MATHEMATICAL MODELS AND ALGORITHMS FOR CLINICAL DECISION SUPPORT IN HEMATOLOGY BASED ON BLOOD GASOMETRY TECHNOLOGY

2025

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.51885/3134-8025_jics_2026_1_11
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

В работе представлено математическое и алгоритмическое обоснование системы поддержки клинических решений для пациентов гематологического профиля на основе анализа газометрии крови. Разработана вычислительная модель, интегрирующая уравнения газообмена и кислотно-основного равновесия, включая соотношение Гендерсона–Хассельбаха, оценку анионной разницы и компенсационных механизмов. Предложенный алгоритм позволяет формализовать интерпретацию показателей рН, 𝑃𝑎𝐶𝑂2,𝐻𝐶𝑂3−и степени оксигенации, обеспечивая дифференциацию метаболических и респираторных нарушений. Результаты демонстрируют повышение объективности и воспроизводимости диагностики, а также возможность интеграции модели в клинические информационные системы. Разработанный подход способствует снижению диагностических ошибок и ускорению принятия решений в условиях интенсивной терапии.