Автоматизированный алгоритм диагностики кровотечений из желудочно-кишечного тракта

Обоснование: желудочно-кишечное кровотечение (ЖКК) является осложнением множества заболеваний желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) (эрозивно-язвенные поражения, сосудистые мальформации, дивертикулы, опухолевые заболевания и др.). В развитых странах уровень летальности от ЖКК составляет от 5 до 15%, а в группе пациентов с тяжёлым рецидивирующим кровотечением достигает 30–40%.

Цель: создание автоматизированного алгоритма диагностики пациентов с желудочно-кишечными кровотечениями.

Методы: с помощью инженерии знаний извлечены термины и связи между ними из научной литературы предметной области ЖКК. После согласования с экспертами информация о диагностике и лечении пациентов с ЖКК упорядочивалась в табличном редакторе MS Excel. Для построения правил по локализации ЖКК в исследование вошли данные историй болезней 280 пациентов в возрасте 20–94 лет (61 [44; 74]), 47,5% из которых женщины, остальные — мужчины. Данные пациенты проходили диагностику и лечение в ГКБ № 31 за период 2008–2021 годов. Для проверки работы алгоритма использованы данные историй болезней 514 пациентов в возрасте 20–96 лет (62 [46; 74]), 57% из которых мужчины, остальные — женщины. Исследуемые пациенты проходили диагностику и лечение в ГКБ № 17 и ГКБ № 31 в 2008–2022 годах. По каждому объекту исследования имеются данные о 37 признаках, 19 из которых клинические, 3 — лабораторные и 15 — эндоскопические. Статистический анализ данных проведён с использованием программного пакета Statistica 13, языка программирования R Project и онлайн-калькулятора GraphPad. Программная реализация полученного алгоритма осуществлена с помощью языка программирования JavaScript.

Результаты: с помощью полиноминальной логистической регрессии создан алгоритм дифференциальной диагностики ЖКК по предварительной локализации источника кровотечения. Имея данные восьми клинико-лабораторных показателей с вероятностью, можно определить предварительную локализацию источника кровотечения: вероятность локализации кровотечения в верхних отделах ЖКТ составляет 84%, 95% доверительный интервал (ДИ) [78%; 89%], в средних отделах ЖКТ — 84%, 95% ДИ [74%; 91%] и вероятность локализации кровотечения в нижних отделах ЖКТ — 75%, 95% ДИ [69%; 80%]. Разработан и реализован в виде web-сервиса итоговый алгоритм поддержки принятия клинических решений при ведении пациентов с ЖКК (sergisa.smrtp.ru/medical/edit.html), работающий с эффективностью 92,2%. Последовательность действий работы алгоритма диагностики кровотечений из ЖКТ следующая.

1. Получение клинико-лабораторных признаков пациента с подозрением на ЖКК.
2. Определение характера кровотечения (явное / скрытое) на основе данных литературы, определение степени тяжести кровопотери (лёгкая / средняя / тяжёлая) на основе классификации А.И. Горбашко, определение предварительной локализации кровотечения (верхний отдел ЖКТ / средний / нижний) на основе регрессионного уравнения.
3. Рекомендации по выбору метода исследования на основе продукционных правил и экспертных мнений.
4. Получение эндоскопических признаков.
5. Определение локализации и источника кровотечения на основе продукционных правил.
6. Рекомендации по остановке / профилактике ЖКК на основе данных литературы и экспертных мнений.

Заключение: впервые в Российской Федерации разработан алгоритм поддержки принятия клинических решений для ведения пациентов с ЖКК с учётом характера клинических проявлений, степени тяжести кровопотери и причины кровотечения, основанный на экспертных мнениях, продукционных правилах и с использованием полиноминальной логистической регрессии. Данный алгоритм позволяет предполагать предварительную локализацию источника кровотечения, реализован как web-сервис и может быть встроен в медицинскую информационную систему на автоматизированное рабочее место (АРМ) врача-хирурга, АРМ врача-эндоскописта и АРМ врача-гастроэнтеролога для поддержки принятия клинических решений при ведении пациентов с ЖКК.