Delist.ru

Методологические подходы к рациональному управлению процессом диагностики и лечения стоматологических заболеваний (25.12.2007)

Автор: Гарданова Жанна Робертовна

Метронидазол (x15) 1 1 1,5 2 1 1 2 1 10,5 0,48

Бисептол (x16) 2 2 1,5 1 2 2 1 2 13,5 0,44

Противовоспалительные препараты

Индометацин (x17) 3 3 3 3 2,5 3 3 3 23,5 0,13

Ортофен (x18) 2 1,5 1 2 2,5 2 1 2 14,0 0,18

Найз (x19) 1 1,5 2 1 1 1 2 1 10,5 0,20

Антигистаминные препараты

Димедрол (x20) 5 4 4 5 5 5 5 5 38,0 0,22

Тавегил (x21) 4 3 4 4 3,5 3,5 3,5 4 29,5 0,28

Супрастин (x22) 3 3 4 3 3,5 3,5 3,5 3 26,5 0,30

Кларетин (x23) 1 1 2 1,5 2 1,5 2 1,5 12,5 0,39

Ломилан (x24) 2 2 1 1,5 1 1,5 1 1,5 11,5 0,40

Витамины

Ундевит (x25) 2 3 3 3 2 2 3 2 20,0 0,07

Гексавит (x26) 3 4 3 4 4 3 4 4 29,0 0,05

Пентовит (x27) 2 2 3 1 3 2 2 3 18,0 0,08

Пиковит (x28) 1 1 1 2 1 1 1 1 9,0 0,10

Оптимизационная модель выбора лечебных мероприятий при альвеолите имеет следующий вид.

Целевая функция:

где xj – альтернативная переменная, принимающая значение «единица» при использовании j-го воздействия и «ноль» в противном случае; aj – ценность j-го лечебного мероприятия.

где zj – стоимость j-го лечебного воздействия; Z – общие затраты на лечение.

Ограничения для препаратов из одной группы:

Аналогичные модели разработаны для всех заболеваний и возможных осложнений.

В шестой главе представлено описание разработанной компьютерной системы интеллектуальной поддержки деятельности врача и результаты ее клинической апробации.

Разработанная система включает в себя подсистемы сбора и обработки архивной информации, построения моделей заболеваний, дифференциальной диагностики, прогнозирования развития осложнений стоматологических заболеваний (рис. 4), выбора оптимального плана лечения и представляет собой комплекс взаимосвязанных программных модулей. Общая структура комплекса и взаимодействие его отдельных компонент приведены на рис. 5.

Построенные модели апробированы в клинических условиях на базе МУЗ «Стоматологической поликлиники №5» Левобережного района г Воронежа, на произвольной выборке, представленной 117 стоматологическими больными. Среди обследованных больных было 54 мужчины (46,2 %) и 63 женщины (53,8 %) в возрасте от 20 до 60 лет. С использованием компьютерной системы интеллектуальной поддержки деятельности врача для каждого больного проведена дифференциальная диагностика и прогнозирование развития осложнений.

Рис. 4. Структурная схема компьютерной системы интеллектуальной

поддержки деятельности хирурга-стоматолога

По установленному обобщенному диагнозу больные распределились следующим образом: затрудненное прорезывание нижнего третьего моляра – 19 человек (15,9 %); острый одонтогенный процесс – 56 чел. (48,2 %), хронический одонтогенный процесс – 42 чел. (35,9 %). При уточнении диагноза выявлена дистопия нижнего зуба мудрости – у 5 человек, полуретенция – у 8, ретенция – у 6, обострение хронического периодонтита – у 41,

острый гнойный периостит челюсти – у 15, хронический гранулематозный периодонтит – у 10, хронический пародонтит – у 3, хронический фиброзный периодонтит – у 29.

В результате прогностического моделирования 39 пациентов (33,3 %) отнесены в группу высокого риска развития осложнений (вероятность развития осложнения более 0,7), 28 (23,9 %) – в группу среднего риска (вероятность развития осложнения от 0,4 до 0,7) и 50 (42,8 %) – в группу низкого риска (нет осложнения).

Больным с высоким и средним риском развития осложнений помимо хирургического лечения проводилась соответствующая превентивная терапия. Выбор лечебных воздействий осуществлялся с использованием разработанной оптимизационной модели.

Несмотря на проведенное лечение, осложнения развились у 16 больных (13,7 %), причем из них у 2-х пациентов из группы «низкого» риска, которым не назначалась превентивная терапия. В большинстве случаев (75,0 %) развившиеся осложнения соответствовали прогнозируемым (табл. 6.2). Однако, у пациента с дистопией нижнего третьего моляра, отнесенного к «низкой» группе риска, развился лимфаденит; с полуретенцией нижнего зуба мудрости, получавшего превентивную терапию для предотвращения развития альвеолита, возникла одонтогенная флегмона; у пациента с хроническим фиброзным периодонтитом с прогнозом возникновения кровотечения из лунки удаленного зуба развился одонтогенный остеомиелит челюсти и у больного с хроническим гранулематозным периодонтитом, отнесенного к «низкой» группе риска развился верхнечелюстной синусит.

Несмотря на развившиеся осложнения у пациентов, лечение которых проводилось на основе разработанной методики, их процент оказался значительно ниже, чем при традиционном лечении (13,7 % против 47,9 %) (рис. 5, 6).

Для более наглядной иллюстрации процесса принятия решений хирургом-стоматологом представлены результаты ситуационного моделирования, с подробным описанием выполняемых вычислений (рис. 7).

Полученные результаты подтверждают клиническую эффективность предложенного подхода, основанного на использовании системы интеллектуальной поддержки деятельности хирурга-стоматолога.

Рис. 5. Сравнительная характеристика результатов традиционного

и предложенного лечения при различных стоматологических заболеваниях

Рис. 6. Сравнительная характеристика результатов традиционного

и предложенного лечения в зависимости от развившихся осложнений

загрузка...