Разработка алгоритма для оценки риска развития у пациента онкологического заболевания на основе результатов лабораторного исследования крови

В статье автор разрабатывает алгоритм для оценки риска развития у пациента онкологического заболевания на основе результатов лабораторного исследования крови пациента с использованием статистического анализа показателей лабораторного исследования крови пациентов, больных онкологическими заболеваниями.

Ключевые слова: информационные технологии, статистический анализ, система поддержки принятия врачебного решения, алгоритм.

В настоящее время особое значение в развитии медицины играют системы поддержки принятия врачебного решения. Система поддержки принятия врачебных решений — это программное обеспечение, позволяющее путем сбора и анализа информации влиять на принятие врачом решения при обследовании пациента, диагностике, назначении лечения с целью снижения ошибок и повышения качества оказываемой медицинской помощи [1].

Принято решение реализовать модуль поддержки принятия врачебного решения на основе показателей анализа крови пациента. Одной из основных функций разрабатываемого модуля является оценка риска развития онкологического заболевания у пациента на основе показателей лабораторного исследования крови и анализа показателей лабораторного исследования крови пациентов, больных онкологическими заболеваниями.

Для оценки риска развития у пациента онкологического заболевания необходимо определить средний диапазон значений показателей анализа крови пациентов, больных онкологическими заболеваниями.

В медицинской информационной системе, для которой разрабатывается модуль в рамках данной работы, реализован регистр онкологических пациентов. Регистр содержит информацию о пациентах, больных онкологическими заболеваниями, а также о пациентах, перенёсших онкологическое заболевание.

В целях определения среднего диапазона значений показателей общего анализа крови больных онкологическими заболеваниями, принято решение реализовать функцию расчёта среднего значения и дисперсии результатов анализа крови пациентов, находящихся в регистре онкологических пациентов, методами математической статистики.

Математическая статистика — раздел математики, посвященный математическим методам систематизации, обработки и использованию статистических данных для научных и практических выводов [2].

Среднее значение выборки рассчитывается по формуле 1.

где: — среднее значение показателя; n — количество результатов, — значение показателя для i пациента ( — сумма всех результатов).

Выборочная дисперсия и стандартное отклонение позволяют оценить степень колебания данных вокруг среднего значения выборки. Дисперсия рассчитывается по формуле 2.

(2)

где: — выборочная дисперсия.

Стандартное выборочное отклонение рассчитывается по формуле 3.

где: — стандартное выборочное отклонение.

Входные и выходные параметры функции вычисления диапазона значений показателей лабораторного исследования крови больных онкологическими заболеваниями описаны в таблице 1.

Таблица 1

Входные и выходные параметры функции вычисления диапазона значений показателей лабораторного исследования крови пациентов, больных онкологическими заболеваниями

На рис. 1 представлен алгоритм расчёта диапазона значений показателей лабораторного исследования крови больных онкологическими заболеваниями.

Рассмотрим алгоритм оценки риска развития онкологического заболевания для пациента на основе показателя лабораторного исследования крови, представленный на рис. 2. Входным параметром функции является показатель лабораторного исследования крови x, тип параметра float. Вспомогательными переменными являются выходные данные функции вычисления диапазона значений показателей лабораторного исследования крови больных онкологическими заболеваниями.

Рис. 1. Алгоритм расчёта диапазона значений показателей лабораторного исследования крови больных онкологическими заболеваниями

Рис. 2. Алгоритм оценки риска развития онкологического заболевания у пациента на основе показателя лабораторного исследования крови

Литература:

1. Реброва, О. Ю. Эффективность систем поддержки принятия врачебных решений: способы и результаты оценки. Клиническая и экспериментальная тиреоидология. 2019.

2. Смирнов, Н. В. Курс теории вероятностей и математической статистики. 1965.