6.7. ECG Diagnosis Using Decision Support Systems

## SISTEMELE DE SUPORT ALE DECIZIEI

Termenul de sistem informatic de asistare a deciziei poate fi definit ca fiind o aplicaţie a oricărei tehnologii, fie ca un instrument independent, fie în combinaţie cu alte tehnologii informaţionale, al cărui obiectiv îl constituie asistarea procesului managerial şi, în particular,asistarea procesului de adoptare a deciziilor

Acest cadru general privind tehnologiile suport pentru diverse tipuri de decizii poate fi utilizat în clasificarea problemelor şi selectarea celor mai potrivite tehnologii, fiind posibile atât modificări, cât si adoptarea unor tehnologii integrate, în funcţie de caracteristicile problemelor ce fac obiectul deciziilor respective.În cazul deciziilor structurate, şi, parţial, în cel al deciziilor semistructurate
procedurile pentru obţinerea celei mai bune (sau cel puţin satisfăcătoare) soluţii sunt cunoscute obiectivele sunt definite în mod clar, de regulă, acestea fiind funcţii de minimizare pentru cheltuieli şi de maximizare pentru venituri. Suportul informatic pentru astfel de decizii este utilizat încă din anii 1960, pentru fiecare tip de problemă fiind definită o procedură de obţinere a soluţiei bazată pe un model cantitativ. Această abordare bazată pe metodele şi modelele cercetării 17 operaţionale presupune automatizarea parţială sau totală a procesului de adoptare a deciziilor, care constă în parcurgerea sistematică a mai multor etape distincte

* Definirea problemei
* Încadrarea problemei într-o anumită categorie.
* Construirea unui model matematic care descrie problema respectivă
* Obţinerea unor soluţii potenţiale pentru modelul respectiv şi evaluarea acestora
* Alegerea unei soluţii

Întregul proces este centrat pe modelare. Modelarea presupune transpunerea unei situaţii reale într-o structură artificială, într-un model. Există metodologii automate care permit obţinerea rapidă şi eficientă a soluţiilor pentru un model definit. Astfel, pentru deciziil structurate, calculatorul primeşte modelul si tot el devine decidentul. De exemplu calculatorul decide când să se facă reaprovizionarea stocului şi în ce cantitate. Decizia este automatizată şi constă în aplicarea unei reguli; astfel, libertatea de a alege în afara situaţiei optime dispare; decizia suferă chiar o mutaţie, nemaifiind o decizie corespunzătoare fiecărei aprovizionări, ci doar decizia de a aplica modelul respectiv de reaprovizionare.
Pentru decizii mai puţin structurate este necesară utilizarea unui sistem care să ofere posibilitatea de modelare personalizată, proces complex care implică experimentarea mai multor modele, adaptarea unor modele existente sau construirea unor modele proprii. În general,modelarea personalizată este un proces interactiv care a şi dat numele primelor sisteme de acest fel:sisteme interactive de asistare a deciziei. Sub această titulatură s-au dezvoltat sisteme suport care au înglobat instrumente software, de la funcţii statistice şi financiare la programe parametrizate şi aplicaţii ce implementează modele şi metode ale cercetării operaţionale. Soluţionarea acestui tip de probleme presupune un proces interactiv, în cadrul căruia se elaborează mai multe schiţe de soluţii şi se utilizează diverse instrumente. Pe măsură ce sistemul se coagulează într-o formă acceptabilă ca performanţe, va fi dotat cu o interfaţă care să ascundă sistemul suport şi va putea fi utilizat şi de alte persoane decât creatorul său.Caracterul de nestructurabilitate al problemelor se estompează odată cu acumularea de experienţă în rezolvarea lor.În perioada de dezvoltare a acestor sisteme, graniţa dintre sistemul suport şi aplicaţia informatică este foarte imprecisă, o mare parte din aplicaţii fiind create pentru rezolvarea unor probleme punctuale şi utilizate o singură dată. Din acest motiv, în anii 1980 atât suportul cât şi aplicaţiile au fost denumite generic sisteme interactive de asistare a deciziei, aspectul interactiv fiind conferit în special de existenţa limbajelor grafice de modelare. Acest tip de sisteme sunt încadrate în prezent în clasa sistemelor informatice de asistare a deciziilor orientate spre modele.O mare parte din problemele decizionale se încadrează însă în clasa problemelor structurate care se rezolvă simplu, dacă se cunosc toate datele problemei. De exemplu, decizia în activitatea bursieră este o problemă de sesizare a momentului oportun pentru declanşarea unei acţiuni în funcţie de context (cum ar fi vânzarea sau cumpărarea de acţiuni în funcţie de fluctuaţia preţului acestora). Adevărata problemă constă în a dispune de un set de date relevante pentru fundamentarea deciziei.Se remarcă apariţia în ultimii ani a unei noi generaţii de sisteme informatice de asistare a deciziei, cele orientate pe date, care au baza (depozitul sau zăcământul) de date a corporaţie drept componentă tehnologică principală, funcţionarea lor fiind bazată pe analiza şi agregarea datelor, ca răspuns la necesitatea utilizării unor metode eficace de analiză. Funcţiile principale a acestor sisteme sunt: accesul imediat la date, realizarea unui mecanism pentru analize ad-hoc ale datelor actuale sau cu caracter istoric şi analiza informaţiilor.Sistemele informatice de asistare a deciziei orientate pe date sunt rezultatul unor tehnologii create special pentru atingerea următoarelor obiective:

* depozitarea unor volume mari de date istorice acumulate în cadrul organizaţiilor (Dataware) 18
* exploatarea depozitelor de date lor prin procesare analitică desfăşurată on-line(OLAP).Pe lângă suportul tehnologic, procesul de adoptare a deciziilor presupune şi un suport cognitiv, asigurat de componenta umană, considerată parte integrantă a sistemului de asistare a deciziei. Suportul cognitiv înglobează cunoştinţele şi experienţele anterioare ale decidentului, capacitatea sa de raţionament. Odată cu evoluţia tehnologiilor inteligenţei artificiale,s-au dezvoltat sistemele de gestiune a cunoştinţelor, care rezolvă probleme legate de stocarea,clasificarea, menţinerea, asigurarea calităţii şi utilizarea cunoştinţelor. Odată stocate într-o bază de cunoştinţe, în momentul în care trebuie adoptată o anumită decizie, cunoştinţele relevante pot fi extrase prin utilizarea unor tehnologii specifice. Integrarea componentei "cunoaştere" în sistemele informatice de asistare a deciziei a condus la apariţia unei noi clase: sistemele informatice de asistare a deciziei bazate pe cunoştinţe sau sisteme informatice de asistare inteligentă a deciziei Pentru atingerea obiectivului său principal - asistarea decidenţilor în rezolvarea problemelor manageriale sau organizaţionale - un sistem informatic poate face apel la una sau mai multe tehnologii informaţionale. în acest context, mai multe abordări sunt posibile:
* utilizarea anumitor tehnologii în mod independent, pentru rezolvarea diferitelor aspecte ale unei probleme complexe;
* utilizarea unor tehnologii care comunică între ele în sensul transferului de date şi informaţii în scopul soluţionării unei probleme;
* utilizarea mai multor tehnologii integrate într-un singur sistem (un sistem hibrid).Astfel, sistemele de asistare a deciziei orientate pe date pot îngloba tehnologii de modelare pentru efectuarea de estimări, previziuni, simulări asupra datelor analizate şi tehnologii inteligente pentru rezolvarea problemelor puse în termeni calitativi.Principalul obiectiv al acestor sisteme de asistare a deciziei manageriale îl constituie obţinerea unor soluţii pertinente pentru problemele pe care le abordează, şi nu utilizarea unei anumite tehnologii informaţionale. Acestea pot conlucra între ele în diferite moduri în scopul atingerii unei performanţe cât mai ridicate.

ECG este una dintre cele mai comune semnale utilizate în practica medicală din cauza naturii sale non invazive și a informațiilor pe care le conține. Au fost dezvoltate cateva sisteme și diferite abordari automatizate care utilizează tehnologia de calculator pentru a oferi diagnostic ECG. Aceste sisteme detecteaza anomalii și alte caracteristici în semnalul ECG care ajuta medicul la interpretarea diagnosticului. ECG sisteme suport de decizie poate servi ca un instrument de diagnostic pentru anomalii cardiace specifice, cum ar fi ischemia miocardică și aritmie.

## Electrocardiograma (ECG)

Electrocardiograma (ECG) este un test clinic care înregistrează activitatea electrică a inimii.
ECG-ul este utilizat pentru a măsura viteza și regularitatea batailor inimii, precum și mărimea și poziția camerelor, efectele medicamentelor sau a dispozitivelor folosite pentru a regla ritmul cardiac, și pentru a detecta prezența posibilelor deteriorari ale inimii. Un ECG este util pentru a determina dacă o persoană suferă de o boală de inimă. Dacă o persoană are dureri in piept sau palpitatii, un ECG va stabili dacă inima bate în mod normal. Dacă o persoană se află sub medicamente care afectează inima sau dacă pacientul este pe un stimulator cardiac, un ECG poate oferi informații cu privire la efectele imediate ale modificărilor nivelurilor de activitate sau de medicatie. Un ECG poate fi inclus ca parte a unei examinări de rutină la pacienții cu vârsta peste 40 de ani.
Analiza automata ECG constă într-o serie de proceduri care pot fi utilizate în scopul de a culege informatii clinice utile care ajuta medicul să ajungă la un diagnostic ,privind starea fiziopatologica a inimii pacientului, rapid și mai sigur. Analiza ECG este formata din patru etape:

1. de achiziție semnal
2. prelucrarea
3. extracție caracteristică
4. de diagnostic.

Achiziția semnal trebuie să îndeplinească anumite specificații referitoare frecvența de eșantionare (100Hz la 1 kHz), rezoluția (numărul de biți pentru fiecare probă, 6 și 16 ani) si sensibilitatea, care exprimă rata semnalului de amplitudine(de obicei 5 mV sau 6 mV). Semnalul ECG digital este apoi prelucrat și se filtrează prin a suprima zgomotul și a spori caracteristicile ECG relevante.

În etapa caracteristica de extracție, toate caracteristicile ECG relevante sunt recunoscute, iar unele dintre caracteristicile lor sunt calculate. Caracteristicile extrase variază de la cele simple, cum ar fi durata și amplitudinea la cele mai complexe cum ar fi pante, intervale, frecvențe, sau indici discriminatorii. Acestea sunt utilizate în etapa diagnosticului, deoarece valorile anumitor trăsături sunt indicatori ai existenței unei boli subiacente. Aparent, precizia de măsurare (Acc) este esențială în această etapă, iar metodele computerizate sunt utilizate pentru a răspunde în mod eficient.

Ultima etapă în analiza ECG este diagnosticul. Colaborarea cu experți medicali este necesară,iar caracteristicile individuale ale fiecărui pacient complică sarcina de luare a deciziilor. Au fost propuse diferite metode automate. Aceste sisteme detecteaza anomalii ECG, iar unele dintre ele pot produce, de asemenea interpretări pentru deciziile luate. Analiza ECG poate ajuta la diagnosticarea anomaliilor cardiace specifice, cum ar fi ischemia miocardică și aritmie.

### **Diagnosticul de ischemie miocardica**

Ischemia miocardică este starea patologica în care cantitatea de oxigen necesara muschiului inimii este însoțită de eliminarea necorespunzătoare a metaboliților datorită reducerii fluxului de sange sau perfuzie. Aceasta aprovizionare redusa cu sânge a miocardului determină modificări în semnalul ECG, cum ar fi abateri în segmentul ST și modificările undei T. Detectarea și evaluarea acestor modificari in ECG-ul de lunga durata este o metodă simplă și neinvaziva pentru a diagnostica ischemia..

Diagnosticul de ischemie a miocardului,utilizând semnalul ECG, poate fi descris ca o succesiune de două sarcini:detectarea bataii ischemice si definirea episodului ischemic. Prima ne arata daca bataile inimii sunt normale sau ischemice. Au fost propuse mai multe tehnici de clasificare ale bataii ischemice, care evaluează modificările de segment ST și modificările undei T, folosind diferite abordări metodologice. Mai precis, ei folosesc  modelarea parametrica(Papaloukas, Fo-tiadis, Likas, & Michalis, 2002a; Pitas, Strintzis, Grippas, & Xerostylides, 1983) , teoria wavelet (Senhadji, Carrault, Bellanger, & Passariello, 1995), a set of rules (Papaloukas, Fotiadis, Liavas, Likas, & Michalis, 2001; Papaloukas, Fotiadis, Likas, Stroumbis, & Michalis, 2002) , rețelele neuronale artificiale (Maglaveras, Stamkopoulos, Pappas, & Strintzis, 1998; Papadimitriou, Mav-roudi, Vladutu, & Bezerianos, 2001; Papaloukas, Fotiadis, Likas, & Michalis, 2002b; Stamko-poulos, Diamantaras, Maglaveras,& Stintzis, 1998),analiza de decizie multicriteriala (Goletsis, Papaloukas, Fotiadis, Likas, & Michalis,2003) , algoritmi genetici(Goletsis,Papaloukas, Fotiadis, Likas, & Michalis, 2004), și clasificarea folosind reguli de asociere(Exarchos, PapaloukasFotiadis, & Michalis, in press).

Detecția bătăii cardiace și clasificarea este un proces esențial în definirea episoadelor ischemice în semnalul ECG. Acuratețea clasificării bataii influențează definirea episodului ischemic, în care secvențele de batai ischemice trebuie să fie identificate.Au fost propuse diverse metode pentru detectarea episodului ischemic pe baza unui set de reguli, retele neuronale artificiale, logica neclara și alte tehnici de semnal de analiză

Cele mai frecvente tehnici pentru problema clasificarii batailor  sunt abordările bazate pe retelele neuronale și cele bazate pe reguli. Abordările bazate pe retelele neuronale au condus la înaltă performanță, dar prezintă un dezavantaj importantă datorită incapacității lor de a oferi explicații pentru deciziile de clasificare.Abordări bazate pe reguli prezintă caracteristica foarte de dorit de interpretare a deciziilor, dar performanța lor nu este la fel de satisfăcătoare în ceea ce privește acuratețea.

Un sistem recent bazat pe cunoaștere analizează semnalul ECG folosind un algoritm de patru etape. Cele patru etape corespund manipularii zgomotului și extracției caracteristice ECG, clasificarea batailor si identificarea duratei episodului ischemic. În prima etapă, procesarea înregistrării ECG este realizată pentru a obține eliminarea zgomotului și extragerea caracteristicilor de semnal care trebuie utilizate pentru caracterizarea ritmului. În a doua etapă, fiecare bataie este clasificata ca normala, anormala (ischemic), sau artefacta. Aceste informații sunt utilizate în a treia etapă unde fiecare 30 de secunde de fereastră ECG este clasificata drept ischemica sau nu. În etapa a patra,este realizata  identificarea punctelor de început și de sfârșit ale fiecărui episod ischemic. Sistemul de mai sus este utilizat pentru a detecta episoadele generale ale ischemiei, dar si  pentru a distinge, de asemenea, episoadele ST din episoadele T Acesta din urmă au o mare importanță clinică, deoarece prognosticul episoadelor ischemice cu modificări de segment ST este mai grav decat cele cu doar modificări T.

### **Diagnosticul aritmiilor**

Aritmia poate fi definită fie ca o singura bataie neregulata a inimii (bătăie aritmica) sau ca un grup de batai neregulate ale inimii (episod aritmic). Aritmiile pot afecta ritmul cardiac, cauzând ritmuri neregulate, cum ar fi o bataie lenta sau rapida. Aritmiile pot afecta si o inimă sănătoasă și să aiba consecințe minime ( aritmie sinusală respiratorie, care este o variație naturală periodică a frecvenței cardiace, corespunzător activității respiratorii), dar ele pot indica, de asemenea, o problemă gravă care poate duce la accident vascular cerebral sau la moarte subită cardiacă.

Mai multi cercetatori au abordat problema detectării automate și clasificarea ritmurilor cardiace. Unele tehnici sunt bazate pe detectarea unui singur tip de aritmie și diferenta fata de ritmul sinusal normal, sau diferenta între două tipuri diferite de aritmie utilizând analiza timp de domeniu (Throne, Jenkins, si DiCarlo, 1991), secventiala ipoteza-testare algoritm (Thakor, Zhu, și Pan, 1990), intervale prag de trecere (Clayton, Murray, & Campbell, 1993), rețele neuronale artificiale (Clayton, Murray, & Campbell, 1994; Yang, Device, si Macarlane, 1994), Analiza timp-frecvență (Afonso & Tompkins,1995; Tsipouras & Fotiadis, 2004), cartografierea teoriei de rezonanță adaptiva neclara (Ham & Han, 1996) si algoritmul de detecție secvențială (Chen, Clarkson, 1996). O altă categorie de metode de detectare a aritmiilor si clasificarea lor se bazează pe detectarea diferitelor tipuri de ritm cardiac și clasificarea acestora în două sau trei tipuri de aritmie si ritmul sinusal normal. Tehnici din această categorie includ multilaterale de testare multipla a ipotezei secvențiale (Thakor, Natarajan, si Tomaselli, 1994), analiza wavelet (Khadra, Al-Fahoum, și Al-Nashash, 1997), rețele neuronale artificiale (Minami, Nakajima, si Toyoshima, 1999), analiza multifractala (Wang, Zhu, Thakor, și Xu, 2001), precum și modelarea dinamica neliniara (Owis,
Abou-Zied, Youssef, si Kadah, 2002). Este de remarcat faptul că toate metodele abordeaza detectarea a doar catorva tipuri de aritmie (tahicardie atrială, tahicardie ventriculară, fibrilație atrială și fibrilație ventriculară). Clasificarea fiecarei batai a ECG-ului  este un alt domeniu de interes, în cazul în care fiecare bataie este clasificată în mai multe tipuri diferite de ritm folosind rețele neuronale artificiale (Dokur & Ölmez, 2001), rețelele neuronale neclare (Osowski & Linh, 2001),"abordarea amestec de experți "(Hu, Palreddy, si Tompkins, 1997), funcțiile Hermite combinate cu hărți auto-organizatoare (Lagerholm, Peterson, Braccini, Eben-drandt, si Sornmo 2000), și analiza timp-frecvență, combinate cu sisteme bazate pe cunoaștere (Tsipouras, Fotiadis, si Sideris, 2002). Aceste metode clasifica mai multe tipuri de batai aritmice, dar se concentreaza pe clasificarea unei singure batai aritmice și nu pe detectarea episoadelor aritmice.

Cele mai multe studii sunt bazate pe analiza semnalului ECG. În aceste metode, caracteristicile ECG-ului sunt extrase și utilizate pentru detectarea și / sau clasificarea aritmiilor. Cu toate acestea, prezența zgomotului face extragerea caracteristicilor dificila și, în unele cazuri imposibila. De asemenea,cele mai multe metode sunt consumatoare de timp și ineficiente pentru analiza in timp real. O alternativă ar fi utilizarea doar semnalului intervalului RR. În acest caz, este de așteptat ca anumite tipuri de aritmii pot fi detectate și clasificate.

O lucrare recentă pentru o metodă de detectare a aritmiei bazate pe timp și pe analiză timp-frecvență (Tsipouras & Fotiadis, 2004) utilizează numai semnalul intervalului RR și caracteristicile pulsului. Initial, semnalul duratei intervalului RR este extras din înregistrări ECG și segmentat în intervale mici. Analiza se bazează pe timp și caracteristicile de timp-frecvență. Măsurătorile de timp-domeniu sunt extrase și mai multe combinații între caracteristicile obținute sunt folosite pentru a instrui un set de rețele neuronale. Short-time Fourier transform, și mai multe distribuții de timp-frecvență sunt utilizate în analiza de timp-frecvență. Decizia finală se face cu ajutorul unui set de reguli. Abordarea propusă este testat folosind baza de date MIT-BIH Aritmie și se obțin rezultate satisfăcătoare atat pentru sensibilitate cat si pentru specificitatea detectarii segmentului aritmic (87,5% și 89,5%, respectiv, pentru analiza timp-domeniu, precum și 90% și 93%, respectiv, pentruanaliza timp-frecvență-domeniu).

## Concluzie

Am prezentat o revizuire generală a diagnosticului ECG folosind sisteme de suport a deciziei. Prelucrarea ECG-ului computerizat poate fi împărțită în mai multe etape. Cele mai importante sunt analiza și diagnosticul. Varietatea sistemelor dezvoltate pentru a aborda automatizarea acestor două sarcini prezinta mare interes pentru acest domeniu științific și importanța sa clinica. Metodele dezvoltate diferă în ceea ce privește acuratețea, dar fiecare dintre ele are avantaje unice. O combinație adecvată a tehnicilor de mai sus pot îmbunătăți rezultatele analizei ECG și a diagnosticului. Medicul, cu toate acestea, rămâne responsabil pentru a evalua producția sistemelor și de a face diagnosticul final.

## TERMENI CHEIE

Variabilitatea pulsului: Modificările din ritmul cardiac între doua bătăi de inimă consecutive.

Episodul ischemică: Un episod ischemic este definit ca o perioadă de nu mai puțin de 30 secunde care contine batai ischemice.

Semnalul intervalului RR: semnalul produs de duratele între doua unde R consecutive.

###