МОДЕЛЬ ПОДДЕРЖКИ КЛИНИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ НАРУШЕНИЙ КИСЛОТНО-ОСНОВНОГО РАВНОВЕСИЯ ПО ДАННЫМ ГАЗОМЕТРИИ КРОВИ НА ОСНОВЕ УРАВНЕНИЯ ГЕНДЕРСОНА-ХАССЕЛЬБАХА

В статье рассматривается система поддержки клинических решений для диагностики нарушений кислотно-основного равновесия на основе анализа газового состава крови с использованием уравнения Гендерсона-Хассельбаха. В условиях возрастающих требований к точности и скорости клинической диагностики особую актуальность приобретает алгоритмизированная интерпретация показателей газометрии. Работа направлена на систематизацию ключевых параметров ABG (рН, 𝑃𝑎𝐶𝑂2 , 𝐻𝐶𝑂3 −, BE и др.), анализ их физиологических взаимосвязей и разработку логико-математической модели для автоматизированной классификации кислотно-щелочных нарушений. Представлен алгоритмический подход к оценке метаболических и респираторных расстройств, включая смешанные формы, с учётом механизмов компенсации. Показано, что применение компьютерной модели повышает объективность интерпретации, снижает вероятность диагностических ошибок и способствует принятию обоснованных клинических решений в терапевтической практике.

Разработанная модель предусматривает модульную архитектуру, включающую блок ввода данных, аналитический модуль, реализующий расчёты по уравнению Гендерсона-Хассельбаха, и блок интерпретации результатов с выдачей диагностических заключений. Также рассматривается возможность расширения модели за счёт внедрения методов машинного обучения и применения правил логического вывода для повышения точности классификации и адаптации к различным клиническим сценариям.

1. Pippalapalli J. The respiratory system and acid–base disorders / J. Pippalapalli, A.B. Lumb // BJA education. – 2023. – № 23(6). – Р. 221-228. https://doi.org/10.1016/j.bjae.2023.03.002.

2. Arterial blood gas / D. Castro et al // StatPearls. – 2024. https://www.statpearls.com/point-ofcare/17837#ref_18755915.

3. Arterial Versus Venous Blood Gas Analysis Comparisons, Appropriateness, and Alternatives in Different Acid/Base Clinical Settings: A Systematic Review / L. Saberian et al // Cureus. – 2023. – № 15(7). – Р. e41707. https://doi.org/10.7759/cureus.41707.

4. Fundamentals of arterial blood gas interpretation / J. Yee et al // Kidney360. – 2022. – № 3(8). – Р. 1458-1466. https://doi.org/10.34067/KID.0008102021.

5. Sanagustín M.N. Blood gas analysis: Clinical applications, interpretation and future directions / M.N. Sanagustín, J. Osredkar // Medicine International. – 2025. – № 6(1). – Р. 7. https://doi.org/10.3892/mi.2025.291.

6. Bleich H.L. Computer evaluation of acid-base disorders / H.L. Bleich // The Journal of clinical investigation. – 1969. – № 48(9). – Р. 1689-1696. https://doi.org/10.1172/JCI106134.

7. Shaw I. Acid-base balance: a review of normal physiology / I. Shaw, K. Gregory // BJA education. – 2022. – № 22(10). – Р. 396-401. https://doi.org/10.1016/j.bjae.2022.06.003.

8. Physiology of intracellular calcium buffering / D. Eisner et al // Physiological Reviews. – 2023. – № 103(4). – Р. 2767-2845. https://doi.org/10.1152/physrev.00042.2022.

9. Bear R.A. Assessing acid-base imbalances through laboratory parameters / R.A. Bear, M. Gribik // Hospital Practice. – 1974. – № 9(11). – Р. 157-165. https://doi.org/10.1080/21548331.1974.11706454.

10. Zaharani L. Student exploration of the Henderson-Hasselbach equation and pH readings to determine the p K a value of 4, 4′-trimethylenedipiperidine (TMDP) / L. Zaharani, N.G. Khaligh // Chemistry Teacher International. – 2023. – № 5(4). – Р. 427-437. https://doi.org/10.1515/cti-2023-0036.

11. Sanagustín M.N. Blood gas analysis: Clinical applications, interpretation and future directions / M.N. Sanagustín, J. Osredkar // Medicine International. – 2025. – № 6(1). – Р. 7. https://doi.org/10.3892/mi.2025.291.

12. Dervieux, E. (2024). Caractérisation transcutanée non invasive du contenu sanguin en dioxyde de carbone (CO2) (Doctoral dissertation, Université de Strasbourg). https://theses.hal.science/tel04960702/

13. Severinghaus J.W. Blood gas analysis and critical care medicine / J.W. Severinghaus, P. Astrup, J.F. Murray // American journal of respiratory and critical care medicine. – 1998. – № 157(4). – Р. S. 114-122. https://doi.org/10.1164/ajrccm.157.4.nhlb1-9.

14. Agrò F.E. Acid-base balance and blood gas analysis. In Postoperative critical care for adult cardiac surgical patients / F.E. Agrò, M. Vennari, M. Benedetto // (Cham: Springer International Publishing. – 2018. – Р. 495-526. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-75747-6_16

15. ABG Assistant—Towards an Understanding of Complex Acid-Base Disorders / Ł. Gutowski et al // Journal of Clinical Medicine. – 2021. – № 10(7). – Р. 1516. https://doi.org/10.3390/jcm10071516.

16. Hubble S.M. Acid-base and blood gas analysis / S.M. Hubble // Anaesthesia & Intensive Care Medicine. – 2004. – № 5(11). – Р. 380-383. https://doi.org/10.1383/anes.5.11.380.53406.

17. Constable P.D. Clinical assessment of acid base status: comparison of the Henderson Hasselbalch and strong ion approaches / P.D. Constable // Veterinary clinical pathology. – 2000. – № 29(4). – Р. 115-128. https://doi.org/10.1111/j.1939-165x.2000.tb00241.x.

18. Algorithms to estimate PaCO2 and pH using noninvasive parameters for children with hypoxemic respiratory failure / R.G. Khemani et al // Respiratory care. – 2014. – № 59(8). – Р. 1248- 1257. https://doi.org/10.4187/respcare.02806.

19. Hutch M.R. Applications and challenges of human computer interaction and AI interfaces for health care / M.R. Hutch, Y. Luo // Human Computer Interaction in Healthcare: The Role of Cognition. – 2024. – Р. 63-90.

20. Prediction of acid-base and potassium imbalances in intensive care patients using machine learning techniques / R. Phetrittikun et al // Diagnostics. – 2023. – № 13(6). – Р. 1171. https://doi.org/10.3390/diagnostics13061171.

21. Smith-Erichsen N. Acid-base disturbances in intensive-care patients / N. Smith-Erichsen, J. Kofstad, B. Ingvaldsen // Tidsskrift for den Norske Laegeforening: Tidsskrift for Praktisk Medicin, ny Raekke. – 2010. – № 130(15). – Р. 1471-1474. https://doi.org/10.4045/tidsskr.09.0302.

22. Arterial blood gas analysis and clinical decision-making in emergency and intensive care unit nurses: A performance evaluation / A. Zaboli et al // In Healthcare. – 2025. – Vol. 13, № 3. – Р. 261. https://doi.org/10.3390/healthcare13030261.

23. Krbec M. Sources of error in interpretation of blood gas analysis: Current acid-base models of plasma. – 2023. https://air.unimi.it/handle/2434/976730.