Построение зависимостей изменения параметров организма ребенка от возраста

Актуальность исследования, проведенного в статье, обусловлена необходимостью прогнозирования рисков, которые угрожают жизни ребенка, имеющего врожденный порок сердца, с целью планирования проведения хирургических вмешательств. Прогноз состояния сердечно-сосудистой системы осуществляется на основе нульмерной модели кровообращения. Для этого предлагается создать квазистационарную модель, в которой параметры сердечно-сосудистой системы изменяются в зависимости от возраста ребенка. На основе анализа данных регионального мониторинга здоровья детей в статье сформулирована гипотеза о том, что параметры организма ребенка изменяются в зависимости от возраста по экспоненциальному закону. Экспериментальные исследования на основе данных мониторинга подтвердили выдвинутую гипотезу. Предложена и исследована методика построения изменения параметров сердечно-сосудистой системы ребенка в зависимости от возраста. Для установления этой зависимости достаточно иметь значение параметра для ребенка в текущий момент времени и в другой момент времени для среднего ребенка данного пола. Предложен алгоритм получения экспериментальной экспоненциальной зависимости на основе использования итерационного метода Ньютона для решения нелинейного уравнения. Реализация предложенной методики позволяет прогнозировать состояние сердечно-сосудистой системы ребенка для планирования таких вмешательств, как хирургическое устранение врожденных пороков сердца.

1. Бокарева А.А. Сбор и анализ данных по сердечно-сосудистым заболеваниям на фоне Covid-19 для выявления закономерностей и вероятных прогнозов на основе существующей статистики. В сборнике: Пятидесятая научная и учебно-методическая конференция Университета ИТМО: Альманах научных работ молодых учёных Университета ИТМО: Том 3, 01-04 февраля 2021 года, Санкт Петербург, Россия. Санкт-Петербург: Национальный исследовательский университет ИТМО; 2021. С. 26–30.

2. Холл Дж.Э. Медицинская физиология по Гайтону и Холлу. Москва: Логосфера; 2018. 1328 с.

3. Бокерия Л.А., Гудкова Р.Г., Милиевская Е.Б., Кудзоева З.Ф., Прянишников В.В. Сердечно-сосудистая хирургия-2016. Болезни и врожденные аномалии системы кровообращения. Москва: Национальный медицинский исследовательский центр сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева; 2017. 228 с.

4. Лищук В.А. Математическая теория кровообращения. Москва: Медицина; 1991. 256 с.

5. Frolov S.V., Sindeev S.V., Lischouk V.A., Gazizova D.S., Liepsch D., Balasso A.A lumped parameter model of cardiovascular system with pulsating heart for diagnostic studies. Journal of Mechanics in Medicine and Biology. 2017;17(3). https://doi.org/10.1142/S0219519417500567

6. Al-Mayah A. Biomechanics of Soft Tissues: Principles and Applications. Boca Raton: CRC Press; 2018. 188 p. https://doi.org/10.1201/9781351135825

7. Бабаков Н.А., Воронов А.А., Воронова А.А. и др. Теория автоматического управления. В 2-х ч. Ч. I. Теория линейных систем автоматического управления. Москва: Высшая школа; 1986. 367 с.

8. Фролов С.В., Лядов М.А., Остапенко О.А. Экспертная система оценки физического развития ребенка на основе аппарата реляционной алгебры. Биотехносфера. 2013;(6):28–39.

9. Яблонский А.И., Кузнецов А.В., Шилкина Е.И. и др. Высшая математика. Общий курс. Минск: Вышэйшая школа; 2000. 352 с.

10. Петухов Д.С., Телышев Д.В. Математическая модель сердечно-сосудистой системы педиатрических пациентов с врожденными пороками сердца. Медицинская техника. 2016;(4):9–11.

11. Szabó G., Soans D., Graf A., Beller C.J., Waite L., Hagl S. A new computer model of mitral valve hemodynamics during ventricular filling. European Journal of Cardio-Thoracic Surgery. 2004;26(2):239–247. https://doi.org/10.1016/j.ejcts.2004.03.018