vestifmИзвестия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-математических наукProceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Physics and Mathematics Series1561-24302524-2415The Republican Unitary Enterprise Publishing House "Belaruskaya Navuka"vestifm-165Research ArticleИНФОРМАТИКАINFORMATICSИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ЛАТЕНТНЫХ НАРУШЕНИЙ ГЕМОДИНАМИКИ: УСЛОВИЯ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ1DIAGNOSTICS OF LATENT HEMODYNAMICS BY DATA MINING: CONDITIONS OF PRACTICAL USEВойтиковаМ. В.VoitikovaM. V.voitikova@imaph.bas-net.byХурсаР. В.KhursaR. V.rvkhursa@tut.byИнститут физики им. Б. И. Степанова Национальной академии наук Беларуси, МинскStepanov Institute of Physics of the National Academy of Sciences of Belarus, MinskБелорусский государственный медицинский университет, МинскBelarusian State Medical University, Minsk20152105201604112118Copyright © Войтикова М.В., Хурса Р.В., 20162016Войтикова М.В., Хурса Р.В.Voitikova M.V., Khursa R.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestifm.belnauka.by/jour/article/view/165

Исследовались особенности применения построенной с помощью интеллектуального анализа данных номограммы для классификации гемодинамических состояний по величинам артериального давления (АД) при суточном мониторировании и случайном измерении АД стандартными измерительными приборами. При нанесении на номограмму вектора характерных особенностей АД, координаты которого есть набор коэффициентов линейной регрессии систолического, диастолического и пульсового давления, гемодинамическое состояние диагностируется по расположению вектора в определенных границах номограммы. Показано, что для практического использования номограммы потребуется получение минимально 10 успешных (исключающих артефакты) измерений АД при малой вариабельности его показателей или 25–30 измерений при высокой. 

We proposed a diagnostic nomogram (map) for hemodynamic state classification, based on linear regression modeling of blood pressure (BP) parameters and Data Mining algorithm. Mapping the vector of the BP characteristics, which coordinates are the coefficients of linear regression of the systolic, diastolic on pulse pressure, the pathological changes of hemodynamics inherent in hypertension, prehypertension or clinically latent hemodynamic disturbances can be diagnosed. The normal physiology of cardiovascular interaction corresponds to the vector location within certain limits on the nomogram. We have investigated the factors influencing the accuracy of the diagnostics in a clinical setting. 

интеллектуальный анализ данныхдиагностическая номограммагемодинамикаData Miningdiagnostic nomogramhemodynamicsReferencesЧубукова, И. А. Data Mining / И. А. Чубукова. – М.: Интернет-университет информационных технологий: Бином. Лаборатория знаний, 2006. – (Серия «Основы информационных технологий»).Чубукова, И. А. Data Mining / И. А. Чубукова. – М.: Интернет-университет информационных технологий: Бином. Лаборатория знаний, 2006. – (Серия «Основы информационных технологий»).Кузнецова, А. В. Возможности использования методов Data Mining при медико-лабораторных исследованиях для выявления закономерностей в массивах данных / А. В. Кузнецова, О. В. Сенько // Врач и информ. технологии. – 2005. – № 2. – C. 38–46.Кузнецова, А. В. Возможности использования методов Data Mining при медико-лабораторных исследованиях для выявления закономерностей в массивах данных / А. В. Кузнецова, О. В. Сенько // Врач и информ. технологии. – 2005. – № 2. – C. 38–46.2013 ESH/ESC Guidelines for the management of arterial hypertension / The Task Force for the management of arterial hypertension of the European Society of Hypertension (ESH) and of the European Society of Cardiology (ESC) // J. Hypertens. – 2013. – Vol. 31 (7). – P. 1281–1357.2013 ESH/ESC Guidelines for the management of arterial hypertension / The Task Force for the management of arterial hypertension of the European Society of Hypertension (ESH) and of the European Society of Cardiology (ESC) // J. Hypertens. – 2013. – Vol. 31 (7). – P. 1281–1357.Войтикова, М. В. Применение интеллектуального анализа данных для классификации гемодинамических состояний / М. В. Войтикова, А. П. Войтович, Р. В. Хурса // Врач и информ. технологии. – 2013. – № 1. – С. 32–41.Войтикова, М. В. Применение интеллектуального анализа данных для классификации гемодинамических состояний / М. В. Войтикова, А. П. Войтович, Р. В. Хурса // Врач и информ. технологии. – 2013. – № 1. – С. 32–41.Войтикова, М. В. Номограмма гемодинамических состояний по параметрам артериального давления / М. В. Войтикова, Р. В. Хурса // Технология живых систем. – 2014. – № 2. – С. 45–53.Войтикова, М. В. Номограмма гемодинамических состояний по параметрам артериального давления / М. В. Войтикова, Р. В. Хурса // Технология живых систем. – 2014. – № 2. – С. 45–53.Хурса, Р. В. Суточное мониторирование артериального давления с использованием интеллектуального анализа данных: новые диагностические возможности / Р. В. Хурса, М. В. Войтикова // Артериальная гипертензия. – 2015. – № 2 (40). – С. 34–42.Хурса, Р. В. Суточное мониторирование артериального давления с использованием интеллектуального анализа данных: новые диагностические возможности / Р. В. Хурса, М. В. Войтикова // Артериальная гипертензия. – 2015. – № 2 (40). – С. 34–42.Хурса, Р. В. Новые маркеры прегипертензии: функциональная диагностика гемодинамических классов с помощью интеллектуального анализа данных суточного мониторирования артериального давления / Р. В. Хурса // Артериальная гипертензия и профилактика сердечно-сосудистых заболеваний: материалы VIII Междунар. конф., 21–22 мая 2015 г., Витебск: прил. к журн. Кардиология в Беларуси. – 2015. – С. 263–266.Хурса, Р. В. Новые маркеры прегипертензии: функциональная диагностика гемодинамических классов с помощью интеллектуального анализа данных суточного мониторирования артериального давления / Р. В. Хурса // Артериальная гипертензия и профилактика сердечно-сосудистых заболеваний: материалы VIII Междунар. конф., 21–22 мая 2015 г., Витебск: прил. к журн. Кардиология в Беларуси. – 2015. – С. 263–266.Хурса, Р. В. Пульсовое давление крови: роль в гемодинамике и прикладные возможности в функциональной диагностике / Р. В. Хурса // Мед. новости. – 2013. – № 4. – С. 13–19.Хурса, Р. В. Пульсовое давление крови: роль в гемодинамике и прикладные возможности в функциональной диагностике / Р. В. Хурса // Мед. новости. – 2013. – № 4. – С. 13–19.Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP: учеб. пособие / А. А. Барсегян [и др.]. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007.Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP: учеб. пособие / А. А. Барсегян [и др.]. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007.The MIMIC II Project database: http://physionet.org/physiobank/database/mimic2dbThe MIMIC II Project database: http://physionet.org/physiobank/database/mimic2dbГорбунов, В. М. Современные представления о вариабельности артериального давления / В. М. Горбунов // Рациональная фармакотерапия в кардиологии. – 2012. – T. 8 (6). – С. 810–818.Горбунов, В. М. Современные представления о вариабельности артериального давления / В. М. Горбунов // Рациональная фармакотерапия в кардиологии. – 2012. – T. 8 (6). – С. 810–818.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.