Введение. В настоящее время ценность того или иного теста определяется прежде всего аналитическим значением самого теста. Однако одни и те же лабораторные тесты могут иметь разное звучание в зависимости не только от индивидуальных особенностей и клинической ситуации, но и их интерпретации [1].
Целью настоящего исследования являлись разработка и апробирование нового подхода к анализу получаемых индивидуальных значений лабораторных данных, существенно расширяющему информативность общеклинических рутинных исследований.
Материалы и методы исследования. Разработка и апробация предлагаемого метода анализа результатов лабораторных данных осуществлялись в рамках стратегии «Data Mining» [2] с использованием архивной базы данных, включавшей в себя результаты обследования 200 пациентов различных отделений. В качестве исходных данных использовали «панели» показателей гемограммы (клинический анализ крови) [3] или электролитов [4], определявшихся по стандартным методикам. Далее методика математической обработки полученных данных включала в себя последовательное математическое преобразование исходных данных, создание «панели» соотношений определявшихся параметров, формирование индивидуальной группы на основе базового массива (кластеризация) и построения матричных таблиц. В конечном счете, после всех проделанных действий, получали в форме матрицы не только значение влияния (значение коэффициента корреляции; ККр) динамики абсолютных значений анализируемого показателя на структурные изменения в «интегральной» линейке опорных точек «панели» соотношений, но и избирательные значения совпадения особенностей ее «деформации» с ростом абсолютных значений других определявшихся показателей. Предполагается, что наличие достоверного совпадения между сопоставляемыми «панелями» свидетельствует об участии этих элементов в едином механизме формирования «специфических» изменений анализируемой панели. Все математические действия осуществлялись на персональном компьютере в среде Excel.
Полученные результаты. Выборка на основе анализа индивидуальных данных пациентов демонстрировала возможность выявления избирательных, высоко достоверных связей между динамикой целевых показателей и другими определявшимися показателями.
Так, при росте гемоглобина и гематокрита по результатам обработки гемограммы можно было выделить комплекс связей, которые «укладывались» в такие типовые процессы, как преобладание респираторных потерь воды с компенсаторным снижением фильтрационной активности почек; преобладание изменений, соответствующих вне почечным и не респираторным потерям жидкости и электролитов с формированием метаболического алкалоза; преобладание изменений, соответствующих внутриклеточной дегидратации на фоне гипергликемии и высокой фильтрационной активностью почек с сохранением кислотовыводящей функции почек; потеря жидкости с сохранением фильтрационной активности почек на фоне почечного ацидоза; «соль -теряющая почка» [3].
Высокие значения калия по соотношениям в «панели» электролитов могли входить в комплексы: ацидоз на фоне снижение фильтрационной функции почек и сердечной недостаточности, ацидоз и снижение активности почечной элиминации без сердечной недостаточности, надпочечниковую недостаточность [4]. Все указанные процессы имели хорошо отличающиеся друг от друга достоверные признаки в изменениях структуры выбранных показателей.
Заключение. Проведенные исследования и их анализ обосновывают перспективность продолжения разработки методов экспертно-аналитических систем для дифференциальной диагностики типовых патологических расстройств, в том числе и при патологии беременных. Предлагаемая методика может быть легко внедрена в работу любого ЛПУ и существенно расширить информативность рутинных лабораторных исследований.
