Введение

Клинически корректно сформированные индивидуализированные программы физической активности, которые учитывают уникальные физиологические и функциональные особенности организма, как ключевой компонент кардиореабилитации демонстрируют высокую эффективность в оптимизации и ускорении процессов восстановления и улучшении исходов сердечной недостаточности. Этот терапевтический эффект обусловлен многогранным воздействием физической активности на патофизиологические механизмы, включая функцию эндотелия, нейрогуморальную регуляцию, сосудистый тонус и микроциркуляцию. В частности, физические нагрузки способствуют нормализации метаболических процессов, улучшению оксигенации тканей и активации компенсаторных механизмов, что в совокупности приводит к улучшению общего состояния сердечно-сосудистой системы.

В то же время тест с сердечно-легочной нагрузкой (КАРЕН-тестирование) считается «золотым стандартом» оценки функционального состояния кардиореспираторной системы. По результатам теста определяется большое количество параметров (более 200), основными из которых являются: потребление кислорода (V`O<sub>2</sub>), выделение углекислого газа (V`CO₂), мощность выполненной нагрузки, вентиляторный анаэробный порог, хронотропный ответ и др. [1, 2].

Формирование персонализированных протоколов реабилитации и изучение эффективности существующих программ реабилитации для разных групп пациентов после хирургических операций на сердце, легких, желудочно-кишечном тракте, после трансплантации критически лимитированы следующими факторами:

1) необходимостью комплексного анализа мультимодальных (цифровых, текстовых, графических) данных, генерируемых в процессе нагрузочного тестирования, их синхронизации в реальном времени, а также интеграции дополнительных клинических показателей;

2) отсутствием решений для создания и ведения объединенного цифрового архива биомедицинских данных, получаемых при нагрузочном тестировании;

3) отсутствием методов унификации и стандартизации данных, полученных в процессе комплексного нагрузочного тестирования.

Накопление значительного опыта проведения комплексного нагрузочного тестирования пациентов вышеуказанных групп с формированием больших массивов данных послужило основанием для исследования по разработке информационно-технологических научно-практических основ создания единого унифицированного платформенно-независимого решения для работы с данными комплексного стресс-тестирования пациентов, в том числе для разработки персонализированных реабилитационных программ при разной патологии.

Цель исследования — разработка информационно-технологических и клинических научно-практических основ создания системы извлечения, интеграции и консолидации данных нагрузочного тестирования.

Материал и методы

Были проанализированы данные исследований пациентов с патологией сердца, которым выполнены стресс-тесты на кардиореспираторной системе CORTEX, включающей эргоспирометр Metalyser 3b с программой обработки данных Metasoft Studio и электрокардиограф Custo Med 400.

Обмен данными между кардиореспираторной системой и цифровым электрокардиографом является двусторонним и осуществляется в реальном масштабе времени.

Результаты стресс-эхокардиографии анализировали на приборе экспертного класса GE Vivid E-95 (США) и экспортировали в EchoPAC. Заключение по результатам исследования формировали в PACS/РИС Гамма Мультивокс.

Протоколы исследования по результатам КАРЕН-тестирования формируются автоматически по данным, содержащимся в информационной системе в виде PDF и Excel-файлов. На основании полученных протоколов формировали общее заключение по результатам КАРЕН-тестирования и вносили в медицинскую информационную систему РНЦХ.

Результаты и обсуждение

За последнее десятилетие расширилось использование сердечно-легочного тестирования с физической нагрузкой для оценки резервных возможностей кардиореспираторной системы [3—10]. В связи с этим направление стандартизации в области технологии получения и анализа данных является ключом к обеспечению достоверных воспроизводимых результатов, которые могут служить основой для принятия клинических решений. Основа диагностической технологии — новые интеллектуальные методы: искусственный интеллект, нейронные сети, работа с большими объемами многомерных мультимодальных данных, получаемых с помощью визуализирующих, электрофизиологических и других диагностических методов исследования.

Кардиореспираторное тестирование у пациентов с разной патологией является приоритетным направлением в оценке функции организма. В настоящее время компьютерная медицина претерпевает новое развитие с внедрением в клиническую практику интегративных моделей по оценке систем кровообращения и дыхания для выбора решений о своевременном и эффективном лечении. Разработка современных компьютерных технологий с анализом массивов больших диагностических данных — несомненно, прорывное направление развития как в науке, так и в практике. Востребованность такого направления прослеживается в спорте, оценке результатов лечения, реабилитации. Особенно это важно в хирургии.

Предоперационное прогнозирование хирургического риска, повышение безопасности выполнения хирургических вмешательств любой сложности, сокращение сроков госпитализации и быстрая реабилитация — первоочередные задачи современной медицины, для решения которых необходимо использовать возможности компьютерного анализа и моделирования.

Настоящее исследование было направлено на оценку ответа кардиореспираторной системы на физическую нагрузку с получением мультимодальных данных и стандартизации результатов исследования (рис.1).

Рис. 1. Протокол нагрузки.

Панельный отчет как пример мультимодальных данных одного из компонентов комплексного нагрузочного тестирования.

Имеющиеся технологии расширили понимание конкретных аспектов технологии обработки данных, необходимость ее цифровой трансформации. Под цифровой трансформацией понимается переход от ручного анализа данных из разных учетных и аналитических систем к предоставлению цифрового сервиса¹ автоматизированной обработки данных.

В своей практике мы постарались выстроить структуру цифровой трансформации аналитической обработки, состоящую из ряда задач:

1. Формирование клинико-диагностического подхода к принятию расширенного кардиореспираторного нагрузочного тестирования как одного из основных методов диагностики функционального состояния сердечно-сосудистой и респираторной систем;

2. Сбор данных кардиологического и кардиореспираторного нагрузочного тестирования в унифицированном формате;

3. Возможность определения инструментов мониторинга при оценке состояния сердечно-сосудистой системы с использованием современных цифровых технологий формализации и анализа данных.

Решение по формированию частной модели цифрового профиля пациента для кардиореспираторного нагрузочного тестирования и стресс-эхокардиографии направлено на оценку функции системы кровообращения. В связи с этим разработка алгоритмов как кардиологического, так и кардиореспираторного нагрузочного тестирования и стресс-эхокардиографии позволяет сформировать аналитический отчет по медицинским данным для единого протокола исследования.

Частная инфологическая модель данных комплексного кардиореспираторного нагрузочного тестирования объединяет сведения из разных источников данных — как цифровых, так и аналоговых.

В основе построения модели лежат следующие принципы:

1. Единые корневые объекты — организация, врач, пациент, исследование;

2. Обеспечение единой онтологической базы — все одинаковые понятия должны кодироваться одинаково;

3. Сложность структур параметров должна компенсироваться простотой их хранения;

4. Различаются структуры хранения и структуры представления данных;

5. Исследование может выполняться однократно или представлять собой набор данных, регистрируемых на протяжении периода времени.

На рис. 2 представлена верхнеуровневая частная инфологическая модель данных кардиореспираторного нагрузочного тестирования и стресс-эхокардиографии.

Рис. 2. Частная инфологическая модель данных комплексного кардиореспираторного нагрузочного тестирования.

Поставленные задачи определяют направление формирования сервиса аналитической обработки мультимодальных данных на основе инфологической модели данных и технологии цифрового профиля пациента² (рис. 3).

Рис. 3. Потоки данных в процессе комплексного нагрузочного тестирования.

В связи с тем, что поток данных имеет технологические разрывы (отсутствует связь между базами данных различных информационных систем), консолидация данных нагрузочного тестирования на основе частной информационной модели профиля пациента позволит осуществлять многомерный анализ комплексных данных.

Заключение

Создание информационного решения, основу которого составляет система извлечения, интеграции и консолидации объективно определенных, статистически выверенных и систематизированных параметров сердечно-сосудистой и респираторной систем по данным нагрузочных тестов, дает возможность формирования персонализированных протоколов реабилитации, изучения эффективности существующих программ реабилитации для разных групп пациентов после хирургических операций на сердце, легких, желудочно-кишечном тракте, после трансплантации органов.

Исследование выполнено в рамках Государственного задания на НИР.

Участие авторов: концепция и дизайн исследования — Сандриков В.А., Кулагина Т.Ю.; поиск материала — Кулагина Т.Ю., Еланцев С.В., Закатов М.Д., Егоров А.В.; статистическая обработка и анализ данных — Кулагина Т.Ю., Еланцев С.В.; написание текста — Сандриков В.А., Кулагина Т.Ю.; редактирование — Сандриков В.А.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

¹ Цифровой сервис — это набор взаимосвязанных функций или систем, которые автоматизируют технологические процессы и позволяют пользователю решать его задачи за счет синхронизации данных.

² Цифровой медицинский профиль пациента представляет собой гибридное хранилище данных из различных источников.