Математическое моделирование в дифференциальной диагностики заболеваний предстательной железы

С.А Возианов, С.Н.Шамраев, И.А.Бабюк (Киев, Донецк)


   Целью работы явилось улучшение ранней диагностики заболеваний предстательной железы за счет повышения точности дифференциальной диагностики на основе использования объективных параметров и критериев организма конкретного больного путем разработки, сравнительной оценки и обоснования преимуществ метода математического моделирования. Предложен новый способ ранней диагностики заболеваний предстательной железы. Для создания математической модели изучены 36 параметров 457 больных с патологией простаты. Для каждого из них определены диагностические коэффициенты, построена таблица, которая может использоваться в качестве формальной истории болезни на первом этапе программы реабилитации данной категории больных. Сравнивая сумму диагностических коэффициентов в различных парах нозологических единиц патологии простаты у конкретного больного с таблицей пороговых сумм, выносится соответствующий диагноз. Использование разработанного способа позволяет на практике провести дифференциальный диагноз заболеваний простаты с точностью 90%. Ключевые слова: заболевания простаты, диагностика, математическое моделирование.

   Заболевания простаты в последнее десятилетие, наряду с известными медицинскими приоритетами (инфекциями, болезнями сердца, мозга, аномалиями развития и травмами) представляют собой не только серьёзную медицинскую, но и большую социальную проблему [1]. Эпидемиологические исследования, проведенные в разных странах, указывают на постепенное нарастание частоты патологии предстательной железы. При аутопсии гистологические признаки гиперплазии простаты обнаруживаются у 8% мужчин в возрасте до 30 лет, у 11 % мужчин в возрасте до 40 лет, более чем у 40% мужчин в возрасте до 50 лет и более чем у 90% мужчин старше 80 лет [1]. В Украине за последние три года заболеваемость гиперплазией предстательной железы увеличилась на 40%, распространенность — на 31%. [3]. Рак предстательной железы занимает одно из первых мест по частоте среди злокачественных новообразований у мужчин старше 60 лет. При этом в развитых странах каждые 10 лет отмечены: увеличение заболеваемости — на 30%, смертности — на 35%, частоты метастатического процесса — на 33% [4]. Согласно последним данным, в 2000 году в США зарегистрировано 180 000 новых случаев рака простаты, при этом 31 900 больных скончалось от этого заболевания. В Украине заболеваемость раком простаты за последние 5 лет увеличилась на 24% и составила в 2001 году99,7 на 100 тыс. мужского населения, смертность — на 11% и составила 14,7 на 100 тыс. населения, с колебаниями от 7,4 во Львовской области до 16,1 в Херсонской [3]. Приблизительно половина взрослого мужского населения испытывает, в какой-то степени, признаки воспаления предстательной железы, и это составляет приблизительно 25% всех посещений уролога [2]. Все вышесказанное свидетельствует о том, что одной из наиболее актуальных проблем современной урологии является ранняя диагностика патологии предстательной железы, которая в большинстве случаев осуществляется с использованием диагностической триады: пальцевого ректального исследования простаты, определения уровня простатического специфического антигена плазмы крови и трансректальной ультрасонографии простаты.

   Вместе с тем, в улучшении системы научной организации труда уролога как в поликлинике, так и в стационаре весомую роль играет усовершенствование методов обработки медицинской информации, а именно — установление количественных взаимосвязей между набором симптомов у конкретного больного для формирования нозологического диагноза. Данный процесс до настоящего времени выполняется самим врачом без использования каких-либо специальных устройств, облегчающих переработку информации, занимая при этом значительную часть рабочего времени. Тогда как применение математического метода для распознавания патологических процессов позволяет в ряде случаев значительно улучшить раннюю диагностику заболевания, сделать её не только своевременной, но и точной. В итоге это позволит улучшить непосредственные и отдаленные результаты лечения. Исходя из принципов медицинской кибернетики, организацию лечения можно представить как систему поэтапного движения информации (жалобы, анамнез — дополнительные методы обследования — дифференциальный диагноз — нозологическая единица — лечение), обеспечивающую управление патологическим процессом.

   При этом следует отметить: во-первых, во всех звеньях данных этапов предполагается участие человека; во-вторых, если два звена — сбор диагностической информации и последующее лечение — человек осуществляет с помощью медицинских приборов, то третье звено — обработку полученной информации для установления диагноза и выбора адекватного лечения — он, как правило, осуществляет самостоятельно, не будучи вооружен специальными техническими приборами для обработки информации.

   Компьютеризация диагностического процесса, более широкое использование математических методов позволяют врачу применять наряду с «творческим» методом постановки диагноза, основанным на искусстве традиционной диагностики, принципиально иной качественный и количественный метод, не требующий многолетнего врачебного практического опыта и высокой квалификации, но вместе с тем более полно использующий наработанный «коллективный опыт» современной медицины.

   Математические модели в медицинской практике, отражающие регулирование в биологических системах, как процессы с обратными связями в виде замкнутых контуров регулирования или как процессы с прямыми связями и уравнениями взаимосвязей звеньев регулирующих систем, встречаются относительно редко [5]. Это объясняется, прежде всего, тем, что и состояния не являются строго детерминированными, не поддаются однозначной характеристике и могут быть описаны лишь вероятностно.

   При этом получение максимально объективной информации о конкретном пациенте с заболеваниями предстательной железы, снижение доли субъективизма, значимости личностных факторов в работе врача являются особенностями современных требований к урологу в плане дифференциальной диагностики патологии простаты. В свою очередь, полученная информация является основой составления комплекса адекватных лечебных мероприятий. Реализация этих важных задач требует переосмысления имеющихся современных методов исследования мочеполовых органов, их усовершенствования, а также осуществления разработки новых эффективных методов диагностики и широкого внедрения их в медицинскую практику. Целью нашей работы явилось улучшение ранней диагностики заболеваний предстательной железы за счет повышения точности дифференциальной диагностики на основе использования объективных параметров и критериев организма конкретного больного путем разработки, сравнительной оценки и обоснования преимуществ метода математического моделирования.

Материалы и методы
   Ретроспективному анализу подверглись истории болезни 132 мужчин с заболеваниями простаты, 20 - с новообразованиями органов мочевой системы различной этиологии, а также амбулаторные данные о 305 пациентах с подтвержденным диагнозом, которые находились под нашим наблюдением с 2000 по 2003 годы включительно. Клинический материал этой работы составил 457 наблюдений. Физикальный осмотр проводили два квалифицированных уролога и один андролог, непосредственно занимающиеся проблемой заболеваний предстательной железы. В случае необходимости, биопсию простаты выполнял один врач. Из этих больных 78 (17,1%) пациентов подверглись позадилобковой простатэктомии, 18 (3,9%) — чрезпузырной простатэктомии, 6 (1,3%) — радикальной простатэктомии (пятерым из которых — по новой методике с применением аппарата для наложения швов на уретру) [7]. У 117 (25,6%) мужчин произведено 135 пункционных биопсий простаты.

   Каждый пациент подвергался ультрасонографии. В процессе выполнения данной работы мы использовали ультразвуковой аппарат «Siemens Eleqra» (Германия) с возможностью цветового допплерографического картирования. Суспизионными данными в отношении патологии предстательной железы считали: 1) инфильтрат или узел, уплотнение, неравномерность консистенции при пальпаторном ректальном исследовании простатической области; 2) гипои гиперэхогенный фокус в периферической зоне предстательной железы с или без нарушения целостности её капсулы, появление которых нельзя было объяснить сосудистыми структурами, кистами или артефактами при трансректальной сонографии простаты. Определение объема предстательной железы и опухолевых участков производили расчетным способом по формуле Тегп5-51атеу [6]. Клинико-лабораторные исследования выполнялись по стандартным методикам, используемым в лаборатории фундаментальных исследований Института неотложной и восстановительной хирургии имени В.К. Гусака АМН Украины.

   В результате предварительной работы по изучению вероятностей заболеваний простаты у мужчин, сопутствующих симптомов и заболеваний, качественная реализация вычислительных методов диагностики позволила впервые в урологической практике разработать диагностические таблицы, доступные для применения как в математических компьютерных программах, так и без вычислительной техники для индивидуального обследования и массовых профилактических осмотров мужского населения. Для оценки изучаемых объективных параметров везикоуретрального сегмента и критериев конкретного пациента использовали величину диагностического коэффициента (ОК), который может иметь положительный и отрицательный знак в зависимости от его влияния на вклад в ту или иную нозологическую единицу патологии предстательной железы. При этом применена методика неоднородной последовательной процедуры распознавания, базирующейся на методе Байеса и стандартной формуле, приведенных в руководстве Е.В. Гублера [5]:

DK (х,) = 100*lq(P(xl/Al)/P(x;/Al)),
где DK — диагностический коэффициент; Р(х/А1) - частота встречаемости соответствующего диапазона признака Xi при благоприятном влиянии на вклад в диагноз заболевания предстательной железы; P(xi/Д2) — частота встречаемости соответствующего диапазона признака Xi при неблагоприятном влиянии на вклад в диагноз заболевания предстательной железы; XI, ... i, — объективные параметры (жалобы, анамнестические данные, данные дополнительных методов обследования).


Результаты исследований и их обсуждение
   Разработанный нами на основе Байесовского метода способ дифференциальной диагностики заболеваний простаты реализуется следующим образом. Исследуют жалобы, анамнестические и физикальные данные пациента, а также особенности везикоуретрального сегмента по данным ультрасонографии. Полученные данные диагностических коэффициентов обрабатываются отдельно по парам: острый простатит-рак простаты, гиперплазия простаты-рак простаты, хронический простатит-гиперплазия простаты, хронический простатит-рак простаты и т.д.

   Полученные величины диагностических коэффициентов суммируют отдельно со знаком «+» и со знаком -» и сравнивают с пороговыми суммами и с заданными процентами ошибок, после чего выносится предварительное диагностическое заключение с последующим составлением индивидуального плана дополнительных исследований и комплекса лечебных мероприятий. Если сумма коэффициентов > +30, например, в паре рак простаты-хронический простатит, то порог А1, т.е. правильности вынесения диагноза рака простаты равен 99,9%, а порог А2, т.е. диагноза хронического простатита равен 0,1%, с учетом ошибки, которая не превышает 20%. И, наоборот, если сумма коэффициентов < -30, то пороги А1 и А2 (т.е. правильность установления диагнозов рака и хронического воспаления простаты) равны, соответственно, 0,1% и 99,9%. Если сумма коэффициентов > -30, но < +30. это свидетельствует либо о недостатке информации для принятия решения о данной нозологической единице патологии простаты с намеченным уровнем надежности, либо о наличии промежуточного состояния между двумя её заболеваниями. Таким же образом, по оставшимся парам считаем вероятности остальных заболеваний. Если из четырех заболеваний вероятность трех меньше 10% (р<0,1), то с уверенностью выставляем диагноз того заболевания простаты, процент которого равен 90% или выше. В том случае, когда вероятность двух диагнозов различается не более чем на 5%, рекомендуется использовать дополнительные методы диагностики, позволяющие подтвердить или исключить одну из нозологических единиц.

   Практическое использование предложенного нами способа показало, что точность диагноза составляет зачастую менее 90%. Причины, которые не позволяют достичь теоретической точности дифференциальной диагностики, вероятно, заключаются в том, что нами не были учтены такие состояния везико-уретрального сегмента, как простатическая иптраэпителиальная неоплазия, воспалительные заболевания уретры и мочевого пузыря, а также ряд других параметров пациента (простатический специфический антиген, допптеро-графические признаки предстательной железы, патология верхних мочевых путей и др.). Учет данных критериев в дальнейшем усовершенствовании предложенного нами способа ранней диагностики заболеваний предстательной железы позволит повысить точность диагноза, а, следовательно, улучшить результаты лечения данной категории пациентов. Предлагаемую нами диагностическую таблиц;. можно использовать в общем виде, в качестве первого этапа реабилитации пациентов с заболеваниями простаты, что позволит выявить вышеуказанных больных при профосмотрах непосредственно по месту работы. Наличие на крупных промышленных предприятиях достаточно хорошо оснащенных медико-санитарных частей и вычислительных центров создает все необходимые условия для максимальной автоматизации проведения всеобщей диспансеризации. При её реализации могут быть выделены два основных этапа: 1) профилактическое обследование с целью выявления имеющихся урологических заболеваний; 2) последующее наблюдение за лицами с выявленными заболеваниями. Предложенная нами методика проведения профилактических осмотров трудящихся в условиях промышленного предприятия заключается в следующем. После издания приказа директора о проведении профосмотра на основании списка различных групп работников медсанчасть составляет график проведения осмотров. Медицинская сестра проверяет правильность заполнения анкет и передает их в вычислительный центр. На основании вычисленных диагностических коэффициентов формируются группы лиц, нуждающихся в проведении дополнительных методов диагностики. Талоны уведомления с указанием срока проведения обследования выдаются на руки пациентам. После завершения предписанного обследования и осмотра врачами-специалистами работников направляют к цеховому врачу, который после уточнения диагноза заполняет талоны-уведомления и передает их в вычислительный центр, где составляют отчеты но результатам профилактического исследования.

   Математический метод дифференциальной диагностики заболеваний предстательной железы и диагностическая таблица апробированы на обследованном контингенте больных и внедрены в медицинскую практику Института неотложной и восстановительной хирургии им. В.К. Гусака АМН Украины.

   Таким образом, разработанный нами способ ранней диагностики заболеваний предстательной железы обеспечивает объективную количественную оценку критериев, позволяет учесть взаимовлияние различных параметров друг на друга и сделать раннюю диагностику заболеваний простаты индивидуальной для каждого конкретного больного. Принимая во внимание высокую разрешающую способность автоматизированного скрининга и возможность сокращения экономических затрат на обработку клинической информации с помощью ЭВМ, считаем возможным рекомендовать предложенный нами способ диагностики заболеваний простаты и первый этап программы реабилитации больных с патологией предстательной железы для широкого внедрения в практику урологических, онкологических и хирургических отделений, а также в социально-оздоровительные программы на крупных промышленных предприятиях.

   Данное исследование не могло дать ответ на ряд значимых вопросов для урологов (прогнозирование исхода лечения заболеваний простаты, выбор метода формирования анастомоза с учетом особенностей патологии везико-уретрального сегмента у конкретного больного, тактика реабилитации пациента после радикальной простатэктомии или лучевой терапии и/или других лечебных манипуляций). Совместное решение этих вопросов с учетом применения методов математического моделирования позволит урологам выработать дифференцированный подход к ранней диагностике и лечению заболеваний предстательной железы.