Информационные технологии в гематологии

Нетребич Дарья Михайловна/ NetrebichDariaMihajlovna – магистрант, кафедратеоретической физики и компьютерных технологий, физико-технический факультет;

Курочкина Александра Владимировна / Kurochkina Aleksandra Vladimirovna – магистрант, кафедратеоретической физики и компьютерных технологий, физико-технический факультет;

Парфенова Ирина Анатольевна / Parfenova Irina Anatolevna –  кандидат технических наук, доцент, кафедра теоретической физики и компьютерных технологий, физико-технический факультет

Кубанский государственный университет, г. Краснодар

Аннотация:  актуальность выбранной темы обусловлена необходимостью исследования кроветворной системы человека как наиболее перспективного  направлений применения математических методов с применением информационных технологий.

Abstract: The relevance of the topic chosen due to the need to study the human hematopoietic system as the most promising areas of application of mathematical methods using information technology.

Ключевые слова: информационные технологии, патологии, периферическая кровь, корреляционная матрица.

Keywords: information technology, pathology, peripheral blood, the correlation matrix

Исследование кроветворительной системы человека представляется одним из наиболее перспективных направлений применения математических методов. Современные анализаторы оцифровывают большой массив данных по составу крови. Информационные технологии позволяют исследовать функциональное состояние гемопоэза в норме и патологии и в короткий срок обработать большой массив данных для диагностики патологии, а также моделировать изменения показателей крови при лечении.

Целью данной работы было исследование возможности использования информационных технологий для выявления связей между показателями периферической крови в норме и патологии.

Использование компьютера позволило широко применять такие математические методы, как корреляционный, факторный, кластерный и дискриминантный анализы, RОС-анализ, методы максимального приближения асимметричных распределений плотности вероятности и аппроксимаций нелинейных функций [1].

Вероятностная диагностика получила дальнейшее развитие в виде расширения числа нозологических единиц. Число показателей крови было расширено за счет тромбоцитарной и лейкоцитарной группы. Это позволило добавить онкологические заболевания, такие как хронический миелолейкоз, хронический лимфолейкоз и лимфома. Метод был опробован на большом массиве общего анализа крови (около 9000 пациентов), полученного при профилактическом обследовании  и было установлено, что без признаков анемизации организма являются лишь 28°/о населения.

Метод был применен к анализам группы детей и подростков (219 пациентов) в возрасте от 1 года до 22 лет, направленны врачами различного профиля на

обследование в гематологическую лабораторию. Было установлено, что не имеет анемических состояний только 11% обследуемых.

Были проведены исследования по включению в список метода заболеваний вирусных гепатитов В и С [2]. Наиболее информативными оказались распределения плотности вероятности таких исследуемых показателей, как содержание гемоглобина, тромбоцитов и гематокрит. Среди биохимических маркеров самыми перспективными, в плане дискриминации гепатитов различной этиологии, признаны трансаминазы и амилаза, в частности аланинаминотрансферазы.

Вероятностная диагностика была применена для исследования динамики крови матери и новорожденного в том случае, когда мать признана здоровой, и в случае, когда диагностировался гемобластоз (ГБ). Динамика содержания эритроцитов, лейкоцитов  и тромбоцитов  у здоровой матери показала, что содержание лейкоцитов возрастает через день после родов, а затем снижается до уровня нижепредродового у женщины и у ребенка. Содержание тромбоцитов медленно растет после родов, причем уровень у ребенка выше, чем у матери. И только содержание эритроцитов у матери медленно падает, а у ребенка растет.

В результате проделанной работы установлено, что коэффициент отрицательной корреляции между прямым билирубином и калием имеет значение -0,88. Билирубин является продуктом распада гемоглобина в организме, а калий является важнейшим электролитом.

Литература

1.  Шарай И.А., Финин Т.Ф., Салтанович И.М., Онищук С.А., Нетребич Д.М., Нелепина Ю.Ю., Напсо Л.И., Курочкина А.В., Ворушилина В.Н., Бражкина Д.М., Барановская И.Б., Арцыбашева О.М. Биомедицинские информационные технологии в гематологии. Сборник материалов XIII Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2010». Курск: Юго-западный государственный университет, 2010. 76 c.

2. Арцыбашева О.М., Барановская И.Б., Бражкина Д.М., Ворушилина В.Н., Курочкина А.В., Напсо Л.И., Нелепина Ю.Ю., Нетребич Д.М., Онищук С.А., Салтанович И.М., Финин Т.Ф., Шарай И.А. Возможности математических методов анализа данных по показателям крови при обследовании различных групп населения. Сборник статей IV Всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии». Пенза: АННОО «Приволжский Дом знаний», 2010. 11 c.