Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОНОГО РЕСУРСА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОВМЕСТИМОСТИ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ И ОПТИМИЗАЦИИ ВЫБОРА ПРЕПАРАТА ЗАМЕНЫ

Лебедев Г.С. 1 Коробов Н.В. 2 Ефремова Т.А. 2 Лошаков Л.А. 2 Котов Н.М. 1
1 ООО «Современное программное обеспечение»
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Последствия нежелательного взаимодействия лекарственных средств занимают важное место в оценке эффективности и безопасности фармакотерапии. Врач, проводящий фармакотерапию при определенном заболевании, должен определить приемлемость назначаемых лекарств по отношению к другим заболеваниям пациента, а также их совместимость с другим назначенным лекарственным препаратом. Часто необходимо заменить один или несколько компонентов комбинированной фармакотерапии на более подходящие по безопасности и эффективности. По этим двум направлениям представляется целесообразным разработка методических подходов к созданию соответствующих информационных ресурсов, отличающихся от представленных в отечественных и зарубежных источниках. В статье рассматриваются пути к решению этих проблем за счет применения информационной системы, основанной на современных принципах математического моделирования и достоверных знаниях о лекарственных средствах, полученных из доступных источников и от экспертов по заданным вопросам.
взаимодействие лекарств
взаимозаменяемость лекарств
методы фармакотерапии
медицинская информационная система
система поддержки принятия решения
1. Васильев А.Н., Бунятян Н.Д., Гавришина Е.В. и др. Терапевтическая эквивалентность и взаимозаменяемость лекарственных препаратов // Экспериментальная и клиническая фармакология. – 2015. – T. 78, № 9. – С. 32–38.
2. Ефремова Т.А., Коробов Н.В., Корсунский А.А., Лошаков Л.А. Разработка клинических рекомендаций в Российской федерации: результаты и перспективы // Заместитель главного врача. – 2015. – № 11 (114). – С. 64–69.
3. Коробов Н.В., Котов Н.М, Лебедев Г.С., Лошаков Л.А., Яворский А.Н. Построение информационной системы оценки медицинских технологий. // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2013. – № 10, Т. 11. – С. 51–56.
4. Коробов Н.В., Котов Н.М.,. Лебедев Г.С., Лошаков Л.А., Яворский А.Н, Ефремова Т.А.,. Холохон В.В. Информационная модель оптимизации выбора схем лекарственной терапии при хроническом гепатите С. // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2014. – № 10. т. 12. – С. 55–62.
5. Лебедев Г.С., Мажирин И.В., Тронин Ю.Н., Яцук В.Я. Об одном подходе к реализации компонентов машины знаний средствами аппликативной компьютерной логики // Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту. Тезисы докладов. Том 3. – Переславль-Залесский, 1988. – С. 314–317.
6. Лебедев Г.С., Тихонова Ю.В. Требования к архитектуре, определению, области применения и контексту электронной медицинской карты // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2010. – №12, т. 8. – С. 25–37.
7. Лебедев Г.С., Тронин Ю.Н. Реализация моделей представления знаний интеллектуальных систем графами потоков данных // Интеллектуальное программное обеспечение ЭВМ: Тезисы докладов Всесоюзного научно-практического семинара. Часть 1. -Ростов-на-Дону – Терскол, 1990. – С. 59–60.
8. Основные разделы ЭМК. Утверждены Министром здравоохранения РФ 11.11.2013 г. (Письмо Заместителя Министра здравоохранения Российской Федерации от 14.11.2013 г. № 18-1/10/2-8443 об утверждении основных разделов ЭМК).
9. Приказ Минздравсоцразвития России от 28.04.2011 г. № 364 «Об утверждении Концепции создания ЕГИС в здравоохранении».
10. Регистр Лекарственных средств. Энциклопедия лекарств и товаров аптечного ассортимента. Взаимодействие лекарств. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rlsnet.ru/interactions_alf.htm (дата обращения: 14.12.2015).
11. Скрининг лекарственных назначений [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://mgfoms.drugscreening.ru/ (дата обращения: 14.12.2015).
12. Стародубов В.И., Ефремова Т.А., Коробов Н.В., Лошаков Л.А. Стандарты медицинской помощи в системе здравоохранения Российской Федерации: состояние и перспективы // Здравоохранение Российской Федерации. – 2015. – № 4 (59). – С. 4–9.
13. Elsevier Gold Standard. Available at: http://www.goldstandard.com/company/ (accessed 14 December 2015)
14. Margo L., Moretti U., Leone R. Epidemiology and characteristics of adverse drug reactions caused by drug-drug interactions. Expert opinion on drug safety. – 2012. – Vol. 1, № 1. – P. 83–94.
15. Walgreens. Pharmacy & Health. Drug Information. Search for common uses, side effects, generic equivalents and more. Available at: https://www.walgreens.com/pharmacy/marketing/library/finddrug/druginfosearch.jsp (accessed 14 December 2015).

Вопросам взаимодействия и взаимозаменяемости лекарственных средств (ЛС) придается большое значение в современном здравоохранении развитых стран [1, 14]. Этот раздел обязательно присутствует в инструкциях и справочниках по применению лекарственных препаратов, что направлено на повышение безопасности проводимой фармакотерапии. Однако в этих источниках далеко не всегда отражены все известные сведения о взаимодействии применяемого препарата с другими лекарственными средствами ввиду быстро изменяющихся данных по этому направлению, полученных в экспериментальных и клинических исследованиях. Кроме того, при комбинированном применении нескольких лекарственных препаратов часто необходимо достаточно быстро оценить возможные риски различных комбинаций и подобрать наиболее безопасный вариант с возможностью замены некоторых потенциально опасных компонентов комбинации на менее опасные, но эквивалентные по эффективности. Использование только инструкций по применению не позволяет решать клинические задачи такого уровня. Более подробные сведения о возможных эффектах взаимодействия лекарственных препаратов можно почерпнуть из научной литературы, как отечественной, так и зарубежной. Сведения о взаимодействии лекарственных препаратов систематически отслеживаются и обобщаются во многих изданиях: учебниках и учебных пособиях, монографиях, периодических научных медицинских журналах (например, European Journal of Drug Metabolism and Pharmacokinetics, Drug Metabolism аnd Drug Interactions). Однако для реального практического применения эти источники малодоступны, и их использование требует значительных усилий.

Обоснование разработки

В основе рациональной фармакотерапии лежит понятие о взаимодействии ЛС. Под взаимодействием ЛС понимают изменение эффективности и безопасности одного ЛС при одновременном или последовательном его применении с другим ЛС, а также ксенобиотиками, пищей, алкоголем, при курении. Клиническое значение имеют взаимодействия ЛС, изменяющие эффективность и безопасность фармакотерапии. При этом комбинация ЛС может быть рациональной, когда при совместном применении повышается эффективность, либо безопасность терапии. Взаимодействие ЛС может приводить и к снижению эффективности фармакотерапии, при этом говорят о нерациональных комбинациях ЛС. В основе потенциально опасных комбинаций ЛС лежит взаимодействие ЛС, приводящее к снижению безопасности фармакотерапии.

Потенциально опасные комбинации ЛС представляют серьёзную проблему для системы здравоохранения. По данным разных авторов, от 17-23 % назначаемых врачами комбинаций ЛС являются потенциально опасными. У 6-8 % больных, получающих потенциально опасные комбинации ЛС, развиваются побочные эффекты. В то же время, по статистическим данным только в США от побочных эффектов ЛС ежегодно умирают 160 000 больных. Около трети из умерших получали потенциально опасные комбинации ЛС. Вместе с тем, побочные эффекты, возникающие при применении потенциально опасных комбинаций, представляют собой серьёзную экономическую проблему, поскольку расходы на лечение таких пациентов составляют половину от затрат на терапию всех лекарственных осложнений.

В связи с этим, для прогноза результатов взаимодействия лекарственных средств перспективным представляется оперативное использование специальных электронных информационных ресурсов. Так, в Российской Федерации общедоступная информация о взаимодействии лекарств отражена в Регистре лекарственных средств России [10], однако в этом несомненно полезном ресурсе отсутствует возможность введения в поисковую систему наименования двух запрашиваемых препаратов, не указана степень опасности возможного нежелательного взаимодействия препаратов, нет возможности получить информацию о взаимодействии более двух лекарственных препаратов.

В сети Интернет доступны специальные электронные ресурсы по взаимодействию лекарственных препаратов (как для пациентов, так и для специалистов), которые позволяют получить быстрый ответ на вопрос о степени риска планируемой комбинации двух лекарственных препаратов (например [13, 15] и другие). Имеются и перспективные отечественные разработки в этом направлении, например, «Сервис автоматизированного скрининга лекарственных назначений», в структуре которого имеется раздел о взаимодействии лекарственных препаратов [11].

Подобные электронные ресурсы значительно облегчают и ускоряют процесс прогнозирования результатов взаимодействия лекарственных препаратов, что положительным образом может повлиять на эффективность и безопасность планируемой комбинированной фармакотерапии. Тем не менее, эти ресурсы не позволяют полностью выполнить следующие запросы:

обеспечить прогноз взаимодействия более двух лекарственных препаратов;

дать подсказку по замене потенциально опасного препарата другим, обладающего сопоставимой эффективностью, но менее опасного в планируемой комбинированной фармакотерапии.

По этим двум направлениям представляется целесообразным разработка методических подходов к созданию соответствующих информационных ресурсов. Прототип информационной системы подобного класса и требования к ней авторы разработали ранее [3, 4].

Информационная система прогнозирования совместимости лекарственных препаратов и оптимизации выбора препарата замены

Информационная система выбора метода фармакотерапии (МФТ), позволяющая обеспечить прогноз совместимости двух и более лекарственных препаратов и выбор препарата замены опасного компонента в планируемой лекарственной комбинации, поможет обеспечить принятие решения лечащему врачу по выбору вариантов МФТ в соответствии с действующими стандартами медицинской помощи и клиническими рекомендациями (протоколами лечения). Следует отметить, что имеются некоторые особенности указанных отечественных нормативных документов [2, 12], что необходимо учитывать при формировании базы знаний планируемого информационного ресурса и использовать дополнительные сведения из международных источников информации.

База экспертных знаний будет включать в себя формализованные конструкции стандартов медицинской помощи, позволяющие выбрать необходимый МФТ при установленном диагнозе, таблицы соответствия, таблицы экспертных оценок, формирующиеся в информационной системе оценки МФТ. В процессе подбора МФТ может быть рассчитана вероятность достижения (риск недостижения) результата, набор врачебных решений, уменьшающих риски.

При выполнении проекта будет осуществлено построение электронных таблиц об активном действующем веществе, показаниях к применению, противопоказаниях, побочных эффектах и дозировках. Далее будут разработаны таблицы несовместимости препаратов, включающие весовые коэффициенты, зависящие от дозировки, терапевтического эффекта и наличия установленных заболеваний. Затем будут составлены алгоритмы оценки несовместимости препаратов на основании построенных формальных описаний и таблиц несоответствия. При формировании базы знаний будут разработаны эвристические правила, основанные на таблицах заменяемости препаратов с учетом терапевтического эффекта, состояния здоровья и возраста пациента. Это позволит избежать использования механизмов полных переборов возможных решений и ускорит принятие решения. Будет разработан алгоритм подбора замещающих препаратов для препаратов, признанных несовместимыми.

Для построения рекурсивной функции вывода решения может быть использована аппликативно-фреймовая модель представления знаний [5, 7], где процесс выработки врачебного решения можно представить в виде графа функций обработки информации, где вершинами графа являются имена (описания функций), а дугами – направления переходов информации между функциями.

С содержательной точки зрения, аппликативную функцию обработки информации можно трактовать как одну из задач (подзадач), на которые можно декомпозировать исходную задачу (задачу выработки решения). В этой интерпретации можно считать, что задача выработки врачебного решения представима в виде разбиения исходной задачи на подзадачи. Задача описывается в виде графа, называемого графом редукции задачи. При этом вершинам будут соответствовать задачи, а дугам – операторы редукции задачи. Причем корню дерева соответствует исходная задача, вершинам 1-го уровня – задачи, непосредственно порожденные исходной задачей, вершинам 2-го уровня – задачи, порождаемые задачами 1-го уровня и т.д. Кроме того, решение задачи соответствует значению функции обработки информации, а исходные данные задачи соответствуют параметрам функции обработки информации.

Предлагается подход к представлению дерева подзадач в виде графа потока данных (ГПД), что позволяет достичь вполне интересного результата. Под ГПД понимается формализованное представление процесса обработки информации в целях решения задачи в виде графа, вершины которого есть функции обработки информации (правила обобщения), а дуги – потоки информации, проходящие через эти функции.

Представляется наиболее удачным использовать аппарат теории комбинаторов. Поскольку теория комбинаторов является производной от теории ? – исчисления, следовательно она обладает преимуществами, присущими ? – исчислению, а также специфическими уникальными свойствами.

Продемонстрируем представления ГПД в многомерных комбинаторах leb01.wmf, leb02.wmf, Kn, имеющие следующие комбинаторные определения:

leb03.wmf f g1... gk x1... xn =

= f (g1 (x1,...,xn) ... gk (x1,...,xn)),

leb04.wmf, x1...xi...xn = xi,

Kn xy1...yn = x.

В нотации этих комбинаторов каждую аппликативную функцию обработки информации можно записать в виде

y = leb05.wmf f I1... Ik x1... xn,

a всю модель вывода решения в виде

y = leb06.wmf f Y1... Yk x1... xn,

где f – функция отображения корневой вершины ГПД;

Y1,..., Yk – комбинаторные выражения нижестоящих узлов дерева;

X1,..., xn – исходные данные самого нижнего уровня;

k – количество нижестоящих узлов;

n – количество исходных данных.

Предполагается два вида принятия решения (рисунок).

lebed1.wmf

Схема применения системы выбора МФТ. Сокращения: БЗ – база данных, СППР – система поддержки принятия решения, ИЭМК – интегрированная электронная медицинская карта

Первый (простой) выбор – при первичном обращении пациента, когда нет истории применения препаратов. Выбирается реестр МФТ, соответствующий установленному диагнозу, отсортированный в соответствии с интегральной оценкой. Второй вариант соответствует сложному выбору, когда у пациента уже выявлены другие заболевания и назначены другие лекарственные препараты. В этом случае каждый препарат из реестра выбранных в соответствии с диагнозом проверяется на совместимость с ранее установленными диагнозами и назначенными препаратами. В случае несовместимости выбирается препарат замены, до тех пор, пока не будет достигнута допустимая степень совместимости. Если совместимый препарат не найден, ищется возможность замены препарата в листе назначений. Решение данной задачи предполагает рассмотрение по меньшей мере трех уровней информационных сведений о классификации и механизмах действия лекарственных препаратов, подлежащих замене на более приемлемый в рассматриваемой двухкомпонентной или многокомпонентной комбинации:

оригинального препарата (первого в данной группе) на воспроизведенный (имеющий то же действующее вещество, что и оригинальный препарат, но созданный другим производителем);

среди лекарственных препаратов одной фармакологической группы с одинаковым механизмом действия;

препарата одной группы на препарат другой группы одинаковой направленности действия, но разных механизмов действия.

Следует отметить, что при функционировании разрабатываемой системы будет обеспечиваться взаимодействие с интегрированной электронной медицинской картой [6, 8], которая входит в состав Единой Государственной информационной системы в сфере здравоохранения Российской Федерации [9].

Планируемая разработка информационной системы направлена на усовершенствование имеющихся подходов к прогнозу взаимодействия лекарственных препаратов и предполагает разработку более удобного и полного информационного ресурса, чем имеющийся, например, в Регистре лекарственных средств России. В отличие от зарубежных информационных аналогов, предполагается создать возможность с определенной степенью вероятности прогнозировать результат взаимодействия более двух лекарственных препаратов, а также представить информацию о возможных заменах в планируемых комбинациях лекарственных препаратов с целью снижения риска нежелательного взаимодействия.

Заключение

Разработанные математические модели и программные средства по прогнозу взаимодействия лекарственных препаратов и выбору препарата замены при комбинированной фармакотерапии будут использованы медицинскими работниками в лечебной практике с целью повышения безопасности комбинированного применения лекарственных препаратов за счет предварительного и последующих расчетов рисков и корректировки планов лечения и применения методов фармакотерапии, доказавших свою эффективность по принятым критериям.

Настоящая статья подготовлена при поддержке гранта РФФИ № 15-07-06720.


Библиографическая ссылка

Лебедев Г.С., Коробов Н.В., Ефремова Т.А., Лошаков Л.А., Котов Н.М. ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОНОГО РЕСУРСА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОВМЕСТИМОСТИ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ И ОПТИМИЗАЦИИ ВЫБОРА ПРЕПАРАТА ЗАМЕНЫ // Современные наукоемкие технологии. – 2015. – № 12-4. – С. 615-619;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=35336 (дата обращения: 19.04.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674