения ХГН по МАНТ были отобраны с помощью процедуры ПМРА 24 наиболее значимых проявлений указанного заболевания при коэффициенте детерминации 89%.

Прогностическая модель МАНТ ХГН:

Умант = 0,83-П2 - 0,08'П[ - 0,06-П3 + 0,31- П4 - 0,21- П5 - 0,24« П6 + + 0,67« П7 + 0,1- П8 - 0,74- П9 - 0,28- П10 - 0,13- П,, - 0,24«П12 - 0,14-П13 -- 0,13« П14 - 0,29'П15 - 0,09- П1в + 0,69« П17 + 0,79« П18 - 0,12- П19 -- 0,13« П20 + 0,28« П2, + 0,2'П22 + 0,21» П23 - 0,24* П24, где Ум ант - условный код МАНТ ХГН, П - информативные признаки: 1 - выраженность мочевого синдрома, 2 - наличие и выраженность ТИК, 3 - начало с ОНС, 4 — связь заболевания со стрептококковой инфекцией, 5 - связь заболевания с употреблением алкоголя, 6 - наличие НВв-антигена в сыворотке крови, 7 - связь заболевания с опухолевым процессом, 8 — жалобы на головную боль, 9 - измене-

ние цвета мочи, 10 - снижение диуреза, 11 - наличие отеков на лице, 12 - наличие тахикардии, 13 - наличие брадикардии, 14 - наличие анемии, 15 - наличие лейкоцитоза, 16 - повышение СОЭ, 17 - наличие и выраженность гипопротеинемии, 18 - альбумино-глобулиновый коэффициент, 19 - наличие гипер-р-глобулинемии, 20 - наличие и выраженность повышения IgA в сыворотке крови, 21 - наличие и выраженность повышения IgG в сыворотке крови, 22 - снижение удельного веса мочи, 23 - наличие мутности в моче, 24 - выраженность протеинурии.

Ведущую роль в прогностической модели МАНТ играли такие проявления ХГН, как наличие и выраженность ТИК, «богатый» МС и ОНС (из ведущих синдромов заболевания); изменения со стороны сердца и отеки (из клинических симптомов болезни); признаки анемии и изменение физико-химических свойств мочи (из лабораторных тестов) и уровень гипопротеинемии и диспротеинемии, а также повышение содержания IgA (из биохимических и иммунологических показателей).

Алгоритмы и решающие правила диагностики клинических типов течения хронического гломерулонефрита

При составлении указанных алгоритмов мы основывались на отборе прежде всего наиболее значимых симптомов (синдромов). Для решения поставленной задачи был использован дискриминантный анализ (ДА) из пакетов прикладных программ «Statgraphics for Windows 2.1» и «Statistica 6.0». Для каждого отобранного в диагностический алгоритм признака определялись значения дискриминантных функций, на основании которых оценивалось местонахождение каждого клинического наблюдения в «диагностическом» пространстве. Для проведения ДА использовалась база данных «Прогноз ХГН».

Для определения алгоритма и решающего правила диагностики клинических типов течения хронического гломерулонефрита в качестве исходной информации было отобрано 33 наиболее информативных показателя (табл. 8). Включенные в диагностический алгоритм показатели наиболее всесторонне характеризовали каждый их отмеченных клинических типов течения ХГН. Из важных анамнестических сведений для проведения ДА были использованы такие показатели, как связь заболевания с употреблением алкоголя, выявление у пациентов опухолевого процесса в организме, а также отсутствие всякой видимой причины развития ХГН. Отдельную группу признаков заболевания составили сведения о преобладании в начале развития ХГН тех или иных синдромов. Сюда были отнесены ОНС, МС, АГ, а также начало заболевания с изолированных отеков или с изолированной протеинурии. Из клинических проявлений ХГН для составления диагностического алгоритма были использованы: отеки различной локализации вплоть до анасарки, сухость кожных покровов, различные изменения со стороны сердца, повышение АД, НС.

Лабораторные данные давали значительную часть более специфической информации для прогнозирования течения ХГН. Так, в указанный алгоритм были включены: плотность мочи, уровень протеинурии, суточная потеря белка с мочой, выраженность эритроцитурии в пробе по Нечипоренко. Биохимические тесты, такие как наличие и выраженность гипопротеинемии и диспротеинемии, а также по-

вышение уровней холестерина и р-липопротеидов, были весьма значимыми для диагностики клинических типов течения ХГН. Важное значение имели и иммунологические показатели - отклонение от нормативных значений уровней 1&А. и

Процедура ДА выполняется автоматически при использовании пакетов указанных выше прикладных программ. Сводка проведенного ДА включает в себя ряд таблиц, содержащих значения 5 дискриминантных функций, из которых на долю двух первых (Р, и Р2) проходилось более 93% информации. Значениями остальных трех функций в данном случае можно пренебречь без значительных последствий для диагностического процесса. Значения дискриминантных функций приведены в табл. 8.

Таблица 8

Значение дискриминантных функций и алгоритм диагностики клинических типов течения ХГН_

№ п/п Наименование информативного признака Значение И) Значение Рг

1 Возраст, балл -1,71 1,17

2 Наличие и выраженность НС, балл 134 -0,54

3 Наличие ТИК 4,01 -2,43

4 Дебют заболевания с ОНС 4,64 1,5

5 Дебют заболевания с МС -1,3 1,1

6 Дебют заболевания с АГ -3,77 2,75

7 Связь заболевания с употреб. алкоголя 3,38 1,23

8 Связь заболев с опухолевым процессом 8,26 -4,73

9 Дебют заболевания с отеков 0,49 -0,09

10 Отсутствие причины заболевания 0,39 0,61

11 Изменение цвета мочи -1,48 -1,05

12 Снижение диуреза 0,25 0.16

13 Наличие отеков на лице 5,04 -3,19

14 Наличие отеков на голенях -8,13 3,81

15 Анасарка -2,18 0,36

16 Изменения со стороны сердца, балл 0,6 1,39

17 Сухость кожных покровов -1,06 1,2

18 Гипопротеинемия, балл -3,24 1,27

19 Альбумино-глобулиновый коэффициент 2,94 0,55

20 Гипер-аг-глобулинемия -3,9 1,77

21 Гипер-р-липопротедемня, балл -0,7 0,39

22 Уровень IgA в сыворотке крови, балл 1,47 -2,25

23 Суточная потеря белка с мочой 1,59 -2,57

24 Уровень ^О в сыворотке крови, балл -1,57 4,03

25 Гипоальбуминемия, балл 0,17 -0,47

26 Выраженность эритроцитурии 0,83 0,69

27 Дебют заболевания с протеинурии -1,24 1,04

28 Тахикардия 0,01 -2,06

29 Брадикардия 2,96 -2,8

30 Наличие повышенного АД, балл 7,53 -3,1

31 Гиперхолестеринемия, балл 14,22 -9,11

32 Выраженность протеинурии, балл -11,6 5,23

33 Плотность мочи 1,36 0,91

Процедура использования представленного в табл. 8 алгоритма является традиционной. В него последовательно включаются и суммируются весовые коэффициенты выявленных у конкретного больного симптомов, перемноженные на значение самих показателей, выраженных в баллах.

Таким образом вычисляются значения двух дискриминантных функций набора симптомов заболевания конкретного пациента. Полученные суммы сравниваются с приведенными в табл. 9 положениями центроидов 6 подгрупп наблюдения с различными клиническими типами течения ХГН, что и позволяет в конечном итоге уточнить диагностическое предположение. Следует заметить, что чем ближе вычисленные с помощью приведенного алгоритма координаты, тем точнее будет диагностическое предположение.

На основании нахождения средних значений симптомов для каждой из 6 подгрупп наблюдения мы решили многомерные диагностические задачи по совокупному взаимодействию всех включенных в алгоритм признаков ХГН и указанных объектов, распределенных на классы по актуальному критерию.

Таблица 9

Значение групповых центроидов клинических типов течения ХГН_

Клинический тип течения ХГН Значение днскриминантной ФУНКЦИИ Значение дискриминантной функции Т?2

МАНТ с НС 26,32 -5,55

АНТ 30,64 0,7

АНТ с НС 10,74 2,59

НТ -27,87 -4,04

НГТ -3,98 -16,64

ННТ -7,49 9,61

В результате нами было сформулировано диагностическое правило. Оно заключалось в вычислении расстояния от диагностического объекта до центроидов классов в пространстве канонических дискриминантных функций (рис. 2). Количественное выражение полученных результатов мы получили посредством диалога задания табличных опций, в которой была отражена точность диагностики различных клинических вариантов течения ХГН. Во всех 6 классах точность диагностики превышала 90%. Неправильно классифицированные объекты наблюдения отмечаются соответствующим знаком с последующим анализом причин, приведших к диагностической ошибке.

Диагностика и прогнозирование течения хронического гломерулонефрита с помощью диагностической экспертной системы на основе нейронных сетей

Ввиду относительной громоздкости представленных выше алгоритмов диагностики клинических типов течения ХГН, созданных на основании пошаговой процедуры ДА, а также для сопоставления морфологических вариантов и клинических форм заболевания с наиболее вероятным характером его течения мы предприняли попытку создания диагностической экспертной системы «Прогноз ХГН». Для создания нейронных сетей нами были отобраны такие переменные, которые в большей мере оказывали влияние на результат. Таким образом, были созданы три

нейронные сети по три нейронных слоя в каждой из сетей. Первая сеть - сеть «А» выполняла задачи классификации 5 морфологических вариантов ХГН, вторая -сеть «Б» служила для объективизации диагностики 5 клинических форм указанного заболевания и, наконец, третья - сеть «В» предназначена для осуществления процесса предсказания 6 клинических типов течения хронического гломерулонефрита.

В качестве входных параметров нейронной сети «А» были отобраны 16 наиболее значимых симптомов и синдромов заболевания: выраженность МС, наличие и выраженность НС, наличие ОНС, ТИК и АГ, возраст пациентов, начало заболевания с ОНС, преобладание в клинической картине дебюта ХГН отеков, наличие анасарки, выявление патологических изменений со стороны сердца и их выраженность, СОЭ, наличие и выраженность гипопротеинемии, гипер-а2-глобулинемии, гиперхолестеринемии, протеинурии, а также повышения содержания 1§А в сыворотке крови. Для нейронной сети «Б» в качестве исходных данных были использованы 17 наиболее весомых признаков ХГН: выраженность МС, наличие и выраженность НС, наличие ОНС, ТИК и АГ, возраст пациентов, начало заболевания с ОНС, преобладание в клинической картине дебюта ХГН отеков, наличие анасарки, выявление патологических изменений со стороны сердца и их выраженность, наличие и выраженность гипер-а2-глобулинемии, гиперлипидемии, суточной протеинурии, эритроцитурии, а также повышения содержания 1£А и в сыворотке крови. Для нейронной сети «В» в качестве исходной информации был сформирован набор прогностически важных признаков ХГН, состоящий из 18 симптомов и синдромов заболевания: наличие и выраженность НС, наличие ОНС, ТИК и АГ, возраст пациентов, начало заболевания с ОНС, НС или АГ, наличие анасарки и патологических изменений со стороны сердца и их выраженность, наличие и выраженность гипопротеинемии, гипоальбуминемии, гипер-а2-глобулинемии, гиперхолестеринемии, суточной протеинурии, снижения удельного веса мочи, эритроцитурии, а также повышения содержания 1%<3 в сыворотке крови.

Каждая нейронная сеть была обучена распознавать все введенные в базу данных «Прогноз ХГН» клинические примеры 140 больных с подтвержденными морфологическими диагнозами ХГН. При этом 130 наблюдений отобраны для выполнения задач классификации, а 10 — для осуществления тестирования системы. После завершения ввода данных на нового, вновь обследованного пациента с ХГН в каждую из указанных нейронных сетей автоматически на экран дисплея или, по желанию пользователя, в файл выводится информация, включающая в себя отчет о выполненном задании по предсказанию морфологического варианта, клинической формы и клинического типа течения заболевания в виде сводной таблицы (табл. 10).

Таблица 10

Предположения по диагнозам и их вероятность _

Морфологический вариант Вероятность, % Клиническая форма Вероятность, % Клинический тип течения Вероятность, %

МПГН 85,56 Латентная 0,0 МАНТ сНС 0,0

МКГН 0,0 Гематурическая 0,0 АНТ 0,0

МбГН 13,52 Гипертоническая 0,0 АНТ с НС 100,0

ФСГС 0,92 Нефротическая 100,0 нт 0,0

ми 0,0 Смешанная 0,0 нгт 0,0

- - - ннт 0,0

Следует заметить, что в заключении выдаются все возможные варианты, выраженные в процентах. Каждое новое наблюдение, введенное в базу данных, расширяет диагностические возможности экспертной системы, так как нейронные сети учитывают всю поступившую информацию. Таким образом, предложенная экспертная система является саморазвивающимся искусственным интеллектом, дающим исследователю важный диагностический инструмент для совершенствования диагностики ХГН.

Завершающим этапом исследования явилась проверка разработанных алгоритмов и диагностической экспертной системы в целях оценки их достоверности и практической значимое™. Анализ контрольных карт диагностики различных клинических типов течения ХГН показал, что совпадения предполагаемых диагнозов с окончательными получены в 34 из 36 случаев, что составило 94,4%, при чувствительности метода 92,3% и специфичности 86,2%. Максимальное число совпадений окончательного диагноза с прогнозом на основании расчетных данных, основанных на применении диагностических алгоритмов, было получено при оценке НТ, НГТ, АНТ и АНТ с НС. Таким образом, точность диагностики путем расчета решающего правила на основе ДА была достаточно высокой: для экспертной системы число положительных результатов оказалось несколько меньше - 88,9% случаев (88,9% для сети «А», 97,2% для сети «Б» и 94,4% для сети «В»), что было связано с более ограниченным числом информативных признаков, которые могут быть реально положены в основу экспертной системы на основе нейронных сетей.

Таким образом, результаты практической апробации предлагаемых алгоритмов диагностики различных клинических типов течения ХГН, а также экспертной системы «Прогноз хронического гломерулонефрита» свидетельствуют о целесообразности их применения в клинической практике.

ВЫВОДЫ

1. На основе изучения особенности почечных и внепочечных проявлений у пациентов с различными клинико-морфологическими вариантами хронического гломерулонефрита выделены наиболее диагностически значимые критерии заболевания, позволяющие с точностью от 89,9 до 94,4% поставить диагноз в ранние сроки болезни при чувствительности метода 89,7% и специфичности 83,5%.

2. На основе комплексного ретроспективного анализа 140 случаев различных клинико-морфологических вариантов хронического гломерулонефрита выделены предикторы неблагоприятного течения заболевания с быстрым формированием хронической почечной недостаточности.

3. Разработанный алгоритм и решающее правило прогнозирования течения хронического гломерулонефрита по наиболее информативным симптомам и синдромам являются диагностически эффективным методом (чувствительность 92,3% и специфичность 86,2%) ранней диагностики клинико-морфологических вариантов заболевания.

4. Созданная нами диагностическая экспертная система позволяет определять морфологический вариант, клиническую форму и клинический тип течения хронического гломерулонефрита по минимальному набору признаков, а также начи-

нать дифференцированную терапию различных клинико-морфологических вариантов ХГН на ранних этапах заболевания и выделять группы риска с неблагоприятным прогнозом для разработки индивидуальных схем лечения.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. У пациентов с впервые выявленным диагнозом хронического гломеруло-нефрита для прогнозирования клинического течения заболевания и оптимизации на основе этого подходов к лечению необходимо использовать разработанный алгоритм прогноза. Применение алгоритма не требует специального оборудования и базируется на общеклинических методах обследования. Для определения клинического типа течения хронического гломерулонефрита необходимо использовать систему координат диагностического пространства.

2. Для экспресс-диагностики клинико-морфологических вариантов хронического гломерулонефрита, прогнозирования скорости прогрессирования хронической почечной недостаточности, оптимизации схем лечения и контроля его эффективности на поликлиническом и госпитальном этапах рекомендуется использование разработанной диагностической экспертной системы. Данная система может быть использована также для выделения групп риска с неблагоприятным прогнозом заболевания и автоматического подбора индивидуальной терапии.

Дискриминантная функция Я 2

Рис. 2. График положения групповых центроидов и решающее правило диагностики клинических типов течения ХГН

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. О диагностической и прогностической роли артериальной гипертензии при хроническом гломерулонефрите // Инновационные технологии в медицине : сб. науч. тр. науч.-практ. конф. - Самара : СамГМУ, 2007. - С. 219-222 (соавт. Гуси-нин С. Е.).

2. О современных возможностях раннего прогнозирования характера течения хронического гломерулонефрита // Инновационные технологии в медицине : сб. науч. тр. науч.-практ. конф. - Самара : СамГМУ, 2007. - С. 213-218 (соавт. Гуси-нин С. Е.).

3. Предикторы благоприятного и неблагоприятного течения хронического гломерулонефрита // Инновационные технологии в медицине: сб. науч. тр. науч.-практ. конф. - Самара: СамГМУ, 2007. - С. 222-224 (соавт. Гусинин С. Е.).

4. Артериальная гипертензия и ее прогностическая значимость при хроническом гломерулонефрите П Актуальные вопросы военной медицины : сб. науч. тр. науч.-практ. конф. - Самара : СамВМИ, 2008. - С. 114-115 (соавт. Коломоец Н. М., Гусинин С. Е.).

5. О факторах прогрессирования хронических гломерулонефритов и прогнозировании течения заболевания с помощью диагностических экспертных систем И Воен.-мед. журн. - 2008. - № 9. - С. 56-58 (соавт. Коломоец Н. М., Гусинин С. Е.).

6. Прогностически значимые признаки у больных хроническим гломерулонеф-ритом И Актуальные вопросы военной медицины : сб. науч. тр. науч.-практ. конф. -Самара : СамВМИ; 2008. - С. 193-194 (соавт. Коломоец Н. М„ Гусинин С. Е.).

РАЦИОНАЛИЗАТОРСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Методика прогнозирования течения хронического гломерулонефрита на основании дискриминантного анализа всей совокупности клинико-лабораторных показателей заболевания: Удостоверение № 916 по СамВМИ от 22.11.07 (соавт. Гусинин С. Е.).

2. Математическая модель прогноза активного нефритического типа хронического гломерулонефрита: Удостоверение № 917 по СамВМИ от 22.11.07 (соавт. Гусинин С. Е.).

3. Математическая модель прогноза нефротического типа хронического гломерулонефрита: Удостоверением 918 по СамВМИ от 22.11.07 (соавт. Гусинин С. Е.).

Отпечатано с электронного оригинал-макета 22 10 2008 Бумага офсетная. Печать трафаретная Уел печ л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ 154/02.

Поволжский государственный университет сервиса. 445677, г Тольятти, ул. Гагарина, 4

Актуальность. Среди заболеваний внутренних органов хронический гломерулонефрит занимает ведущее место по числу ошибок диагностики, которые порой достигают 75% (6). Прогрессирование хронических заболеваний почек с нарастанием почечной недостаточности является одной из основных проблем в теоретической и практической нефрологии. (137). Среди множества хронических заболеваний почек по образному определению Б.И. Шулутко (2002) «Его Величество Гломерулонефрит» занимает особое место. Все достижения иммунологии, генетики, прикладных аспектов патоморфологии конца 20-го -начала 21 веков применяются, прежде всего, к гломерулонефриту. В последние десятилетия отмечается тенденция к росту заболеваемости гломерулонефритом (101, 121, 150, 167). Заболевание в большинстве случаев влечет за собой развитие хронической почечной недостаточности, однако, диапазон сроков ее возникновения у больных с различными клиническими формами и морфологическими вариантами различен и колеблется от 1-2 до 30-40 лет (7, 59, 95). Несмотря на достигнутые успехи в разработке различных аспектов данной проблемы, выявления ранних предикторов благоприятного и неблагоприятного течения хронического гломерулонефрита до настоящего времени представляет большие трудности.

Все вышеизложенное определяет проблему прогнозирования течения ХГН как весьма актуальную для внутренней медицины в целом и для нефрологии, в частности.

В последние годы для решения вопросов диагностики и прогнозирования различной патологии внутренних органов активно привлекаются методы математического моделирования (17, 22, 23, 24) и системы искусственного интеллекта на основе нейронных сетей (19, 25, 31, 47, 54, 55). При этом указанные методы современного углубленного математического анализа до настоящего времени не нашли широкого применения в нефрологии в целом и для ранней диагностики и прогнозирования течения ХГН в частности.

Указанные трудности диагностики и прогнозирования течения гломерулонефритов, ограниченные возможности большинства лечебных учреждений в проведении нефробиопсии, а также большой процент допускаемых ошибок в процессе постановки диагноза заболевания и определения клинических типов возможного течения болезни в поликлиниках, амбулаториях врачей общей практики и терапевтических стационарах побудило нас к проведению настоящего исследования.

Цель данного исследования является создание диагностической экспертной системы для определения клинико-морфологических вариантов, прогноза хронического гломерулонефрита и назначения раннего дифференцированного лечения у данной группы больных.

Задачи исследования:

1. Изучить особенности почечных и внепочечных проявлений у пациентов с различными клинико-морфологическими вариантами хронического гломерулонефрита для выделения наиболее диагностически значимых критериев заболевания.

2. Выявить характерные предикторы прогрессирования клинических типов течения хронического гломерулонефрита на основе многолетнего наблюдения и ретроспективного анализа.

3. Разработать алгоритмы и решающие правила прогнозирования характера течения хронического гломерулонефрита по наиболее информативным признакам заболевания и оценить их диагностическую значимость у пациентов с различными клиническими типами течения на ранних этапах заболевания.

4. Создать диагностическую экспертную систему на основе принципа нейронных сетей для диагностики и прогнозирования течения хронического гломерулонефрита.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту

1. Разработанные на основе ранжирования симптомов ХГН алгоритмы диагностики и прогнозирования течения различных морфологических вариантов и клинических типов течения ХГН являются высокоинформативными даже на ранних этапах заболевания.

2. Использование созданной диагностической экспертной системы для раннего прогнозирования характера течения ХГН позволяет повысить точность диагностики заболевания и определить наиболее вероятный тип его течения на основе общепринятых методов исследования.

3. Применение на практике диагностической экспертной системы дает возможность ускорить получение заключений по морфологическому, клиническому и прогностическому диагнозам, а также начинать дифференцированную терапию различных клинико-морфологических вариантов хронического гломерулонефрита на ранних этапах заболевания.

Научная новизна исследования

Подтверждена возможность прогнозирования с высокой долей вероятности (до 94,4%) течения хронического гломерулонефрита на основе математического анализа всех симптомов, выявленных у больных даже на ранних этапах заболевания.

На основе диагностического ранжирования симптомов хронического гломерулонефрита выделены критерии, позволяющие прогнозировать в ранние сроки заболевания морфологические варианты и клинические типы его течения без гистологического подтверждения.

Разработаны математические модели различных клинических типов течения хронического гломерулонефрита, расширяющие теоретические представления о закономерностях и особенностях развития заболевания.

Впервые для диагностики и прогнозирования течения, различных клинико-морфологических вариантов хронического гломерулонефрита предложена авторская самообучающаяся диагностическая экспертная система на основе нейронных сетей.

Практическая значимость работы.

Разработаны и внедрены в клиническую практику алгоритмы диагностики различных клинико-морфологических вариантов хронического гломерулонефрита, что сокращает сроки диагностики и назначения адекватной терапии без увеличения материальных затрат на обследование больных.

Предложены диагностические критерии, позволяющие с вероятностью в 89,9% диагностировать у больных ХГН морфологический вариант болезни без гистологического исследования, а также с вероятностью в 97,2% определять клиническую форму и с вероятностью 94,4% прогнозировать тип течения заболевания на ранних этапах его развития.

Разработана диагностическая экспертная система, позволяющая в короткие сроки в автоматическом режиме на основе общепринятого для больного ХГН диагностического минимума установить клинико-морфологический диагноз, а также спрогнозировать возможный клинический тип его течения.

Внедрение диагностической экспертной системы позволяет начинать дифференцированную терапию различных клинико-морфологических вариантов ХГН на ранних этапах заболевания, а таюке выделять группы риска с неблагоприятным прогнозом для разработки индивидуальных схем лечения.

Предложенные алгоритм диагностики и диагностическая экспертная система могут использоваться в работе нефрологов, терапевтов, врачей общей практики в поликлинических и стационарных условиях.

Диагностическая экспертная система может быть установлена на любом персональном компьютере с CD ROM с минимальными системными ресурсами.

Апробация работы

Материалы диссертации доложены и обсуждены на расширенном совещании кафедры кардиологии ГИУВ МО РФ, 39 и 41 итоговых научно-практических конференциях научно-педагогических кадров СамВМИ (2006, 2008 гг.), научно-практических конференциях г. Самара (2007-2008 гг.), ежегодных международных нефрологических семинарах и конференциях «Белые ночи» (г. Санкт

Петербург, 2006-2008 гг.), V съезде научного общества нефрологов РФ (г. Москва, 2005) и др.

Реализация результатов исследования

Результаты исследования используются в практической работе кафедр терапии, военно-полевой терапии и терапии усовершенствования врачей, клиник Самарского военно-медицинского института, нефрологического отделения Самарской областной клинической больницы им. М.И. Калинина, клиник Самарского государственного медицинского университета, первой городской больницы г. Тольятти.

Полученные данные применяются также в учебном процессе кафедр терапии, терапии усовершенствования врачей, военно-полевой терапии и амбулаторно-поликлинической помощи Самарского военно-медицинского института.

Структура и объем диссертации Диссертация изложена на 165 страницах машинописного текста, из которых 139 -основной текст, 26 - указатель литературы. Работа состоит из введения, обзора литературы, главы «Материал и методы исследования», трех разделов собственных исследований, заключения, выводов, практических рекомендаций. Список литературы содержит 307 наименований, из которых 152 - отечественных, 155 -иностранных авторов. Диссертация иллюстрирована 17 таблицами и 9 рисунками.

ВЫВОДЫ

1. На основе изучения особенности почечных и внепочечных проявлений у пациентов с различными клинико-морфологическими вариантами хронического гломерулонефрита, выделены наиболее диагностически значимые критерии заболевания, позволяющие с точностью от 89,9% до 94,4% поставить диагноз в ранние сроки болезни при чувствительности метода 89,7% и специфичности 83,5%.

2. На основе комплексного ретроспективного анализа 140 случаев различных клинико-морфологических вариантов хронического гломерулонефрита выделены предикторы неблагоприятного течения заболевания с быстрым формированием хронической почечной недостаточности.

3. Разработанный алгоритм и решающее правило прогнозирования течения хронического гломерулонефрита по наиболее информативным симптомам и синдромам являются диагностически эффективным методом (чувствительность -92,3% и специфичность - 86,2%) ранней диагностики клинико-морфологических вариантов заболевания.

4. Созданная нами диагностическая экспертная система позволяет определять морфологический вариант, клиническую форму и клинический тип течения хронического гломерулонефрита по минимальному набору признаков, а также начинать дифференцированную терапию различных клинико-морфологических вариантов ХГН на ранних этапах заболевания и выделять группы риска с неблагоприятным прогнозом для разработки индивидуальных схем лечения.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. У пациентов с впервые выявленным диагнозом хронического гломерулонефрита для прогнозирования клинического течения заболевания и оптимизации на основе этого подходов к лечению необходимо использовать разработанный алгоритм прогноза. Применение алгоритма не требует специального оборудования и базируется на общеклинических методах обследования. Для определения клинического типа течения хронического гломерулонефрита необходимо использовать систему координат диагностического пространства

График положения групповых центроидов и решающее правило диагностики клинических типов течения ХГН

-Э5—1

Дискриминантная функция Р2

2. Для экспресс диагностики юшнико-морфологических вариантов хронического гломерулонефрита, прогнозирования скорости прогрессирования хронической почечной недостаточности, оптимизации схем лечения и контроля за его эффективностью на поликлиническом и госпитальном этапах рекомендуется использование разработанной диагностической экспертной системы. Данная система может быть использована также для выделения групп риска с неблагоприятным прогнозом заболевания и автоматического подбора индивидуальной терапии.