Модель классификации гипертрофической кардиомиопатии на основе анализа параметров фазовой структуры деятельности сердца

Постановка проблемы. По прогнозам Всемирной Организации Здравоохранения (ВОЗ), в 2030 г. от сердечнососудистых заболеваний (ССЗ), в основном от болезней сердца и инсульта, умрет примерно 23,6 млн человек. По данным ВОЗ, эти болезни останутся основными отдельными причинами смерти. На сегодняшний день ССЗ – основная причина смерти во всем мире. Диагностика и своевременное начало лечения ССЗ являются важнейшими задачами в клинической практике. Повысить эффективности и качество диагностики и лечения помогает применение медицинскими работниками моделей прогнозирования и классификации. Цель создания точной модели состоит в том, чтобы как можно раньше и точнее оценить риски осложнений у пациентов и подобрать индивидуальный план лечения для повышения качества медицинской помощи. Модели прогнозирования не заменяют клиническую экспертизу, однако, могут предоставить обоснованные данные о риске развития заболеваний у человека и избежать некоторых распространенных ошибок, наблюдаемых при принятии клинических решений.

Цель работы – разработка модели классификации типа заболевания сердца пациента с возможностью выявления гипертрофической кардиомиопатии (ГКМП) на основе анализа параметров фазовой структуры деятельности отделов сердца, полученных с помощью метода прекардиального электроимпедансного исследования сердца.

Результаты. Модель классификации разработана на основе базы данных результатов исследования сердца, полученной в ходе проведения ряда исследований прекардиальной реографии. Данные были получены в период с 2016 по 2019 гг. у пациентов кардиологического отделения Университетской клинической больницы №1 Первого МГМУ имени И. М. Сеченова. Общее число исследуемых – 47 человек. Средний возраст пациентов – 60 ± 10 лет. Исследуемое заболевание – гипертрофическая кардиомиопатия. В ходе исследования оценивались следующие параметры: период подготовки предсердий к механическому сокращению (APEP), период механического сокращения предсердий (AET), период предызгнания желудочков (PEP), период изгнания желудочков (RVET). В имеющейся выборке данных у пациентов присутствовали разные заболевания, подтвержденные клинически: у 38% пациентов – ГКМП, 12% – ишемическая болезнь сердца (ИБС),  6% – фибрилляция предсердий, 4% – сердечная недостаточность, 6% – поражение аортального клапана, 12% – стенокардия, 11% – тахикардия, 11% – поражение митрального клапана. 

В ходе исследования для классификации были выбраны методы логистической регрессии и k ближайших соседей. 

Тест отношения правдоподобия показал, что на имеющейся базе данных для предсказания ГКМП наиболее значимым является параметр времени механического сокращения предсердий – AET. Одной из основных причин повышенного значения периода АЕТ у пациентов с ГКМП является то, что при данном заболевании градиент давления в области аорты превышает 50 мм рт. ст., что превышает допустимую норму не менее чем на 25 %.

При сравнении моделей логистической регрессии и метода k ближайших соседей при оценке специфичности и точности выявлено, что модель логистической регрессии является более предпочтительной в рассматриваемом случае, однако, необходимо провести проверку на выборке данных большего размера.

Практическая значимость. Параметр AET следует использовать в моделях прогнозирования, основанных на более широком спектре предикторов, включающих различные виды исследования и анализа работы сердечно-сосудистой системы. Модель логистической регрессии может быть применена к выборке большего размера и к большему количеству предикторов для достижения более высокой чувствительности.