Ανάπτυξη υπολογιστικού μοντέλου προσομοίωσης του αναπνευστικού συστήματος του ανθρώπου
Authors: Μπότσης Ταξιάρχης 
Published: January 2014

Η κύρια πρόθεσή μας, σε αυτή τη διατριβή, ήταν να αναπτύξουμε ένα μοντέλο υπολογιστικής προσομοίωσης για το αναπνευστικό σύστημα του ανθρώπου. Πρώτα απ’ όλα, παρουσιάζονται κάποια βασικά στοιχεία για τη μοντελοποίηση, την προσομοίωση και τη βιομοντελοποίηση. Επιπλέον, η παρούσα διεθνής κατάσταση στο πεδίο συζητείται και τα πλεονεκτήματα της προσπάθειάς μας καθορίζονται. Ακόμα, τα βασικά χαρακτηριστικά της φυσιολογίας του αναπνευστικού παρουσιάζονται. Έτσι, αναπτύχθηκε ένα υπολογιστικό μοντέλο για την προσομοίωση και την περιγραφή του ανθρώπινου αναπνευστικού συστήματος. Ο σκοπός αυτού του συστήματος ήταν να παράσχει στους επαγγελματίες υγείας ένα αξιόπιστο εργαλείο που να μπορούν να χρησιμοποιήσουν στη διαδικασία λήψης απόφασης, αλλά και μια δυνατότητα εκπαίδευσης στους φοιτητές. Αυτό το μοντέλο αναπτύχθηκε με βάση τις προηγούμενες ανακαλύψεις για το αναπνευστικό σύστημα και μερικές εξισώσεις που αναπτύχθηκαν για να περιγράψουν συγκεκριμένες λειτουργίες. Το υπολογιστικό μοντέλο στηρίχτηκε σε ένα διαδραστικό, γραφικό και φιλικό σύστημα διεπαφής. Για την πλήρη οργάνωση αυτού του μοντέλου τα κατάλληλα πακέτα λογισμικού χρησιμοποιήθηκαν σύμφωνα με τις ειδικές απαιτήσεις αυτής της ανάπτυξης. Αυτό το σύστημα αποδίδεται με το λατινικό όρο ReSim (Respiratory Simulation) και αποτελείται από τέσσερα τμήματα και μια κύρια οθόνη που οδηγεί σε αυτά. Καθένα από τα τρία πρώτα τμήματα αντιστοιχεί σε ένα βασικό τμήμα του αναπνευστικού και συνολικά προσομοιώνουν αυτό το σύστημα. Στο τελευταίο τμήμα τα αποτελέσματα των μαθηματικών μοντέλων του συστήματος συγκρίνονται με πραγματικά δεδομένα. Η σύγκριση γίνεται με διαγράμματα. Ένας άλλος στόχος της μελέτης αυτής ήταν η ανάπτυξη ενός μοντέλου για την πρόβλεψη κάποιων σπιρομετρικών τιμών. Για σκοπό αυτό, βασιστήκαμε στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα που προσφέρουν αυτή τη δυνατότητα. Τα βασικά χαρακτηριστικά της θεωρίας των Τεχνητών Νευρωνικών δικτύων παρουσιάζονται σε ένα ειδικό κεφάλαιο της διατριβής. Οι φυσιολογικές τιμές της αναπνευστικής λειτουργίας υπολογίζονται, παραδοσιακά, σύμφωνα με εξισώσεις πρόβλεψης που χρησιμοποιούν ανεξάρτητες μεταβλητές, όπως ηλικία, φύλο, ύψος και βάρος. Σε αυτή τη μελέτη μια διαφορετική μέθοδος αναπτύσσεται για την πρόβλεψη των σπιρομετρικών παραμέτρων FVC και FEV1, με σκοπό την επίτευξη καλύτερης συσχέτισης των προβλεπόμενων τιμών με τις πραγματικές. Χρησιμοποιώντας ένα δείγμα από τον πληθυσμό των Ελλήνων ενηλίκων που χωρίστηκε σε δύο ομάδες (μία εκπαίδευσης και μία ελέγχου), ένας αριθμός τεχνητών νευρωνικών δικτύων εκπαιδεύτηκαν. Θεωρώντας ότι οι άντρες και οι γυναίκες μελετήθηκαν ξεχωριστά και ότι οι δύο παράμετροι (FVC, FEV1) ήταν ο στόχος της μελέτης, τέσσερις περιπτώσεις προέκυψαν. Σε κάθε περίπτωση εκπαιδεύτηκαν δύο νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιώντας διαφορετικές συναρτήσεις μεταφοράς, αριθμό νευρώνων και αριθμό επιπέδων. Όταν περάσαμε τα δεδομένα εισόδου της ομάδας ελέγχου στα εκπαιδευμένα νευρωνικά δίκτυα βρέθηκε ότι τα αποτελέσματα συσχετίζονταν πολύ καλά με τις αντίστοιχες μετρήσεις από το δείγμα. Επιπλέον, το ταίριασμα με το δείγμα, για σχεδόν όλα τα νευρωνικά δίκτυα που αναπτύχθηκαν, ήταν καλύτερη συγκριτικά με το με τις αντίστοιχες συσχετίσεις παλαιότερων μελετών που υπολογίζουν τις τιμές των παραμέτρων με τις κλασικές εξισώσεις πρόβλεψης. Αυτή η ισχυρή συσχέτιση επιτρέπει τη χρήση των νευρωνικών δικτύων για την πρόβλεψη των τιμών των FVC, FEV1 αλλά και άλλων σπιρομετρικών παραμέτρων. Τα συμπεράσματα από αυτή τη μελέτη καταδεικνύουν τις μεγάλες δυνατότητες της υπολογιστικής προσομοίωσης για τα ανθρώπινα βιο-συστήματα. Παράλληλα, τα αξιόπιστα αποτελέσματα των νευρωνικών δικτύων μας ενθαρρύνουν να διεξάγουμε περισσότερη και πιο εντατική έρευνα στο πεδίο της πρόβλεψης τιμών. Οποιοδήποτε μειονέκτημα του συστήματός μας θα μπορούσε να διορθωθεί στο κοντινό μέλλον· παθολογικές περιπτώσεις θα μπορούσαν να προστεθούν· αν είναι αναγκαίο μπορούμε να εκτελέσουμε μια νέα αποσφαλμάτωση σε βάθος. Όλα αυτά θα μπορούσαν να ενταχθούν σε μια νέα έκδοση του συστήματος.