Задача математичного програмування Тема 1 Питання термінології, історіографія назв
Тема 15. Оптимізаційні моделі розрахунку персоніфікованих стратегій
жүктеу/скачать 3.01 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Проблемою
- Вхідні дані
| Тема 15. Оптимізаційні моделі розрахунку персоніфікованих стратегій
Розрахунок індивідуальних лікувальних стратегій - на цей час лише частково вирішена ця актуальна медична задача. Зараз рекомедації до лікування можуть враховувати вагу, вік (дискретно: діти, дорослі), стан (стан вагітності), та степінь порушення екскреторної функції окремих органів (печінка, нирки...). Проте у загальному випадку необхідно мати методику врахування і інших важливих параметрів - це фактори анамнезу та рівень чи стадії розвитку захворювання, що відображаються у значеннях клінічних аналізів та функціонального стану систем організму на початку лікувального процесу. Проблемою задачі є те, що існуючі математичні підходи розрахунку оптимальних стратегій ґрунтуються на моделюванні та дослідженні саме того об'єкту, для котрого пропоновано розрахувати оптимальну стратегію. Оскільки ж неможливо ставити експеримент з неодноразовим зараженням та лікуванням деякого "типового" для нашого пацієнта хворого (найкраще його близнюка), наша задача полягає у застосуванні для розрахунку даних моніторінгу спостережень за лікувальним процесом деякої наявної вибірки хворих чи даних клінічних випробувань. Мета роботи - виробити індивідуальну оптимальну лікувальну стратегію для довільно взятого пацієнта, хворого на вибрану студентом хворобу. Оптимальність розуміється у сенсі найкращого прогнозного значення критеріальної змінної у допустимій області змінних стану пацієнта після пройденого лікування. Вхідні дані: анонімізовані дані моніторінгу спостережень за лікувальним процесом вибірки пацієнтів чи дані клінічних випробувань над вибіркою пацієнтів, що знайдені студентом. С точки зору подальших розрахунків дані зручно розбити на групи за їх змістом: - рi , i=1,...,g: змінні, що необхідні для врахування при розрахунку параметри пацієнта (наприклад: вік; стать; вага; фактори анамнезу; клінічні ознаки чи аналізи, що важливо врахувати при призначенні лікувальних дій та які не будуть моделюватися як змінні стану після лікування - наприклад група крові чи наявність болю, сипу, тощо) - qin, qout : головна характеристика захворювання, що може бути розглянута як головий критерій лікування (мінімізація, максимізація чи стабілізація на заданому рівні). В даних повинно бути в наявності стартове значення при початку лікування qin та після лікування qout. Наприклад - значення аналізу білку "креатинін" у крові при порушенні функції нирок (ХНН). - i=1,...,d: змінні стану пацієнта, значення яких також необхідно врахувати при характеристиці стану пацієнта після лікування. Дані повинні містити значення стану пацієнта до , i=1,...,d та після лікування , i=1,...,d. Наприклад СОЄ, рівень гемоглобіну, артеріальний тиск, тощо. - ui i=1,...,h: змінні що характеризують застосовані лікувальні дії (дози та тривалість прийому ліків чи лікувальних процедур) Для зручності, дані що описано вище представимо блочною матрицею об'єкт- властивості Х: де - матриця параметрів пацієнтів, и де кожний її рядок містить значення g параметрів відповідного до номеру рядку паціента, n- кількість паціентів у вибірці; , , d - кількість змінних стану паціентів , - вектора значень критерію до та після застосування лікування, , h - кількість змінних, що мають лікувальну дію. Маємо на увазі, що матриця Х подає дані переходу об'єкту i, що знаходиться в стані , в стан , за допомогою застосованих значень лікувальних впливів , . І так для кожноого паціента . жүктеу/скачать 3.01 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|