Способ экспресс-оценки изменений легочной ткани при covid-19 без применения компьютерной томографии органов грудной клетки
Владельцы патента RU 2742429:
ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ГОРОДА МОСКВЫ "ГОРОДСКАЯ КЛИНИЧЕСКАЯ БОЛЬНИЦА N 67 ИМЕНИ Л.А. ВОРОХОБОВА ДЕПАРТАМЕНТА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ГОРОДА МОСКВЫ" (RU)
Изобретение относится к области медицины, а именно к пульмонологии и терапии, и может быть использовано для оперативной оценки тяжести состояния пациентов с COVID-19, позволяющей, в том числе, определить необходимость госпитализации пациента в стационар. Способ экспресс-оценки изменений легочной ткани при COVID-19 включает определение комплекса диагностически значимых показателей, для чего проводят измерение уровня биомаркеров в образце биологических жидкостей - крови и мочи, полученных у субъекта; физикальное обследование; сбор анамнеза, получая данные о диагностически значимых показателях: тяжесть состояния пациента, частота дыхания, наличие отдышки или затрудненного дыхания, температура тела, наличие чувства заложенности в грудной клетке, наличие слабости и/или чувства ломоты, наличие кашля, тип кашля, пол обследуемого, возраст обследуемого, ишемическая болезнь сердца, отнесение обследуемого к группе риска: наличие хронических заболеваний, и/или наличие беременности, и/или возраст 65 лет и старше, а также количественные показатели антител IgG и IgM к SARS-CoV-2, С-реактивного белка, абсолютное число лимфоцитов, абсолютное число гранулоцитов, абсолютное число нормобластов, СОЭ по Вестергрену, RDW, гематокрит, антиген р24 HIV-1 и/или антитело HIV-1/2, уробилиноген, нитриты; совокупность полученных данных обрабатывают с использованием по меньшей мере одной классификационной модели, обученной для определения: отсутствия поражения легочной ткани, легкой, средне-тяжелой или тяжелой степени поражения легочной ткани. Достигаемым техническим результатом при использовании разработанного способа является возможность оценки степени изменения легочной ткани при COVID-19 в экспресс-режиме без использования инструментальных методов исследования. 2 з.п. ф-лы, 5 табл., 2 ил.
Область техники, к которой относится изобретение
Изобретение относится к области медицины, а именно к пульмонологии и терапии, и может быть использовано для оперативной оценки тяжести состояния пациентов с COVID-19, позволяющей, в том числе, определить необходимость госпитализации пациента в стационар.
Всемирная организация здравоохранения 11 марта 2020 года объявила пандемию по заболеванию COVID-19, вызываемому вирусом SARS-CoV-2. В условиях пандемии коронавирусной инфекции компьютерная томография органов грудной клетки (КТ ОГК) занимает важное место в диагностике заболевания. КТ-данные могут служить предикторами необходимости госпитализации в стационар и вероятности неблагоприятного исхода в отделениях реанимации и интенсивной терапии. В то же время, существенные недостатки процедуры КТ ОГК - низкая удельная ресурсоемкость, высокие экономические затраты, проблемы радиационной безопасности пациентов и медицинского персонала - требуют поиска новых подходов для определения тяжести течения пневмонии при COVID-19.
Уровень техники
Известен метод оценки изменений в легких при COVID-19 (Морозов С.П., Проценко Д.Н., Сметанина С.В. и др. Лучевая диагностика коронавирусной болезни (COVID-19): организация, методология, интерпретация результатов: препринт № ЦДТ - 2020 - II. Версия 2 от 17.04.2020 // Серия «Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики». - Вып. 65. - М.: ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ», 2020.). Согласно данной публикации основным методом для диагностики, подтверждения и оценки динамики COVID-19 (с учетом клинических и лабораторных данных) является компьютерная томография (КТ) органов грудной клетки в высоком разрешении. Вместе с тем их применение не показано для скрининга коронавирусной инфекции при отсутствии симптомов острого респираторного вирусного заболевания. Типичные проявления COVID-19 при КТ органов грудной клетки: многочисленные уплотнения легочной паренхимы по типу «матового стекла» преимущественно округлой формы, различной протяженности с/без консолидации; утолщение междолькового интерстиция по типу «булыжной мостовой»; периферической, мультилобарной локализации. В целом, по данным лучевых методов, выделяют нулевую, легкую, средне-тяжелую, тяжелую и критическую степени тяжести заболевания. Под нулевой степенью тяжести заболевания подразумевают либо нормальную картину легких, либо признаки любых иных патологических состояний (воспалительных, онкологических и т.д.). Оценка тяжести заболевания проводится исходя из процента вовлечения в патологический процесс паренхимы легкого (учитывается состояние легкого с наибольшим поражением).
В Российской Федерации, согласно Временным методическим рекомендациям Российского общества рентгенологов и радиологов и Российской ассоциации специалистов по ультразвуковой диагностике в медицине (Синицын В.Е., Тюрин И.Е., Митьков В.В. Временные согласительные методические рекомендации Российского общества рентгенологов и радиологов (РОРР) и Российской ассоциации специалистов ультразвуковой диагностики в медицине (РАСУДМ) «Методы лучевой диагностики пневмонии при новой коронавирусной инфекции COVID-19» (версия 2). Вестник рентгенологии и радиологии. 2020; 101(2):72-89), в условиях большого потока пациентов для быстрой оценки изменений в легких, выявленных при КТ, рекомендована так называемая «эмпирическая» визуальная шкала. Она основана на визуальной оценке примерного объема уплотненной легочной ткани. Данная шкала имеет 5 градаций, начинается с 0, а далее ‒ деление по интервалам 25%. В Департаменте здравоохранения Москвы используют методические рекомендации, согласно которым следует проводить оценку изменений легочной ткани при COVID-19 по данным КТ ОГК, основанную на определении процента поражения легкого. Процент поражения оценивают отдельно по каждому легкому. Категорию изменений определяют по легкому с наибольшим поражением.
Однако массовое применение КТ ОГК для оценки изменений паренхимы легких при COVID-19 имеет ряд ограничений и недостатков:
• Риск создания искусственных эпидемических очагов (невозможность полноценной стерилизации аппарата КТ, воздуха в помещении между процедурами, необходимость нарушения режима самоизоляции для пациентов, не потребовавших госпитализации).
• Нерациональная работа бригад скорой помощи (работа с пациентами амбулаторных КТ-центров - занятость бригады от 3 часов на 1 пациента).
• Экономические затраты на проведение КТ.
• Проблемы, связанные с радиационной безопасностью пациентов и врачей (в особенности лиц молодого возраста).
В качестве альтернативного метода для определения тяжести поражения легких при COVID-19 специалисты Национального медицинского исследовательского центра хирургии имени А.В. Вишневского разработали ультразвуковой метод определения площади поражении паренхимы легких (патент РФ 2729368, 06.08.2020 - прототип). Согласно данному методу осуществляют дифференцирование умеренных либо выраженных интерстициальных изменений, при выявлении в зонах исследования выраженных интерстициальных изменений определяют степень тяжести пневмонии при COVID -19, вызванной вирусом SARS-CoV-2, по формуле: S= 4n/N, где S - степень тяжести, характеризующаяся площадью поражения легочной ткани, n - число зон с выявленными изменениями, N - общее число зон, по которым было проведено уз-исследование. При получении значения степени тяжести 0 ≤ S< 1 делают вывод о площади поражении паренхимы легких до 25%. При получении значения 1 ≤ S< 2 делают вывод о площади поражении паренхимы легких от 25 до 50%. При получении значения 2 ≤ S< 3 делают вывод о площади поражении паренхимы легких от 50 до 75%. При получении значения S ≥ 3 делают вывод о площади поражении паренхимы легких от 75% и более.
Однако известный метод не обеспечивает необходимую точность диагностики, так как не учитывает общую клиническую картину и часто требует применения других вариантов диагностической визуализации.
Решаемой технической проблемой являлась разработка экспресс-оценки изменений легочной ткани при COVID-19, не требующей использования лучевых методов диагностики, но обеспечивающих высокую точность диагностики.
Раскрытие сущности изобретения
Достигаемым техническим результатом при использовании разработанного способа является возможность оценки степени изменения легочной ткани при COVID-19 в экспресс режиме без использования инструментальных методов исследования.
Указанный результат достигается благодаря следующей совокупности существенных признаков:
определяют комплекс диагностически значимых показателей, для чего проводят измерение уровня биомаркеров в образце биологических жидкостей - крови и мочи, полученных у субъекта; физикальное обследование; сбор анамнеза;
получают данные о диагностически значимых показателях: тяжесть состояния пациента, частота дыхания, наличие отдышки или затруднённого дыхания, температура тела, наличие чувства заложенности в грудной клетке, наличие слабости и/или чувства ломоты, наличие кашля, тип кашля, пол обследуемого, возраст обследуемого, ишемическая болезнь сердца, отнесение обследуемого к группе риска: наличие хронических заболеваний, и/или наличие беременности, и/или возраст 65 лет и старше, а также количественные показатели наличия антител IgG и IgM к SARS-CoV-2 IgG, IgM, С-реактивного белка, абсолютное число лимфоцитов, абсолютное число гранулоцитов, абсолютное число нормобластов, СОЭ по Вестергрену, RDW, гематокрит, антиген р24 HIV-1 и/или антитело HIV-1/2, уробилиноген, нитриты;
совокупность полученных данных обрабатывают с использованием по меньшей мере одной классификационной модели, обученной для определения: отсутствия поражения легочной ткани, легкой, средне-тяжелой или тяжелой степени поражения легочной ткани.
В качестве классификационных моделей целесообразно использовать метод «случайного леса» (random forest).
В том случае если возможно исследовать характеристики свертывания крови, то дополнительно определяют D-димер, верхнюю референсную границу на D-димер (с учетом используемой тест-системы), глюкозу.
Нами был проведен анализ взаимосвязи различных клинико-лабораторных параметров (исходно исследовалось 186 переменных) с объемом поражения легочной ткани по данным КТ ОГК 430780 пациентов. На основании данного анализа был определен комплекс показателей, обладающих наибольшей значимостью в прогнозировании изменений легочной ткани при COVID-19. Параметры с наибольшей значимостью были включены в качестве предиктивных признаков в обучающую модель, построенную с использованием алгоритмов машинного обучения (случайный лес и нейронная сеть). При валидации результатов, полученных с использованием классификационной модели (0-1 КТ против 2-4 КТ), доля правильных ответов (accuracy) составила 90%.
Кроме того, благодаря разработанному методу минимизируется необходимость использования КТ ОГК для оценки категории изменений легочной ткани при COVID-19. Определение степени изменений в легочной ткани в экспресс режиме позволяет осуществить своевременную госпитализацию в стационар пациентов с высокой вероятностью тяжелого течения пневмонии за счет сокращения диагностического этапа амбулаторного КТ-центра/минимизации времени ожидания процедуры КТ ОГК при адекватном использовании ресурсов амбулаторного КТ-центра.
Пациенту с подтвержденной COVID-19 инфекцией, проводят комплекс клинического обследования:
1. сбор анамнеза;
2. физикальное обследование;
3. лабораторные исследования:
3.1. клинический анализ крови с лейкоцитарной формулой;
3.2. клинический анализ мочи.
Перечисленные показатели оценивают или в абсолютных значениях или в условных единицах (Таблица 1).
Таблица 1. Оценка показателей.
Показатель | Оценка |
Физикальное обследование | |
Тяжесть состояния пациента | Без симптомов «0 усл ед» Лёгкая степень тяжести «1 усл ед» Средняя степень тяжести «2 усл ед» Тяжёлая степень тяжести «3 усл ед» |
Частота дыхания | Число дыхательных движений в минуту |
Наличие отдышки или затруднённого дыхания | Отсутствие «0» Наличие «1» |
Температура тела | Градусы С |
Наличие чувства заложенности в грудной клетке | Отсутствие «0» Наличие «1» |
Наличие слабости и/или чувства ломоты | Отсутствие «0» Наличие «1» |
Наличие кашля | Кашель отсутствует «0 усл ед» Кашель присутствует «1 усл ед» |
Тип кашля | Сухой кашель «0 усл ед» Кашель с мокротой «1 усл ед» |
Анамнез | |
Пол обследуемого | мужской «0 усл ед» женский «1 усл ед» |
Возраст обследуемого | Лет |
Ишемическая болезнь сердца | Отсутствие «0 усл ед» Наличие «1 усл ед» |
Отнесение обследуемого к группе риска | Нет «0 усл ед» Наличие хронических заболеваний «1 усл ед» Наличие беременности «2 усл ед» Возраст 65 лет старше «3 усл ед» |
Клинический анализ крови | |
IgG к SARS-CoV-2 | коэф. Позитив |
IgM к SARS-CoV-2 | коэф. Позитив |
С-реактивный белок | мг/л |
Абсолютное число лимфоцитов | тыс/мкл |
Абсолютное число гранулоцитов (нейтрофилы+базофилы+эозинофилы) | тыс/мкл |
Абсолютное число нормобластов | кл/100 лейк. |
СОЭ по Вестергрену | мм/ч |
D-димер* | нг/мл |
Референсная граница сверху на D-димер (в зависимости от используемой тест-системы)* | верхняя граница референсного интервала |
Значение глюкозы* | ммоль/л |
Значение RDW | % |
Значение гематокрита | % |
Антиген р24 HIV-1 и/или Антитела HIV-1/2 |
отсутствуют «0 усл ед» присутствуют «1 усл ед» |
Клинический анализ мочи | |
Уробилиноген | мкмоль/л |
Нитриты | Значение NIT: 0- отсутствуют 1- слабоположительный результат + 2- положительный ++ |
* данные учитываются дополнительно, при этом повышается точность оценки.
На базе разметки данных всех пациентов была построена модель на основе алгоритмов машинного обучения («случайный лес», нейронная сеть) и валидирована.
Случайный лес (random forest) - алгоритм машинного обучения, заключающийся в использовании ансамбля деревьев решений. Все деревья строятся независимо по следующей схеме:
• Выбирают подвыборку обучающей выборки - по ней строят дерево (для каждого дерева - своя подвыборка).
• Для построения каждого расщепления в дереве просматривают случайные признаки (для каждого нового расщепления - свои случайные признаки).
• Выбирают наилучший признак и расщепление по нему (по заранее заданному критерию). Дерево строится до исчерпания выборки (пока в листьях не останутся представители только одного класса).
Обучение нейросетей происходит в два этапа:
• Прямое распространение ошибки;
• Обратное распространение ошибки.
Во время прямого распространения ошибки делается предсказание ответа. При обратном распространении ошибка между фактическим ответом и предсказанным минимизируется.
Параметры обследования используют для расчета классификационной модели, в результате чего определяют следующие показатели оценки тяжести пневмонии, ассоциированной с COVID-19:
• Вероятность легкой степени тяжести (КТ 0-1) - пациент не требует госпитализации и может проходить лечение на дому.
• Вероятность средне-тяжелой и тяжелой пневмонии (КТ 3-4)- пациент должен быть незамедлительно госпитализирован в стационар для проведения интенсивной терапии.
При этом КТ2 не относится ни к легкой, ни к средне-тяжелой форме. Пациенты с КТ2 могут лечиться дома, а также могут быть госпитализированы в ходе динамического наблюдения.
Основная задача разработанного способа состояла в идентифицировании пациентов с КТ 0-1 (не требующих проведения КТ) и пациентов с КТ 3-4 (требующих срочной госпитализации без предварительного исследования в КТ центре).
• Предполагаемая степень КТ: установление точной степени тяжести КТ0/КТ1/КТ2/КТ3/КТ4
Каждая степень обозначает оценку вовлеченности легочной ткани (Морозов С.П., Проценко Д.Н., Сметанина С.В. и др. Лучевая диагностика коронавирусной болезни (COVID-19): организация, методология, интерпретация результатов: препринт № ЦДТ - 2020 - II. Версия 2 от 17.04.2020 // Серия «Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики». - Вып. 65. - М.: ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ», 2020.):
< 5% - КТ0
5-25% - КТ1
26-49% - КТ2
50-75% КТ3
>75% КТ4
Нами был использован ROC-анализ для оценки качества моделей (фиг 1, а и b, - ROC-кривые на тестовых выборках для бинарной задачи (а, b)). На графиках (фиг 1: а и b) продемонстрированы модели с наилучшей прогностической силой для КТ3-4 и КТ0-1, в данном случае random forest и нейронная сеть.
Таблица 2 демонстрирует, в каком проценте случаев каждый из прогнозных классов (0,1,2,3+) был распознан как реальный класс по данным КТ ОГК. Так, КТ0 в 60% случаев было распознано как КТ0, в 24,6% как КТ1, в 5,9% как КТ2 и в 3,4% как КТ3+.
Пример 1. Пациент А, 47 лет. Диагноз: COVID-19-ассоциированная пневмония. КТ 3 (U07.2)
Таблица 3.
Метод | КТ0 | КТ1 | КТ2 | КТ3+ |
Классификатор 01-24 | 0.045 | 0.995 | ||
Классификатор 02-34 | 0.2 | 0.8 | ||
Классификатор по всем КТ | 0.01 | 0.09 | 0.24 | 0.66 |
Согласно данным, представленным в таблице 3 с вероятностью 99,5% у пациента имеет место степень поражения не ниже КТ2. Классификаторы КТ02-КТ3-4 и по всем степеням КТ указывают на наибольшую вероятность поражения не ниже КТ3.
Признак | Значение |
Осмотр тяжести врача | Тяжелая |
Частота дыхания | 22 |
Есть одышка или затрудненное дыхание | Присутствует |
Температура тела | 37,5 |
Заложенность в грудной клетке | Присутствует |
IGG | 7,06 |
IGM | 0,72 |
C-реактивный белок | 65,1 |
Пол | Мужской |
Слабость или ломота | Присутствует |
Возраст | 47,0 |
PCR | Не обнаружено |
Кашель | Присутствует |
Тип кашля | Сухой |
Число лимфоцитов | 1,3 |
Число гранулоцитов | 3,4 |
Число нормобластов | 0,0 |
СОЭ по Вестергрену | 12,0 |
D-димер | 0,66 |
Глюкоза | 6,1 |
Ишемическая болезнь сердца | Нет |
RDW | 13,6 |
Гематокрит | 47,0 |
Группа риска | Хроники |
Исследование антител/антигена | |
HIV | 0,0 |
URO | 3,2 |
NIT | 0 |
Для подтверждения полученного с помощью разработанного нами метода вывода, пациенту проведена КТ ОГК. Заключение по данным КТ ОГК: COVID-19-ассоциированная пневмония. КТ 3. Таким образом, заключения, сделанные на основании разработанного метода и стандартного - совпали.
Пример 2. Пациент В, 67 лет. Диагноз: COVID-19-ассоциированная пневмония. КТ 2 (U07.2)
Таблица 4
Метод | КТ0 | КТ1 | КТ2 | КТ3+ |
Классификатор 01-24 | 0.026 | 0.74 | ||
Классификатор 02-34 | 0.96 | 0.04 | ||
Классификатор по всем КТ | 0.06 | 0.27 | 0.58 | 0.09 |
Согласно данным, представленным в таблице 4 с вероятностью 74% у пациента имеет место степень поражения не ниже КТ2. Классификаторы КТ02-КТ3-4 и по всем степеням КТ указывают на наибольшую вероятность поражения легких, соответствующую КТ2.
Признак | Значение |
Осмотр тяжести врача | Средняя |
Частота дыхания | 18 |
Есть одышка или затрудненное дыхание | Присутствует |
Температура тела | 36,8 |
Заложенность в грудной клетке | Присутствует |
IGG | 0,65 |
IGM | 0,57 |
C-реактивный белок | 65,1 |
Пол | Женский |
Слабость или ломота | Присутствует |
Возраст | 67,0 |
PCR | Не обнаружено |
Кашель | Присутствует |
Тип кашля | Сухой |
Число лимфоцитов | 1,3 |
Число гранулоцитов | 3,4 |
Число нормобластов | 0,0 |
СОЭ по Вестергрену | 12,0 |
D-димер | - |
Глюкоза | - |
Ишемическая болезнь сердца | Нет |
RDW | 13,6 |
Гематокрит | 47,0 |
Группа риска | Хроники |
Исследование антител/антигена | |
HIV | 0,0 |
URO | 3,2 |
NIT | 0 |
Для подтверждения полученного с помощью разработанного нами метода вывода, пациенту проведена КТ ОГК. Заключение по данным КТ ОГК: COVID-19-ассоциированная пневмония. КТ 2. Таким образом, заключения сделанные на основании разработанного метода и стандартного - совпали.
Пример 3. Пациент С., 41 год. Диагноз: COVID-19-ассоциированная пневмония. КТ 1 (U07.1)
Таблица 5
Метод | КТ0 | КТ1 | КТ2 | КТ3+ |
Классификатор 01-24 | 0.97 | 0.03 | ||
Классификатор 02-34 | 1.0 | 0.0 | ||
Классификатор по всем КТ | 0.2 | 0.78 | 0.02 | 0.0 |
Согласно данным, представленным в таблице 5 с вероятностью 97% у пациента имеет место степень поражения не выше КТ1. Классификаторы КТ02-КТ3-4 и по всем степеням КТ указывают на наибольшую вероятность поражения легочной ткани, соответствующую КТ1.
Признак | Значение |
Осмотр тяжести врача | Легкая |
Частота дыхания | 19 |
Есть одышка или затрудненное дыхание | Отсутствует |
Температура тела | 37,0 |
Заложенность в грудной клетке | Присутствует |
IGG | 1,18 |
IGM | 0,36 |
C-реактивный белок | 1,59 |
Пол | Мужской |
Слабость или ломота | Присутствует |
Возраст | 41,0 |
PCR | Обнаружено |
Кашель | Присутствует |
Тип кашля | Сухой |
Число лимфоцитов | 1,3 |
Число гранулоцитов | 3,4 |
Число нормобластов | 0,0 |
СОЭ по Вестергрену | 12,0 |
D-димер | - |
Глюкоза | - |
Ишемическая болезнь сердца | Нет |
RDW | 13,6 |
Гематокрит | 47,0 |
Группа риска | Хроники |
Исследование антител/антигена | |
HIV | 0,0 |
URO | 3,2 |
NIT | 0 |
Для подтверждения полученного с помощью разработанного нами метода вывода, пациенту проведена КТ ОГК. Заключение по данным КТ ОГК: COVID-19-ассоциированная пневмония. КТ 1. Таким образом, заключения сделанные на основании разработанного метода и стандартного - совпали.
1. Способ экспресс-оценки изменений легочной ткани при COVID-19, включающий определение комплекса диагностически значимых показателей, для чего проводят измерение уровня биомаркеров в образце биологических жидкостей - крови и мочи, полученных у субъекта; физикальное обследование; сбор анамнеза, получая данные о диагностически значимых показателях: тяжесть состояния пациента, частота дыхания, наличие отдышки или затрудненного дыхания, температура тела, наличие чувства заложенности в грудной клетке, наличие слабости и/или чувства ломоты, наличие кашля, тип кашля, пол обследуемого, возраст обследуемого, ишемическая болезнь сердца, отнесение обследуемого к группе риска: наличие хронических заболеваний и/или наличие беременности и/или возраст 65 лет и старше, а также количественные показатели антител IgG и IgM к SARS-CoV-2, С-реактивного белка, абсолютное число лимфоцитов, абсолютное число гранулоцитов, абсолютное число нормобластов, СОЭ по Вестергрену, RDW, гематокрит, антиген р24 HIV-1 и/или антитело HIV-1/2, уробилиноген, нитриты; совокупность полученных данных обрабатывают с использованием по меньшей мере одной классификационной модели, обученной для определения: отсутствия поражения легочной ткани, легкой, средне-тяжелой или тяжелой степени поражения легочной ткани.
2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что в качестве классификационных моделей используют метод «случайного леса» (random forest).
3. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что дополнительно определяют D-димер, верхнюю референсную границу на D-димер, глюкозу.