Использование математических моделей в кардиологии: от формул к реальной клинической практике

Использование математических моделей в кардиологии: от формул к реальной клинической практике

Автор: Кузнецов В.А., Гапон Л.И., Малишевский Л.М., Лобунцов Д.С., Дзябенко Е.А., Солдатова А.М., Пушкарев Г.С., Тодосийчук В.В., Ярославская Е.И.

Журнал: Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины @cardiotomsk

Рубрика: Клинические исследования

Статья в выпуске: 4 т.35, 2020 года.

Бесплатный доступ

Цель: разработать и внедрить 6 калькуляторов для оценки риска различных сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) в виде мобильного приложения для iOS, Android и внешней обработки для программного продукта «1С: Медицина».Материал и методы. В Тюменском кардиологическом научном центре Томского НИМЦ (ТКНЦ) были созданы мобильное приложение для iOS/Android и внешняя обработка для программного продукта «1С: Медицина», содержащие 6 математических моделей, разработанных и запатентованных ранее в нашем центре.Результаты и обсуждение. Мобильное приложение увеличивает удобство работы с математическими формулами и сокращает время получения их результата. Использование 1С в качестве среды разработки дает возможность осуществлять автоматическое заполнение полей калькулятора медицинскими данными пациента, что существенно упрощает и ускоряет работу с математическими моделями.Заключение. Разработанные мобильное приложение и внешняя обработка для 1С позволили внедрить научные разработки ТКНЦ, выраженные в виде математических формул, в реальную клиническую практику за счет увеличения скорости получения результата и частичной автоматизации процесса заполнения полей.

Еще

Трансляционная медицина, кардиология, математические модели, мобильное приложение

Короткий адрес: https://sciup.org/149126209

IDR: 149126209   |   DOI: 10.29001/2073-8552-2020-35-4-39-48

Список литературы Использование математических моделей в кардиологии: от формул к реальной клинической практике

  • Ralston J., Reddy K.S., Fuster V., Narula J. Cardiovascular diseases on the global agenda: The United Nations high level meeting, Sustainable Development Goals, and the way forward. Glob. Heart. 2016;11(4):375-379. https://doi.org/10.1016/j.gheart.2016.10.029.
  • Шляхто Е.В., Звартау Н.Э., Виллевальде С.В., Яковлев А.Н., Соловьева А.Е., Алиева А.С. и др. Система управления сердечнососудистыми рисками: предпосылки к созданию, принципы организации, таргетные группы. Российский кардиологический журнал. 2019;24(11):69-82. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2019-11-69-82.
  • Califf R.M. Future of personalized cardiovascular medicine. J. Am. Coll. Cardiol. 2018;72(25):3301-3309. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2018.09.079.
  • Antman E.M., Loscalzo J. Precision medicine in cardiology. Nat. Rev. Cardiol. 2016;13(10):591-602. https://doi.org/10.1038/nrcardio.2016.101.
  • Niederer S.A., Lumens J., Trayanova N.A. Computational models in cardiology. Nat. Rev. Cardiol. 2019;16(2):100-111. https://doi.org/10.1038/s41569-018-0104-y.
  • Bonner C., Fajardo M.A., Psych (Hons) B., Hui S., Stubbs R., Trevena L. Clinical Validity, Understandability, and Actionability of Online Cardiovascular Disease Risk Calculators: Systematic Review. J. Med. Internet Res. 2018;20(2):e29. https://doi.org/10.2196/jmir.8538.
  • Shabaan M., Arshid K., Yaqub M., Jinchao F., Zia M.S., Boja G.R. et al. Survey: smartphone-based assessment of cardiovascular diseases using ECG and PPG analysis. BMC Med. Inform. Decis. Mak. 2020;20(1):177. https://doi.org/10.1186/s12911-020-01199-7.
  • Trayanova N. From genetics to smart watches: Developments in precision cardiology. Nat. Rev. Cardiol. 2019;16(2):72-73. https://doi.org/10.1038/s41569-018-0149-y.
  • Ветошкин А.С., Шуркевич Н.П., Гапон Л.И., Губин Д.Г., Дьячков С.М., Пошинов Ф.А. и др. Патент RU № 2623455 С1. Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии у мужчин трудоспособного возраста, работающих в условиях вахты на Крайнем Севере. Опубл. 26.06.2017.
  • Кузнецов В.А., Солдатова А.М., Криночкин Д.В., Енина Т.Н., Петелина Т.И., Рычков А.Ю. и др. Патент RU № 2623487 С1. Способ предсказания суперответа на сердечную ресинхронизирующую терапию у пациентов с хронической сердечной недостаточностью. Опубл. 26.06.2016.
  • Трубачева И.А., Пушкарев Г.С., Акимова Е.В., Кузнецов В.А., Солдатова А.М., Акимов А.М. Патент RU № 2649829 С1. Способ определения 10-летнего абсолютного суммарного риска смерти от сердечно-сосудистых заболеваний у мужчин трудоспособного возраста. Опубл. 04.04.2018.
  • Лыкасова Е.А., Тодосийчук В.В., Кузнецов В.А., Дьячков С.М. Патент RU № 2650039 С1. Способ прогнозирования риска развития пароксизмов желудочковой тахикардии у больных в первые сутки инфаркта миокарда. Опубл. 06.04.2018.
  • Кузнецов В.А., Тодосийчук В.В., Кутрунов В.Н., Дьячков С.М. Патент RU № 103857 A. Способ прогнозирования риска развития желудочковых аритмий высоких градаций у пациентов, направленных на коронарную ангиографию. Опубл. 08.08.2018.
  • Кузнецов В.А., Ярославская Е.И., Горбатенко Е.А. Патент RU № 2690405 С1. Способ диагностики необструктивного коронарного атеросклероза у мужчин с подозрением на ишемическую болезнь сердца. Опубл. 03.06.2019.
  • Солдатова А.М., Кузнецов В.А., Криночкин Д.В., Енина Т.Н., Широков Н.Е. Прогнозирование суперответа на сердечную ресинхронизирующую терапию у пациентов с хронической сердечной недостаточностью. Медицинская визуализация. 2018;(3)49-59. https://doi.org/1607-0763-2018-3-49-59.
  • Ярославская Е.И., Кузнецов В.А., Горбатенко Е.А. Диагностика необструктивного коронарного атеросклероза у мужчин с подозрением на ИБС. Атеросклероз. 2018;14(4):56-66. https://doi.org/10.15372/ATER20180406.
  • Пушкарев Г.С., Кузнецов В.А., Акимова Е.В. Суммарный 10-летний риск смерти от сердечно-сосудистых заболеваний у мужчин 25-64 лет г. Тюмени. Профилактическая медицина. 2020;1(23):77-84. https://doi.org/10.17116/profmed20202301177.
  • Ventola C.L. Mobile devices and apps for health care professionals: Uses and benefi ts. P & T. 2014;39(5):356-364.
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©