基于集员辨识的心力衰竭优化治疗模型研究

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1、摘要心力衰竭是一种复杂的临床症状群，是各种心脏疾病的终末期表现，其发病率高，存活率低，且临床治愈率低，已成为全球面临的公共健康问题。造成上述问题的关键原因之一是缺乏有效的患者状态评价技术和个性化优化治疗决策方法。本课题在临床医学知识指导下，结合计算机建模技术、系统识别技术，运用集员辨识算法，确定出用药模式，建立慢性心力衰竭优化治疗模型，基于该模型还建立了心力衰竭治疗效果评估方法。本课题主要完成了以下工作：1，构建心力衰竭病人数据管理系统；2、根据CACC／AHA成人慢性心力衰竭的评估和治疗指南》建

2、立治疗方案的知识库：3、结构化治疗路径，实现指南的电子化和可视化；4、应用集员辨识算法建立优化决策模型；5、实现了患者治疗状态模型。最终实现的优化治疗模型输入为临床获取的患者检查数据，输出是药物治疗推荐，以最优椭球解的形式表达。研究结果表明：经过集员辨识算法求得的椭球解集，其空间范围、形态信息表征了不同的治疗模式。该方法进一步完善后，能够评估心力衰竭治疗效果并提供优化治疗的建议，为心衰治疗指南可操作性的实现、个体治疗方案的制定、心衰患者生存状态的评价等提供有效的技术解决方案。关键词：心力衰竭，决策

3、支持系统，集员辨识，系统辨识，优化定界椭球(OBE)算法IIIAbstractHeartfailure(HF)isakindofseriousclinicalcomplication．Itistheendstageofseveralprimarycardiovasculardiseases．Duetoitshighincidencerate，lowsurvivalrateandcurerate，heartfailureisbecomingapublichealthproblemalloverthe

4、world．Onepivotalprobleminclinicisthelackofindividualtreatmentdecisionstrategyandeffectivemethodtoevaluatethestatusofheartfailurepatients．Guidedbymedicalknowledge，weappliedcomputermodellingandsystemidentificationtechnology,inparticularSetMembershipIden

5、tification(SMI)algorithm，toestablishanoptimumtherapymodelforheartfailure．Themodelisutilizedtodeterminemedicinetherapy,andevaluatetreatmentefficiency．Accordingly,thefollowingtaskswereaccompolished：1．Establishementofthedatabasemanagementsystemforheartfa

6、ilurepatients；2．EstablishementoftheknowledgebaseforHFtreatment，accordingto‘‘ACC／AHAGuidlinesfortheEvaluationandManagementofChronicHeartFailureintheAdult”；3．Visualizationofthecomputerizedandstructured，clinicalpathwayforHF；4．Developmentoftheoptimumtreat

7、mentstrategymodelbasedonSetMembershipIdentification；5．Realizationofthemodelofpatienttherapeuticstatus．Fortheoptimumtherapymodel，theinputsarephysicalexaminationdataandtheoutputistherecommendingindexofthechosenmedicinetreatment．Thesuggesteddecisionisexp

8、ressedintheformofoptimalboundingellipsoidsolutionset．Theresultsshowthat，differenttherapypatternshavecorrespondingellipsoidsolutionsetswithspecificlocationandsizeinformationin3Dspace．Thedevelopedmodelisexpectedtoprovideausefultoolforcurativeeff