По данным ВОЗ в настоящее время в мире насчитывается 500 млн. психически больных, из них 50 млн. страдает шизофренией. Шизофрения является одним из наиболее распространённых заболеваний в психиатрии, особенно её простая и параноидная форма [1, 4]. Шизофрения — это эндогенное процессуальное психическое заболевание с различными типами течения, развивающееся преимущественно в молодом возрасте от 15–16 до 25–30 лет.

Единой патогенетической теории шизофрении нет. Она характеризуется многофакторностью и полиморфизмом. Понятийный аппарат носит, скорее, рабочий характер, а не научно обоснованный.

Вопрос лечения шизофрении, несмотря на разнообразие терапевтических подходов, остаётся актуальной проблемой психиатрии.

Клиническая практика требует разработки новых методов терапии с позиций системного подхода.

Структура психического состояния человека представляет собой сложную иерархическую биологическую структуру.

Для формирования функциональной структуры эндогенного аффектного состояния, возникающего немотивированно, без связи с внешними факторами не имеет принципиального значения один фактор, входящий в симптомокомплекс шизофрении. Ведущее значение могут иметь эндокринные, медиаторные, ферментативные, нейрогуморальные расстройства, нарушения метаболизма и др. Системный анализ позволяет подойти к механизмам симптомообразования, вскрывая их синдромальную структуру.

Для принятия решений выбора лечебной тактики необходимо получить достоверную информацию о состоянии больного, определить прогноз состояния по уровню гомеостаза в целом. Известный физиолог Анохин указывал на необходимость изучения механизмов порождения свойств системности. В целостных системах возникают новые закономерности, не свойственные отдельным элементам системы. Требуется по локальному поведению процесса определить его интегральные характеристики.

Врачу практически невозможно провести комплексный анализ всей обширной информации о больном для определения клинического диагноза, прогноза и выбора эффективного метода лечения. В этом необходимую помощь может оказать экспертная система (ЭС) управления лечебным процессом, в которую входит база знаний. Выделенные нами знания экспертов требуют для их представления конструкции разных видов. ЭС должна ориентироваться на доступную информацию и принимать решения в условиях отсутствия части данных о больном. Определены основные концепции предметной области (ПО). Анализ показал, что основными концепциями, с которыми работает эксперт при решении задач диагностики, прогнозирования, выбора лечебной тактики, являются нозологические формы (НФ), симптомокомплексы, лечебные комплексы и т. д. Для их описания мы использовали знания трёх видов, полезные для формирования структур представления фреймов различных уровней.

Знания первого вида описательные. Например, такое понятие, как расстройство мышления, связано у эксперта с целым набором описательной информации (затруднения в принятии решения, невозможность сосредоточиться, снижение внимания, замедленность мышления, резкое ускорение мышления).

Второй вид знаний эксперта — это знания о том, как эксперт выводит новые утверждения на основе системно-информационного анализа некоторой информации. Решатель представляет собой совокупность процедур (правил), чтобы знания стали активными (активные фреймы) [2].

Решатель, оперируя символьными структурами баз знаний (БЗ), осуществляет символьный логический вывод согласно дереву принятия решений [3]. Эксперт пользуется этими знаниями для постановки диагноза, прогноза исходов (ближайших и отдалённых), прогноза осложнений и т. д.

Третий вид знаний эксперта связан с его способностью выбирать наиболее перспективные пути поиска решений. Такие знания тоже носят вид правил и помогают отсекать маловероятные гипотезы о течении заболевания и подключать к решению задачи наиболее релевантные знания. Мы называем эти знания знаниями мета-уровня, так как они определяют некоторую схему использования знаний первого и второго видов.

Важный этап разработки ЭС — разработка языка представления знаний. БЗ содержит схемы вывода решений, т. е. фреймы (знания плюс процедуры вывода). Знания представлены в символьной форме, понятной не только программисту, но и пользователю. Семантика знаний должна быть очевидной. Язык представления знаний (ЯПЗ) в силу условий компактности в отличие от естественного языка записывается в более ограниченном и формализованном виде.

В основе алгоритма глобальной сборки в ЭС лежит алгоритм по методу перебора конъюнкций (МПК), опирающийся на метод системно-информационного анализа.

Системный подход обосновывает поиск новых методов лечения простой и параноидальной шизофрении наряду с психофармакотерапией, которые потенцируют нейротропное действие медикаментозной терапии [5, 6]. Такими являются некоторые физико-психофармакологические методы, основанные на действиях постоянного тока и импульсивных токов низкой частоты; гальванизация (ТЦГ), электрофорез психотропных средств (ТЦЭ), лечебный электронаркоз (ЛЭНАР), лечение синусоидальными модулированными токами (ТЦСМТ) по трансцеребральной методике. Главное достоинство данных методов лечения заключается в их действии на физиологические и биохимические процессы в тканях и клетках не только постоянного и импульсивных токов, но и лекарственных веществ. Действие гальванического тока на организм сложно и многогранно, что проявляется в стимулировании и регулировании функций нервной и эндокринных систем, повышении обменных процессов. Вследствие трансцеребральных воздействий нормализуются условно-рефлекторная деятельность головного мозга, соотношение основных нервных процессов — возбуждения и торможения. В результате лекарственного электрофореза на фоне действия постоянного тока возрастает фармакологическая активность психотропных средств, так как они вводятся в ткани в ионном и химически чистом виде. Терапевтический эффект может быть достигнут при гораздо меньшем (в 8–10 раз) количестве лекарственного вещества, если оно введено методом электрофореза, а не традиционным способом.

Выгодные возможности физико-психофармакологических методов лечения в комплексной терапии больных шизофренией до настоящего времени в должном объёме не использовались.

Синдроматический анализ с позиций системно-информационного анализа, обнаруживая формальные синдромы, даёт возможность раскрыть некоторые патогенетические механизмы НФ. В клиническом понимании неоднородность материала может быть связана с наличием в анализируемой совокупности нескольких НФ. Синдроматический анализ позволяет обнаружить эти формы и охарактеризовать их типичную клиническую картину или, как говорят, найти «скрытый синдром заболевания» для каждой НФ.

В ЭС используются обычные стохастические алгоритмы, а также алгоритмы вычисления оценок (АВО по Ю. И. Журавлёву).

Согласно методологии, принятой при построении систем искусственного интеллекта, все объекты формализма представлены в виде пакетов данных и процедур (фреймов). Имеются матрицы фреймов — симптомов и фреймов по НФ. В процессе решения выбора комплексной терапии система фреймов ведёт себя как коллектив высококвалифицированных экспертов. Разработанная ЭС может быть внедрена в Украинском НИИ клинической и экспериментальной неврологии и психиатрии, а также в Харьковской городской клинической психиатрической больнице № 15, что позволит повысить эффективность лечебного процесса.

Литература

1. Попов А. А. Информационные аспекты психотерапии // Кибернетика и вычислительная техника. — 1993. — Вып. 98. — С. 8–12.
2. Минский М. Фреймы для представления знаний. — М.: Энергия, 1979. — 152 с.
3. Воробьёв Ф. П., Мануйлова A. M., Балака Л. А. Информационная система системного анализа медицинских данных // Кибернетика и вычислительная техника. — 1985. — Вып. 66. — С. 34–38.
4. Петрюк П. Т. Комплексная терапия параноидной шизофрении // Український вісник психоневрології. — 1996. — Т. 4, вип. 4. — С. 56–57.
5. Kutko I. I., Manuylova A. M., Petrjuk P. T. Clinical and mathematical prognosis process of schizophrenic disorders with the help Marcov chain // School of Fundamental Med. J. — 1996. — Vol. 2, № 1. — P. 91.
6. Петрюк П. Т. Комплексная терапия шизофрении с позиций системного подхода // Журнал психиатрии и медицинской психологии. — 1996. — № 1. — С. 25–27.