Luận văn Ứng dụng một số phương pháp tính toán xây dựng phần mềm trợ giúp điều trị thuốc chống đông đường uống cho bệnh nhận sử dụng van tim nhân tạo

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ------------------------------------------------------ LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC ỨNG DỤNG MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN MỀM XÂY DỰNG PHẦN MỀM TRỢ GIÚP ĐIỀU TRỊ THUỐC CHỐNG ĐÔNG ĐƯỜNG UỐNG CHO BỆNH NHÂN SỬ DỤNG VAN TIM NHÂN TẠO NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TRẦN NGỌC CƯỜNG HÀ NỘI - 2005 T R Ầ N N G Ọ C C Ư Ờ N G – N G À N H C Ô N G N G H Ệ T H Ô N G T IN – K H Ó A 2 0 0 3 2 LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn Phó giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Hoàng Phương, Giám đốc trung tâm tin học – Bộ y tế đã tận tình hướng dẫn tôi về đề tài, kiến thức và những phương pháp luận quý giá cho đồ án này. Tôi xin chân thành cảm ơn bác sĩ Nguyễn Ngọc Quang – Bộ môn Tim mạch – trường Đại học Y Hà nội, bác sĩ Phạm Thái Sơn, bác sĩ Lê Thanh Bình Khoa hậu phẫu C1, Viện tim mạch quốc gia Việt Nam, bệnh viện Bạch Mai đã giải thích cho tôi hiểu được các vấn đề phức tạp về chuyên môn y học và đánh giá các phương án tiếp cận lý thuyết so với các vấn đề thực tế điều trị thuốc chống đông đường uống. Tôi xin chân thành cảm ơn Trung tâm phát triển khoa học, công nghệ và tài năng trẻ, Trung ương Đoàn TNCS Hồ Chí Minh đã tạo điều kiện tốt nhất về thời gian và công việc để tôi có thể tham gia và hoàn thiện khóa học này. Tôi xin chân thành cảm ơn những buổi seminar khoa học của Trung tâm tin học – Bộ y tế đã dành cho tôi những buổi trình bày các ý tưởng, các hướng tiếp cận và giải pháp giải quyết vấn đề mà đồ án đã đưa ra. Chúc seminar của các bạn ngày càng phát triển. Tôi xin chân thành cảm ơn những người thân yêu, bạn bè, các đồng nghiệp trẻ từ các công ty iMatrix, công ty RunSystem đã động viên giúp đỡ tôi trong suốt khóa học và quá trình làm đồ án. Chúc công ty của các bạn ngày càng đoàn kết gắn bó và trở thành những công ty rất lớn ở Việt nam. Tôi cũng xin bày tỏ lòng cảm ơn đối với các thầy cô công tác tại Trung tâm đào tạo bồi dưỡng sau đại học đã giúp đỡ và hướng dẫn tận tình chúng tôi trong suốt khóa học. Tôi cũng xin bày tỏ lòng cảm ơn đối với các thầy cô trong Khoa công nghệ thông tin trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã giúp đỡ và tạo điều kiện cho tôi trong quá trình học tập. Cuối cùng, tôi xin cám ơn các bạn cùng lớp Cao học CNTT khóa 2003-2005 đã sát cánh bên tôi vượt qua những khó khăn và vất vả suốt 2 năm học tập bên nhau. Chúc tất cả các bạn đều trở thành những người thành đạt. 3 Mục lục Danh sách bảng ........................................................................................................... 5 Danh sách hình vẽ ....................................................................................................... 6 Lời mở đầu ................................................................................................. 7 I. Đặt vấn đề ................................................................................................................ 7 II. Mục tiêu của đề tài.................................................................................................. 7 III. Phạm vi nghiên cứu............................................................................................... 8 IV. Phương pháp nghiên cứu....................................................................................... 8 V. Bố cục của đề tài..................................................................................................... 8 Chương 1: Sơ qua về bệnh tim và việc điều trị thuốc chống đông đường uống ở bệnh nhân thay van tim nhân tạo .................................. 10 1.1 Tìm hiểu sơ bộ về bệnh tim................................................................................. 10 1.1.1 Tìm hiểu qua về quả tim bình thường................................................................................. 10 1.1.2 Những bệnh liên quan đến việc thay van tim ..................................................................... 14 1.2 Điều trị thuốc chống đông đường uống ở bệnh nhân thay van tim nhân tạo...... 15 1.2.1 Kiến thức chung.................................................................................................................. 15 1.2.2 Theo dõi khi sử dụng thuốc ................................................................................................ 18 Chương 2: Xác định các yếu tố liên quan và các kiến thức chuyên gia trong điều trị thuốc chống đông đường uống. ....................................... 21 2.1 Các yếu tố liên quan đến điều trị thuốc chống đông đường uống....................... 21 2.1.1 Vấn đề điều trị sau mổ ........................................................................................................ 21 2.1.2 Chế độ ăn uống và các loại thực phẩm chứa Vitamin K..................................................... 22 2.2 Hạn chế đối tượng nghiên cứu ............................................................................ 26 Chương 3: Cơ sở lý thuyết một số phương pháp tính toán mềm......... 27 3.1 Lý thuyết tập mờ ................................................................................................. 27 3.1.1 Các khái niệm ..................................................................................................................... 27 3.1.2 Các phép toán cơ sở ............................................................................................................ 28 3.1.3 Mô hình mờ và phương pháp lập luận mờ.......................................................................... 30 3.1.4 Khử mờ ............................................................................................................................... 31 3.2. Lập luận dựa trên các trường hợp ...................................................................... 33 3.2.1 Sử dụng lại tri thức và kinh nghiệm.................................................................................... 33 3.2.2 Các kỹ thuật lập luận dựa trên sự sử dụng lại ..................................................................... 34 3.2.3 Hàm đo sự tương tự trong lập luận dựa trên các trường hợp.............................................. 37 4 3.2.4 Những hướng ứng dụng của lập luận dựa trên các trường hợp .......................................... 39 Chương 4. Một số phương pháp tính toán mềm áp dụng cho việc dự đoán liều lượng thuốc chống đông.......................................................... 40 4.1. Phương pháp thăm dò sử dụng các luật cơ bản.................................................. 40 4.2. Phương pháp trường hợp dựa trên các trường hợp ............................................ 48 4.3. Phương pháp tìm kiếm quy luật sử dụng thuốc ................................................. 55 4.4. Kết hợp các phương pháp trên ........................................................................... 59 Chương 5: Xây dựng phần mềm thử nghiệm các thuật toán dự đoán liều lượng thuốc chống đông ................................................................... 64 5.1. Thiết kế hệ thống................................................................................................ 64 5.2. Cơ sở dữ liệu ...................................................................................................... 66 5.3. Mô tả phần mềm................................................................................................. 67 Chương 6: Kết quả vận hành thử nghiệm và các đánh giá .................. 79 6.1 Các kết quả vận hành thử nghiệm ....................................................................... 79 6.2 Nhận xét và đánh giá ........................................................................................... 83 Kết luận..................................................................................................... 84 Tài liệu tham khảo ................................................................................... 86 5 Danh sách bảng Bảng 1.1 Tác dụng của thuốc chống đông ................................................................... 17 Bảng 2.1 Liệt kê tất cả các loại thức ăn có chứa Vitamin K........................................ 23 Bảng 4.1 Ngưỡng INR an toàn đối với từng loại van nhân tạo ................................... 41 Bảng 4.2 Công thức xác định các hàm tương tự thành phần ....................................... 51 Bảng 4.2 Sơ đồ thuật toán tự tìm quy luật. .................................................................. 56 Bảng 4.3 Sơ đồ thuật toán tìm quy luật từ CSDL mẫu quy luật. ................................. 57 Bảng 4.4 Sơ đồ thuật toán phương pháp lai. ................................................................ 60 Bảng 5.1 Dải INR an toàn của bệnh............................................................................. 79 Bảng 5.2 Kết quả thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-27346, phương pháp thăm dò ...................................................................................................................................... 80 Bảng 5.3 Kết quả thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-28690, phương pháp thăm dò ...................................................................................................................................... 80 Bảng 5.4 Kết quả thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-28734, phương pháp thăm dò ...................................................................................................................................... 81 Bảng 5.5 Kết quả thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-29002, phương pháp thăm dò ...................................................................................................................................... 81 Bảng 5.6 Kết quả thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-10001, phương pháp thăm dò ...................................................................................................................................... 81 Bảng 5.7 Kết quả thử nghiệm theo phương pháp thứ tìm kiếm quy luật..................... 82 6 Danh sách hình vẽ Hình 1.1 Quả tim nhìn từ phía trước. ........................................................................... 10 Hình 1.2. Quả tim nhìn từ phía sau. ............................................................................. 11 Hình 1.3. Sau cắt bỏ tâm nhĩ, nhìn từ trên xuống để thấy rõ vị trí 4 van tim. ............. 12 Hình 1.4. Van động mạch chủ...................................................................................... 13 Hình 3.1 Chu trình lập luận dựa trên các trường hợp .................................................. 48 Hình 5.1 Cơ sở dữ liệu của hệ thống............................................................................ 66 Hình 5.2 Chức năng nhập thông tin cá nhân và trạng thái người bệnh ....................... 67 Hình 5.3 Chức năng nhập thông tin các bữa ăn hàng ngày ......................................... 68 Hình 5.4 Chức năng nhập chế độ hoạt động hàng ngày .............................................. 69 Hình 5.5 Chức năng nhập thông tin các loại van tim nhân tạo.................................... 70 Hình 5.6 Chức năng nhập thông tin hàm lượng vitamin K trong thức ăn ................... 71 Hình 5.7 Chức năng nhập thông tin vùng miền ........................................................... 72 Hình 5.8 Chức năng nhập thông tin khu vực sinh sống............................................... 73 Hình 5.9 Chức năng nhập thông tin thuốc uống hàng ngày......................................... 74 Hình 5.10 Phương pháp dự đoán thăm dò ................................................................... 75 Hình 5.11 Phương pháp dự đoán dựa trên trường hợp ................................................ 76 Hình 5.12 Phương pháp dự đoán tìm kiếm quy luật .................................................... 77 Hình 5.13 Phương pháp dự đoán kết hợp .................................................................... 78 7 Lời mở đầu I. Đặt vấn đề Bệnh nhân bị bệnh tim hoặc sau khi đã được mổ thay van tim được bác sỹ chỉ định cho dùng thuốc chống đông máu lâu dài. Đây là một trong những công việc cực kỳ quan trọng đối với bệnh nhân bị bệnh tim mà phải dùng chống đông. Vì nếu không dùng hoặc không đủ hiệu lực thì tai biến tắc mạch có thể xảy ra bất kể khi nào đe doạ tính mạng bệnh nhân. Ngược lại, nếu dùng quá liều có thể dẫn đến chảy máu. Liều thuốc uống của bệnh nhân có thể thay đổi từ ngày này qua ngày khác và phụ thuộc rất nhiều yếu tố. Lịch uống trong ngày của bệnh nhân cũng cần được tuân thủ và quản lý rất chặt chẽ. Bác sỹ sẽ xác định chính xác liều lượng thuốc bệnh nhân cần uống sau khi đã kiểm tra các yếu tố đông máu(Tỷ lệ prothrombin -TP và chỉ số bình thường hoá quốc tế - INR). Liều thuốc có thể thay đổi vì thế bệnh nhân phụ thuộc rất nhiều vào bác sĩ và phòng khám, trong thời gian suốt cả phần đời còn lại của mình. Một phần mềm sử dụng các thuật toán dự đoán liều lượng thuốc cần uống, quản lý lịch uống thuốc hàng ngày của người bệnh sẽ là một giải pháp thật hữu ích góp phần giảm gánh nặng cho những bệnh nhân này. Các thuật toán dựa trên những lập luận xấp xỉ sẽ thích hợp khi phải sử dụng những dữ kiện rất khó thống kê và tính toán của người bệnh trong ngày, cũng như những kiến thức chuyên gia của các bác sĩ điều trị khi phải dự đoán liều lượng cần uống những ngày tiếp theo của một người bệnh. II. Mục tiêu của đề tài Đề tài này sẽ tập trung giải quyết các vấn đề sau đây: - Nghiên cứu làm rõ bài toán sử dụng thuốc chống đông đường uống của bệnh nhân thay van tim nhân tạo. - Đề xuất các thuật toán mô phỏng việc tính liều lượng cho bệnh nhân dựa trên các lý thuyết xấp xỉ. - Xây dựng một phần mềm hỗ trợ quản lý và hỗ trợ điều trị thuốc chống đông đường uống sử dụng các thuật toán trên. - Vận hành thử nghiệm phần mềm, theo dõi và đánh giá kết quả tại Viện tim mạch Trung ương. 8 III. Phạm vi nghiên cứu Xác định và đánh giá việc điều trị thuốc chống đông đường uống là một vấn đề phức tạp và thời gian phải điều trị rất dài. Khối lượng và độ phức tạp của các dữ kiện đầu vào rất lớn. Đối tượng bệnh nhân điều trị thuốc chống đông lại nhiều thành phần và phụ thuộc nhiều yếu tố chuyên môn về bệnh lý cũng như các điều kiện dịch tễ khác. Với thời gian có hạn, đề tài này xác định giới hạn trong việc xây dựng thuật toán và phần mềm hỗ trợ cho một lớp bệnh nhân đặc trưng và chiếm đa số trong các ca thay van tim ở Việt Nam. IV. Phương pháp nghiên cứu Phương pháp điều tra khảo sát thực tế và phân tích hệ thống Phương pháp thống kê Phương pháp so sánh Phương pháp chuyên gia Phương pháp ứng dụng lý luận xấp xỉ như lý thuyết tập mờ và lập luận dựa trên trường hợp. V. Bố cục của đề tài Lời mở đầu: Sự cấp thiết của Đề tài nghiên cứu. Mục tiêu, nhiệm vụ, phạm vi và phương pháp nghiên cứu Chương 1: Tìm hiểu sơ qua về bệnh tim và việc điều trị thuốc chống đông đường uống Phần này sẽ trình bày một số vấn đề cơ bản về bệnh tim mạch, các bệnh nhân thay van tim nhân tạo, và việc điều trị thuốc chống đông đường uống cho bệnh nhân. Chương 2: Xác định các yếu tố liên quan và các kiến thức chuyên gia trong điều trị thuốc chống đông đường uống. Phần này trình bày các nghiên cứu đánh giá, thu thập và phân loại về các loại đối tượng trong bài toán xác định liều lượng sử dụng thuốc chống đông đường uống. Trong đó có các kiến thức chuyên gia về việc xác định liều lượng sử dụng thuốc trong ngày của một bệnh nhân. Chương 3: Cơ sở lý thuyết một số phương pháp tính toán mềm Phần này nhắc lại một số khái niệm cơ bản về các phương pháp tính toán mềm như lý thuyết tập mờ và lập luận dựa trên các trường hợp. Chương 4: Xây dựng thuật toán dự đoán liều lượng thuốc chống đông Đưa ra các thuật toán dự đoán liều lượng thuốc chống đông 9 Chương 5: Xây dựng phần mềm thử nghiệm các thuật toán dự đoán liều lượng thuốc chống đông Xây dựng phần mềm, thiết kế hệ thống và cơ sở dữ liệu. Chương 6: Kết quả vận hành thử nghiệm và các đánh giá Kết luận Tài liệu tham khảo 10 Chương 1: Sơ qua về bệnh tim và việc điều trị thuốc chống đông đường uống ở bệnh nhân thay van tim nhân tạo 1.1 Tìm hiểu sơ bộ về bệnh tim 1.1.1 Tìm hiểu qua về quả tim bình thường Cấu trúc và hoạt động Nhìn mặt trước ( Hình 1.1), ta có thể thấy quả tim là một khối cơ (thịt), đầu dưới hơi nhọn và hướng về bên trái, gọi là mỏm tim hay đỉnh tim. Trên bề mặt quả tim, có nhiều mặt máu chạy ngoằn ngoèo: đó là những động mạch vành và những tĩnh mạch vành. Những động mạch vành này tuy nhỏ bé nhưng có nhiệm vụ rất quan trọng là đem oxy đến cho cơ tim. Nếu chúng bị tắc, một vùng cơ tim sẽ bị hoại tử, đó là bệnh nhồi máu cơ tim. Hình 1.1 Quả tim nhìn từ phía trước. 1. Động mạch chủ; 2. Động mạch phổi; 3.Tĩnh mạch chủ trên; 4.Tĩnh mạch phổi; 5.Tiểu nhĩ phải; 6.Tiểu nhĩ trái; 7. Rãnh liên thất trước; 8.Tâm thất phải; 9. Tâm thất trái; 10. Mỏm tim; 11. Tâm nhĩ phải; 12.Các động mạch lên tay và đầu. 11 Mặt sau quả tim (Hình 1.2) cũng có những mạch vành như vậy. Hình 1.2. Quả tim nhìn từ phía sau. 1. Động mạch chủ; 2. Động mạch phổi; 3.Tĩnh mạch chủ trên; 4. Tâm nhĩ trái; 5.Tĩnh mạch phổi phải; 6.Tâm nhĩ phải; 7.Tĩnh mạch chủ dưới; 8.Tâm thất trái; 9.Tâm thất phải; 10.Rãnh liên thất sau; 11.Mỏm tim; 12.Tâm thất trái ; 13.Tĩnh mạch phổi trái; 14.Các động mạch lên tay và đầu. Ở hai lỗ thông giữa tâm nhĩ ở trên với tâm thất cùng bên ở dưới, màng trong tim gấp lại thành những lá van gọi là van nhĩ-thất. Nhờ có những van này mà máu chỉ đi được một chiều, từ tâm nhĩ xuống tâm thất. Van bên phải giữa tâm nhĩ và tâm thất phải, gọi là van ba lá, còn van bên trái chỉ có hai lá thôi (Hình 1.3). Van hai lá rất hay bị bệnh, có khi hở van, nhưng phổ biến hơn nhiều là hẹp van. 12 Hình 1.3. Sau cắt bỏ tâm nhĩ, nhìn từ trên xuống để thấy rõ vị trí 4 van tim. 1.Mép sau van hai lá; 2.Tâm thất trái; 3.Vòng van hai lá; 4.Van hai lá; 5.Mép trước van hai lá; 6. Van chủ; 7.Van phổi; 8.Tâm thất phải; 9. Vòng van 3 lá; 10. Van ba lá. Ở "cửa ngõ" hai động mạch lớn, nội tâm mạc cũng được xếp thành van, gọi là van động mạch, còn có tên là van tổ chim, vì khi bổ dọc động mạch ra chúng giống như 3 tổ chim xếp cạnh nhau (Hình 1.3). cũng như các van nhĩ-thất, các van động mạch chỉ cho máu đi theo một chiều nhất định. Van động mạch chủ, còn gọi là van chủ, chỉ cho máu phụt từ tâm thất trái vào động mạch chủ, còn van động mạch phổi cũng chỉ cho máu từ tâm thất phải vào động mạch phổi thôi. Hình 1.3 nhìn 4 van tim từ trên xuống, sau khi đã cắt bỏ hai tâm nhĩ như cái "vung nồi" đi. Trong thực tế, các van ở bên trái tim như van hai lá, van chủ, hay mắc bệnh hơn những van bên phải là van ba lá và van phổi. Để hiểu thêm về hoạt động của quả tim, cũng cần làm quen với những người "hàng xóm" xem quan hệ với nhau thế nào (Hình 1.4). Tim nằm trong lồng ngực, giữa hai lá phổi trái và phải, ngay sau xương ức, mỏm chếch về phía trước và sang trái cho nên chiếm nhiều chỗ của phổi trái hơn phổi phải. Khi có người bị ngừng tim do điện giật hay chết đuối chẳng hạn, người ta ép xương ức, cũng tức là ép lên quả tim, giúp tim tống máu đi nuôi cơ thể. Chú ý không được ép lên vùng ngực trái, ít hiệu quả mà lại dễ gãy xương sườn. Ngay sau tim là thực quản, nên khi tim to ra nhiều, người bệnh thấy nuốt khó. 13 Hình 1.4. Van động mạch chủ (tức là van tổ chim bên trái, P và T là hai lỗ động mạch vành bên phải và bên trái). Lúc nghỉ ngơi mỗi phút quả tim đập 75 nhát. Đấy là ở người lớn; tim trẻ con đập nhanh hơn nhiều. Đối với sinh vật nói chung, kích thước càng lớn thì tim đập càng chậm; tim voi đập 25 lần mỗi phút, còn tim chuột đập tới 500! Mỗi nhát đập ở người lớn, tâm thất trái bơm đẩy 70 ml máu đỏ, và mỗi phút lượng máu đỏ được bơm vào động mạch chủ là 70ml x 75 = 5.250ml tức 5,2 lít. Con số đó gọi là cung lượng tim. Tất nhiên cùng một lượng máu bằng thế được tâm thất phải bơm vào động mạch phổi. Vì tim hoạt động nhiều như vậy, nên lượng oxy cơ tim tiêu thụ cũng rất lớn. Mặc dù chỉ cân nặng có 250g tức bốn phần nghìn trọng lượng cơ thể, cơ tim được nhận 5% máu, và được sử dụng 10-12% oxy của toàn thân. Nói cách khác, 1 gam cơ tim "xài" gấp 25 lần so với 1 gam các phần khác của cơ thể. Nếu so sánh với các cơ quan vẫn được coi là "quan trọng" khác thì trong 1 phút 100g gan chỉ tiêu thụ có 2ml oxy; 100g não tiêu thụ 3,3ml oxy; 100g thận 6ml oxy, còn 100g tim 9,7ml oxy. 14 1.1.2 Những bệnh liên quan đến việc thay van tim Hở hai lá Hở van hai lá ít gặp hơn hẹp nhiều. Khi van bị hở không đóng kín, trong pha II là lúc tâm thất trái co bóp mạch, một phần máu đỏ chứa trong đó bị đẩy ngược chiều lên tâm nhĩ trái. Tất nhiên phần lớn máu vẫn được đẩy xuôi chiều vào động mạch chủ, nhưng vì máu phải đi cả hai phía nên tâm thất trái bắt buộc phải làm việc quá sức. Một mặt, máu đi nuôi cơ thể giảm đi vì một số “bị” phụt ngược trở lại tâm nhĩ trái, mặt khác tâm nhĩ trái bị ứ máu nên không còn khả năng nhận thêm máu từ phổi về, gây ứ máu ở phổi. Những rối loạn đó làm tim bị suy. Người ta có thể phẫu thuật bệnh này, bằng cách làm hẹp lỗ van hai lá cho bớt hở. Những trường hợp nặng, có thể phải thay van. Hở van chủ Trong bệnh này, van chủ đóng không kín ở pha III và I (tức là tâm trương), cho nên một số máu từ động mạch chủ, ngược trở lại tâm thất trái. Do đó, máu đi nuôi cơ thể bị thiếu đi, trong khi tâm thất trái bị quá tải và yếu dần, suy tim xuất hiện. Để chữa bệnh này, chỉ có cách thay van. Hẹp van chủ Van chủ hẹp, nên máu vào động mạch chủ khó khăn không đủ đi nuôi cơ thể. Trong khi đó, tâm thất trái phải tốn nhiều công sức hơn, mới đẩy được máu qua chỗ hẹp. Lâu dần, tim cũng suy. Cách chữa cũng phải dùng phẫu thuật thay van. Thiếu máu cục bộ cơ tim Nếu động mạch vành không tắc hẳn như trong nhồi máu cơ tim, mà chỉ bị hẹp thôi, thì cơ tim không có vùng nào bị hoại tử, mà chỉ có những vùng bị thiếu oxy tương đối. Đó là trường hợp thiếu máu cục bộ cơ tim, còn gọi là suy vành. Tuy nhiên, nếu động mạch vành hẹp ít, tiết diện giảm 40-50% so với bình thường không gây ra vấn đề gì. Chỉ khi nào hẹp nhiều, 70% trở lên, người bệnh mới bị những cơn đau thắt ngực; và một thời gian dài sau đó mới có thể bị suy tim. Cũng có bệnh nhân động mạch vành bị hẹp, không đau ngực bao giờ, nhưng cũng bị suy tim, vì nhiều cùng cơ tim không được nhận đủ oxy. Trước kia, các bác sĩ đều đã nhận xét rằng suy tim do bệnh động mạch vành ở nước ta rất hiếm. Nhưng một nghiên cứu gần đây (Hoàng Minh Hiền, 2000) cho thấy ở Bệnh viện Hữu Nghị, khảo sát 98 trường hợp suy tim, thì có 31 là do bệnh động mạch vành (31,6%), nhiều hơn cả suy tim do bệnh van, chỉ có 27 tức 27,6%. 15 Về cách xử trí thiếu máu cục bộ cơ tim và nhồi máu cơ tim xin xem thêm cuốn "Đau thắt ngực và nhồi máu cơ tim" (Vũ Đình Hải và Hà Bá Miễn. Nhà xuất bản y học, 1996). 1.2 Điều trị thuốc chống đông đường uống ở bệnh nhân thay van tim nhân tạo 1.2.1 Kiến thức chung Các tổn thương van tim do thấp, với hậu quả và biến chứng của nó là yếu tố thuận lợi hình thành huyết khối. Huyết khối tạo thành trong tim thương gặp ở các bệnh nhân bị hẹp van hai lá do thấp tim (Bruce F.Waller)[6,7]. Huyết khối thươngcó ở tâm nhĩ trái (và tiểu nhĩ trái), tuy nhiên huyết khối cũng có thể tìm thấy ở nhĩ phải và hiếm hơn là các buồng tâm thất. Ngoài những yếu tố bất thương về đông máu và chức năng tiểu cầu, các chuyển động hỗn loạn và chậm chạp của dòng máu trong các bệnh van tim cũng thúc đẩy sự tạo thành huyết khối. Nhiều nghiên cứu cho thấy các tai biến tắc mạch ở những bệnh nhân hẹp van hai lá có liên quan chặt chẽ với sự hiện diện của huyết khối và âm cuộn trong nhĩ trái. ở bệnh nhân hẹp hai lá khi bị rung nhĩ kéo dài, thì nguy cơ huyết khối tăng gấp hơn 5,5 lần so với bệnh nhân có nhịp xoang (Goswami K.C và CS)[6,7]. Khi phân tích các số liệu khác nhau của siêu âm tim ở bệnh nhân hẹp hai lá, một số tác giả thấy rằng: - Nếu kích thước nhĩ trái chiều dọc ≥ 55mm thì nguy cơ huyết khối tăng 10 lần. - Nếu diện tích nhĩ trái ≥ 30cm2 thì nguy cơ huyết khối tăng 3,38 lần. - Ngoài ra nếu vận tốc sóng tiểu nhĩ giảm ≤ 20cm/s sẽ là yếu tố gia tăng nguy cơ huyết khối (Esteban G. và CS). Các bệnh nhân bị hẹp hai lá, rung nhĩ khi có các cục máu đông được tạo thành ở nội mạc nhĩ trái (và tiểu nhĩ trái), do tim hoạt động co bóp liên tục đẩy chúng vào hệ tuần hoàn và gây nghẽn mạch (James F.Toole, Ancel N.Waller)[6,7]. ở những bệnh nhân này khi được điều trị chuyển nhịp (sốc điện phá rung), sẽ có nguy cơ nghẽn mạch cao. Nghẽn mạch có thể xảy ra với các cơ quan khác nhau như: não (gây tai biến mạch máu não), thận (nhồi máu thận), mạc treo (nhồi máu mạc treo)... Các bệnh nhân bị bệnh tim do thấp khi có suy tim nặng hoặc phải nằm bất động lâu sau phẫu thuật, sinh đẻ... cũng dễ bị các tai biến huyết khối tĩnh mạch, nhồi máu phổi... Ngày nay các bệnh nhân bị các bệnh van tim do thấp để được điều trị thay van nhân tạo khá nhiều. Tuy nhiên họ lại có nguy cơ bị huyết khối cao nếu không được điều trị dự phòng tốt. 16 Có hai nhóm van tim nhân tạo đang được sử dụng hiện nay là: van cơ học và van sinh học. Van cơ học: được cấu tạo bởi kim loại, chất dẻo, vải... ví dụ như: + Van lồng-bi (Starr-Edwards). + Van đĩa lật (Bjork - Shiley). + Van hai cánh (Saint Jude). Đặc điểm của loại van này là bền vững (tuổi thọ của van dài), nhưng lại dễ tạo huyết khối, vì vậy những bệnh nhân được thay ghép bằng các van này phải được điều trị chống đông suốt đời. - Van sinh học: được xử lý từ các mô của động vật như: người, bò , lợn... Ví dụ: + Van nguồn gốc từ lợn: Hancock và Carpentier-Edwards, Mosaic. + Van được làm từ màng tim bò: Ionescu. Đặc điểm của loại van này là bị thoái hoá sau khoảng 10 năm. Tuy nhiên những bệnh nhân được ghép van sinh học không phải điều trị chống đông lâu dài, thông thường chỉ dùng chống đông trong 3 tháng sau khi thay van. Một số thuốc chống đông và cách sử dụng cho bệnh nhân bị bệnh van tim do thấp Trong bệnh van tim do thấp, các thuốc chống đông đ được sử dụng để điều trị dự phòng không cho tạo thành huyết khối và/ hoặc hạn chế không cho huyết khối đ hình thành phát triển thêm. Các thuốc chống đông đang được dùng phổ biến hiện nay là: - Các thuốc kháng Vitamin K được dùng điều trị dự phòng huyết khối nghẽn mạch lâu dài. - Các Heparin dùng điều trị dự phòng với thời gian ngắn. Các thuốc kháng Vitamin K Có hai nhóm kháng Vitamine K đang lưu hành: * Các dẫn xuất Coumarin 17 + Acenocoumarol (Sintrom) + Ethyl bicoumacetat (Tromexane) + Warfarin (Coumadin) + Tioclomarol (Apegmone) * Các dẫn xuất Indan-dion: + Phenyl-indan-dion (Pindione) + Fluorophenyl-indan-dion (Previscan) Cơ chế tác dụng Các chất kháng Vitamin K ức chế sự tổng hợp (ở gan) các yếu tố đông máu phụ thuộc Vitamin K. Các yếu tố đ là: - Yếu tố II (Prothrombin) - Yếu tố VII (Proconvertin) - Yếu tố IX (Antihemophilie B) - Yếu tố X (Stuart) Sau khi dùng các chất kháng Vitamin K một thời gian, nồng độ các yếu tố trên sẽ giảm trong huyết tương và quá trình đông máu sẽ kéo dài . Điều này còn phụ thuộc vào liều lượng các hoạt chất được sử dụng và từng bệnh nhân. Do các thuốc kháng Vitamin K không làm giảm quá trình đông máu ngay, và sau khi ngừng thuốc thì tác dụng chống đông vẫn còn kéo dài một thời gian, phụ thuộc vào quá trình tổng hợp các yếu tố đông máu và thời gian thải trừ của thuốc. Dược động học - Thời gian bán huỷ tuỳ thuộc từng thuốc có thể thay đổi từ 2,5 giờ đến 40 giờ. - Thời gian tác dụng cũng thay đổi, có thể chia thành 3 loại: Bảng 1.1 Tác dụng của thuốc chống đông Tác dụng Thuốc (biệt dược) Bắt đầu tác dụng (giờ) Thời gian tác dụng (giờ) Thời gian bán huỷ (giờ) 18 Nhanh, ngắn Ethyl bicoumacetal (Tromexane) Phenyl-indan-dion (Pindione) 18-24 18-24 24-48 48-96 2,5 5-10 Trung bình Acenocoumarol (Sintrom) Fluorophenyl-indan- dion (Previscan) 24-48 24-48 48-96 48-72 8-9 31 Chậm, dài Warfarin (Coumadin) 36-72 96-120 35-40 1.2.2 Theo dõi khi sử dụng thuốc Lâm sàng - Bệnh nhân cần được theo dõi và xử lý kịp thời các tai biến xảy ra với người đang điều trị thuốc có thể nhẹ nhưng cũng có thể rất nặng nề. Xuất huyết là biến chứng thường gặp nhất. Biểu hiện xuất huyết nhẹ như mảng xuất huyết dưới da, chảy máu chân răng, chảy máu cam. Các tai biến nặng nề có thể xảy ra như: xuất huyết não, màng não, xuất huyết nhãn cầu, xuất huyết tiêu hoá, quanh thận, thường thận, khớp, cơ... - Các biểu hiện lâm sàng khác hiếm gặp hơn: có thể mẩn đỏ dưới da, sốt, tiêu chảy, suy thận, suy gan, suy tuỷ... Cận lâm sàng Các xét nghiệm đnh giá tác dụng của thuốc để điều chỉnh liều điều trị, ngừng thuốc hoặc dự phòng các tai biến * Thời gian Quick Khảo sát các yếu tố II, VII, X và V. So với chứng, cần giữ ở mức 2-2,5 lần. Tỷ giá Prothrombin cần duy trì ở mức 25-35% 19 * INR (International Normalized Ratio) Cho phép chuẩn hoá và loại bỏ các khác biệt do các mẫu thuốc thử khác nhau, ở các phòng xét nghiệm khác nhau. Thời gian Quick của bệnh nhân INR= ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ ISI Thời gian Quick của chứng ISI (International Sensitivity Index) là chỉ số đo nhạy cảm đã được quốc tế hoá. ISI theo quy định bằng 1 đối với các mẫu Thromboplastin chuẩn hoá theo quy ước quốc tế [6]. INR cho phép theo dõi điều trị chống đông tốt. Trong bệnh tim do thấp - khi điều trị chống đông cần điều chỉnh: INR từ 2-3 đối với các bệnh nhân: + Hở hai lá có rung nhĩ (mạn tính hoặc kịch phát) hoặc hẹp hai lá sau điều trị chống đng 1 năm. + Nhịp xoang với tâm nhĩ trái lớn (>55mm trên siêu âm M.Mode). + Hiện tại có suy tim hoặc rối loạn chức năng thất trái nặng. INR từ 3-4,5 đối với các bệnh nhân: + Hẹp hai lá có rung nhĩ (mạn tính hoặc kịch phát) trong năm đ?u tiên điều trị chống đng. + Có tiền sử nghẽn mạch hệ thống. + Van tim nhân tạo. * Ngoài các xét nghiệm trên, các xét nghiệm khác hiện nay ít sử dụng: - Thử nghiệm Owren (Thrombotest) để thăm dò các yếu tố đng máu. - Thời gian Prothrombin . 20 Chỉ định điều trị và chống chỉ đành Chỉ định - Phòng ngừa nghẽn mạch do huyết khối. - Các bệnh van tim do thấp: hẹp hai lá, hẹp hở hai lá. - Rối loạn nhịp nhĩ. - Chuẩn bị điều trị rung nhĩ bằng sốc điện. - Van tim nhân tạo. Chống chỉ định - Rối loạn đường máu. - Bị bệnh nguy cơ chảy máu, mới phẫu thuật, chấn thương, loét đường tiêu hoá tiến triển, u mạch, phình mạch, phồng tách động mạch, viêm màng ngoài tim. - Tăng huyết áp nặng chưa kiểm soát được. - Tai biến mạch não, chảy máu não mới. - Suy gan nặng. Thận trọng đối với phụ nữ có thai, cho con bú, người già, suy thận. Trong trường hợp dùng quá liều kháng Vitamin K có thể tiêm tĩnh mạch chậm 10mg Vitamin K, tiêm lặp lại nếu cần thiết. Liều lượng và cách dùng Cần chú ý: - Liều điều trị rất khác nhau cho từng người, thậm chí cả từng thời điểm trên một người. - Ở những người tổn thường thận làm ứ đọng các chất kháng Vitamin K. - Khi ăn thức ăn nhiều Vitamin K thì sẽ giảm tác dụng của thuốc kháng Vitamin K. - Khi ngừng điều trị phải giảm liều dần để tránh nguy cơ tăng đông ngược (Rebound). - Theo dõi xét nghiệm thường kỳ để điều chỉnh liều lư?ng thuốc là rất cần thiết để đảm bảo hiệu lực điều trị và tránh tai biến. 21 Chương 2: Xác định các yếu tố liên quan và các kiến thức chuyên gia trong điều trị thuốc chống đông đường uống. 2.1 Các yếu tố liên quan đến điều trị thuốc chống đông đường uống 2.1.1 Vấn đề điều trị sau mổ Đối với hầu hết các bệnh tim, thì không có khái niệm khỏi bệnh hoàn toàn sau phẫu thuật theo đúng nghĩa đen của nó, danh từ điều trị triệt để chỉ mang ý nghĩa tương đối, do đó việc đánh giá kết quả và theo dõi định kì bệnh nhân sau phẫu thuật là một yêu cầu bắt buộc. Trong việc theo dõi sau mổ bệnh van tim do thấp, ngoài việc điều trị suy tim, tiêm phòng thấp, chuyển nhịp tim..., thì cần hết sức lưu ý 2 vấn đề sau: + Khám định kì về lâm sàng, cân lâm sàng để theo dõi tình trạng các van tim và phát hiện kịp thời các biến chứng để xử lý. Siêu âm tim đóng một vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực này; tuy nhiên, yêu cầu về các thông số siêu âm ở đây thường đơn giản hơn so với trước mổ, chủ yếu giống như yêu cầu trong phần chẩn đoán bệnh và mức độ bệnh, ví dụ như độ hẹp hở van tồn lưu, độ chênh áp lực qua các van, kích thước và chức năng các buồng tim, áp lực động mạch phổi, đặc biệt lưu ý tình trạng của các van nhân tạo, huyết khối trong nhĩ và tiểu nhĩ trái. + Theo dõi định kì về đông máu và liều lượng thuốc chống đông, nhất là ở những bệnh nhân mang van nhân tạo. Có 2 thông số về đông máu bắt buộc phải theo dõi là: PT (Prothrombin Time) và INR (International Normalized Ratio). Thông thường đối với bệnh nhân thay van thì duy trì PT ≈ 25 - 35 %, và INR ≈ 2,5 - 3,5 (với van cơ học), 2 - 3 (với van sinh học) Thuốc chống đông thường dùng là Sintrom viên 4 mg (thuốc kháng vitamin K), liều lượng chỉnh theo kết quả PT và INR. Thường sau mổ chúng tôi cho liều khởi đầu là 2mg / 24 giờ, làm xét nghiệm đông máu hàng ngày để dò tìm liều thích hợp với hiện trạng của bệnh nhân. 22 Trên nguyên tắc, sau giai đoạn hậu phẫu, xét nghiệm đông máu cần làm định kì 1 - 2 tháng một lần trong 1 - 2 năm đầu để chỉnh liều thuốc chống đông thích hợp nhất với người bệnh. Những năm tiếp theo có thể xét nghiệm và chỉnh thuốc định kì 3 tháng một lần. Nhưng qua thực tế theo dõi sát một nhóm bệnh nhân thay van tại Bệnh viện Việt Đức, chúng tôi thấy nổi bật lên một số điểm rất quan trọng sau: - Các thông số về đông máu (PT, INR) thay đổi thường xuyên hàng tuần, phụ thuộc nhiều vào sự thay đổi thời tiết (đông - hè), chế độ ăn (uống rượu, liên hoan, đi công tác...), nhịp sinh hoạt, tình trạng suy tim và chức năng gan của người bệnh, khoảng thời gian sau mổ...; tức là liều lượng thuốc chống đông cũng phải thay đổi theo hàng tuần. - Một số bệnh nhân chưa hiểu hết mức độ cần thiết và nguy hiểm của việc theo dõi và điều trị đông máu, nên đã tự ý thay đổi liều lượng và thời gian kiểm tra định kì. - Nhiều bệnh nhân ở xa, điều kiện đi lại khó khăn, nên không thể về Hà nội kiểm tra đông máu thường xuyên được. - Hầu hết người bệnh chưa được giáo dục về chế độ sinh hoạt, ăn uống, lao động sau khi mổ thay van nhân tạo... Những khiếm khuyết đó đã để lại những hậu quả không nhỏ, liên quan đến tính mạng của nhiều người bệnh. Để giải quyết những vấn đề này, cần có thời gian để tìm hiểu và làm các nghiên cứu cụ thể; tuy nhiên theo chúng tôi, để khắc phục trong giai đoạn trước mắt, có thể đề ra vài giải pháp tình huống như sau: + Tăng cường các biện pháp tuyên truyền giải thích cho bệnh nhân hiểu được tầm quan trọng sống còn của việc theo dõi và điều trị chống đông máu sau thay van nhân tạo. + Tăng thời gian kiểm tra đông máu định kì cho bệnh nhân: 2 tuần một lần cho 3 tháng đầu sau mổ, 1 tháng một lần cho những tháng tiếp theo trong 1 - 2 năm đầu. + Khuyến cáo các bệnh nhân sau thay van nên duy trì một chế độ sinh hoạt, ăn uống tuỳ theo điều kiện của họ, song phải đảm bảo tính ổn định. 2.1.2 Chế độ ăn uống và các loại thực phẩm chứa Vitamin K *T¹i sao bÖnh nh©n l¹i ph¶i quan t©m ®Õn chÕ ®é ¨n uèng? Bëi v× trong mét sè thøc ¨n cã chøa vitaminK, mét yÕu tè lµm ®«ng m¸u vµ b¹n còng nªn tr¸nh dïng mét sè lo¹i chÌ th¶o d−îc. *T¹i sao hµng ngµy bÖnh nh©n l¹i nªn ¨n mét chÕ ®é ¨n gièng nhau? Bëi v× khi bÖnh nh©n ¨n mét sè l−îng lín vitaminK sÏ ¶nh h−ëng tíi t¸c dông cña thuèc chèng ®«ng. V× vËy ®Ó kh«ng ¶nh h−ëng tíi t¸c dông cña thuèc bÖnh nh©n 23 nªn gi÷ nguyªn chÕ ®é ¨n cña m×nh th× l−îng vitamin K sÏ kh«ng thay ®æi. Khi bÖnh nh©n èm, muèn thay ®æi chÕ ®é ¨n nªn b¸o cho B¸c sÜ biÕt. * BÖnh nh©n cã nªn tr¸nh kh«ng nªn ¨n c¸c thøc ¨n cã chøa nhiÒu vitaminK kh«ng? §iÒu nµy kh«ng cÇn thiÕt. BÖnh nh©n h·y gi÷ nguyªn chÕ ®é ¨n cña m×nh bëi v× mét sè thøc ¨n rÊt quan träng ®èi víi con ng−êi nh− l¸ c©y, rau xanh, mét sè lo¹i ®©ô vµ ®Ëu Hµ Lan. * Khi nÊu, b¶o qu¶n l¹nh, chiªn, r¸n cã lµm thay ®æi hµm l−îng Vitamin K trong thøc ¨n kh«ng? Cã rÊt Ýt th«ng tin nãi vÒ sù h−ëng cña c¸c c¸ch chÕ biÕn lªn hµm l−îng Vitamin K ttrong thøc ¨n. Ng−êi ta còng chØ ra r»ng sù thay ®æi hµm l−îng Vitamin K tr−íc vµ sau khi chÕ biÕn lµ kh«ng thay ®æi. * BÖnh nh©n cÇn bao nhiªu hµm l−îng Vitamin K trong thøc ¨n? ë c¸c trang sau sÏ cã mét b¶ng liÖt kª tÊt c¶ c¸c lo¹i thøc ¨n mµ nã chøa nhiÒu, Ýt hay trung b×nh Vitamin K. Bảng 2.1 Liệt kê tất cả các loại thức ăn có chứa Vitamin K (Trong ®ã møc ®é hµm l−îng ®−îc m« t¶ lµ L=thÊp, M=trung b×nh, H=cao) §å uèng Sè l−îng Hµm l−îng Cµ phª 10 t¸ch L Cola 31/2 L N−íc hoa qu¶ 31/2 L S÷a 31/2 L Trµ ®en 31/2 L Ngò cèc vµ c¸c s¶n phÈm ngò cèc B¸nh m× hçn hîp 4 l¸t L Ngò cèc hçn hîp 31/2 L Bét m× hçn hîp 1 chÐn L Bét yÕn m¹ch ¨n liÒn 1 chÐn L G¹o tr¾ng 1/2 chÐn L M× èng kh« 31/2 L C¸c s¶n phÈm b¬ B¬ 6 L Phã m¸t 31/2 L Kem chua 8 L S÷a chua 31/2 L 24 Trøng 2 qu¶ to L DÇu- mì B¬ thùc vËt 7 M Xèt madone 7 H DÇu ®Ëu lµnh 7 H DÇu « liu 7 M DÇu ng« 7 L Hoa qu¶ T¸o 1 qu¶ võa L Chuèi 1 qu¶ võa L Qu¶ viÖt quÊt 2/3 chÐn L D−a ®á 2/3 chÐn L Nho qu¶ 1/2 chÐn L Nho 1 chÐn L Chanh 2 qu¶ L Cam 1 qu¶ L §µo 1 qu¶ võa L C¸ thÞt Bµo ng− 31/2 aox¬ L ThÞt bß 31/2 aox¬ L ThÞt gµ 31/2 aox¬ L C¸ thu 31/2 aox¬ L ThÞt lîn 31/2 aox¬ L C¸ ngõ 31/2 aox¬ L ThÞt gµ t©y 31/2 aox¬ L Rau M¨ng t©y 7 M Lª tµu 1 qu¶ nhá M C©y b«ng c¶i xanh ¨n sèng vµ nÊu chÝn 1/2 chÐn H C¶i Bruxen 5 c©y H C¶i b¾p ¨n sèng 11/2 chÐn H C¶i b¾p ®á 11/2 chÐn H Carrot 2/3 chÐn H CÇn t©y 21/2 c©y M Sup l¬ 1 chÐn L 25 CÇn t©y 1/2 c©y L D−a chuét gät vá 1 chÐn L D−a chuét ¨n sèng 1 chÐn H Cµ tÝm 11/4 chÐn L Rau diÕp 13/4 chÐn H Hµnh l¸ 2/3 chÐn H C¶i xo¨n 3/4 chÐn H NÊm 11/2 chÐn L Rau mï t¹c 11/2 chÐn H Tái 2/3 chÐn L Rau mïi t©y 11/2 chÐn H C©y ®Ëu 2/3 chÐn M H¹t tiªu 1 chÐn L Khoai t©y 1 cñ L BÝ ng« 1/2 chÐn L Rau bina 11/2 chÐn H Cµ chua 1 qu¶ L Rau cñ c¶i 11/2 chÐn H C¶i xoong 3 chÐn H C¸c lo¹i thùc phÈm kh¸c §Ëu 1 chÐn M MËt ong 1 chÐn L B¬ ®Ëu phéng 6 L D−a chua 1 L D−a c¶i b¾p 1 chÐn M §Ëu t−¬ng 1/2 chÐn M 26 2.2 Hạn chế đối tượng nghiên cứu Do điều kiện khảo sát thực tế và do thời gian thực hiện luận văn có hạn, đề tài sẽ tập trung và các đối tượng sau: Những bệnh nhân được xét đến là: đã thay 1 hoặc cả 2 van tim. Vùng miền sinh sống: ở miền Bắc Việt Nam. Các điều kiện dịch tế khác: chỉ xét các đối tượng ở thành thị hoặc nông thôn. Các đối tượng bệnh nhân ở thành thị thường có mức độ ổn định cao hơn sau mỗi lần đến khám lại. Các đối tượng ở nông thôn có những sự khác biệt lớn sau mỗi lần đến khám lại. Điều kiện nữa là: chỉ xét và theo dõi những bệnh nhân tuân thủ đúng lịch điều trị của bác sĩ. 27 Chương 3: Cơ sở lý thuyết một số phương pháp tính toán mềm 3.1 Lý thuyết tập mờ 3.1.1 Các khái niệm Vµo n¨m 1965, gi¸o s− L Zadeh [8] lµ ng−êi ®µu tiªn c«ng bè mét c«ng tr×nh khoa häc vÒ hÖ mê. C«ng tr×nh cña «ng ®· thùc sù khai sinh ra mét nghµnh khoa häc míi “ Lý thuyÕt tËp mê ” vµ nã ®· nhanh chãng ®−îc c¸c nhµ nghiªn cøu c«ng nghÖ t¸n thµnh vµ ñng hé. Mét sè kÕt qu¶ b−íc ®Çu vµ c¸c h−íng nghiªn cøu tiÕp theo ®· gãp phÇn t¹o nªn nh÷ng s¶n phÈm phÇn mÒm cã ý nghÜa ®ang ®−îc sö dông kh¸ réng r·i trªn toµn cÇu. Lý thuyÕt mê ngµy cµng phong phó vµ hoµn thiÖn, t¹o nªn mét nÒn mãng v÷ng ch¾c ®Ó ph¸t triÓn logic mê, mét c¬ së c¬ b¶n nhÊt trong trong c«ng ®o¹n m« h×nh ho¸ c¸c lËp luËn mê mµ con ng−êi vÉn th−êng xuyªn sö dông trong ®êi sèng. Cã thÓ nãi logic mê lµ chiÕc cÇu nèi ®Ó x©y dùng c¸c hÖ mê thùc tiÔn nh− c¸c bé ®iÒu khiÓn mê trong c«ng nghiÖp, c¸c hÖ chuyªn gia trong y häc trî gióp vµ chuÈn ®o¸n bÖnh, c¸c hÖ chuyªn gia xö lý tiÕng nãi, nhËn d¹ng ¶nh... §Þnh nghÜa tËp mê Theo lý thuyÕt tËp hîp cæ ®iÓn, khi cho tr−íc mét tËp X, A lµ tËp con cña X vµ víi mçi mét phÇn tö x ∈ X, cã hai kh¶ n¨ng: hoÆc x ∈ A, hoÆc x ∉A. Nh− vËy viÖc x¸c ®Þnh x cã ph¶i lµ phÇn tö cña tËp A⊂X t−¬ng ®−¬ng víi viÖc x¸c ®Þnh hµm ®Æc tr−ng µA tho¶ m·n [8]. B»ng c¸ch më réng miÒn gi¸ trÞ cña hµm µA(x) tõ hai ®iÓm rêi r¹c 0 vµ 1 thµnh ®o¹n [0,1], L.A.Zadeh ®· x©y dùng kh¸i niÖm tËp mê lµ nÒn t¶ng cña toµn bé lý thuyÕt mê. §Þnh nghÜa: Cho X lµ tËp hîp th−êng ®−îc gäi lµ kh«ng gian nÒn. A ®−îc gäi lµ tËp mê trªn X nÕu A={(x, µA(x))|x ∈X} trong ®ã µA: X->[0,1]. Hµm µA gäi lµ hµm thuéc (membership function) cña A, µA(x) lµ mét gi¸ trÞ trong ®o¹n [0,1] gäi lµ møc ®é thuéc cña x trong A [8]. ⎩⎨ ⎧ ∉ ∈= Ax Ax xA ,0 ,1 )(µ 28 VÝ dô: Chế độ ăn uống của người bệnh có hai trạng thái “ổn định” và “không ổn định”, Ổn định được định nghĩa là trong 5 ngày liên tiếp trước đó, số ngày ổn định phải lớn hơn 4 ngày, Không ổn định được định nghĩa là, trong 5 ngày liên tiếp trước đó, số ngày không ổn định ít nhất là 2 ngày. 3.1.2 Các phép toán cơ sở Hîp cña hai tËp mê Cho X lµ tËp hîp, A vµ B lµ hai tËp mê trong X, cã c¸c hµm thuéc lÇn l−ît lµ µA, µB . Hîp cña hai tËp mê A vµ B, ký hiÖu A ∪ B, lµ mét tËp mê cã hµm thuéc µA∪B ®−îc x¸c ®Þnh nh− sau: µA∪B(x)=max(µA(x),µB(x)) ∀ x ∈ X Giao cña hai tËp mê Cho X lµ tËp hîp, A vµ B lµ hai tËp mê trong X, cã c¸c hµm thuéc lÇn l−ît lµ µA, µB. Giao cña hai tËp mê A vµ B, ký hiÖu A∩B, lµ mét hµm thuéc µA∩B x¸c ®Þnh nh− sau: µA∩B(x)=min(µA(x), µB(x)) víi ∀ x ∈X PhÇn bï cña mét tËp mê Cho A lµ tËp mê trong X cã hµm thuéc µA . PhÇn bï cña A trong X lµ mét tËp mê cã hµm thuéc sau: X),(1)( ∈∀−= xxx AA µµ 29 §Þnh nghÜa n»m trong Cho X lµ mét tËp hîp, A vµ B lµ hai tËp mê trong X, cã c¸c hµm thuéc lÇn l−ît lµ µA, µB. A gäi lµ n»m trong B, ký hiÖu A⊂ B, nÕu µA(x)≤ µB(x) ∀x∈X. Hai tËp mê b»ng nhau Cho X lµ tËp hîp, A vµ B lµ hai tËp mê trong X, cã c¸c hµm thuéc lÇn l−ît lµ µA, µB . A gäi lµ b»ng B , ký hiÖu A=B, nÕu vµ chØ nÕu µA(x)= µB(x) ∀x∈X. Tæng rêi cña hai tËp hîp Cho X lµ tËp hîp, A vµ B lµ hai tËp mê trong X. Tæng cña hai tËp mê A vµ B trong X, ký hiÖu A⊕B, lµ mét tËp mê tho¶ m·n: PhÐp trõ hai tËp mê Cho X lµ tËp hîp, A vµ B lµ hai tËp mê trong X. PhÐp trõ hai tËp mê A vµ b, ký hiÖu A\B, ®−îc ®Þnh nghÜa nh− sau: TÝch ®¹i sè cña hai tËp mê Cho X lµ tËp hîp, A vµ B lµ hai tËp mê trong X, cã c¸c hµm thuéc lÇn l−ît lµ µA, µB. TÝch ®¹i sè cña hai tËp mê A vµ B trong E, ký hiÖu lµ A.B lµ tËp mê cã hµm thuéc tho¶ m·n: µA.B(x)=µA . µB ∀x ∈ X Tæng ®¹i sè cña hai tËp mê Cho X lµ tËp hîp, A vµ B lµ hai tËp mê trong X, cã c¸c hµm thuéc lÇn l−ît lµ µA, µB. Tæng ®¹i sè cña hai tËp mê A vµ B trong X, ký hiÖu A+B, lµ tËp mê cã hµm thuéc tho¶ m·n: µA+B(x)=µA(x) + µB(x) - µA(x). µB(x) ∀x∈X. TËp hîp møc α cña tËp mê Cho α ∈ [0,1], X lµ mét tËp hîp, A lµ mét tËp mê trong X cã hµm thuéc µA . TËp hîp Aα tho¶ m·n Aα ={x∈X| µA(x)≥α} gäi lµ tËp hîp møc α cña mét tËp mê A. Tõ ®Þnh nghÜa trªn chóng ta cã tÝnh chÊt sau: gi¶ sö α1, α2 ∈ [0,1] vµ α1≥ α2 . Khi ®ã Aα1 ⊂ Aα2 . )()( BABABA ∩∪∩=⊕ BABA ∩=\ 30 3.1.3 Mô hình mờ và phương pháp lập luận mờ M« h×nh mê vµ ph−¬ng ph¸p lËp luËn mê ®−îc Zadeh ®Ò xuÊt. Sau ®ã mét sè nhµ nghiªn cøu ®· ph¸t triÓn tiÕp ý t−ëng cña Zadeh vµ ®Ò xuÊt mét sè ph−¬ng ph¸p lËp luËn mê míi [12,13,14]. M« h×nh mê gåm n mÖnh ®Ò IF-THEN if X=A1 then Y=B1 if X=A2 then Y=B2 ... if X=An then Y=Bn trong ®ã X,Y lµ c¸c biÕn th«ng th−êng ch¼ng h¹n nh− c−êng ®é dßng ®iÖn, tèc ®é quay cña ®éng c¬, tuæi cña ng−êi,...) Ai, Bi i=1,..,n lµ c¸c m« t¶ ng«n ng÷ cña c¸c biÕn X,Y ch¼ng h¹n nh− c−êng ®é dßng ®iÖn “t−¬ng ®èi nhá”, tèc ®é quay cña ®éng c¬ ®iÖn “kh¸ nhanh”. Trong m« h×nh nµy tÊt c¶ c¸c biÕn ng«n ng÷ Ai, Bi i=1,...,n ®−îc biÓu diÔn b»ng c¸c tri thøc mê. Môc ®Ých cña m« h×nh mê nh»m suy ra th«ng tin mê cña biÕn Y tõ c¸c th«ng tin mê cña biÕn X vµ qu¸ tr×nh nµy ®−îc gäi lµ qu¸ tr×nh mê. Ph−¬ng ph¸p lËp luËn trªn m« h×nh mê ®−îc c¨n cø vµo n mÖnh ®Ò IF-THEN cña m« h×nh mê. NÕu ta cã mÖnh ®Ò vµo “X=A” th× sÏ suy ra ®−îc mÖnh ®Ò kÕt luËn lµ “Y=B” dùa vµo c¸c mÖnh ®Ò sau cña m« h×nh MÖnh ®Ò 1 If X=A1 then Y=B1 MÖnh ®Ò 2 If X=A2 then Y=B2 .... MÖnh ®Ò n If X=An then Y=Bn MÖnh ®Ò If X=A KÕt luËn Y=B Qu¸ tr×nh tÝnh to¸n trong lËp luËn mê gåm hai b−íc: tr−íc hÕt x©y dùng mét quan hÖ mê R gi÷a hai biÕn X vµ Y, sau ®ã tõ th«ng tin mê cña biÕn X suy ra th«ng tin mê cña biÕn Y dùa vµo R. §Ó x©y dùng quan hÖ mê R, tr−íc hÕt mçi luËt IF-THEN ®−îc chuyÓn thµnh c¸c quan hÖ mê Ri (i=1,2...,n) t−¬ng øng, sau ®ã n quan hÖ mê nµy ®−îc tæng hîp víi nhau theo mét c¸ch nµo ®ã ®Ó cã quan hÖ mê R. Nãi mét c¸ch kh¸c, ta cã c¸c to¸n tö ⊕ vµ ⊗ ®Ó thùc hiÖn qu¸ tr×nh tr×nh tÝnh to¸n sau: 31 Ai ⊗ Bi =Ri R1 ⊕ R2 ⊕...⊕Rn=R Ai, Bi lµ c¸c tËp mê, Ri (i=1,..n) vµ R lµ c¸c quan hÖ mê. C¸c to¸n tö ⊕ vµ ⊗, trong mét sè tr−êng hîp, sÏ ®−îc chän t−¬ng øng lµ hµm OR vµ AND cña logic mê. Sau khi x©y dùng ®−îc quan hÖ mê R nªu trªn chóng ta chuyÓn sang b−íc thø hai cña qu¸ tr×nh tÝnh to¸n: víi bÊt kú tËp mê A nµo m« t¶ biÕn X chóng ta lu«n x¸c ®Þnh ®−îc tËp mê B m« t¶ biÕn Y b»ng c¸ch hîp thµnh A víi quan hÖ R B=A°R KÕt thóc qu¸ tr×nh trong lËp luËn mê chóng ta cã tËp mê B m« t¶ vÒ biÕn th«ng th−êng Y, tøc lµ cã mÖnh ®Ò “Y=B”. 3.1.4 Khử mờ Khö mê lµ ph−¬ng ph¸p −íc l−îng gi¸ trÞ cña biÕn th«ng th−êng tõ tËp mê m« t¶ biÕn ®ã. Gi¶ sö B lµ tËp mê m« t¶ biÕn th«ng th−êng Y víi hµm thuéc µB(b). Cã nhiÒu ph−¬ng ph¸p khö mê ®Ó tÝnh Y tõ B. Chóng ta h·y xem xÐt mét sè ph−¬ng ph¸p khö mê ®−îc m« t¶ d−íi ®©y. Ph−¬ng ph¸p lÊy träng t©m §©y lµ ph−¬ng ph¸p ®−îc sö dông réng r·i nhÊt trong ®iÒu khiÓn mê. C¸ch khö mê nh− sau: Ph−¬ng ph¸p lÊy trung b×nh c¸c ®iÓm cùc ®¹i trong ®ã n lµ sè ®iÓm cùc ®¹i cña µB(b), bi lµ c¸c ®iÓm hµm µB(b) ®¹t cùc ®¹i. miBb b bb Y im i iB m i iBi ,...,1,, )( )(. 1 1 =∈∀= ∑ ∑ = = µ µ niBb n b Y i n i i ,...,1,,1 =∈∀= ∑ = 32 Ph−¬ng ph¸p ®iÓm gi÷a cña c¸c ®iÓm cùc ®¹i Lµ ph−¬ng ph¸p thu gän tõ ph−¬ng ph¸p trªn. trong ®ã b’ lµ ®iÓm bÐ nhÊt mµ µB(b) ®¹t cùc ®¹i, b’’ lµ ®iÓm lín nhÊt mµ µB(b) ®¹t cùc ®¹i. )'''( 2 1 bbY += 33 3.2. Lập luận dựa trên các trường hợp 3.2.1 Sử dụng lại tri thức và kinh nghiệm Giả sử bạn yêu cầu 1 hệ thống giải quyết một vấn đề mà định danh cho 1 trường hợp trong đó đã từng có tiền lệ giải quyết trước đó. Nếu hệ thống này giải quyết vấn đề này bằng cách bắt đầu lại từ đầu nó lại bắt đầu giống như nó đã từng giải quyết ở lần đầu tiên, bạn không muốn mô tả một hệ thống như vậy là hệ thống thông minh. Tương tự, giả sử bạn yêu cầu 1 hệ thống giải quyết một vấn đề mà tương tự như một vấn đề đã giải quyết trước đó. Bạn sẽ trông mong nó có khả năng tránh được việc phải giải quyết vấn đề lại từ đầu như trường hợp đầu tiên. Ví dụ về bài toán tìm đường đi được mô tả trong đồ thị với các đỉnh và các cạnh như sơ đồ dưới đây: Giả sử cần tìm đường đi từ SG đến CG trong khi đường đi từ SG đến SC đã được tìm ra trước đó. Việc tìm đường từ SG đến CG có thể lấy lại kết quả của vấn đề đã giải quyết trước đó. Một ví dụ khác: Ta có 12x12=144. FA SR CG SC S L A R E W CS SG 34 Vậy 12X13=? Có thể sử dụng lại kiến thức: (12x12)+12=156. Vậy làm thế nào chúng ta có thể sử dụng lại tri thức và các kinh nghiệm quá khứ để giải quyết một vấn đề mới. Chúng ta sẽ sử dụng lại, hoặc lắp ghép tri thức và kinh nghiệm quá khứ của chúng ta vào việc giải quyết một vấn đề mới. 3.2.2 Các kỹ thuật lập luận dựa trên sự sử dụng lại Lập luận dựa trên các trường hợp và quá trình suy luận dựa trên nguồn gốc sự giống nhau [30, 32,33,34]. • Ghi nhớ kinh nghiệm xử lý các vấn đề đã gặp. • Giải quyết vấn đề bằng sử dụng lại các giải pháp cho các vấn đề tương tự đã gặp ở quá khứ. Phương pháp tiến hành • Biểu diễn các kinh nghiệm như các trường hợp • Lưu trữ các đoạn của các vấn đề tương tự nhau đã được giải quyết như các trường hợp • Lắp ghép các giải pháp tương tự cho mỗi trường hợp lưu trữ Ưu điểm • Tính hiệu quả và năng lực sử dụng • Hiệu quả của kiến thức sử dụng (các trường hợp được cung cấp dễ dàng cho tương lai) • Sự đáng tin cậy về mặt nhận thức Lập luận dựa trên trường hợp • Lập luận dựa trên trường hợp là một trong những kỹ thuật áp dụng trong trí tuệ nhân tạo thành công nhất trong những năm gần đây. • Những vấn đề liên tục hoặc thường lệ về mặt địa điểm và những vấn đề tương tự có những hướng giải quyết tương tự. • Những vấn đề có đặc trưng lặp đi lặp lại về mặt địa điểm và những vấn đề tương tự có những hướng giải quyết tương tự. • Lập luận như một sự ghi nhớ. Thậm chí giải quyết những vấn đề từ sự bắt đầu sử dụng nguyên lý đầu tiên, những giải pháp của các vấn đề tương tự đã được giải quyết trước đó cũng có thể được gọi lại và sử dụng lại. • Lập luận dựa trên trường hợp có hiệu quả và cần thu thập không nhiều kiến thức. Trong những trường hợp mới phức tạp việc không đủ điều kiện tìm ra 35 được 1 trường hợp có độ tương tự tốt nhất chấp nhận được, thì những trường hợp này được lắp ghép vào thành những trường hợp mới. • Một hệ thống sử dụng lập luận dựa trên các trường hợp sẽ phải có một cơ sở dữ liệu về các trường hợp mẫu. • Một trường hợp mẫu được mô tả một vấn đề mà đã từng được giải quyết trong quá khứ. Thông thường sẽ có 2 phần trong 1 trương hợp mẫu: sự mô tả về vấn đề và sự mô tả về giải pháp đã áp đụng để giải quyết vấn đề. Xem xét những gì xảy ra khi một vấn đề mới được mô tả trong hệ thống: Mô tả vấn đề đầu vào Không gian vấn đề Không gian giải pháp Các giải pháp mẫu Các vấn đề mẫu 1 vấn đề mẫu mới 1 giải pháp mới được tạo ra 36 Sơ đồ tổng thể về phương pháp lập luận dựa trên trường hợp[34]: Các khâu trong chu trình lập luận dựa theo các trường hợp: Lưu trữ (retrieve): từ mô tả của vấn đề mục tiêu được sử dụng để lưu trữ vào cơ sở dữ liệu các trường hợp mẫu. Duyệt lại (revise): Một giải pháp mới được kiểm tra xem có thành công không. Với 1 chuyên gia là con người thật, việc duyệt lại có thể không cần thiết. Sử dụng lại (reuse): Các trường hợp mẫu đã được lưu trữ sẽ được sử dụng lại trong tương lai với một giải pháp thích hợp. Giữ lại (retain): Vấn đề mục tiêu với giải pháp của nó được thêm vào cơ sở dữ liệu các trương hợp mẫu. Học là một sản phẩm phụ của việc giải quyết vấn đề. Mỗi một trường hợp mới của hệ thống có thể được sử dụng để gia tăng thêm trường hợp kinh nghiệm mà nó đã được sử dụng cho các dãy vấn đề tương tự sau này. Lập luận dựa trên các trường hợp có thể sử dụng nhiệm vụ phân lớp, ví dụ như xác định có hay không điều trị ung thư là cần thiết cho các trường hợp đã cho trong quá khứ. Lập luận dựa trên các trường hợp cũng có thể áp dụng để thiết kế nhiệm vụ, ví dụ như việc tối ưu kiểu dáng của các thành phần trong một lò nung. Case-Base Target Problem 37 3.2.3 Hàm đo sự tương tự trong lập luận dựa trên các trường hợp Hàm đo độ tương tự giữa các trường hợp có thể đơn giản hoặc phức tạp tùy theo từng bài toán thực tế. Hàm này dựa trên không gian khoảng cách được xây dựng từ bản thân việc mô tả các vấn đề trong không gian vấn đề [33]. Một số ví dụ về hàm tương tự [34]: Những quan hệ đặc trưng quan trọng được tính trong sự tương tự của các trường hợp. Những đặc trưng quan trọng như vậy cần được ghi thành các mã và tính thành các trọng số. Type: Location: Bedrooms: Rcpt Rooms: Grounds: Age: Condition: Bungalow Co.Cork 3 2 1/3 Acre New Excellent Target Problem Type: Location: Bedrooms: Rcpt Rooms: Grounds: Age: Condition: Price: Bungalow Co.Cork 3 2 1/4 Acre 5 Years Excellent  120,000 Case 38 Trong đó các trọng số của hàm tương tự có thể lấy giá trị rõ hay mờ tuỳ theo từng bài toán. T và C là 2 trường hợp đang được tính độ tương tự với nhau. fti, fci: tương ứng là các đặc tính của trường hợp T và trường hợp C, Các điều kiện ràng buộc: wi∈[0,1]; ∑wi=1; Sim(ft1,fc1) là hàm đo độ tương tự giữa cùng một đặc tính của hai trường hợp, trường hợp mới và trường hợp mẫu. Sim(ft1,fc1) cũng được định nghĩa tùy theo các bài toán thực tế cụ thể. Sim(ftn,fcn)∈[0,1]; Sim(T,C)∈[0,1]; Nếu Sim(T,C)=1 Thì trường hợp T hoàn toàn tương tự như trường hợp C, Nếu Sim(T,C)=0 Thì trường hợp T hoàn toàn khác với trường hợp C, Nếu 0<Sim(T,C)<1 Thì trường hợp T tương tự với trường hợp C với giá trị Sim(T,C), tập các Sim(T,C) sẽ được sắp xếp từ cao xuống thấp để quyết định trường hợp nào là tương tự với đối tượng đang xét nhất. Sim(T,C)=w1.Sim(ft1,fc1)+…+wn.Sim(ftn,fcn) Trọng số đặc trưng Trường hợp tương tự Độ tương tự đặc trưng 39 3.2.4 Những hướng ứng dụng của lập luận dựa trên các trường hợp Phân lớp và dự đoán. Các hệ hỗ trợ quyết định. Thiết kế và lập kế hoạch. Các vấn đề liên quan đến cá nhân con người. £240k Adaptation +£5k +£10k Retrieved Case Bungalow Co. Cork 3 2 1/4 Acre New Excellent £225k Type: Location: Bedrooms: Rcpt Rms: Grounds: Age: Condition: Price: Target Type: Location: Bedrooms: Rcpt Rms: Grounds: Age: Condition: Price: Bungalow Co. Cork 4 2 1/3 Acre New Excellent Ví dụ về TH 65% 42% 85% 78% 55% 40 Chương 4. Một số phương pháp tính toán mềm áp dụng cho việc dự đoán liều lượng thuốc chống đông 4.1. Phương pháp thăm dò sử dụng các luật cơ bản 4.1.1 Hệ thống luật thu thập từ thực tế a) Ngµy thø nhÊt (ngµy mæ): ch−a dïng thuèc chèng ®«ng. b) Ngµy thø hai: (24-48 h sau mæ): NÕu bÖnh nh©n ®· rót ®−îc èng néi khÝ qu¶n, ¨n ®−êng miÖng a. Nhãm nguy c¬ ®«ng m¸u cao: i. BÖnh nh©n cã huyÕt khèi nhÜ tr¸i trong mæ ii. TiÒn sö t¾c m¹ch hÖ thèng iii. Rung nhÜ tr−íc mæ hoÆc míi xuÊt hiÖn sau mæ iv. NhÜ tr¸i gi·n qu¸ to trong mæ v. Tû lÖ prothrombin sau mæ > 70% (INR < 1,5). Uèng 2mg acenocoumaron (1/2 viªn Sintrom® 4mg) (t−¬ng ®−¬ng 10mg warfarin hay 10mg fluindione (1/2 viªn Previscan® 20mg) lóc 19-20h tèi. b. Nhãm nguy c¬ ch¶y m¸u cao: i. Cßn dÉn l−u ngùc ii. BÖnh nh©n nhÑ c©n (< 35 kg) hoÆc BMI ≤ 17,5. iii. Tû lÖ prothrombin sau mæ < 30%. iv. Ng−êi giµ (> 60 tuæi) hoÆc cã bÖnh tim m¹ch phèi hîp). Uèng 1mg acenocoumaron (1/4 viªn Sintrom® 4mg) (t−¬ng ®−¬ng 5mg warfarin hay 5mg fluindione (1/4 viªn Previscan® 20mg) lóc 19-20h tèi. NÕu bÖnh nh©n ph¶i thë m¸y kÐo dµi trªn 48h sau mæ: v. Tiªm calciparin d−íi da vi. HoÆc tiªm heparin träng l−îng ph©n tö thÊp d−íi da vii. Sau khi rót èng néi khÝ qu¶n th× uèng Sintrom víi liÒu nh− trªn, ®ång thêi duy tr× tiªm calciheparin hoÆc heparin träng l−îng ph©n tö thÊp tiªm d−íi da tõ 3-5 ngµy cho ®Õn khi ®¹t ng−ìng INR cÇn thiÕt. c) Tõ ngµy uèng thuèc chèng ®«ng thø hai trë ®i: §iÒu chØnh liÒu thuèc chèng ®«ng ®−êng uèng theo kÕt qu¶ xÐt nghiÖm ®«ng m¸u (INR, tû lÖ prothrombin). 41 INR d−íi ng−ìng T¨ng liÒu, kiÓm tra l¹i INR Duy tr× liÒu sau khi INR ®· trong ng−ìng ®iÒu trÞ INR trong ng−ìng Duy tr× liÒu chèng ®«ng l©u dµi, kiÓm tra INR theo lÞch hÑn INR trªn ng−ìng vµ < 5,0 h¹ liÒu (gi¶m 1/2 hoÆc 1/3) hoÆc t¹m dõng mét ngµy vµ uèng víi liÒu thÊp h¬n. INR > 5,0 vµ < 9,0 Kh«ng ch¶y m¸u ®¸ng kÓ - T¹m ngõng thuèc chèng ®«ng 1-2 ngµy, kiÓm tra l¹i INR, uèng l¹i víi liÒu thÊp khi INR trong kho¶ng ®iÒu trÞ. - Khi cã nguy c¬ ch¶y m¸u cao: t¹m dõng thuèc 1 ngµy, uèng 1-2,5 mg vitamin K1. - NÕu cÇn kh«i phôc nhanh h¬n (ch¼ng h¹n cÇn mæ cÊp) th× uèng 2-4 mg vitamin K1 (INR sÏ gi¶m ®¸ng kÓ sau 24h) INR > 9,0 vµ < 20 Kh«ng ch¶y m¸u ®¸ng kÓ Dõng ngay thuèc chèng ®«ng, uèng 3-5mg vitamin K1 KiÓm tra l¹i INR sau 24-48h, lÆp l¹i nÕu cÇn, Uèng l¹i víi liÒu thÊp khi INR trong ng−ìng ®iÒu trÞ. INR > 20, KÌm ch¶y m¸u nÆng Dõng ngay thuèc chèng ®«ng, truyÒn tÜnh m¹ch chËm 10 mg vitamin K1 NÕu cÇn, truyÒn huyÕt t−¬ng t−¬i, tña prothrombin tuú tr−êng hîp, cã thÓ lÆp l¹i 12h/lÇn. Bảng 4.1 Ngưỡng INR an toàn đối với từng loại van nhân tạo Nguy c¬ t¾c m¹ch Lo¹i van INR Phèi hîp ThÊp Van c¬ häc Van bi Van ®Üa 1 c¸nh Van ®Üa 2 c¸nh NhiÒu van Van sinh häc DÞ loµi §ång loµi 4,0-5,0 3,0-4,0 2,5-3,0 3,0-4,5 2,0-3,0 - - - - - Aspirin 325 mg/ngµy - Cao (kÌm rung nhÜ, tiÒn sö t¾c m¹ch, huyÕt khèi nhÜ, rèi lo¹n chøc n¨ng thÊt tr¸i nÆng) Van c¬ häc Van sinh häc 3,0-4,5 2,0-3,0 Aspirin 80-160 mg/ngµy - 42 4.1.2 Các luật cơ bản Yếu tố chính: INR. Chỉ số INR đóng vai trò quan trọng bậc nhất trong việc xác định liều lượng thuốc cho người bệnh. Đối với bệnh nhân, INR ngày hôm nay sẽ đóng vai trò chính trong việc dự đoán liều lượng thuốc cần uống ngày hôm sau. Mục tiêu của bài toán là cần phải đưa INR ở các khoảng cao hoặc thấp hơn INR cơ bản của người bệnh về khoảng INR cơ bản trong thời gian nhanh nhất. Do vậy, về nguyên tắc, nếu INR tăng thì cần phải giảm liều lượng thuốc và ngược lại, nếu INR giảm thì cần phải tăng liều lượng thuốc cho bệnh nhân. Đối với yếu tố INR này, có thể lấy các biến ngôn ngữ : cao, thấp, rất cao, rất thấp, trung bình để biểu diễn trạng thái của nó. Đối với liều lượng thuốc, sẽ có các trạng thái tương ứng với các biến ngôn ngữ sau: tăng liều, giảm liều, giữ nguyên liều. Có 5 luật cơ bản sau: Luật 1. Nếu INR ngày hôm nay trong khoảng an toàn Thì liều lượng không thay đổi Luật 2. Nếu INR ngày hôm nay cao hơn INRmax và cao hơn INR ngày hôm qua Thì giảm liều lượng đi 1 đơn vị Luật 3. Nếu INR ngày hôm nay cao hơn INRmax và thấp hơn INR ngày hôm qua Thì giữ nguyên liều lượng cơ bản Luật 4. Nếu INR ngày hôm nay thấp hơn INRmax và thấp hơn INR ngày hôm qua Thì tăng liều lượng đi 1 đơn vị Luật 5. Nếu INR ngày hôm nay thấp hơn INRmax và cao hơn INR ngày hôm qua Thì giữ nguyên liều lượng cơ bản Luật 6: Nếu INR hôm qua > MAX và INR hôm kia trong khoảng an toàn Thì liều lượng = liều lượng cơ bản giảm đi 1 đơn vị; Luật 7. Nếu INR ngày qua >=5 và INR hôm kia < 5 Thì liều lượng =0; Luật 8. Nếu INR ngày qua >=5 và INR hôm kia > 5 Thì liều lượng = liều lượng cơ bản -1 ; 4.1.3 Luật điều chỉnh INR INR của mỗi người bệnh sẽ phụ thuộc vào chế độ ăn uống từng ngày và hàng ngày của bản thân người bệnh đó. Ngoài ra, yếu tố dịch tế về mùng miền, khu vực sinh sống thành thị hay nông thôn cung góp một phần ảnh hưởng. Luật 1. Nếu INR hôm qua là an toàn Thì INR hôm nay = INR hôm qua 43 Luật 2. Nếu INR hôm kia > MAX và INR hôm qua >= INR hôm kia Thì INR hôm nay = INR hôm kia Luật 3: Nếu INR hôm qua > MAX và INR hôm qua < INR hôm kia Thì INR hôm nay = Max; Luật 4: Nếu INR hôm qua > MAX và INR hôm kia trong khoảng an toàn Thì INR hôm nay = Max; Luật 5: Nếu INR hôm kia <MIN và INR hôm qua < INR hôm kia Thì INR hôm nay = INR hôm kia; Luật 6: Nếu INR hôm qua = INR hôm kia Thì INR hôm nay = Min; Luạt 7: Nếu INR hôm kia Max Thì INR hôm nay = INR hôm qua -1; Luật 8. Nếu tình trạng ăn uống được coi là ổn định trong 2 ngày Thì INR ổn định Luật 9. Nếu ăn uống không ổn định ở mức cao Thì INR giảm Luật 10. Nếu sinh hoạt ổn định trong ngày Thì INR ổn định Luật 11. Nếu sinh hoạt không ổn định ở mức cao Thì INR tăng Luật 12. Nếu khu vực sinh sống là thành thị Thì INR sẽ ổn định hơn. Luật 13. Nếu khu vực sinh sống là nông thôn Thì INR biến động cao hơn. Dựa vào các luật điều chỉnh trên đây có thể mô phỏng được dự đoán chỉ số INR của người bệnh nếu có được phần lớn dữ liệu về bản thân người bệnh, chế độ ăn uống và chế độ sinh hoạt tương đối trong ngày, trong tuần. 4.1.4 Đầu vào của thuật toán Hệ thống đầu vào của thuật toán được mô tả trong bảng sau: STT Biến đầu vào Tính chất Tập giá trị Kiểu giá trị 1 Số van Rõ 1,3 int 2 Khu vực Rõ Thành thị, nông thôn string 3 Vùng miền Rõ Bắc, trung, nam string 4 Loại van Rõ 1,2,3,4,5,6,7,9 int 5 Điều kiện kèm theo Rõ rung nhĩ, rung nhĩ cơn string 6 Nhóm nguy cơ đông máu Mờ thấp, trung bình, cao [0,1] 7 Nhóm nguy cơ tắc mạch Mờ thấp, trung bình, cao [0,1] 8 Tuổi Rõ >=16 int 9 Giới tính Rõ Nam, nữ string 44 10 Chiều cao Rõ >=91cm int 11 Cân nặng Rõ >=11kg float 12 Thời điểm mổ Rõ >1/1/1901 datetime 13 INR Rõ 0-21 float 14 Chế độ ăn uống Mờ ổn đinh, không ổn định [0,1] 15 Lượng Vitamin K trong ngày Mờ thấp, trung bình, cao [0,1] 16 Chế độ sinh hoạt Mờ ổn đinh, không ổn định [0,1] 17 Liều lượng thuốc Rõ 1,2,3,4,5,6,7,8 int Giá trị của các thành phần: Nhóm nguy cơ đông máu, Nhóm nguy cơ tắc mạch thường do các bác sĩ quyết định dựa trên các yếu tố đã mô tả ở phần 4.1.1. Mô tả miền giá trị và cách xác định giá trị các biến mờ trong hệ thống: Đối tượng Giá trị Cách tính Giá trị cụ thể Chế độ ăn uống Ổn định Lượng Vitamin K trong ngày thấp Xét trong 5 ngày gần nhất >=3/5 ngày thấp Hoặc trung bình, Xét trong 5 ngày gần nhất >=4/5 ngày trung bình và thấp Không ổn định Lượng Vitamin K trong ngày cao Xét trong 5 ngày gần nhất >=3/5 ngày cao Chế độ sinh hoạt Ổn định Xét trong 5 ngày gần nhất ổn định >=4/5 ngày Không ổn định Xét trong 5 ngày gần nhất Không ổn định >=2/5 ngày 45 4.1.5 Suy diễn Áp dụng mô hình suy diễn tiến cho tập đầu vào trên (phần 4.1.4) và sử dụng hệ thống tập luật INR cơ bản (phần 4.1.2) và luật điều chỉnh INR (phần 4.1.3). Khi tập biến đầu vào với các giá trị tương ứng, hệ thống sẽ tìm ra các luật điều chỉnh nào sẽ được sử dụng cho việc tính INR, và các luật INR cơ bản để tìm ra liều lượng thuốc cần uống tương ứng. Sử dụng các biến mờ trong hệ thống làm cho việc biểu diễn tri thức của các bác sĩ được linh hoạt và dễ dàng hơn. Thuật lợi cho việc tìm kiếm các luật tương ứng và nhanh chóng tìm ra được các giá trị cụ thể của đầu ra. Đầu vào của các tập luật trong phần 1.2 và 1.3 có thể là rõ hoặc mờ. Đầu ra của các luật điều chỉnh INR trong 1.3 sẽ là mờ. Đầu ra của các luật INR cơ bản liên quan đến liều lượng thuốc lại là rõ. Kết quả cuối cùng chính là liều lượng thuốc cơ bản của một giai đoạn thời gian tương ứng theo yêu cầu của người dùng, liều lượng này là rõ và là các giá trị cụ thể trong khoảng từ 1 đến 8, tương ứng với các 1 đến 8 phần của 1 viên thuốc Sintrom 4mg. Ví dụ minh họa: Xét trường hợp một bệnh nhân có số liệu như sau: patient_id Family name name birthday sex Height Weight Operated Date 05-00- 27346 Nguyễn Văn Thành 1985/1/1 0 167 49 14/11/2005 Risk of Froze Blood Risk o fEmbolism Clinical Enclosure Type of valse No of valse Region Epidemic bình thường bình thường rung nhĩ Vòng van 2 lá 1 Mien Bac Nong Thon Patient_id Date INR_Min INR_max Dose basic 05-00-27346 2005/11/14 1.5 3 2 Patient_id No Date INR Dose Vitamin K in day Activities 05-00-27346 1 2005/11/14 1.45 0 Thap Binh thuong 05-00-27346 2 2005/11/15 1.33 2 Thap Binh thuong 05-00-27346 3 2005/11/16 1.39 2 Binh thuong Binh thuong 46 05-00-27346 4 2005/11/17 1.5 2 Thap Binh thuong 05-00-27346 5 2005/11/18 1.5 2 Thap Binh thuong 05-00-27346 6 2005/11/19 1.5 4 Thap Binh thuong 05-00-27346 7 2005/11/20 3.4 4 Cao Binh thuong 05-00-27346 8 2005/11/21 3.4 4 Cao Binh thuong 05-00-27346 9 2005/11/22 3.26 0 Thap Binh thuong 05-00-27346 10 2005/11/23 1.99 2 Thap Binh thuong Để dự đoán được liều lượng cần uống ngày thứ 6: Chế độ ăn uống: Nếu giá trị độ ổn định chế độ ăn uống ngày thứ 6 đã được nhập, thì hệ thống sẽ lấy giá trị đó để tính luôn. Trong trường hợp chưa được nhập, hệ thống sẽ dùng các luật sau để tính ra độ ổn định ăn uống ngày thứ 6 của bệnh nhân. Đầu vào: Chế độ ăn uống Ổn định Lượng Vitamin K trong ngày thấp Xét trong 5 ngày gần nhất >=3/5 ngày thấp Hoặc trung bình, Xét trong 5 ngày gần nhất >=4/5 ngày trung bình và thấp Không ổn định Lượng Vitamin K trong ngày cao Xét trong 5 ngày gần nhất >=3/5 ngày cao Độ ổn định của Chế độ ăn uống = Lượng vitamin K 5 ngày trước đó là 4 thấp và 1 trung bình, Cho nên: độ ổn định = 1/5 + 1/5 + 1/5 + 1/5 +1/5=5/5=1; Độ không ổn định = 0/5=0; Chế độ ăn uống = max(độ ổn định, độ không ổn định) =1 Vậy chế độ ăn uống ngày thứ 6 sẽ có giá trị là ổn định. Chế độ sinh hoạt: Nếu giá trị độ ổn định chế độ sinh hoạt ngày thứ 6 đã được nhập, thì hệ thống sẽ lấy giá trị đó để tính luôn. Trong trường hợp chưa được nhập, hệ thống sẽ dùng các luật sau để tính ra độ ổn định sinh hoạt ngày thứ 6 của bệnh nhân. 47 Chế độ sinh hoạt Ổn định Xét trong 5 ngày gần nhất ổn định >=4/5 ngày Không ổn định Xét trong 5 ngày gần nhất Không ổn định >=2/5 ngày Xét giá trị của 5 ngày trước đó: Chế độ sinh hoạt đều là bình thường, Cho nên độ ổn định = 1/5 + 1/5 + 1/5 + 1/5 +1/5=5/5=1; Độ không ổn định = 0/5=0; Chế độ sinh hoạt = max(độ ổn định, độ không ổn định) =1 Vậy chế độ sinh hoạt ngày thứ 6 sẽ có giá trị là ổn định. Giá trị khởi tạo INR cần tính sẽ phụ thuộc vào giá trị INR 2 ngày gần nhất trước đó. INR thật (ngày 4) =1.5 >=INR_Min, INR thật (ngày 5) =1.5 >=INR_Min, Áp dụng luật điều chỉnh INR số 1: INR dự đoán (ngày 6) =INR(ngày 5) = 1.5, Áp dụng luật tính liều lượng cơ bản số 1: Dose dự đoán (ngày 6)=Dose_Basic =2; Ngày thứ 8, tính tương tự sẽ có Chế độ ăn uống = (ổn định =1) Chế độ sinh hoạt = (ổn định =1) INR thật (ngày 6) =1.5 >=INR_Min, INR thật (ngày 7) =3.4 >INR_Max=3, Áp dụng luật điều chỉnh INR thứ 4: INR dự đoán (ngày 8) = INR_max =3. Áp dụng luật tính liều lượng cơ bản số 6: Dose dự đoán (ngày 8) = Dose_basic-1=2-1=1; Bảng kết quả sẽ như sau (bảng 5.2 – chương 5): Patient_id No Date INR Dose INR Pred Dose Pred Err INR Err Dose 05-00-27346 1 2005/11/14 1.45 0 05-00-27346 2 2005/11/15 1.33 2 05-00-27346 3 2005/11/16 1.39 2 05-00-27346 4 2005/11/17 1.5 2 05-00-27346 5 2005/11/18 1.5 2 1.5 2 0 0 05-00-27346 6 2005/11/19 1.5 4 1.5 2 0 -2 05-00-27346 7 2005/11/20 3.4 4 3 1 -0.4 -3 05-00-27346 8 2005/11/21 3.4 4 3.4 0 0 -4 48 4.2. Phương pháp trường hợp dựa trên các trường hợp Mô hình của phương pháp này tuân thủ theo đúng lý thuyết của phương pháp lập luận theo các trường hợp như sơ đồ dưới đây [34]: Hình 3.1 Chu trình lập luận dựa trên các trường hợp 49 Trong chu trình lập luận dựa theo các trường hợp này: Lưu trữ: từ mô tả của trường hợp mục tiêu được sử dụng để lưu trữ vào cơ sở dữ liệu các trường hợp mẫu. Sử dụng lại: Các trường hợp mẫu đã được lưu trữ sẽ được sử dụng lại trong tương lai với một giải pháp thích hợp. Duyệt lại: Một giải pháp mới được kiểm tra xem có thành công không. Ghi lại: Vấn đề mục tiêu với giải pháp của nó được thêm vào cơ sở dữ liệu các trương hợp mẫu. Các yếu tố cơ bản sau đây được sử dụng để mô tả đối tượng bệnh nhân: Giới tính Tuổi Chiều cao Cân nặng Ngày mổ Nhóm nguy cơ đông máu Nhóm nguy cơ tắc mạch Điều kiện kèm theo Loại van Số van Vùng miền Khu vực Giải pháp mục tiêu ở đây chính là chế độ điều trị của một bệnh án mẫu khi đã được tìm ra là tốt nhất để áp dụng cho trường hợp đang xét. 50 Hàm tính độ tương tự: Dựa trên độ đo mờ của các yếu tố trên trong hàm tính độ tương tự với các bệnh án mẫu: Trong đó: T và C là 2 trường hợp đang được tính độ tương tự với nhau. fti, fci: tương ứng là các đặc tính của trường hợp T và trường hợp C, wi∈[0,1]; ∑wi=1; Sim(ftn,fcn)∈[0,1]; Sim(T,C)∈[0,1]; Nếu Sim(T,C)=1 Thì trường hợp T hoàn toàn tương tự như trường hợp C, Nếu Sim(T,C)=0 Thì trường hợp T hoàn toàn khác với trường hợp C, Nếu 0<Sim(T,C)<1 Thì trường hợp T tương tự với trường hợp C với giá trị Sim(T,C), Với bài toán cụ thể này, tập f={Giới tính, Tuổi, Chiều cao, Cân nặng, Ngày mổ, Nhóm nguy cơ đông máu, Nhóm nguy cơ tắc mạch, Điều kiện kèm theo, Loại van, Số van, Vùng miền, Khu vực} Tập w tương ứng sẽ được tính toán tối ưu theo mức độ ưu tiên dựa trên kinh nghiệm của các bác sĩ. Một tập tương ứng các kết quả thử nghiệm được đề nghị như sau: i fi fi wi 1 Số van Noofvalse 19/100 2 Khu vực Epidemic 15/100 3 Vùng miền Region 13/100 4 Loại van typeofvalse 10/100 5 Điều kiện kèm theo ClinicalEnclosure 7/100 6 Nhóm nguy cơ đông máu RiskofFrozeBlood 5/100 Sim(T,C)=w1.Sim(ft1,fc1)+…+wn.Sim(ftn,fcn) Trọng số đặc trưng Trường hợp tương tự Độ tương tự đặc trưng 51 7 Nhóm nguy cơ tắc mạch RiskofEmbolism 3/100 8 Tuổi birthday 6/100 9 Giới tính sex 10/100 10 Chiều cao Height 5/100 11 Cân nặng Weight 5/100 12 Thời điểm mổ Month of Operated 2/100 Tổng cộng w 100/100 Xét 2 trường hợp bệnh án t và c, độ tương tự của chúng được xác định như sau: Bảng 4.2 Công thức xác định các hàm tương tự thành phần i Sim(fti,fci) Giá trị Quan hệ giữa fti,fci 1 Số van 1 Số van t = số van c 0 Số van t số van c 2 Khu vực 1 Khu vực t = Khu vực c 0 Khu vực t Khu vực c 3 Vùng miền 1 Vùng miền t = Vùng miền c 0 Vùng miền t Vùng miền c 4 Loại van 1 Loại van t = Loại van c 0.5 Loại van t Loại van c nhưng cùng nhóm van cơ hoặc van sinh học 0 Vùng miền t Vùng miền c khác nhóm van cơ hoặc van sinh học 5 Điều kiện kèm theo 1 Giống nhau 0 Khác nhau 6 Nhóm nguy cơ đông máu 1 Giống nhau 0 Khác nhau 7 Nhóm nguy cơ tắc mạch 1 Giống nhau 0 Khác nhau 8 Tuổi 1 (Nếu chênh lệch nhau không quá 10 tuổi và Nếu cùng >15 và < 40 với nam, < 45 với nữ) hoặc (Nếu chênh lệch nhau không quá 10 tuổi cùng >=40 với nam và >=45 với nữ) 52 0.8 Nếu chênh lệch nhau không quá 20 tuổi và Nếu cùng >15 và < 40 với nam, < 45 với nữ 0.6 Nếu chênh lệch nhau không quá 30 tuổi và Nếu cùng >15 và < 40 với nam, < 45 với nữ 0.3 Nếu chênh lệch nhau không quá 40 tuổi và Nếu cùng >15 và < 40 với nam, < 45 với nữ 0 Trong những trường hợp khác 9 Giới tính 1 Giống nhau 0 Khác nhau 10 Chiều cao 1 Không chênh nhau quá 5cm 0.5 Không chênh nhau quá 10cm 0.2 Trong những trường hợp khác 11 Cân nặng 1 Không chênh nhau quá 3kg 0.7 Không chênh nhau quá 5kg 0.5 Không chênh nhau quá 8kg 0.2 Trong những trường hợp khác 12 Thời điểm mổ 1 Cùng tháng mổ 0.5 Không chênh nhau quá 3 tháng 0 Trong những trường hợp khác Sau khi tính toán, Sim(T,C) sẽ trả về là một giá trị trong khoảng [0,1]. Tập trọng số tương tự được cài đặt trong thuật toán được tìm ra theo kinh nghiệm của các bác sĩ về mức độ quan trọng của từng thành phần đối với việc quyết định sự tương tự của bệnh nhân này so với bệnh nhân khác. Đầu vào của thuật toán là một trường hợp bệnh nhân mới với các số liệu tương ứng trong tập đặc tính kể trên. Thuật toán sẽ tính độ tương tự theo hàm tương tự mô tả ở trên theo từng trường hợp bệnh án mẫu lưu trong cơ sở dữ liệu. Độ tương tự nào là lớn nhất sẽ được quyết định chấp nhận hay không dựa theo kinh nghiệm của các bác sĩ. Thông thường, một trường hợp được chấp nhận là tương tự không chỉ có giá trị hàm tương tự cao nhất mà giá trị đó phải lớn hơn hoặc bằng 0.9. 53 Ví dụ minh họa: Tính độ tương tự của bệnh nhân 05-00-28690 so với bệnh nhân 05-00-27346: Patient id Age sex Height Weight Operated Date Risk of Froze Blood Risk of Embolism Clinical Enclosure Type of valse No of valse Region Epidemic 05-00- 28690 45 Nam 158 58 28/11/2005 Cao Cao rung nhĩ cơn Cơ học bi 1 Mien Bac Nong Thon 05-00- 27346 20 Nam 167 49 14/11/2005 bình thường bình thường Vòng van 2 lá 1 Mien Bac Nong Thon Tính độ tương tự so với bệnh nhân 05-00-27346: (t=05-00-28690; c=05-00-27346) Sim(05-00-28690, 05-00-27346)=w1.Sim(ft1,fc1)+…+w12.Sim(ft12,fc12) wi được cho theo bảng sau: i wi 1 19/100 2 15/100 3 13/100 4 10/100 5 7/100 6 5/100 7 3/100 8 6/100 9 10/100 10 5/100 11 5/100 12 2/100 100/100 Tính các độ tương tự thành phần theo bảng 4.2 như sau: Số van(T)=Số van (C)=1: Sim(ft1,fc1)=1, => w1*Sim(ft1,fc1)=0.19*1=0.19 Khu vực (T) = Khu vực (C) = “Nong thon” Sim(ft2,fc2)=1, => w2*Sim(ft2,fc2)=0.15*1=0.15 Vùng miền (T)= Vùng miền (C)= “Bac” Sim(ft3,fc3)=1, => w3*Sim(ft3,fc3)=0.13*1=0.13 Loại van (T) = “Cơ học bi” Loại van (C) = “vòng van 2 lá” nhưng cùng là van cơ học: Sim(ft4,fc4)=0.5, => w4*Sim(ft4,fc4)=0.10*0.5=0.05 Điều kiện kèm theo (T) = “rung nhĩ cơn” Điều kiện kèm theo (C) = “” 54 Sim(ft5,fc5)=0, => w5*Sim(ft5,fc5)=0.07*0=0 Nhóm nguy cơ đông máu(T)= “cao” Nhóm nguy cơ đông máu(C)= “bình thường” Sim(ft6,fc6)=0, => w6*Sim(ft6,fc6)=0.05*0=0 Nhóm nguy cơ đtắc mạch(T)= “cao” Nhóm nguy cơ tắc mạch(C)= “bình thường” Sim(ft7,fc7)=0, => w7*Sim(ft7,fc7)=0.03*1=0 Tuổi (T) - Tuổi (C) =45 - 20 = 15, Sim(ft8,fc8)=0.8, => w8*Sim(ft8,fc8)=0.06*0.8=0.048 Giới tính (T) = Giới tính (C) = “Nam” Sim(ft9,fc9)=1, => w9*Sim(ft9,fc9)=0.1*1=0.1 |Chiều cao (T) – Chiều cao (C)| = |158 – 167| = 9 Sim(ft10,fc10)=0.5, => w10*Sim(ft10,fc10)=0.05*0.5=0.025 |Cân nặng(T) – Cân nặng(C)| = |58 – 49| = 9 Sim(ft11,fc11)=0.2, => w11*Sim(ft11,fc11)=0.05*0.2=0.01 Thời điểm mổ (T) = Thời điểm mổ (C) = tháng 11 Sim(ft12,fc12)=1, => w12*Sim(ft12,fc12)=0.02*1=0.02 Vậy: Sim(T,C) = w1*Sim(ft1,fc1) + w2*Sim(ft2,fc2) + w3*Sim(ft3,fc3) + w4*Sim(ft4,fc4) + w5*Sim(ft5,fc5) +w6*Sim(ft6,fc6) +w7*Sim(ft7,fc7)+ w8*Sim(ft8,fc8) +w9*Sim(ft9,fc9) +w10*Sim(ft10,fc10) +w11*Sim(ft11,fc11) +w12*Sim(ft12,fc12) =0.19*1 +0.15*1 +0.13*1 +0.10*0.5 +0.07*0 +0.05*0 +0.03*1 +0.06*0.8 +0.1*1 +0.05*0.5 +0.05*0.2 +0.02*1 =0.19+0.15+0.13+0.05+0+0+0+0.048+0.1+0.025+0.01+0.02 =0.723 Vậy độ tương tự của bệnh nhân 05-00-28690 so với bệnh nhân 05-00-27346 là 0.723. Trong trường hợp này phác đồ điều trị của bệnh nhân 05-00-28690 vẫn chưa đủ tương tự để làm tham khảo cho bệnh nhân 05-00-27346, bởi vì độ tương tự của hai bệnh nhân phải lớn hơn hoặc bằng 0.9 mới có thể được xét để áp dụng. 55 4.3. Phương pháp tìm kiếm quy luật sử dụng thuốc Bước 1: Từ tập dữ liệu các bệnh án mẫu, tìm ra được các quy luật điều trị mẫu. Những quy luật này hình thành trên các bệnh nhân đã điều trị ổn định và có kết quả tốt. Dựa trên kiến thức của các bác sĩ điều trị, có thể có phương pháp tìm ra quy luật này như sau: Xét mỗi khoảng thời gian 1 tuần (7 ngày): Nếu thấy có sự lặp lại liều lượng với mật độ trên 80% thì có thể coi là đã hình thành quy luật. Bước 2: Nếu trong thời gian 1 tuần mà chưa có, thì tăng khoảng thời gian xét lên 2 tuần. Lặp lại luật trên cho khoảng thời gian 2 tuần này. Bước 3: Tiếp tục lặp cho đến khi khoảng thời gian bằng 5 tuần thì dừng. Trường hợp lớn hơn 4 tuần mà chưa tìm ra quy luật, thì có nghĩa người bệnh đó chưa hình thành quy luật. Cần theo dõi thêm về mặt điều trị. Bước 4: Những quy luật mẫu này sẽ được ghi vào một cơ sở dữ liệu. Xây dựng thuật toán tìm kiếm các quy luật mẫu trên tập dữ liệu của bệnh nhân đã điều trị sau thời gian nhất định: 1 tuần , 2 tuần, 1 tháng, 3 tháng .... Bước 5: Trong trường hợp không có luật mẫu nào được chấp nhận, thì sẽ tự tìm quy luật trên dữ liệu của chính bệnh nhân đang xét và đưa quy luật này vào tập luật mẫu. 56 Có thể mô tả quy trình này bằng sơ đồ sau: Bảng 4.2 Sơ đồ thuật toán tự tìm quy luật. Đặt t=1 tuần Nếu t> 5 tuần Dừng. Không có Quy luật Lặp lại việc so sánh dữ liệu liều lượng trong khoảng t trên toàn tập dữ liệu liều lượng mẫu bắt đầu từ x (t tuần/tất cả các tuần đã uống) Đếm số lần trùng lặp với sai số 10%-20%. Tính tỉ lệ R=Số lần trùng lặp/ tổng số lần tính Nếu R>= 80% Chấp nhận quy luật và ghi vao CSDL Lặp với x< x +sốngày(t) Đặt mốc x = ngày đầu tiên Tăng t=t+ 1 tuần Sai đúng đúng Sai đúng Sai 57 Bảng 4.3 Sơ đồ thuật toán tìm quy luật từ CSDL mẫu quy luật. Đặt t=1 tuần Nếu t> 5 tuần Gọi thuật toán tìm quy luật mới Lặp lại việc so sánh dữ liệu với các mẫu quy luật lấy từ CSDL (bắt đầu từ x ) (t tuần/tất cả các tuần đã uống) Đếm số lần trùng lặp với sai số 10%-20%. Tính tỉ lệ R=Số lần trùng lặp/ tổng số lần tính, Lưu R vào bảng đánh giá kết quả Nếu có R>= 80% Sắp xếp mẫu theo R, Chấp nhận mẫu với R max Lặp với x< x +sốngày(t) Đặt mốc x = ngày đầu tiên Tăng t=t+ 1 tuần Sai đúng đúng Sai đúng Sai CSDL Quy luật 58 Ví dụ minh họa về việc áp dụng 2 thuật toán trên tìm quy luật điều trị: Giả sử có 2 quy luật mẫu sau: Thứ tự ngày 1 2 3 4 5 6 7 Quy luật 1 (liều lượng/ngày) 1 2 1 2 1 2 1 Quy luật 2 (liều lượng/ngày) 1 1 1 2 1 1 1 Dữ liệu liều lượng của một bệnh nhân đang xét có giá trị như sau: Ngày 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Liều lượng 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 Ngày 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 Liều lượng 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 Áp dụng thuật toán tìm kiếm quy luật theo sơ đồ 4.3, Giá trị lặp lại R (quy luật 1/tập dữ liệu đang xét)=0/5=0; Giá trị lặp lại R (quy luật 2/tập dữ liệu đang xét)=0/5=0; Thuật toán tìm kiếm quy luật trên dữ liệu quy luật mẫu không hội tụ. Lúc này, áp dụng thuật toán tự tìm kiếm quy luật theo sơ đồ 4.2: Lấy giá trị chuỗi thời gian t=5 ngày: Quy luật 1’ 1 2 1 1 2 Giá trị lặp lại R (quy luật 1’/tập dữ liệu đang xét)=1/7=0.143; Lấy giá trị chuỗi thời gian t=6 ngày: Quy luật 2’ 1 2 1 1 2 2 Giá trị lặp lại R (quy luật 2’/tập dữ liệu đang xét)=1/6=0.167; Lấy giá trị chuỗi thời gian t=7 ngày: Quy luật 3’ 1 2 1 1 2 2 1 Giá trị lặp lại R (quy luật 3’/tập dữ liệu đang xét)=5/5=1; Vậy quy luật được chọn sẽ là Quy luật 3’ vì có tỉ lệ lặp lại trên tập dữ liệu là lớn nhất. 59 4.4. Kết hợp các phương pháp trên Thực tế việc điều trị của một bệnh nhân kéo dài theo suốt thời gian sống của họ. Nên việc sử dụng kết hợp các phương pháp dự đoán liều lượng sẽ thích hợp theo từng giai đoạn của quá trình điều trị. Phương pháp kết hợp mô phỏng lại quá trình điều trị lâu dài cho một bệnh nhân. Các phương pháp thăm dò, tìm trường hợp tương tự và tìm quy luật liều lượng sẽ được áp dụng lần lượt ở mỗi thời điểm khác nhau của quá trình điều trị, điều này giúp cho việc nhanh nhất xác định được liều lượng ổn định của một bệnh nhân. Và cũng là mục tiêu của bài toán. Bước 1: ở giai đoạn đầu của bệnh nhân: Sử dụng phương pháp tìm bệnh án mẫu tương tự nhất, xây dựng hệ thống liều lượng xương sống. Bước 2: Xác định xem có tồn tại một bệnh án tương tự nào không. Khi phương pháp tìm bệnh án tương tự có kết quả và được sử dụng, thì vẫn phải kết hợp với phương pháp thăm dò để dựa trên hệ thống luật cơ bản để dự tính và điều chỉnh liều lượng sát thực hơn giữa những lần khám lại của bệnh nhân. Bước 3: Trong trường hợp không tồn tại một bệnh án tương tự nào, áp dụng phương pháp thăm dò. Bước 4: Sau các khoảng thời gian nhất định(1 tuần, 2 tuần, 1 tháng, 3 tháng): áp dụng phương pháp tìm kiếm quy luật sử dụng thuốc của bệnh nhân. Mấu chốt của phương pháp kết hợp này chính là việc kết hợp các thuật toán dự đoán theo thời gian điều trị. Mục tiêu là tìm ra giải pháp điều trị ổn định nhất cho bệnh nhân. Phương pháp kết hợp này có thể cải thiện khả năng dự đoán liều lượng của hệ thống. 60 Bảng 4.4 Sơ đồ thuật toán phương pháp lai. Trường hợp bệnh nhân mới Sử dụng phương pháp 1: tính liều lượng theo các luật cơ bản Sau mỗi lần khám lại Sử dụng phương pháp 3: Tìm quy luật điều trị Dự đoán liều lượng ổn định Sử dụng phương pháp 2: tìm bệnh án mẫu tốt nhất đúng Sai Tồn tại? Xây dựng liều lượng xương sống dựa theo phương pháp 2 Sử dụng phương pháp 1: điều chỉnh liều lượng theo các luật cơ bản Sử dụng phương pháp 3: Tìm quy luật điều trị Tồn tại? Tồn tại? đúng đúng Sai Sai 61 Ví dụ minh họa: Xét trường hợp bệnh nhân có số liệu như sau: Patient id age sex H. W. Operated Date Risk of Froze Blood Risk of Em. Clinical En. Type of valse No of valse Region Epidemic 05-00- 10001 22 Nam 170 62 2005/4/19 Cao Cao Van co 2 Mien Bac Nong Thon Dải INR an toàn của bệnh nhân này như sau: Patient_id Date INR_Min INR_max Dose basic 05-00-10001 2005/9/26 2.5 3.5 2 Tập bệnh án mẫu như sau: Patient id sex age H. W. Operated Date Risk of Froze Blood Risk of Em. Clinical En. Type of valse No of valse Region Epidemic BN1 Nam 45 160 43 9/10/2005 cao Cao Rung nhĩ, Cơ học bi 2 Bắc Thành thị BN2 Nam 45 160 43 9/10/2005 Thấp Thấp tiền sử tắc mạch, Cơ học đĩa 1 cánh 2 Bắc Thành thị BN3 Nữ 45 160 43 9/10/2005 Cao Cao huyết khối nhĩ, Cơ học đĩa 2 cánh 2 Bắc Thành thị BN4 Nữ 45 160 43 9/10/2005 Thấp Thấp rối loạn chức năng thất trái nặng Cơ học nhiều van 2 Bắc Thành thị BN5 Nam 45 160 43 9/10/2005 Cao Cao Sinh học dị loài 2 Bắc Thành thị Bước 1: Tính bệnh án tương tự. Bước 2: Không có bệnh án nào thỏa mãn vì bệnh nhân đưa vào có ngày mổ sớm hơn bệnh án mẫu 5 tháng. Các độ đo tương tự đều không thỏa mãn lớn hơn 0.9. Bước 3: Áp dụng phương pháp thăm dò: Kết quả trả về trong bảng sau: 62 Patient_id No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 05-00-10001 31 2005/10/26 6.38 1 5.88 0 -0.5 -1 05-00-10001 32 2005/10/27 6.38 1 3.5 1 -2.88 0 05-00-10001 33 2005/10/28 6.38 1 3.5 1 -2.88 0 05-00-10001 34 2005/10/29 6.38 1 3.5 1 -2.88 0 05-00-10001 35 2005/10/30 6.38 1 3.5 1 -2.88 0 05-00-10001 36 2005/10/31 6.38 1 3.5 1 -2.88 0 05-00-10001 37 2005/11/1 1.3 3 3.5 1 2.2 -2 05-00-10001 38 2005/11/2 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 39 2005/11/3 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 40 2005/11/4 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 41 2005/11/5 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 42 2005/11/6 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 43 2005/11/7 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 44 2005/11/8 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 45 2005/11/9 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 46 2005/11/10 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 47 2005/11/11 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 48 2005/11/12 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 49 2005/11/13 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 50 2005/11/14 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 51 2005/11/15 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 52 2005/11/16 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 53 2005/11/17 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 54 2005/11/18 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 55 2005/11/19 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 56 2005/11/20 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 57 2005/11/21 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 58 2005/11/22 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 59 2005/11/23 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 60 2005/11/24 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 61 2005/11/25 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 62 2005/11/26 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 63 2005/11/27 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 64 2005/11/28 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 65 2005/11/29 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 66 2005/11/30 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 67 2005/12/1 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 68 2005/12/2 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 69 2005/12/3 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 70 2005/12/4 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 71 2005/12/5 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 72 2005/12/6 2.86 3 2.86 2 0 -1 Bước 4: Tìm quy luật điều trị. Xét trong đoạn dữ liệu trên, bệnh nhân đến khám định kỳ vào ngày cuối cùng (No. 72) và kết quả xét nghiệm INR vẫn trong khoảng an toàn (2.86), áp dụng phương pháp tìm kiếm quy luật trên tập dữ liệu của bệnh nhân, sử dụng thuật toán tự tìm kiếm quy luật, kết quả trả về như sau: 63 Quy luật 1 1 1 1 1 1 1 3 2 Quy luật 2 2 2 2 2 2 2 2 2 Quy luật 3 2 3 2 3 2 3 2 3 Kết quả tính độ lặp lại: R(quy luật 1)=1/5=0.2, R(quy luật 2)=1/5=0.2, R(quy luật 3)=3/5=0.6, Trong trường hợp này quy luật thứ 3 có thể tồn tại, và có thể áp dụng quy luật 3 cho việc tính liều lượng những giai đoạn tiếp theo, tính đến lần khám lại tiếp sau của bệnh nhân. Trong trường hợp quy luật 3 được áp dụng, thì việc tính liều lượng những ngày tiếp sau sẽ dựa theo quy luật này, tức là ngày thứ hai đầu tuần uống 2/8 viên sintrom, ngày thứ ba uống 3/8 viên, ngày thứ 4 uống 2/8 viên, ngày thứ 5 uống 3/8 viên, ngày thứ 6 uống 2/8 viên, ngày thứ 7 uống 3/8 viên, ngày chủ nhật uống 2/8 viên: Patient_id No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 05-00-10001 73 2005/12/3 2.86 2 05-00-10001 74 2005/12/4 2.86 3 05-00-10001 75 2005/12/5 2.86 2 05-00-10001 76 2005/12/7 2.86 3 05-00-10001 77 2005/12/8 2.86 2 05-00-10001 78 2005/12/9 2.86 3 05-00-10001 79 2005/12/10 2.86 2 Sự kết hợp của ba phương pháp trên sẽ thể hiện rõ ràng trong cả quá trình dự đoán liều lượng điều trị của bệnh nhân: Từ ngày 31 đến ngày 72 của quá trình điều trị: liều lượng được dự đoán theo phương pháp thăm dò. Từ ngày 73 cho đến lần khám lại gần nhất, liều lượng được dự đoán theo phương pháp tìm kiếm quy luật điều trị. Tuy nhiên, với ví dụ này, thời gian để áp dụng việc tính quy luật liều lượng là quá ít, nên nó sẽ chỉ mang tính minh họa phương pháp kết hợp ba thuật toán trên mà thôi. 64 Chương 5: Xây dựng phần mềm thử nghiệm các thuật toán dự đoán liều lượng thuốc chống đông 5.1. Thiết kế hệ thống Tên module Phần quản lý thông tin người bệnh STT Các phần liên quan 1 Nhập dữ liệu chung người bệnh 2 Nhập trạng thái cá nhân người bệnh 3 Nhập chế độ ăn uống của người bênh 4 Nhập chế độ sinh hoạt của người bệnh 5 Nhập dải INR an toàn của người bệnh 6 Nhập chế độ sử dụng thuốc của người bệnh Phần hỗ trợ dự đoán liều lượng thuốc cần uống tiếp theo STT Các phần liên quan 1 Áp dụng phương pháp thăm dò, sử dụng các luật mờ cơ bản 2 Áp dụng phương pháp lập luận dựa trên các trường hợp 3 Áp dụng phương pháp tìm kiếm quy luật điều trị của người bệnh 4 Áp dụng phương pháp lai: tích hợp 3 giải pháp trên 65 Phần thông tin tham khảo STT Các phần liên quan 1 Bảng trữ lượng vitamin K trong thức ăn 2 Bảng các bệnh án tham khảo 3 Bảng các loại van tim nhân tạo 4 Bảng các vùng miền 5 Bảng các khu vực 66 5.2. Cơ sở dữ liệu Cơ sở dữ liệu sử dụng SQL Server 2000 Các bảng dữ liệu chính: Hình 5.1 Cơ sở dữ liệu của hệ thống 67 5.3. Mô tả phần mềm Một số hình ảnh giao diện của phần mềm dự đoán liều lượng thuốc chống đông được liệt kê dưới đây. Hình 5.2 Chức năng nhập thông tin cá nhân và trạng thái người bệnh Chức năng nhập dữ liệu ban đầu về bệnh nhân, trong đó các tham số có liên quan đến việc điều trị và dự doán liều lượng thuốc đều được quản lý. 68 Hình 5.3 Chức năng nhập thông tin các bữa ăn hàng ngày Thông tin về các bữa ăn hàng ngày của bệnh nhân cũng được quản lý. Lượng vitamin K được hấp thụ vào cơ thể bệnh nhân qua đường ăn uống sẽ được ước lượng từ đây. 69 Hình 5.4 Chức năng nhập chế độ hoạt động hàng ngày Chế độ hoạt động hàng ngày của bệnh nhân được nhập vào hệ thống qua giao diện này. Tuy nhiên, không thể quản lý được hết các hoạt động trong ngày của bệnh nhân, hệ thống chỉ cần nhập vào các ước lượng về sự ổn định hoạt động trong ngày của bệnh nhân theo các biến ngôn ngữ: ổn định nhiều hay ít, hay không ổn định, các hoạt động ở mức độ nặng hay nhẹ. Những dữ liệu này ảnh hưởng đến việc dự đoán sự biến động INR ngày hôm sau của bệnh nhân. 70 Hình 5.5 Chức năng nhập thông tin các loại van tim nhân tạo Danh mục các loại van tim nhân tạo có thể được thay cho bệnh nhân ở Việt Nam. Liên quan đến mỗi loại van sẽ có những dải INR trong vùng an toàn, hay còn được gọi là INR cơ bản đối với mỗi bệnh nhân. 71 Hình 5.6 Chức năng nhập thông tin hàm lượng vitamin K trong thức ăn Giao diện này dùng để nhập thông tin về các loại thức ăn có thể xuất hiện trong các bữa ăn của các bệnh nhân, hàm lượng Vitamin K tương ứng đối với mỗi đơn vị của mỗi loại thức ăn. Bảng này sẽ được dùng để ước lượng số vitamin K được hấp thụ mỗi ngày của bệnh nhân. Dữ liệu chính xác cho bảng này được lấy từ các nghiên cứu của các bác sĩ về hàm lượng vitamin K trong thực phẩm một cách tương đối chính xác. 72 Hình 5.7 Chức năng nhập thông tin vùng miền Thông tin vùng miền sinh số của bệnh nhân. Liên quan đến vùng miền sẽ là thời tiết, khí hậu và độ ẩm, ảnh hưởng đến bệnh nhân qua các mùa khác nhau. Yếu tố vùng miền sinh sống sẽ giúp hệ thống có thêm tham số để dự đoán sự biến động của INR qua các mùa khác nhau trong năm. 73 Hình 5.8 Chức năng nhập thông tin khu vực sinh sống Khu vực sinh sống chính là một trong các điều kiện dịch tế cần xét đến đối với bệnh nhân thay van tim nhân tạo. Đối với những người sinh sống ở thành thị, điều kiện đến gặp bác sĩ và khám chữa theo định kỳ sẽ dễ dàng hơn đối với bệnh nhân ở nông thôn. Sự biến động INR qua mỗi lần khám lại của các đối tượng ở nông thôn cũng khác với các đối tương ở thành thị. 74 Hình 5.9 Chức năng nhập thông tin thuốc uống hàng ngày Chức năng này được sử dụng để nhập thông tin thuốc uống hàng ngày của bệnh nhân. Dữ liệu khung bao gồm mã bệnh nhân, ngày sử dụngt thuốc trong tương lai có thể được sinh ra ở đây. Chức năng này không chỉ dùng để quản lý liều lượng uống thuốc hàng ngày của bệnh nhân mà còn dùng để tạo dữ liệu dự đoán cho các thuật toán dự đoán sau này. 75 Hình 5.10 Phương pháp dự đoán thăm dò Hình trên minh hoạ phương pháp dự đoán thứ nhất. Phương pháp 1 này sử dụng các luật cơ bản sinh ra liều lượng và dự đoán INR sẽ xuất hiện ở hôm sau như thế nào.Phần bên trái là dữ liệu sử dụng hàng ngày của bệnh nhân trước đó, phần bênh trái là dữ liệu dự đoán. 76 Hình 5.11 Phương pháp dự đoán dựa trên trường hợp Hình trên minh hoạ phương pháp dự đoán thứ hai. Phương pháp 2 này sử dụng lập luận dựa trên trường hợp. Các bệnh án mẫu được liệt kê ở bảng bênh trái. Bảng ở giữa chứa thông tin đánh giá độ tương tự của bệnh án mới với các bệnh án trong tập mẫu. Phần bênh phải là dữ liệu dự đoán. 77 Hình 5.12 Phương pháp dự đoán tìm kiếm quy luật Hình trên minh hoạ phương pháp dự đoán thứ ba. Phương pháp 3 này sử dụng các thuật toán tìm kiếm quy luật điều trị trên bệnh nhân. Liều lượng thuốc đã uống của bệnh nhân được liệt kê bên trái.. Bảng ở giữa chứa thông tin đánh giá độ tương tự của các quy luật mẫu với bệnh án mới. Trong trường hợp tồn tại quy luật, phần bênh phải là dữ liệu dự đoán sinh ra theo quy luật được tìm thây này. 78 Hình 5.13 Phương pháp dự đoán kết hợp Hình trên minh hoạ phương pháp dự đoán thứ tư. Phương pháp 4 này kết hợp các phương pháp thăm dò, dựa trên trường hợp và tìm kiếm quy luật. Tích hợp các phương pháp để tìm kiếm bệnh án mẫu tương tự, hoặc quy luật điều trị nếu có. Nếu phương pháp dựa trên trường hợp không có kết quả thì phương pháp thăm dò, dự doán theo các luật cơ bản sẽ được áp dụng. 2 bảng ở giữa tương ứng với việc chứa thông tin về bệnh án mẫu và kết quả đánh giá độ tương tự của các quy luật mẫu với bệnh án mới. Trong trường hợp tồn tại quy luật, phần bênh phải là dữ liệu dự đoán sinh ra theo quy luật được tìm thây này. Còn trong trường hợp không tồn tại, dữ liệu dự đoá sẽ liệu sẽ được sinh ra theo phương pháp thứ nhất, thăm dò. 79 Chương 6: Kết quả vận hành thử nghiệm và các đánh giá 6.1 Các kết quả vận hành thử nghiệm Kết quả ở các bảng sau được chạy thử nghiệm trên các số liệuc của 5 bệnh nhân thật, đang được điều trị tại Khoa hậu phẫu, bệnh viện Tim mạch Trung ương. INR và liều lượng được dự đoán theo phương pháp số 1. Dải INR an toàn của mỗi bệnh nhân theo giai đoạn thử nghiệm có giá trị như bảng số 5.1. Bảng 5.1 Dải INR an toàn của bệnh Patient_id Date INR_Min INR_max Dose basic 05-00-27346 2005/11/14 1.5 3 2 05-00-28690 2005/11/28 1.8 3 2 05-00-28734 2005/1/12 1.8 3 2 05-00-29002 2005/9/11 1.9 3 2 05-00-10001 2005/9/26 2.5 3.5 2 Trong bảng 5.1, Patient_id là mã số của bệnh nhân, Date là ngày xác định dải INR an toàn của bệnh nhân. INR_min, INR_max tương ứng là các giá trị bé nhất và lớn nhất của dải INR an toàn của bệnh nhân. Dose_basic là liều lượng thuốc cần uống cơ bản khi bệnh nhân ở trạng thái ổn định nhất. Trong những bảng dưới đây (5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7), Patient_id là mã số của bệnh nhân, No là số thứ tự ngày điều trị, Date là ngày uống thuốc. INR là số đo chỉ số INR thật trong ngày, Dose là liều lượng mà bệnh nhân thực sự uống trong ngày. INR_Pred và Dose_Pred tương ứng là chỉ số INR và liều lượng dự đoán của phần mềm. Err_INR và Err_Dose là sai số của phần dự đoán so với thực tế: Err_INR = INR_Pred – INR, Err_Dose = Dose_Pred – Dose. 80 Bảng 5.2 Kết quả thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-27346, phương pháp thăm dò Patient_id No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 05-00-27346 1 2005/11/14 1.45 0 05-00-27346 2 2005/11/15 1.33 2 05-00-27346 3 2005/11/16 1.39 2 05-00-27346 4 2005/11/17 1.5 2 05-00-27346 5 2005/11/18 1.5 2 1.5 2 0 0 05-00-27346 6 2005/11/19 1.5 4 1.5 2 0 -2 05-00-27346 7 2005/11/20 3.4 4 3 1 -0.4 -3 05-00-27346 8 2005/11/21 3.4 4 3.4 0 0 -4 05-00-27346 9 2005/11/22 3.26 0 3 1 -0.26 1 05-00-27346 10 2005/11/23 1.99 2 1.99 2 0 0 05-00-27346 11 2005/11/24 1.28 2 1.99 2 0.71 0 05-00-27346 12 2005/11/25 1.28 2 1.5 3 0.22 1 05-00-27346 13 2005/11/26 1.28 2 1.5 3 0.22 1 05-00-27346 14 2005/11/27 1.81 2 1.81 2 0 0 05-00-27346 15 2005/11/28 1.81 2 1.81 2 0 0 05-00-27346 16 2005/11/29 1.81 2 1.81 2 0 0 05-00-27346 17 2005/11/30 1.42 2 1.81 2 0.39 0 05-00-27346 18 2005/12/1 1.42 2 1.5 3 0.08 1 05-00-27346 19 2005/12/2 2.01 2 2.01 2 0 0 05-00-27346 20 2005/12/3 2.01 2 2.01 2 0 0 05-00-27346 21 2005/12/4 2.01 2 2.01 2 0 0 05-00-27346 22 2005/12/5 2.01 2 2.01 2 0 0 05-00-27346 23 2005/12/6 2.01 2 2.01 2 0 0 05-00-27346 24 2005/12/7 2.01 2 2.01 2 0 0 05-00-27346 25 2005/12/8 2.01 2 2.01 2 0 0 05-00-27346 26 2005/12/9 0 0 2.01 2 05-00-27346 27 2005/12/10 0 0 2.01 2 Bảng 5.3 Kết quả thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-28690, phương pháp thăm dò Patient_id No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 05-00-28690 1 2005/11/28 1.24 4 05-00-28690 2 2005/11/29 1.18 4 1.24 4 0.06 0 05-00-28690 3 2005/11/30 3.81 2 2.81 1 -1 -1 05-00-28690 4 2005/12/1 4.99 2 3.81 0 -1.18 -2 05-00-28690 5 2005/12/2 5.77 0 5.27 0 -0.5 0 05-00-28690 6 2005/12/3 2.2 2 2.2 2 0 0 05-00-28690 7 2005/12/4 1.87 2 1.87 2 0 0 05-00-28690 8 2005/12/5 2.56 2 2.56 2 0 0 05-00-28690 9 2005/12/6 2.56 2 2.56 2 0 0 05-00-28690 10 2005/12/7 0 0 2.56 2 05-00-28690 11 2005/12/8 0 0 2.56 2 05-00-28690 12 2005/12/9 0 0 2.56 2 81 05-00-28690 13 2005/12/10 0 0 2.56 2 Bảng 5.4 Kết quả thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-28734, phương pháp thăm dò Patient_id No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 05-00-28734 1 2005/12/1 1.16 4 05-00-28734 2 2005/12/2 1.16 2 1.8 3 0.64 1 05-00-28734 3 2005/12/3 1.39 4 1.8 3 0.41 -1 05-00-28734 4 2005/12/4 4.27 2 3.27 1 -1 -1 05-00-28734 5 2005/12/5 6.66 1 6.16 0 -0.5 -1 05-00-28734 6 2005/12/6 6.98 0 6.48 0 -0.5 0 05-00-28734 7 2005/12/7 2.61 2 2.61 2 0 0 05-00-28734 8 2005/12/8 0 0 2.61 2 05-00-28734 9 2005/12/9 0 0 2.61 2 05-00-28734 10 2005/12/10 0 0 2.61 2 Bảng 5.5 Kết quả thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-29002, phương pháp thăm dò Patient_id No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 05-00-29002 1 2005/11/25 5.3 1 05-00-29002 2 2005/11/26 5.3 1 4.8 0 -0.5 -1 05-00-29002 3 2005/11/27 1.63 1 4.8 0 3.17 -1 05-00-29002 4 2005/11/28 1.63 2 1.9 3 0.27 1 05-00-29002 5 2005/11/29 1.63 2 1.9 3 0.27 1 05-00-29002 6 2005/11/30 1.66 4 1.9 3 0.24 -1 05-00-29002 7 2005/12/1 1.66 2 1.9 3 0.24 1 05-00-29002 8 2005/12/2 1.66 2 1.9 3 0.24 1 05-00-29002 9 2005/12/3 1.66 2 1.9 3 0.24 1 05-00-29002 10 2005/12/4 1.66 2 1.9 3 0.24 1 05-00-29002 11 2005/12/5 1.8 3 1.9 3 0.1 0 05-00-29002 12 2005/12/6 1.8 3 1.9 3 0.1 0 05-00-29002 13 2005/12/7 0 0 1.9 3 05-00-29002 14 2005/12/8 0 0 1.9 3 05-00-29002 15 2005/12/9 0 0 1.9 3 05-00-29002 16 2005/12/10 0 0 1.9 3 Bảng 5.6 Kết quả thử nghiệm số liệu bệnh nhân 05-00-10001, phương pháp thăm dò Patient_id No Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose 05-00-10001 31 2005/10/26 6.38 1 5.88 0 -0.5 -1 05-00-10001 32 2005/10/27 6.38 1 3.5 1 -2.88 0 05-00-10001 33 2005/10/28 6.38 1 3.5 1 -2.88 0 05-00-10001 34 2005/10/29 6.38 1 3.5 1 -2.88 0 05-00-10001 35 2005/10/30 6.38 1 3.5 1 -2.88 0 05-00-10001 36 2005/10/31 6.38 1 3.5 1 -2.88 0 82 05-00-10001 37 2005/11/1 1.3 3 3.5 1 2.2 -2 05-00-10001 38 2005/11/2 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 39 2005/11/3 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 40 2005/11/4 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 41 2005/11/5 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 42 2005/11/6 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 43 2005/11/7 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 44 2005/11/8 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 45 2005/11/9 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 46 2005/11/10 1.3 2 2.5 3 1.2 1 05-00-10001 47 2005/11/11 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 48 2005/11/12 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 49 2005/11/13 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 50 2005/11/14 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 51 2005/11/15 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 52 2005/11/16 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 53 2005/11/17 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 54 2005/11/18 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 55 2005/11/19 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 56 2005/11/20 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 57 2005/11/21 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 58 2005/11/22 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 59 2005/11/23 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 60 2005/11/24 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 61 2005/11/25 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 62 2005/11/26 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 63 2005/11/27 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 64 2005/11/28 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 65 2005/11/29 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 66 2005/11/30 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 67 2005/12/1 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 68 2005/12/2 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 69 2005/12/3 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 70 2005/12/4 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 71 2005/12/5 2.86 2 2.86 2 0 0 05-00-10001 72 2005/12/6 2.86 3 2.86 2 0 -1 05-00-10001 73 2005/12/7 7.58 0 7.08 0 -0.5 0 05-00-10001 74 2005/12/8 0 1 3.5 1 05-00-10001 75 2005/12/9 0 2 3.5 2 05-00-10001 76 2005/12/10 0 1 3.5 2 Bảng 5.7 Kết quả thử nghiệm theo phương pháp thứ tìm kiếm quy luật Patient_id Date INR Dose INR_Pred Dose_Pred Err_INR Err_Dose BN4 2006/11/2 0:00 4 1 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/3 0:00 4 1 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/4 0:00 4 1 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/5 0:00 4 1 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/6 0:00 3 2 3.5 2 0.5 0 83 BN4 2006/11/7 0:00 3 2 3.5 2 0.5 0 BN4 2006/11/8 0:00 3 2 3.5 2 0.5 0 BN4 2006/11/9 0:00 3 2 3.5 2 0.5 0 BN4 2006/11/10 0:00 4 2 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/11 0:00 4 2 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/12 0:00 4 2 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/13 0:00 4 2 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/14 0:00 3.5 1 4 2 0.5 0 BN4 2006/11/15 0:00 3.5 1 4 2 0.5 0 BN4 2006/11/16 0:00 3.5 1 4 2 0.5 0 BN4 2006/11/17 0:00 3.5 1 4 2 0.5 0 BN4 2006/11/18 0:00 3.5 1 4 2 0.5 0 BN4 2006/11/19 0:00 4 1 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/20 0:00 4 1 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/21 0:00 4 1 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/22 0:00 4 1 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/23 0:00 4 1 4.5 1 0.5 0 BN4 2006/11/24 0:00 3 2 3.5 2 0.5 0 6.2 Nhận xét và đánh giá Nhìn chung, các kết quả dự đoán của các phương pháp đề nghị đều bám sát theo các chỉ số INR cơ bản và tuân theo những luật đã được phân tích ở phẩn trên. Những sai số về INR và liều lượng dự đoán là không lớn lắm và chấp nhận được. Chứng tỏ các thuật toán đã tiếp cận được với vấn đề thực tế điều trị của bài toán. Phương pháp thăm dò sẽ có nhiều số liệu để chạy thử và kiểm nghiệm trên các bệnh nhân thật. Phương pháp tìm bệnh án tương tự, phương pháp tìm kiếm quy luật và phương pháp kết hợp cho kết quả tương đối tốt trên dữ liệu tự