ỨNG DỤNG MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN MỀM XÂY DỰNG PHẦN MỀM TRỢ GIÚP ĐIỀU TRỊ THUỐC CHỐNG ĐÔNG ĐƯỜNG UỐNG CHO BỆNH NHÂN SỬ DỤNG VAN TIM NHÂN TẠO

44 438 0
ỨNG DỤNG MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN MỀM XÂY DỰNG PHẦN MỀM TRỢ GIÚP ĐIỀU TRỊ THUỐC CHỐNG ĐÔNG ĐƯỜNG UỐNG CHO BỆNH NHÂN SỬ DỤNG VAN TIM NHÂN TẠO

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

TRẦN NGỌC CƯỜNG – NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN – KHÓA 2003 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC ỨNG DỤNG MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TỐN MỀM XÂY DỰNG PHẦN MỀM TRỢ GIÚP ĐIỀU TRỊ THUỐC CHỐNG ĐÔNG ĐƯỜNG UỐNG CHO BỆNH NHÂN SỬ DỤNG VAN TIM NHÂN TẠO NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TRẦN NGỌC CƯỜNG LỜI CẢM ƠN Tơi xin chân thành cảm ơn Phó giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Hoàng Phương, Giám đốc trung tâm tin học – Bộ y tế tận tình hướng dẫn đề tài, kiến thức phương pháp luận quý giá cho đồ án Tôi xin chân thành cảm ơn bác sĩ Nguyễn Ngọc Quang – Bộ môn Tim mạch – trường Đại học Y Hà nội, bác sĩ Phạm Thái Sơn, bác sĩ Lê Thanh Bình Khoa hậu phẫu C1, Viện tim mạch quốc gia Việt Nam, bệnh viện Bạch Mai giải thích cho tơi hiểu vấn đề phức tạp chuyên môn y học đánh giá phương án tiếp cận lý thuyết so với vấn đề thực tế điều trị thuốc chống đông đường uống Tôi xin chân thành cảm ơn Trung tâm phát triển khoa học, công nghệ tài trẻ, Trung ương Đồn TNCS Hồ Chí Minh tạo điều kiện tốt thời gian cơng việc để tơi tham gia hồn thiện khóa học Tơi xin chân thành cảm ơn buổi seminar khoa học Trung tâm tin học – Bộ y tế dành cho buổi trình bày ý tưởng, hướng tiếp cận giải pháp giải vấn đề mà đồ án đưa Chúc seminar bạn ngày phát triển Tôi xin chân thành cảm ơn người thân yêu, bạn bè, đồng nghiệp trẻ từ công ty iMatrix, công ty RunSystem động viên giúp đỡ tơi suốt khóa học q trình làm đồ án Chúc công ty bạn ngày đồn kết gắn bó trở thành cơng ty lớn Việt nam Tôi xin bày tỏ lịng cảm ơn thầy cơng tác Trung tâm đào tạo bồi dưỡng sau đại học giúp đỡ hướng dẫn tận tình chúng tơi suốt khóa học Tơi xin bày tỏ lịng cảm ơn thầy cô Khoa công nghệ thông tin trường Đại học Bách Khoa Hà Nội giúp đỡ tạo điều kiện cho q trình học tập Cuối cùng, tơi xin cám ơn bạn lớp Cao học CNTT khóa 2003-2005 sát cánh bên tơi vượt qua khó khăn vất vả suốt năm học tập bên Chúc tất bạn trở thành người thành đạt HÀ NỘI - 2005 Mục lục 3.2.4 Những hướng ứng dụng lập luận dựa trường hợp 39 Danh sách bảng Danh sách hình vẽ Lời mở đầu I Đặt vấn đề II Mục tiêu đề tài III Phạm vi nghiên cứu IV Phương pháp nghiên cứu V Bố cục đề tài Chương Một số phương pháp tính toán mềm áp dụng cho việc dự đoán liều lượng thuốc chống đông 40 4.1 Phương pháp thăm dò sử dụng luật 40 4.2 Phương pháp trường hợp dựa trường hợp 48 4.3 Phương pháp tìm kiếm quy luật sử dụng thuốc 55 4.4 Kết hợp phương pháp 59 Chương 5: Xây dựng phần mềm thử nghiệm thuật tốn dự đốn liều lượng thuốc chống đơng 64 Chương 1: Sơ qua bệnh tim việc điều trị thuốc chống đông đường uống bệnh nhân thay van tim nhân tạo 10 5.1 Thiết kế hệ thống 64 5.2 Cơ sở liệu 66 5.3 Mô tả phần mềm 67 1.1 Tìm hiểu sơ bệnh tim 10 Chương 6: Kết vận hành thử nghiệm đánh giá 79 1.1.1 Tìm hiểu qua tim bình thường 10 1.1.2 Những bệnh liên quan đến việc thay van tim 14 1.2 Điều trị thuốc chống đông đường uống bệnh nhân thay van tim nhân tạo 15 1.2.1 Kiến thức chung 15 1.2.2 Theo dõi sử dụng thuốc 18 Chương 2: Xác định yếu tố liên quan kiến thức chuyên gia điều trị thuốc chống đông đường uống 21 6.1 Các kết vận hành thử nghiệm 79 6.2 Nhận xét đánh giá 83 Kết luận 84 Tài liệu tham khảo 86 2.1 Các yếu tố liên quan đến điều trị thuốc chống đông đường uống 21 2.1.1 Vấn đề điều trị sau mổ 21 2.1.2 Chế độ ăn uống loại thực phẩm chứa Vitamin K 22 2.2 Hạn chế đối tượng nghiên cứu 26 Chương 3: Cơ sở lý thuyết số phương pháp tính toán mềm 27 3.1 Lý thuyết tập mờ 27 3.1.1 Các khái niệm 27 3.1.2 Các phép toán sở 28 3.1.3 Mơ hình mờ phương pháp lập luận mờ 30 3.1.4 Khử mờ 31 3.2 Lập luận dựa trường hợp 33 3.2.1 Sử dụng lại tri thức kinh nghiệm 33 3.2.2 Các kỹ thuật lập luận dựa sử dụng lại 34 3.2.3 Hàm đo tương tự lập luận dựa trường hợp 37 Danh sách bảng Bảng 1.1 Tác dụng thuốc chống đông 17 Bảng 2.1 Liệt kê tất loại thức ăn có chứa Vitamin K 23 Bảng 4.1 Ngưỡng INR an toàn loại van nhân tạo 41 Bảng 4.2 Công thức xác định hàm tương tự thành phần 51 Bảng 4.2 Sơ đồ thuật toán tự tìm quy luật 56 Bảng 4.3 Sơ đồ thuật tốn tìm quy luật từ CSDL mẫu quy luật 57 Bảng 4.4 Sơ đồ thuật toán phương pháp lai 60 Bảng 5.1 Dải INR an toàn bệnh 79 Bảng 5.2 Kết thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-27346, phương pháp thăm dò 80 Bảng 5.3 Kết thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-28690, phương pháp thăm dò 80 Bảng 5.4 Kết thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-28734, phương pháp thăm dò 81 Bảng 5.5 Kết thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-29002, phương pháp thăm dò 81 Bảng 5.6 Kết thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-10001, phương pháp thăm dò 81 Bảng 5.7 Kết thử nghiệm theo phương pháp thứ tìm kiếm quy luật 82 Danh sách hình vẽ Hình 1.1 Quả tim nhìn từ phía trước 10 Hình 1.2 Quả tim nhìn từ phía sau 11 Hình 1.3 Sau cắt bỏ tâm nhĩ, nhìn từ xuống để thấy rõ vị trí van tim 12 Hình 1.4 Van động mạch chủ 13 Hình 3.1 Chu trình lập luận dựa trường hợp 48 Hình 5.1 Cơ sở liệu hệ thống 66 Hình 5.2 Chức nhập thơng tin cá nhân trạng thái người bệnh 67 Hình 5.3 Chức nhập thơng tin bữa ăn hàng ngày 68 Hình 5.4 Chức nhập chế độ hoạt động hàng ngày 69 Hình 5.5 Chức nhập thông tin loại van tim nhân tạo 70 Hình 5.6 Chức nhập thông tin hàm lượng vitamin K thức ăn 71 Hình 5.7 Chức nhập thông tin vùng miền 72 Hình 5.8 Chức nhập thơng tin khu vực sinh sống 73 Hình 5.9 Chức nhập thơng tin thuốc uống hàng ngày 74 Hình 5.10 Phương pháp dự đốn thăm dị 75 Hình 5.11 Phương pháp dự đoán dựa trường hợp 76 Hình 5.12 Phương pháp dự đốn tìm kiếm quy luật 77 Hình 5.13 Phương pháp dự đốn kết hợp 78 III Phạm vi nghiên cứu Lời mở đầu I Đặt vấn đề Bệnh nhân bị bệnh tim sau mổ thay van tim bác sỹ định cho dùng thuốc chống đông máu lâu dài Đây công việc quan trọng bệnh nhân bị bệnh tim mà phải dùng chống đông Vì khơng dùng khơng đủ hiệu lực tai biến tắc mạch xảy đe doạ tính mạng bệnh nhân Ngược lại, dùng liều dẫn đến chảy máu Liều thuốc uống bệnh nhân thay đổi từ ngày qua ngày khác phụ thuộc nhiều yếu tố Lịch uống ngày bệnh nhân cần tuân thủ quản lý chặt chẽ Bác sỹ xác định xác liều lượng thuốc bệnh nhân cần uống sau kiểm tra yếu tố đông máu(Tỷ lệ prothrombin -TP số bình thường hố quốc tế - INR) Liều thuốc thay đổi bệnh nhân phụ thuộc nhiều vào bác sĩ phòng khám, thời gian suốt phần đời cịn lại Một phần mềm sử dụng thuật toán dự đoán liều lượng thuốc cần uống, quản lý lịch uống thuốc hàng ngày người bệnh giải pháp thật hữu ích góp phần giảm gánh nặng cho bệnh nhân Các thuật toán dựa lập luận xấp xỉ thích hợp phải sử dụng kiện khó thống kê tính tốn người bệnh ngày, kiến thức chuyên gia bác sĩ điều trị phải dự đoán liều lượng cần uống ngày người bệnh II Mục tiêu đề tài Đề tài tập trung giải vấn đề sau đây: - Nghiên cứu làm rõ toán sử dụng thuốc chống đông đường uống bệnh nhân thay van tim nhân tạo - Đề xuất thuật toán mơ việc tính liều lượng cho bệnh nhân dựa lý thuyết xấp xỉ - Xây dựng phần mềm hỗ trợ quản lý hỗ trợ điều trị thuốc chống đông đường uống sử dụng thuật toán - Vận hành thử nghiệm phần mềm, theo dõi đánh giá kết Viện tim mạch Trung ương Xác định đánh giá việc điều trị thuốc chống đông đường uống vấn đề phức tạp thời gian phải điều trị dài Khối lượng độ phức tạp kiện đầu vào lớn Đối tượng bệnh nhân điều trị thuốc chống đông lại nhiều thành phần phụ thuộc nhiều yếu tố chuyên môn bệnh lý điều kiện dịch tễ khác Với thời gian có hạn, đề tài xác định giới hạn việc xây dựng thuật toán phần mềm hỗ trợ cho lớp bệnh nhân đặc trưng chiếm đa số ca thay van tim Việt Nam IV Phương pháp nghiên cứu Phương pháp điều tra khảo sát thực tế phân tích hệ thống Phương pháp thống kê Phương pháp so sánh Phương pháp chuyên gia Phương pháp ứng dụng lý luận xấp xỉ lý thuyết tập mờ lập luận dựa trường hợp V Bố cục đề tài Lời mở đầu: Sự cấp thiết Đề tài nghiên cứu Mục tiêu, nhiệm vụ, phạm vi phương pháp nghiên cứu Chương 1: Tìm hiểu sơ qua bệnh tim việc điều trị thuốc chống đơng đường uống Phần trình bày số vấn đề bệnh tim mạch, bệnh nhân thay van tim nhân tạo, việc điều trị thuốc chống đông đường uống cho bệnh nhân Chương 2: Xác định yếu tố liên quan kiến thức chuyên gia điều trị thuốc chống đơng đường uống Phần trình bày nghiên cứu đánh giá, thu thập phân loại loại đối tượng toán xác định liều lượng sử dụng thuốc chống đơng đường uống Trong có kiến thức chuyên gia việc xác định liều lượng sử dụng thuốc ngày bệnh nhân Chương 3: Cơ sở lý thuyết số phương pháp tính toán mềm Phần nhắc lại số khái niệm phương pháp tính tốn mềm lý thuyết tập mờ lập luận dựa trường hợp Chương 4: Xây dựng thuật toán dự đoán liều lượng thuốc chống đơng Đưa thuật tốn dự đốn liều lượng thuốc chống đơng Chương 5: Xây dựng phần mềm thử nghiệm thuật toán dự đốn liều lượng thuốc chống đơng Xây dựng phần mềm, thiết kế hệ thống sở liệu Chương 6: Kết vận hành thử nghiệm đánh giá Kết luận Tài liệu tham khảo Chương 1: Sơ qua bệnh tim việc điều trị thuốc chống đông đường uống bệnh nhân thay van tim nhân tạo 1.1 Tìm hiểu sơ bệnh tim 1.1.1 Tìm hiểu qua tim bình thường Cấu trúc hoạt động Nhìn mặt trước ( Hình 1.1), ta thấy tim khối (thịt), đầu nhọn hướng bên trái, gọi mỏm tim hay đỉnh tim Trên bề mặt tim, có nhiều mặt máu chạy ngoằn ngoèo: động mạch vành tĩnh mạch vành Những động mạch vành nhỏ bé có nhiệm vụ quan trọng đem oxy đến cho tim Nếu chúng bị tắc, vùng tim bị hoại tử, bệnh nhồi máu tim Hình 1.1 Quả tim nhìn từ phía trước Động mạch chủ; Động mạch phổi; 3.Tĩnh mạch chủ trên; 4.Tĩnh mạch phổi; 5.Tiểu nhĩ phải; 6.Tiểu nhĩ trái; Rãnh liên thất trước; 8.Tâm thất phải; Tâm thất trái; 10 Mỏm tim; 11 Tâm nhĩ phải; 12.Các động mạch lên tay đầu 10 Mặt sau tim (Hình 1.2) có mạch vành Hình 1.2 Quả tim nhìn từ phía sau Động mạch chủ; Động mạch phổi; 3.Tĩnh mạch chủ trên; Tâm nhĩ trái; 5.Tĩnh mạch phổi phải; 6.Tâm nhĩ phải; 7.Tĩnh mạch chủ dưới; 8.Tâm thất trái; 9.Tâm thất phải; 10.Rãnh liên thất sau; 11.Mỏm tim; 12.Tâm thất trái ; 13.Tĩnh mạch phổi trái; 14.Các động mạch lên tay đầu Ở hai lỗ thông tâm nhĩ với tâm thất bên dưới, màng tim gấp lại thành van gọi van nhĩ-thất Nhờ có van mà máu chiều, từ tâm nhĩ xuống tâm thất Van bên phải tâm nhĩ tâm thất phải, gọi van ba lá, cịn van bên trái có hai thơi (Hình 1.3) Van hai hay bị bệnh, có hở van, phổ biến nhiều hẹp van Hình 1.3 Sau cắt bỏ tâm nhĩ, nhìn từ xuống để thấy rõ vị trí van tim 1.Mép sau van hai lá; 2.Tâm thất trái; 3.Vòng van hai lá; 4.Van hai lá; 5.Mép trước van hai lá; Van chủ; 7.Van phổi; 8.Tâm thất phải; Vòng van lá; 10 Van ba Ở "cửa ngõ" hai động mạch lớn, nội tâm mạc xếp thành van, gọi van động mạch, cịn có tên van tổ chim, bổ dọc động mạch chúng giống tổ chim xếp cạnh (Hình 1.3) van nhĩ-thất, van động mạch cho máu theo chiều định Van động mạch chủ, gọi van chủ, cho máu từ tâm thất trái vào động mạch chủ, van động mạch phổi cho máu từ tâm thất phải vào động mạch phổi thơi Hình 1.3 nhìn van tim từ xuống, sau cắt bỏ hai tâm nhĩ "vung nồi" Trong thực tế, van bên trái tim van hai lá, van chủ, hay mắc bệnh van bên phải van ba van phổi Để hiểu thêm hoạt động tim, cần làm quen với người "hàng xóm" xem quan hệ với (Hình 1.4) Tim nằm lồng ngực, hai phổi trái phải, sau xương ức, mỏm chếch phía trước sang trái chiếm nhiều chỗ phổi trái phổi phải Khi có người bị ngừng tim điện giật hay chết đuối chẳng hạn, người ta ép xương ức, tức ép lên tim, giúp tim tống máu nuôi thể Chú ý khơng ép lên vùng ngực trái, hiệu mà lại dễ gãy xương sườn Ngay sau tim thực quản, nên tim to nhiều, người bệnh thấy nuốt khó 11 12 1.1.2 Những bệnh liên quan đến việc thay van tim Hở hai Hở van hai gặp hẹp nhiều Khi van bị hở khơng đóng kín, pha II lúc tâm thất trái co bóp mạch, phần máu đỏ chứa bị đẩy ngược chiều lên tâm nhĩ trái Tất nhiên phần lớn máu đẩy xi chiều vào động mạch chủ, máu phải hai phía nên tâm thất trái bắt buộc phải làm việc sức Một mặt, máu nuôi thể giảm số “bị” ngược trở lại tâm nhĩ trái, mặt khác tâm nhĩ trái bị ứ máu nên khơng cịn khả nhận thêm máu từ phổi về, gây ứ máu phổi Những rối loạn làm tim bị suy Người ta phẫu thuật bệnh này, cách làm hẹp lỗ van hai cho bớt hở Những trường hợp nặng, phải thay van Hở van chủ Trong bệnh này, van chủ đóng khơng kín pha III I (tức tâm trương), số máu từ động mạch chủ, ngược trở lại tâm thất trái Do đó, máu ni thể bị thiếu đi, tâm thất trái bị tải yếu dần, suy tim xuất Để chữa bệnh này, có cách thay van Hẹp van chủ Hình 1.4 Van động mạch chủ Van chủ hẹp, nên máu vào động mạch chủ khó khăn khơng đủ ni thể Trong đó, tâm thất trái phải tốn nhiều cơng sức hơn, đẩy máu qua chỗ hẹp Lâu dần, tim suy (tức van tổ chim bên trái, P T hai lỗ động mạch vành bên phải bên trái) Lúc nghỉ ngơi phút tim đập 75 nhát Đấy người lớn; tim trẻ đập nhanh nhiều Đối với sinh vật nói chung, kích thước lớn tim đập chậm; tim voi đập 25 lần phút, tim chuột đập tới 500! Mỗi nhát đập người lớn, tâm thất trái bơm đẩy 70 ml máu đỏ, phút lượng máu đỏ bơm vào động mạch chủ 70ml x 75 = 5.250ml tức 5,2 lít Con số gọi cung lượng tim Tất nhiên lượng máu tâm thất phải bơm vào động mạch phổi Vì tim hoạt động nhiều vậy, nên lượng oxy tim tiêu thụ lớn Mặc dù cân nặng có 250g tức bốn phần nghìn trọng lượng thể, tim nhận 5% máu, sử dụng 10-12% oxy tồn thân Nói cách khác, gam tim "xài" gấp 25 lần so với gam phần khác thể Nếu so sánh với quan coi "quan trọng" khác phút 100g gan tiêu thụ có 2ml oxy; 100g não tiêu thụ 3,3ml oxy; 100g thận 6ml oxy, 100g tim 9,7ml oxy Cách chữa phải dùng phẫu thuật thay van Thiếu máu cục tim Nếu động mạch vành không tắc hẳn nhồi máu tim, mà bị hẹp thơi, tim khơng có vùng bị hoại tử, mà có vùng bị thiếu oxy tương đối Đó trường hợp thiếu máu cục tim, gọi suy vành Tuy nhiên, động mạch vành hẹp ít, tiết diện giảm 40-50% so với bình thường khơng gây vấn đề Chỉ hẹp nhiều, 70% trở lên, người bệnh bị đau thắt ngực; thời gian dài sau bị suy tim Cũng có bệnh nhân động mạch vành bị hẹp, không đau ngực bao giờ, bị suy tim, nhiều tim khơng nhận đủ oxy Trước kia, bác sĩ nhận xét suy tim bệnh động mạch vành nước ta Nhưng nghiên cứu gần (Hoàng Minh Hiền, 2000) cho thấy Bệnh viện Hữu Nghị, khảo sát 98 trường hợp suy tim, có 31 bệnh động mạch vành (31,6%), nhiều suy tim bệnh van, có 27 tức 27,6% 13 14 Về cách xử trí thiếu máu cục tim nhồi máu tim xin xem thêm "Đau thắt ngực nhồi máu tim" (Vũ Đình Hải Hà Bá Miễn Nhà xuất y học, 1996) Có hai nhóm van tim nhân tạo sử dụng là: van học van sinh học Van học: cấu tạo kim loại, chất dẻo, vải ví dụ như: 1.2 Điều trị thuốc chống đông đường uống bệnh nhân thay van tim nhân tạo + Van lồng-bi (Starr-Edwards) + Van đĩa lật (Bjork - Shiley) + Van hai cánh (Saint Jude) 1.2.1 Kiến thức chung Các tổn thương van tim thấp, với hậu biến chứng yếu tố thuận lợi hình thành huyết khối Huyết khối tạo thành tim thương gặp bệnh nhân bị hẹp van hai thấp tim (Bruce F.Waller)[6,7] Huyết khối thươngcó tâm nhĩ trái (và tiểu nhĩ trái), nhiên huyết khối tìm thấy nhĩ phải buồng tâm thất Ngoài yếu tố bất thương đông máu chức tiểu cầu, chuyển động hỗn loạn chậm chạp dòng máu bệnh van tim thúc đẩy tạo thành huyết khối Nhiều nghiên cứu cho thấy tai biến tắc mạch bệnh nhân hẹp van hai có liên quan chặt chẽ với diện huyết khối âm cuộn nhĩ trái bệnh nhân hẹp hai bị rung nhĩ kéo dài, nguy huyết khối tăng gấp 5,5 lần so với bệnh nhân có nhịp xoang (Goswami K.C CS)[6,7] Khi phân tích số liệu khác siêu âm tim bệnh nhân hẹp hai lá, số tác giả thấy rằng: Đặc điểm loại van bền vững (tuổi thọ van dài), lại dễ tạo huyết khối, bệnh nhân thay ghép van phải điều trị chống đông suốt đời - Van sinh học: xử lý từ mô động vật như: người, bị , lợn Ví dụ: + Van nguồn gốc từ lợn: Hancock Carpentier-Edwards, Mosaic + Van làm từ màng tim bò: Ionescu Đặc điểm loại van bị thoái hoá sau khoảng 10 năm Tuy nhiên bệnh nhân ghép van sinh học điều trị chống đông lâu dài, thông thường dùng chống đông tháng sau thay van Một số thuốc chống đông cách sử dụng cho bệnh nhân bị bệnh van tim thấp - Nếu kích thước nhĩ trái chiều dọc ≥ 55mm nguy huyết khối tăng 10 lần - Nếu diện tích nhĩ trái ≥ 30cm2 nguy huyết khối tăng 3,38 lần - Ngoài vận tốc sóng tiểu nhĩ giảm ≤ 20cm/s yếu tố gia tăng nguy huyết khối (Esteban G CS) Trong bệnh van tim thấp, thuốc chống đông đ sử dụng để điều trị dự phịng khơng cho tạo thành huyết khối và/ hạn chế không cho huyết khối đ hình thành phát triển thêm Các bệnh nhân bị hẹp hai lá, rung nhĩ có cục máu đông tạo thành nội mạc nhĩ trái (và tiểu nhĩ trái), tim hoạt động co bóp liên tục đẩy chúng vào hệ tuần hồn gây nghẽn mạch (James F.Toole, Ancel N.Waller)[6,7] bệnh nhân điều trị chuyển nhịp (sốc điện phá rung), có nguy nghẽn mạch cao Nghẽn mạch xảy với quan khác như: não (gây tai biến mạch máu não), thận (nhồi máu thận), mạc treo (nhồi máu mạc treo) - Các thuốc kháng Vitamin K dùng điều trị dự phòng huyết khối nghẽn mạch lâu dài - Các Heparin dùng điều trị dự phòng với thời gian ngắn Các bệnh nhân bị bệnh tim thấp có suy tim nặng phải nằm bất động lâu sau phẫu thuật, sinh đẻ dễ bị tai biến huyết khối tĩnh mạch, nhồi máu phổi Các thuốc kháng Vitamin K Ngày bệnh nhân bị bệnh van tim thấp để điều trị thay van nhân tạo nhiều Tuy nhiên họ lại có nguy bị huyết khối cao khơng điều trị dự phòng tốt 15 Các thuốc chống đơng dùng phổ biến là: Có hai nhóm kháng Vitamine K lưu hành: * Các dẫn xuất Coumarin 16 + Acenocoumarol (Sintrom) Nhanh, + Ethyl bicoumacetat (Tromexane) ngắn + Warfarin (Coumadin) Ethyl bicoumacetal (Tromexane) Phenyl-indan-dion 18-24 24-48 2,5 18-24 48-96 5-10 24-48 48-96 8-9 24-48 48-72 31 36-72 96-120 35-40 (Pindione) + Tioclomarol (Apegmone) Trung * Các dẫn xuất Indan-dion: bình + Phenyl-indan-dion (Pindione) Acenocoumarol (Sintrom) Fluorophenyl-indan- + Fluorophenyl-indan-dion (Previscan) dion (Previscan) Cơ chế tác dụng Chậm, dài Các chất kháng Vitamin K ức chế tổng hợp (ở gan) yếu tố đông máu phụ thuộc Vitamin K Các yếu tố đ là: - Warfarin (Coumadin) Yếu tố II (Prothrombin) - Yếu tố VII (Proconvertin) 1.2.2 Theo dõi sử dụng thuốc - Yếu tố IX (Antihemophilie B) Lâm sàng - Yếu tố X (Stuart) - Bệnh nhân cần theo dõi xử lý kịp thời tai biến xảy với người điều trị thuốc nhẹ nặng nề Xuất huyết biến chứng thường gặp Biểu xuất huyết nhẹ mảng xuất huyết da, chảy máu chân răng, chảy máu cam Các tai biến nặng nề xảy như: xuất huyết não, màng não, xuất huyết nhãn cầu, xuất huyết tiêu hoá, quanh thận, thường thận, khớp, - Các biểu lâm sàng khác gặp hơn: mẩn đỏ da, sốt, tiêu chảy, suy thận, suy gan, suy tuỷ Sau dùng chất kháng Vitamin K thời gian, nồng độ yếu tố giảm huyết tương trình đơng máu kéo dài Điều cịn phụ thuộc vào liều lượng hoạt chất sử dụng bệnh nhân Do thuốc kháng Vitamin K khơng làm giảm q trình đơng máu ngay, sau ngừng thuốc tác dụng chống đơng kéo dài thời gian, phụ thuộc vào trình tổng hợp yếu tố đơng máu thời gian thải trừ thuốc Cận lâm sàng Dược động học - Các xét nghiệm đnh giá tác dụng thuốc để điều chỉnh liều điều trị, ngừng thuốc dự phòng tai biến Thời gian bán huỷ tuỳ thuộc thuốc thay đổi từ 2,5 đến 40 Thời gian tác dụng thay đổi, chia thành loại: * Thời gian Quick Bảng 1.1 Tác dụng thuốc chống đông Tác dụng Thuốc (biệt dược) Khảo sát yếu tố II, VII, X V So với chứng, cần giữ mức 2-2,5 lần Bắt đầu tác Thời gian Thời gian bán dụng (giờ) tác dụng huỷ (giờ) (giờ) Tỷ giá Prothrombin cần trì mức 25-35% 17 18 * INR (International Normalized Ratio) Chỉ định điều trị chống đành Cho phép chuẩn hoá loại bỏ khác biệt mẫu thuốc thử khác nhau, phòng xét nghiệm khác Chỉ định Thời gian Quick bệnh nhân INR= ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ ISI Thời gian Quick chứng ISI (International Sensitivity Index) số đo nhạy cảm quốc tế hoá ISI theo quy định mẫu Thromboplastin chuẩn hoá theo quy ước quốc tế [6] - Phòng ngừa nghẽn mạch huyết khối - Các bệnh van tim thấp: hẹp hai lá, hẹp hở hai - Rối loạn nhịp nhĩ - Chuẩn bị điều trị rung nhĩ sốc điện - Van tim nhân tạo Chống định - Rối loạn đường máu - Bị bệnh nguy chảy máu, phẫu thuật, chấn thương, loét đường tiêu hố tiến triển, u mạch, phình mạch, phồng tách động mạch, viêm màng tim INR từ 2-3 bệnh nhân: - Tăng huyết áp nặng chưa kiểm sốt + Hở hai có rung nhĩ (mạn tính kịch phát) hẹp hai sau điều trị chống đng năm - Tai biến mạch não, chảy máu não - Suy gan nặng + Nhịp xoang với tâm nhĩ trái lớn (>55mm siêu âm M.Mode) Thận trọng phụ nữ có thai, cho bú, người già, suy thận INR cho phép theo dõi điều trị chống đông tốt Trong bệnh tim thấp - điều trị chống đông cần điều chỉnh: + Hiện có suy tim rối loạn chức thất trái nặng Trong trường hợp dùng liều kháng Vitamin K tiêm tĩnh mạch chậm 10mg Vitamin K, tiêm lặp lại cần thiết INR từ 3-4,5 bệnh nhân: + Hẹp hai có rung nhĩ (mạn tính kịch phát) năm đ?u tiên điều trị chống đng Liều lượng cách dùng + Có tiền sử nghẽn mạch hệ thống - Cần ý: + Van tim nhân tạo * Ngoài xét nghiệm trên, xét nghiệm khác sử dụng: - Thử nghiệm Owren (Thrombotest) để thăm dò yếu tố đng máu - Thời gian Prothrombin 19 Liều điều trị khác cho người, chí thời điểm người - Ở người tổn thường thận làm ứ đọng chất kháng Vitamin K - Khi ăn thức ăn nhiều Vitamin K giảm tác dụng thuốc kháng Vitamin K - Khi ngừng điều trị phải giảm liều dần để tránh nguy tăng đông ngược (Rebound) - Theo dõi xét nghiệm thường kỳ để điều chỉnh liều lư?ng thuốc cần thiết để đảm bảo hiệu lực điều trị tránh tai biến 20 4.4 Kết hợp phương pháp Trường hợp bệnh nhân Thực tế việc điều trị bệnh nhân kéo dài theo suốt thời gian sống họ Nên việc sử dụng kết hợp phương pháp dự đoán liều lượng thích hợp theo giai đoạn q trình điều trị Phương pháp kết hợp mơ lại trình điều trị lâu dài cho bệnh nhân Các phương pháp thăm dị, tìm trường hợp tương tự tìm quy luật liều lượng áp dụng thời điểm khác trình điều trị, điều giúp cho việc nhanh xác định liều lượng ổn định bệnh nhân Và mục tiêu toán Bước 1: giai đoạn đầu bệnh nhân: Sử dụng phương pháp tìm bệnh án mẫu tương tự nhất, xây dựng hệ thống liều lượng xương sống Bước 2: Xác định xem có tồn bệnh án tương tự khơng Khi phương pháp tìm bệnh án tương tự có kết sử dụng, phải kết hợp với phương pháp thăm dò để dựa hệ thống luật để dự tính điều chỉnh liều lượng sát thực lần khám lại bệnh nhân Bước 3: Trong trường hợp không tồn bệnh án tương tự nào, áp dụng phương pháp thăm dò Bước 4: Sau khoảng thời gian định(1 tuần, tuần, tháng, tháng): áp dụng phương pháp tìm kiếm quy luật sử dụng thuốc bệnh nhân Mấu chốt phương pháp kết hợp việc kết hợp thuật toán dự đoán theo thời gian điều trị Mục tiêu tìm giải pháp điều trị ổn định cho bệnh nhân Phương pháp kết hợp cải thiện khả dự đoán liều lượng hệ thống Sử dụng phương pháp 2: tìm bệnh án mẫu tốt Sai Tồn tại? Xây dựng liều lượng xương sống dựa theo phương pháp Sử dụng phương pháp 1: tính liều lượng theo luật Sử dụng phương pháp 1: điều chỉnh liều lượng theo luật Sau lần khám lại Sử dụng phương pháp 3: Tìm quy luật điều trị Sai Sử dụng phương pháp 3: Tìm quy luật điều trị đúng Tồn tại? Sai Tồn tại? Dự đoán liều lượng ổn định Bảng 4.4 Sơ đồ thuật toán phương pháp lai 59 60 Ví dụ minh họa: Xét trường hợp bệnh nhân có số liệu sau: Patient id 05-0010001 age 22 sex H W Operated Date Nam 170 62 2005/4/19 Risk of Froze Blood Risk of Em Cao Cao Clinical En Type of valse Van co No of valse Region Mien Bac Epidemic Nong Thon Dải INR an toàn bệnh nhân sau: Patient_id Date INR_Min INR_max Dose basic 05-00-10001 2005/9/26 2.5 3.5 Tập bệnh án mẫu sau: Patient id BN1 BN2 BN3 BN4 BN5 sex Nam Nam Nữ Nữ Nam age 45 45 45 45 45 H 160 160 160 160 160 W 43 43 43 43 43 Operated Date 9/10/2005 9/10/2005 9/10/2005 9/10/2005 9/10/2005 Risk of Froze Blood cao Thấp Cao Thấp Cao Risk of Em Clinical En Cao Rung nhĩ, Thấp tiền sử tắc mạch, Cao Thấp Cao huyết khối nhĩ, rối loạn chức thất trái nặng Type of valse Cơ học bi Cơ học đĩa cánh Cơ học đĩa cánh Cơ học nhiều van Sinh học dị loài No of valse 2 2 Region Epidemic Bắc Thành thị Bắc Thành thị Bắc Bắc Bắc Thành thị Thành thị Thành thị Bước 1: Tính bệnh án tương tự Bước 2: Khơng có bệnh án thỏa mãn bệnh nhân đưa vào có ngày mổ sớm bệnh án mẫu tháng Các độ đo tương tự không thỏa mãn lớn 0.9 Bước 3: Áp dụng phương pháp thăm dò: Kết trả bảng sau: 61 Patient_id No 05-00-10001 31 Date 2005/10/26 INR 6.38 Dose INR_Pred 5.88 Dose_Pred Err_INR -0.5 Err_Dose -1 05-00-10001 32 2005/10/27 6.38 3.5 -2.88 05-00-10001 33 2005/10/28 6.38 3.5 -2.88 05-00-10001 34 2005/10/29 6.38 3.5 -2.88 05-00-10001 35 2005/10/30 6.38 3.5 -2.88 05-00-10001 36 2005/10/31 6.38 3.5 -2.88 05-00-10001 37 2005/11/1 1.3 3.5 2.2 -2 05-00-10001 38 2005/11/2 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 39 2005/11/3 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 40 2005/11/4 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 41 2005/11/5 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 42 2005/11/6 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 43 2005/11/7 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 44 2005/11/8 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 45 2005/11/9 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 46 2005/11/10 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 47 2005/11/11 2.86 2.86 0 05-00-10001 48 2005/11/12 2.86 2.86 -1 05-00-10001 49 2005/11/13 2.86 2.86 0 05-00-10001 50 2005/11/14 2.86 2.86 -1 05-00-10001 51 2005/11/15 2.86 2.86 0 05-00-10001 52 2005/11/16 2.86 2.86 -1 05-00-10001 53 2005/11/17 2.86 2.86 0 05-00-10001 54 2005/11/18 2.86 2.86 -1 05-00-10001 55 2005/11/19 2.86 2.86 0 05-00-10001 56 2005/11/20 2.86 2.86 -1 05-00-10001 57 2005/11/21 2.86 2.86 0 05-00-10001 58 2005/11/22 2.86 2.86 -1 05-00-10001 59 2005/11/23 2.86 2.86 0 05-00-10001 60 2005/11/24 2.86 2.86 -1 05-00-10001 61 2005/11/25 2.86 2.86 0 05-00-10001 62 2005/11/26 2.86 2.86 -1 05-00-10001 63 2005/11/27 2.86 2.86 0 05-00-10001 64 2005/11/28 2.86 2.86 -1 05-00-10001 65 2005/11/29 2.86 2.86 0 05-00-10001 66 2005/11/30 2.86 2.86 -1 05-00-10001 67 2005/12/1 2.86 2.86 0 05-00-10001 68 2005/12/2 2.86 2.86 -1 05-00-10001 69 2005/12/3 2.86 2.86 0 05-00-10001 70 2005/12/4 2.86 2.86 -1 05-00-10001 71 2005/12/5 2.86 2.86 0 05-00-10001 72 2005/12/6 2.86 2.86 -1 Bước 4: Tìm quy luật điều trị Xét đoạn liệu trên, bệnh nhân đến khám định kỳ vào ngày cuối (No 72) kết xét nghiệm INR khoảng an toàn (2.86), áp dụng phương pháp tìm kiếm quy luật tập liệu bệnh nhân, sử dụng thuật toán tự tìm kiếm quy luật, kết trả sau: 62 Quy luật Quy luật Quy luật 2 2 2 3 2 2 Chương 5: Xây dựng phần mềm thử nghiệm thuật toán dự đoán liều lượng thuốc chống đơng Kết tính độ lặp lại: R(quy luật 1)=1/5=0.2, R(quy luật 2)=1/5=0.2, R(quy luật 3)=3/5=0.6, Trong trường hợp quy luật thứ tồn tại, áp dụng quy luật cho việc tính liều lượng giai đoạn tiếp theo, tính đến lần khám lại tiếp sau bệnh nhân Trong trường hợp quy luật áp dụng, việc tính liều lượng ngày tiếp sau dựa theo quy luật này, tức ngày thứ hai đầu tuần uống 2/8 viên sintrom, ngày thứ ba uống 3/8 viên, ngày thứ uống 2/8 viên, ngày thứ uống 3/8 viên, ngày thứ uống 2/8 viên, ngày thứ uống 3/8 viên, ngày chủ nhật uống 2/8 viên: Patient_id No 05-00-10001 73 Date 2005/12/3 INR Dose INR_Pred 2.86 Dose_Pred 05-00-10001 74 2005/12/4 2.86 05-00-10001 75 2005/12/5 2.86 05-00-10001 76 2005/12/7 2.86 05-00-10001 77 2005/12/8 2.86 05-00-10001 78 2005/12/9 2.86 05-00-10001 79 2005/12/10 2.86 Err_INR 5.1 Thiết kế hệ thống Tên module Phần quản lý thông tin người bệnh STT Các phần liên quan Nhập liệu chung người bệnh Nhập trạng thái cá nhân người bệnh Nhập chế độ ăn uống người bênh Nhập chế độ sinh hoạt người bệnh Nhập dải INR an toàn người bệnh Nhập chế độ sử dụng thuốc người bệnh Err_Dose Sự kết hợp ba phương pháp thể rõ ràng trình dự đoán liều lượng điều trị bệnh nhân: Từ ngày 31 đến ngày 72 trình điều trị: liều lượng dự đốn theo phương pháp thăm dị Từ ngày 73 lần khám lại gần nhất, liều lượng dự đốn theo phương pháp tìm kiếm quy luật điều trị Tuy nhiên, với ví dụ này, thời gian để áp dụng việc tính quy luật liều lượng q ít, nên mang tính minh họa phương pháp kết hợp ba thuật toán mà thơi 63 Phần hỗ trợ dự đốn liều lượng thuốc cần uống STT Các phần liên quan Áp dụng phương pháp thăm dò, sử dụng luật mờ Áp dụng phương pháp lập luận dựa trường hợp Áp dụng phương pháp tìm kiếm quy luật điều trị người bệnh Áp dụng phương pháp lai: tích hợp giải pháp 64 Phần thông tin tham khảo STT 5.2 Cơ sở liệu Các phần liên quan Cơ sở liệu sử dụng SQL Server 2000 Các bảng liệu chính: Bảng trữ lượng vitamin K thức ăn Bảng bệnh án tham khảo Bảng loại van tim nhân tạo Bảng vùng miền Bảng khu vực Hình 5.1 Cơ sở liệu hệ thống 65 66 5.3 Mô tả phần mềm Một số hình ảnh giao diện phần mềm dự đốn liều lượng thuốc chống đơng liệt kê Hình 5.3 Chức nhập thơng tin bữa ăn hàng ngày Thông tin bữa ăn hàng ngày bệnh nhân quản lý Lượng vitamin K hấp thụ vào thể bệnh nhân qua đường ăn uống ước lượng từ Hình 5.2 Chức nhập thơng tin cá nhân trạng thái người bệnh Chức nhập liệu ban đầu bệnh nhân, tham số có liên quan đến việc điều trị dự dốn liều lượng thuốc quản lý 67 68 Hình 5.4 Chức nhập chế độ hoạt động hàng ngày Hình 5.5 Chức nhập thơng tin loại van tim nhân tạo Chế độ hoạt động hàng ngày bệnh nhân nhập vào hệ thống qua giao diện Tuy nhiên, quản lý hết hoạt động ngày bệnh nhân, hệ thống cần nhập vào ước lượng ổn định hoạt động ngày bệnh nhân theo biến ngơn ngữ: ổn định nhiều hay ít, hay khơng ổn định, hoạt động mức độ nặng hay nhẹ Những liệu ảnh hưởng đến việc dự đoán biến động INR ngày hôm sau bệnh nhân Danh mục loại van tim nhân tạo thay cho bệnh nhân Việt Nam Liên quan đến loại van có dải INR vùng an tồn, hay cịn gọi INR bệnh nhân 69 70 Hình 5.7 Chức nhập thơng tin vùng miền Hình 5.6 Chức nhập thông tin hàm lượng vitamin K thức ăn Giao diện dùng để nhập thông tin loại thức ăn xuất bữa ăn bệnh nhân, hàm lượng Vitamin K tương ứng đơn vị loại thức ăn Bảng dùng để ước lượng số vitamin K hấp thụ ngày bệnh nhân Dữ liệu xác cho bảng lấy từ nghiên cứu bác sĩ hàm lượng vitamin K thực phẩm cách tương đối xác 71 Thơng tin vùng miền sinh số bệnh nhân Liên quan đến vùng miền thời tiết, khí hậu độ ẩm, ảnh hưởng đến bệnh nhân qua mùa khác Yếu tố vùng miền sinh sống giúp hệ thống có thêm tham số để dự đoán biến động INR qua mùa khác năm 72 Hình 5.8 Chức nhập thông tin khu vực sinh sống Khu vực sinh sống điều kiện dịch tế cần xét đến bệnh nhân thay van tim nhân tạo Đối với người sinh sống thành thị, điều kiện đến gặp bác sĩ khám chữa theo định kỳ dễ dàng bệnh nhân nông thôn Sự biến động INR qua lần khám lại đối tượng nông thôn khác với đối tương thành thị Hình 5.9 Chức nhập thông tin thuốc uống hàng ngày Chức sử dụng để nhập thông tin thuốc uống hàng ngày bệnh nhân Dữ liệu khung bao gồm mã bệnh nhân, ngày sử dụngt thuốc tương lai sinh Chức không dùng để quản lý liều lượng uống thuốc hàng ngày bệnh nhân mà dùng để tạo liệu dự đoán cho thuật toán dự đốn sau 73 74 Hình 5.11 Phương pháp dự đốn dựa trường hợp Hình 5.10 Phương pháp dự đốn thăm dị Hình minh hoạ phương pháp dự đoán thứ Phương pháp sử dụng luật sinh liều lượng dự đốn INR xuất hơm sau nào.Phần bên trái liệu sử dụng hàng ngày bệnh nhân trước đó, phần bênh trái liệu dự đốn 75 Hình minh hoạ phương pháp dự đoán thứ hai Phương pháp sử dụng lập luận dựa trường hợp Các bệnh án mẫu liệt kê bảng bênh trái Bảng chứa thông tin đánh giá độ tương tự bệnh án với bệnh án tập mẫu Phần bênh phải liệu dự đốn 76 Hình 5.12 Phương pháp dự đốn tìm kiếm quy luật Hình 5.13 Phương pháp dự đốn kết hợp Hình minh hoạ phương pháp dự đoán thứ ba Phương pháp sử dụng thuật tốn tìm kiếm quy luật điều trị bệnh nhân Liều lượng thuốc uống bệnh nhân liệt kê bên trái Bảng chứa thông tin đánh giá độ tương tự quy luật mẫu với bệnh án Trong trường hợp tồn quy luật, phần bênh phải liệu dự đốn sinh theo quy luật tìm thây 77 Hình minh hoạ phương pháp dự đốn thứ tư Phương pháp kết hợp phương pháp thăm dị, dựa trường hợp tìm kiếm quy luật Tích hợp phương pháp để tìm kiếm bệnh án mẫu tương tự, quy luật điều trị có Nếu phương pháp dựa trường hợp khơng có kết phương pháp thăm dị, dự dốn theo luật áp dụng bảng tương ứng với việc chứa thông tin bệnh án mẫu kết đánh giá độ tương tự quy luật mẫu với bệnh án Trong trường hợp tồn quy luật, phần bênh phải liệu dự đoán sinh theo quy luật tìm thây Cịn trường hợp khơng tồn tại, liệu dự liệu sinh theo phương pháp thứ nhất, thăm dò 78 Bảng 5.2 Kết thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-27346, phương pháp thăm dò Chương 6: Kết vận hành thử nghiệm đánh giá Patient_id 6.1 Các kết vận hành thử nghiệm Kết bảng sau chạy thử nghiệm số liệuc bệnh nhân thật, điều trị Khoa hậu phẫu, bệnh viện Tim mạch Trung ương INR liều lượng dự đoán theo phương pháp số Dải INR an toàn bệnh nhân theo giai đoạn thử nghiệm có giá trị bảng số 5.1 Bảng 5.1 Dải INR an toàn bệnh Patient_id Date INR_Min INR_max Dose basic 05-00-27346 2005/11/14 1.5 05-00-28690 2005/11/28 1.8 05-00-28734 2005/1/12 1.8 05-00-29002 2005/9/11 1.9 05-00-10001 2005/9/26 2.5 3.5 Trong bảng 5.1, Patient_id mã số bệnh nhân, Date ngày xác định dải INR an toàn bệnh nhân INR_min, INR_max tương ứng giá trị bé lớn dải INR an toàn bệnh nhân Dose_basic liều lượng thuốc cần uống bệnh nhân trạng thái ổn định Trong bảng (5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7), Patient_id mã số bệnh nhân, No số thứ tự ngày điều trị, Date ngày uống thuốc INR số đo số INR thật ngày, Dose liều lượng mà bệnh nhân thực uống ngày INR_Pred Dose_Pred tương ứng số INR liều lượng dự đoán phần mềm Err_INR Err_Dose sai số phần dự đoán so với thực tế: Err_INR = INR_Pred – INR, Err_Dose = Dose_Pred – Dose 79 No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 05-00-27346 2005/11/14 1.45 05-00-27346 2005/11/15 1.33 05-00-27346 2005/11/16 1.39 05-00-27346 2005/11/17 1.5 05-00-27346 2005/11/18 1.5 1.5 0 05-00-27346 2005/11/19 1.5 1.5 -2 05-00-27346 2005/11/20 3.4 -0.4 -3 05-00-27346 2005/11/21 3.4 3.4 0 -4 05-00-27346 2005/11/22 3.26 -0.26 05-00-27346 10 2005/11/23 1.99 1.99 0 05-00-27346 11 2005/11/24 1.28 1.99 0.71 05-00-27346 12 2005/11/25 1.28 1.5 0.22 05-00-27346 13 2005/11/26 1.28 1.5 0.22 05-00-27346 14 2005/11/27 1.81 1.81 0 05-00-27346 15 2005/11/28 1.81 1.81 0 05-00-27346 16 2005/11/29 1.81 1.81 0 05-00-27346 17 2005/11/30 1.42 1.81 0.39 05-00-27346 18 2005/12/1 1.42 1.5 0.08 05-00-27346 19 2005/12/2 2.01 2.01 0 05-00-27346 20 2005/12/3 2.01 2.01 0 05-00-27346 21 2005/12/4 2.01 2.01 0 05-00-27346 22 2005/12/5 2.01 2.01 0 05-00-27346 23 2005/12/6 2.01 2.01 0 05-00-27346 24 2005/12/7 2.01 2.01 0 05-00-27346 25 2005/12/8 2.01 2.01 0 05-00-27346 26 2005/12/9 0 2.01 05-00-27346 27 2005/12/10 0 2.01 Bảng 5.3 Kết thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-28690, phương pháp thăm dò Patient_id No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR 1.24 0.06 2.81 -1 -1 3.81 -1.18 -2 5.27 -0.5 2.2 2.2 0 2005/12/4 1.87 1.87 0 2005/12/5 2.56 2.56 0 2005/12/6 2.56 2.56 0 05-00-28690 10 2005/12/7 0 2.56 05-00-28690 11 2005/12/8 0 2.56 05-00-28690 12 2005/12/9 0 2.56 05-00-28690 2005/11/28 1.24 05-00-28690 2005/11/29 1.18 05-00-28690 2005/11/30 3.81 05-00-28690 2005/12/1 4.99 05-00-28690 2005/12/2 5.77 05-00-28690 2005/12/3 05-00-28690 05-00-28690 05-00-28690 Err_Dose 80 05-00-28690 13 2005/12/10 0 2.56 Bảng 5.4 Kết thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-28734, phương pháp thăm dò Patient_id No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 05-00-28734 2005/12/1 1.16 05-00-28734 2005/12/2 1.16 1.8 0.64 05-00-28734 2005/12/3 1.39 1.8 0.41 -1 05-00-28734 2005/12/4 4.27 3.27 -1 -1 05-00-28734 2005/12/5 6.66 6.16 -0.5 -1 05-00-28734 2005/12/6 6.98 6.48 -0.5 0 05-00-28734 2005/12/7 2.61 2.61 05-00-28734 2005/12/8 0 2.61 05-00-28734 2005/12/9 0 2.61 05-00-28734 10 2005/12/10 0 2.61 Bảng 5.5 Kết thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-29002, phương pháp thăm dò Patient_id No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 05-00-29002 2005/11/25 5.3 05-00-29002 2005/11/26 5.3 4.8 -0.5 -1 05-00-29002 2005/11/27 1.63 4.8 3.17 -1 05-00-29002 2005/11/28 1.63 1.9 0.27 05-00-29002 2005/11/29 1.63 1.9 0.27 05-00-29002 2005/11/30 1.66 1.9 0.24 -1 05-00-29002 2005/12/1 1.66 1.9 0.24 05-00-29002 2005/12/2 1.66 1.9 0.24 05-00-29002 2005/12/3 1.66 1.9 0.24 05-00-29002 10 2005/12/4 1.66 1.9 0.24 05-00-29002 11 2005/12/5 1.8 1.9 0.1 05-00-29002 12 2005/12/6 1.8 1.9 0.1 05-00-29002 13 2005/12/7 0 1.9 05-00-29002 14 2005/12/8 0 1.9 05-00-29002 15 2005/12/9 0 1.9 05-00-29002 16 2005/12/10 0 1.9 Bảng 5.6 Kết thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-10001, phương pháp thăm dò Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR 05-00-10001 37 2005/11/1 1.3 3.5 2.2 -2 05-00-10001 38 2005/11/2 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 39 2005/11/3 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 40 2005/11/4 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 41 2005/11/5 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 42 2005/11/6 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 43 2005/11/7 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 44 2005/11/8 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 45 2005/11/9 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 46 2005/11/10 1.3 2.5 1.2 05-00-10001 47 2005/11/11 2.86 2.86 0 05-00-10001 48 2005/11/12 2.86 2.86 -1 05-00-10001 49 2005/11/13 2.86 2.86 0 05-00-10001 50 2005/11/14 2.86 2.86 -1 05-00-10001 51 2005/11/15 2.86 2.86 0 05-00-10001 52 2005/11/16 2.86 2.86 -1 05-00-10001 53 2005/11/17 2.86 2.86 0 05-00-10001 54 2005/11/18 2.86 2.86 -1 05-00-10001 55 2005/11/19 2.86 2.86 0 05-00-10001 56 2005/11/20 2.86 2.86 -1 05-00-10001 57 2005/11/21 2.86 2.86 0 05-00-10001 58 2005/11/22 2.86 2.86 -1 05-00-10001 59 2005/11/23 2.86 2.86 0 05-00-10001 60 2005/11/24 2.86 2.86 -1 05-00-10001 61 2005/11/25 2.86 2.86 0 05-00-10001 62 2005/11/26 2.86 2.86 -1 05-00-10001 63 2005/11/27 2.86 2.86 0 05-00-10001 64 2005/11/28 2.86 2.86 -1 05-00-10001 65 2005/11/29 2.86 2.86 0 05-00-10001 66 2005/11/30 2.86 2.86 -1 05-00-10001 67 2005/12/1 2.86 2.86 0 05-00-10001 68 2005/12/2 2.86 2.86 -1 05-00-10001 69 2005/12/3 2.86 2.86 0 05-00-10001 70 2005/12/4 2.86 2.86 -1 05-00-10001 71 2005/12/5 2.86 2.86 0 05-00-10001 72 2005/12/6 2.86 2.86 -1 -0.5 05-00-10001 73 2005/12/7 7.58 7.08 05-00-10001 74 2005/12/8 3.5 05-00-10001 75 2005/12/9 3.5 05-00-10001 76 2005/12/10 3.5 Bảng 5.7 Kết thử nghiệm theo phương pháp thứ tìm kiếm quy luật Patient_id No Err_Dose 05-00-10001 31 2005/10/26 6.38 5.88 -0.5 -1 05-00-10001 32 2005/10/27 6.38 3.5 -2.88 BN4 2006/11/2 0:00 4.5 0.5 05-00-10001 33 2005/10/28 6.38 3.5 -2.88 BN4 2006/11/3 0:00 4.5 0.5 05-00-10001 34 2005/10/29 6.38 3.5 -2.88 BN4 2006/11/4 0:00 4.5 0.5 05-00-10001 35 2005/10/30 6.38 3.5 -2.88 BN4 2006/11/5 0:00 4.5 0.5 05-00-10001 36 2005/10/31 6.38 3.5 -2.88 BN4 2006/11/6 0:00 3.5 0.5 Patient_id 81 Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 82 BN4 2006/11/7 0:00 3.5 0.5 BN4 2006/11/8 0:00 3.5 0.5 BN4 2006/11/9 0:00 3.5 0.5 BN4 2006/11/10 0:00 4.5 0.5 BN4 2006/11/11 0:00 4.5 0.5 BN4 2006/11/12 0:00 4.5 0.5 BN4 2006/11/13 0:00 4.5 0.5 BN4 2006/11/14 0:00 3.5 0.5 BN4 2006/11/15 0:00 3.5 0.5 BN4 2006/11/16 0:00 3.5 0.5 BN4 2006/11/17 0:00 3.5 0.5 BN4 2006/11/18 0:00 3.5 0.5 BN4 2006/11/19 0:00 4.5 0.5 BN4 2006/11/20 0:00 4.5 0.5 BN4 2006/11/21 0:00 4.5 0.5 BN4 2006/11/22 0:00 4.5 0.5 BN4 2006/11/23 0:00 4.5 0.5 BN4 2006/11/24 0:00 3.5 0.5 6.2 Nhận xét đánh giá Nhìn chung, kết dự đoán phương pháp đề nghị bám sát theo số INR tuân theo luật phân tích phẩn Những sai số INR liều lượng dự đốn khơng lớn chấp nhận Chứng tỏ thuật toán tiếp cận với vấn đề thực tế điều trị toán Phương pháp thăm dị có nhiều số liệu để chạy thử kiểm nghiệm bệnh nhân thật Phương pháp tìm bệnh án tương tự, phương pháp tìm kiếm quy luật phương pháp kết hợp cho kết tương đối tốt liệu tự tạo, chưa có số liệu thực tế để theo dõi điều chỉnh thuật tốn nên chưa có đánh giá xác thực tính đắn cách thức Tuy nhiên, để đánh giá xác tính xác thực tính phương pháp, hướng tới việc đưa phần mềm ứng dụng vào thực tế, cần có thời gian theo dõi thử nghiệm bệnh nhân khoảng thời gian đủ dài số lượng bệnh nhân theo dõi thử nghiệm tương đối lớn Dự kiến khoảng tháng đến năm kiểm tra 300 bệnh nhân 83 Kết luận Tác giả tìm hiểu phân tích kỹ lưỡng tốn điều trị thuốc chống đơng đường uống cho bệnh nhân thay van tim nhân tạo Tác giả đề xuất bốn phương pháp dự đoán liều lượng thuốc Trong đó, phương án thứ mơ lại phương pháp điều trị thăm dò bác sĩ Phương pháp sử dụng luật mờ bản, với biến ngơn ngữ phân tích tối giản theo thực tế Đồng thời, có luật mờ mô biến thiên INR xét tới ảnh hưởng chế độ ăn uống sinh hoạt hàng ngày người bệnh Phương pháp thứ hai, tác giả áp dụng lập luận dựa trường hợp Lợi điểm phương pháp sử dụng lại trường hợp điều trị thành công từ trước Những trường hợp có độ tương tự giống với trương hợp mẫu sở liệu áp dụng giải pháp điều trị trường hợp mẫu Sử dụng lập luận theo trường hợp có hi vọng mang lại hiệu cao cho toán Phương pháp thứ ba, tác giả phát triển thuật tốn tìm kiếm quy luật xuất người bệnh, thời gian điều trị đủ dài tương đối ổn định Với bệnh án mẫu, tồn tập quy luật điều trị mẫu Những quy luật mẫu sử dụng để tìm kiếm bệnh án mới, xem có xuất lại hay khơng Nếu tìm quy luật điều trị, mục tiêu dự đoán liều lượng xác ổn định khả thi Phương pháp thứ tư, kết hợp phương pháp trên, dựa sở trình điều trị lâu dài bệnh nhân Phương pháp kết hợp phương pháp thăm dị, tìm bệnh án tương tự tìm kiếm quy luật điều trị theo giai đoạn điều trị khác nhau, hướng tới mục tiêu giải vấn đề dự đoán cách tổng thể trọn vẹn Tác giả cài đặt thử nghiệm phần mềm dự đốn liều lượng thuốc chống đơng cho bệnh nhân thay van tim nhân tạo áp dụng phương pháp Các kết chạy thử nghiệm số bệnh nhân viện Tim mạch Trung ương cho thấy hướng tiếp cận tới việc giải vấn đề đắn việc đưa phần mềm vào ứng dụng thực tế hoàn toàn khả thi Tuy nhiên, cần kèm theo thời gian định để chạy thử nghiệm đánh giá liệu thật 84 Hướng phát triển đề tài: Qua thực tế nghiên cứu đề tài cho thấy vấn đề thực phức tạp cần nhiều thời gian đánh giá thử nghiệm Việc tiếp tục chạy thử nghiệm số lượng bệnh nhân lớn phân chia cẩn thận theo nhóm giới tính, khu vực, vùng miền, có chế độ ăn uống, sinh hoạt ổn định không ổn định thời gian đủ dài hồn thiện sản phẩm phần mềm dự đốn liều lượng thuốc chống đơng cho bệnh nhân sử dụng van tim nhân tạo Việc nghiên cứu, cải tiến thuật toán theo hướng tiếp cận đưa lời giải tốt xác thực dựa số liệu thực tế thu thập đầy đủ kinh nghiệm điểu trị nhóm bác sĩ bệnh viện tim mạch khác 85 Tài liệu tham khảo [1] Nguyen Hoang Phuong, Towards Intelligent Systems for Integrated Western and Eastern Medicine, TheGioi Publishers, Hanoi, 1997, (book in English) [2] Nguyen Hoang Phuong, Bui Cong Cuong, Nguyen Doan Phuoc, Phan Xuan Minh, Chu Van Hy (editors), Fuzzy systems and Applications (Book in Vietnamese), Scientific and Technical Edition, Hanoi, Vietnam, 1998 [3] Nguyen Hoang Phuong, Nadipuram R Prasad, Le Linh Phong, Computational Intelligence: Introduction, Science and Technology Publisher, Hanoi, Vietnam Book in Vietnamese), 2002 [4] Nguyen Hoang Phuong, V Kreinovich, Fuzzy Logic and its Applications in Medicine, International Journal of Medical Informatics 62 (2001) 165-173 [5] Nguyen Hoang Phuong, Tran Ngoc Cuong, Mai Ha, Approach to Integrating Expert Knowledge for Medical Expert Systems In Proceedings of VJFUZZY’98: Vietnam-Japan Bilateral Symposium on Fuzzy Systems and Applications, (Eds Nguyen Hoang Phuong, Ario Ohsato), Halong Bay, Vietnam, 30 Sept- Oct., 1998, p 126-132 [6] http://medicine.ucsf.edu/htc/clinicians/clin.inr.html [7] http://www.cimsi.org.vn/ [8] Zadeh, L.A (1965) Fuzzy sets Information and Control, Val.8, pp 338-353 [9] Zadeh, L.A (1983) A fuzzy-set-theoretic approach to fuzzy quantifiers in natural languages, Computers and Mathematics, Val.9, pp 149-184 [10] Takagi T and Sugeno M: Fuzzy indentificationof system and its applications and control, IEEE Transaction on systems, Man and Cybernetics, 1985, 5:116-132 [11] Masao Ozaki and Wataru Motokawa, Dental age estimation by two computer methods: fuzzy logic and Neural Network, Biomedical soft computing and human sciences, Vol.6, No.1, pp 13-17, 2000 [12] D Dubois and H Prade New trends and open problems in fuzzy logic and approximate reasoning, Theoria 11, 27,1996,109-121 [13] D Dubois & H Prade, Fuzzy sets in approximate reasoning, part 1: Inference with possibility distributions, Fuzzy Sets and Systems 40 (1991) 143-202 [14] D Dubois and H Prade, “The three semantics of fuzzy sets,” Fuzzy Sets and Systems, vol 90, pp 141-150, 1997 [15] D Dubois and H Prade, Fuzzy Sets and Systems: Theory and applications, Academic Press, New York, 1980 [16] Nguyễn Cát Hồ, Xây dựng cách tiếp cận đại số đến logic mờ lập luận xấp xỉ, Hội nghị khoa học “Công nghệ thông tin: Nghiên cứu triển khai, Hà Nội 5-6/12/1996, trang 134-149 (Báo cáo toàn thể) [17] Nguyễn Cát Hồ Trần Thái Sơn Logic mờ định mờ dựa cấu trúc thứ tự giá trị ngôn ngữ, Tạp chí tin học điều khiển học 9, 4, 1993, 1-9 [18] Nguyễn Cát Hồ, Trần Đình Khang Trần Thái Sơn, Xây dựng chế suy diễn cho hệ trợ giúp định với liệu thể ngôn ngữ tự nhiên, Hội nghị Vô tuyến Điện tử 4, Hà nội 11/1992, 323-331 [19] Nguyễn Cát Hồ Trần Thái Sơn Về khoảng cách giá trị biến ngôn ngữ đại số gia tử, Tạp chí tin học điều khiển học 11, 1, 1995, 10-20 [20] Trần Đình Khang, So sánh suy diễn mờ suy luận ngơn ngữ, Tạp chí tin học điều khiển học 12, 1, 1996, 29-40 [21] Nguyen Hoang Phuong, Tran Ngoc Cuong and Do Le Phu, An Approximate reasoning using Fuzzy-Bayesian Inference for Medical Expert Systems In Proceedings of the Eight International Fuzzy Systems Association World Congress (IFSA’99), August 16-20, 1999, Taiwan R.O.C., 161-165 86 [22] Tran Dinh Khang, Nguyen Hoang Phuong, Using Hedge Algebras for Constructing Inference Mechanism in Medical Expert Systems In Proceedings of the Eight International Fuzzy Systems Association World Congress (IFSA’99), August 16-20, 1999, Taiwan R.O.C., 265-268 [23] Nguyen Hoang Phuong, Tran Ngoc Cuong, Do Le Phu, An Approximate Reasoning Using probability-possibility transformation for Medical Expert Systems, In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE’99), August 22-25, 1999, Seoul, Korea, I395-399 [24] Nguyen Hoang Phuong, Li Pheng Khoo, Tran Ngoc Cuong, An approximate reasoning approach based on possibility theory for medical expert systems, In Proceedings of the International Symposium of Medical Informatics and Fuzzy Technology (MIF’99), The Hanoi Daewoo Hotel, August 26-29, 1999, Hanoi, Vietnam, 386-393 [25] Nguyen Hoang Phuong, Do Le Phu , Tran Ngoc Cuong, Building an Experimental Neural Expert System for Medical Diagnosis, In Proceedings of the International Symposium of Medical Informatics and Fuzzy Technology (MIF’99), The Hanoi Daewoo Hotel, August 26-29, 1999 Hanoi, Vietnam, 393-402 [26] Nguyen Hoang Phuong, Duong Trong Hieu, Nguyen Thanh Thuy, Cao Thang, Building a fuzzy Expert System for Syndromes Differentiation in Oriental Traditional Medicine, In Proceedings of the International Symposium of Medical Informatics and Fuzzy Technology, (MIF’99), The Hanoi Daewoo Hotel, August 26-29, 1999, Hanoi, Vietnam, 436-441 [27] Nguyen Hoang Phuong, Tran Ngoc Cuong, Le The Thang, Ngo Hoang Anh HYBMED: a HYBrid Expert System for MEDical Diagnosis, Proceedings of the Fourth Asian Fuzzy Systems Symposium (AFSS2000), May 31-June 3, 2000, Tsukuba, Japan, 639-644 [28] Hareton Leung, Nguyen Hoang Phuong, Tran Ngoc Cuong, Le Hai Khoi, An Approach to improve the partition testing, in Journal of Informatics and Cybernetics, Hanoi, Vietnam, November (2004) [29] Nguyen Hoang Phuong, Tran Ngoc Cuong, Nguyen Ngoc Quang, Applying soft computing technique in blood freezing anti drug treatment of cardiacvascular patients using artificial valves, Proceedings of the joint Vietnam Korea conference on medical informatics and applications (VN-KR MEDINFO’2005), Nov 28-29, 2005, Hanoi, Vietnam, 42-51 [30] Janet Kolodner, Case-Based Reasoning, Morgan Kaufmann Publishers, Inc 2929 Campus Drive, suite 260 San Mateo CA 94403 [31] Nguyen Hoang Phuong, Nguyen Hai Minh, Vu Hoai Nam, Combining classifications using decision tree with case-based reasoning to develop the medical consultation system, In Proceedings of the Vietnam-Japan on Medical Informatics andApplications, VJMED-INFOTECH 2004, pp.17-23 [32] David B Leake, CASE-BASED REASONING: EXPERIENCES, LESSONS, AND FUTURE DIRECTIONS Indiana University, 1996, second printing 2000 AAAI Press/MIT Press 420 pp., $40, ISBN 0-262-62110-X [33] Applying Case-Based Reasoning: Techniques for Enterprise Systems by Ian Watson Paperback, 250 pages Published by Morgan Kaufman Publishers Publication date: July 1, 1997 ISBN: 1558604626 [34] Mario Lenz, Brigitte Bartsch-Spörl, Hans-Dieter Burkhard, Stefan Wess (Eds.): Case-Based Reasoning Technology: From Foundations to Applications Lecture Notes in Artificial Intelligence 1400, Springer Verlag, 1998 ISBN 3-540-64572-1 DM 78, (http://www.ki.informatik.huberlin.de/alumni/lenz/CBRBuch/) [35] B.Kosko, Fuzzy Engineering, Prentice Hall Englewood Cliffs, NT, 1997 [36] Giangiacomo Gerla FUZZY LOGIC: Mathematical Tools for Approximate Reasoning, Kluwer Academic Publishers (Trends in Logic, Studia Logica Library, Vol 11), Dordrecht, 2001, 288 pages, ISBN 0-7923-6941-6 87

Ngày đăng: 15/10/2016, 20:20

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan