Научные статьи \ Прикладные науки. Медицина. Технология \ Mедицинские науки \ Патология. Клиническая медицина \ Патология сердечно-сосудистой системы. Сердечно-сосудистые заболевания

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   |   УДК: 616.1:004.942   |   DOI: 10.29001/2073-8552-2020-35-4-39-48

Mathematical models in cardiology: from formulas to real clinical practice

Aim. To develop and implement into clinical practice six calculators of risk for various cardiovascular diseases in the form of mobile application for iOS/Android and module for the 1C: Medicine software.Material and Methods. At the premises of Tyumen Cardiology Research Center (TCRC) of Tomsk NRMC, we developed the mobile application for iOS/Android and module for the 1C: Medicine software based on six mathematical models that were invented and patented in our center earlier.Results and Discussion. The use of mobile application improved the convenience of working with the mathematical formulas and reduces the time for obtaining results of calculations. Implementation of 1C as a programming environment allowed to perform automatic filling out the calculator fields with medical data from individual patients, which significantly simplified and accelerated the rate of work with mathematical models.Conclusion. The developed mobile application and external processing for 1C allowed to implement research products of TCRC in the form of mathematical formulas into real-life clinical practice. These developments contributed to speeding up the process for acquisition of results and partial automatization of filling out the form fields.

Еще

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
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp