§ 5. Применение метода обучения распознаванию образов в медицине

Вероятно, наибольший интерес у специалистов в области построения обучающихся программ вызывают приложения, связанные с внедрением методов распознавания в медицину. Оказалось, что почти на всех участках своей деятельности врач так или иначе связан с необходимостью классифицировать различные ситуации. Внедрение методов распознавания в медицину началось уже в первой половине 60-х годов. В настоящее время существуют десятки задач, решенных методами обучения распознаванию образов. При этом оказалось, что в сопоставимых условиях, как правило, классификации с помощью машин значительно точнее классификаций, которые проводит врач.

Методы обучения распознаванию образов используются для решения следующих задач.

A. Дифференциальная диагностика.

Б. Прогнозирование осложнений при лечении.

В. Прогнозирование отдаленных результатов лечения.

Г. Выявление людей, «предрасположенных» к заболеванию (эпидемиологические задачи).

А. Задачи дифференциальной диагностики. Дифференциальная диагностика – одна из наиболее трудных задач медицины. Она состоит в том, чтобы поставить больному диагноз тогда, когда имеющаяся симптоматика может проявляться при различных болезнях. Часто при этом окончательный диагноз коренным образом меняет тактику лечения. Например, чрезвычайно трудно различать такие сходно текущие заболевания, как рак легкого и центральное воспаление легкого. А между тем в первом случае желательно срочное оперативное вмешательство, тогда как во втором необходимо консервативное лечение. Для различных трудно дифференцируемых заболеваний строятся решающие правила.

В качестве исходной информации о больном берется анамнез, данные обследования: лабораторных анализов, рентгенограммы, кардиограммы и т. д.

Все эти данные определенным образом кодируются. Для этого составляется стандартный перечень вопросов, который для каждого больного заполняется ответами. Часть вопросов требует ответов в виде утверждения «да» (отрицания «нет»), на другие вопросы ответ дается в виде числа. Уславливаются, что ответ «да» – наличие признака – обозначается 1, а «нет» – 0. Таким образом, набор ответов для такого вопросника – вектор, -я координата которого есть ответ на -й вопрос перечня.

Для примера в таблице 3 приведена часть вопросника, составленного в связи с диагностикой заболеваний желудка.

Таблица 3

№	Наименование признака	Характер ответа
1 2 3 4 5 6 7 8 9	Пол Возраст Наличие болей Боли ноющие Боли приступообразные Боли голодные Боли возникают сразу после еды Возникают через 30 мин после еды Возникают через 2–3 часа после еды ……………………………………………………………….. На сколько кг похудел больной за последние 0,5 года ……………………………………………………………….. Гемоглобин в крови ……………………………………………………………….. Наличие молочной кислоты и т. д.	мужской (1)         женский (0) целое число да (1)                     нет (0) да (1)                     нет (0) да (1)                     нет (0) да (1)                     нет (0) да (1)                     нет (0) да (1)                     нет (0) да (1)                     нет (0) …………………………………………... ответ в виде числа …………………………………………... ответ в виде числа .………………………………………….. есть (1)  нет (0)

Обучающая последовательность составляется из векторов, соответствующих больным с установленным диагнозом; полученное с помощью этой последовательности решающее правило и используется в дальнейшем для установления характера заболевания.

Такие решающие правила получены для дифференциальной диагностики болезней желудка (язва желудка, рак желудка, полипы, гастриты), для дифференциальной диагностики болезней пищевода (кардиоспазм, рак пищевода, рубцовые сужения и т. п.), заболеваний легких и других заболеваний. Как уже указывалось, точность правильной классификации с помощью этих правил выше, чем точность врачебной диагностики.

Б. Задачи прогнозирования осложнений. Умение прогнозировать осложнения очень важно при выборе схемы лечения. При хирургических вмешательствах существует опасность, связанная с таким, например, осложнением, как тромбофлебит, и было бы очень заманчиво для каждого больного уметь прогнозировать эту опасность. При других заболеваниях какие-то схемы лечения могут у некоторых больных вызвать аллергию, а ее тоже надо уметь предсказывать.

Подобные задачи решаются по той же схеме, что и задачи дифференциальной диагностики. Для каждой такой задачи составляется свой перечень вопросов, содержание которых должно отражать причины, вызывающие осложнение. Затем формируется обучающая последовательность: к одному классу этой последовательности относят тех больных, которые прошли данный курс лечения, не имея осложнений; к другому – больных, перенесших осложнения. По этой последовательности строится правило, которое, учитывая индивидуальные особенности больного, должно прогнозировать возможности осложнения при заданной методике лечения.

В. Прогнозирование отдаленных результатов лечения. Прогнозирование отдаленных результатов лечения является определяющим фактором при выборе методов лечения. По существу, решается вопрос об эффективности для данного больного некоторой схемы лечения. Обычно принятие решения о применении определенного метода лечения связано с выбором одного из «конкурирующих» методов. Например, для многих заболеваний существуют радикальные (оперативные) и консервативные способы лечения, при этом каждый вариант может иметь различные отдаленные результаты. Для простоты будем считать, что лечение приводит к одному из трех исходов: 1) полное выздоровление, 2) инвалидность, 3) смерть (в действительности существуют различные степени инвалидности).

Предположим, что для каждого метода лечения у нас есть правило, с помощью которого с большой точностью может быть осуществлено отдаленное прогнозирование результатов лечения. Естественно тогда выбирать такую методику лечения, которая дает для данного больного прогностически наиболее благоприятный результат.

Такое прогностическое правило может быть получено средствами обучения распознаванию образов.

Для этого также составляется вопросник, учитывающий индивидуальные особенности больного и особенности течения его заболевания. По такому вопроснику составляется обучающая последовательность, т. е. для каждого метода лечения отбирается группа людей, для которых известен результат лечения. Такая группа людей распадается на несколько классов, соответствующих результату лечения. По этой обучающей последовательности строится решающее правило, прогнозирующее попадание каждого больного после лечения в соответствующую категорию.

Такие решающие правила строятся для каждого метода лечения. А затем метод лечения для данного больного выбирается исходя из наиболее благоприятного прогноза результатов лечения.

Подобные методы принятия решения чрезвычайно эффективны. Обычно, "чем большее число параметров необходимо обработать для принятия решения, тем сильнее сказываются преимущества машин в сравнении с человеком. Уже задача о дифференциальной диагностике заболевания выявляет значительное преимущество вычислительных методов в точности и надежности классификации. Задача о выборе методов лечения исходя из наибольшей прогностической эффективности по структуре значительно сложней задач дифференциальной диагностики. Именно поэтому здесь должны сказаться преимущества точного расчета.

Г. Эпидемиологические задачи. Появление методов обучения распознаванию образов позволило поставить в медицинской практике принципиально новые и чрезвычайно важные задачи эпидемиологического плана. Вот примеры таких задач.

Известно, что бывают так называемые вредные производства. Вредными их называют потому, что, несмотря на принятые меры предосторожности, часть рабочих, занятых на этом производстве, заболевает определенным заболеванием (они называются профессиональными). Между тем рядом с этими заболевшими рабочими работают их товарищи, для которых то же самое производство не опасно. Спрашивается, можно ли при приеме на работу по различным особенностям организма рабочего, его предыдущей жизни, особенностям, связанным с привычками, и т. п. прогнозировать, заболеет ли он профессиональной болезнью. Естественно, что людям, для которых ответ прогностически неблагоприятен, следует рекомендовать не поступать на эту работу. Такая задача решается так же, как и обычная задача прогноза.

Чрезвычайно важна задача по выделению среди населения так называемых групп риска. Известно, например, что различные психофизиологические особенности человека, его образ жизни как-то связаны с вероятностью заболеть той или иной болезнью. Так, например, среди заболевших инфарктом миокарда чаще отмечаются люди с такими психофизиологическими особенностями: это люди сангвистического темперамента, с преобладающими отрицательными эмоциями, предрасположенными к полноте, чаще – занятые умственным трудом и т. д.

Возникает вопрос, нельзя ли средствами обучения распознаванию образов построить такое правило, которое по данным о психофизиологических особенностях человека, об особенностях его жизненных условий и его наследственности прогнозировало бы для него вероятность заболевания той или иной болезнью.

Людей с неблагоприятным прогнозом можно было бы объединить в «группы риска» и для каждой из них пытаться выработать некоторые профилактические мероприятия.

В настоящее время уже существуют решающие правила, с помощью которых можно выделять группы риска по поводу некоторых онкологических и кардиологических заболеваний.