Курсовая. Шевченко Юрий Владимирович

• Название: Шевченко Юрий Владимирович
• Анкор: Курсовая
• Дата: 16.03.2023
• Размер: 441.85 Kb.
• Имя файла: shevchenkouv.docx
• Тип: Автореферат; #995831
• страница: 2 из 5

Цель исследования

Прогнозирование благоприятного и неблагоприятного течения раннего послеоперационного периода у больных с радикальными операциями по поводу рака легкого с использованием метода бинарной логистической регрессии и метода искусственных нейронных сетей.

Для достижения поставленной цели было необходимо решить ряд задач:

1. 
   Определить набор независимых переменных для построения моделей с использованием бинарной логистической регрессии и метода нейронных сетей на основе результатов предоперационного обследования пациентов, интраоперационных данных и данных, доступных при поступлении в отделение интенсивной терапии.
   
2. 
   Определить зависимую переменную, отражающую тяжесть течения раннего послеоперационного периода у больных с радикальными операциями по поводу рака легкого.
   
3. 
   Построить прогностические модели течения раннего послеоперационного периода на основе методов бинарной логистической регрессии, полносвязных и многослойных искусственных нейронных сетей (ИНС) и сопоставить их эффективность.
   
4. 
   Сравнить качество построенных прогностических моделей на выборках данных пациентов разного объема и с разной полнотой исходной информации.
   
5. 
   Разработать информационное, алгоритмическое и программное обеспечение для прогнозирования тяжести течения послеоперационного периода у больных с радикальными операциями по поводу рака легкого. Разместить программное средство в общедоступных ресурсах и в виде модуля информационной системы отделения реанимации и интенсивной терапии.
   

Научная новизна работы

Впервые для решения задачи прогнозирования тяжести течения раннего послеоперационного периода у больных с радикальными операциями по поводу рака легкого использовались методы построения моделей на основе регрессионного анализа и искусственных нейронных сетей, проведено сопоставление эффективности применения этих методов.

Показано, что качество прогностических моделей, как на основе бинарной логистической регрессии, так и на основе искусственных нейронных сетей зависит в большей степени от полноты исходной информации и в меньшей степени от объема выборки.

Впервые для оценки тяжести течения раннего послеоперационного периода у больных с радикальными операциями по поводу рака легкого использовалась комплексная переменная, основанная на экспертной оценке, определяемой с учетом длительности пребывания пациента в отделении реанимации, наличия послеоперационных осложнений и необходимости протезирования жизненно- важных функций организма.