Курсовая. Шевченко Юрий Владимирович
 Скачать 441.85 Kb.
|
Выводы.В результате использования математических методов были отобраны переменные, имеющие высокую прогностическую значимость для определения тяжести течения послеоперационного периода. Для построения моделей с помощью методов бинарной логистической регрессии, полносвязных и многослойных искусственных нейронных сетей использовались по 8 переменных. Пять переменных вошли во все модели: процент палочкоядерных лейкоцитов, резервный объем вдоха, мгновенная объемная скорость на 75% выдоха, кальций плазмы при поступлении в ОАиР, интраоперационная кровопотеря. Три переменные использовались в двух из трех моделей: АСТ, pH при поступлении в ОАиР, наличие в анамнезе операций. В качестве зависимой переменой, характеризующей тяжесть течения раннего послеоперационного периода у больных с радикальными операциями по поводу рака легкого, была выбрана экспертная оценка, учитывающая длительность пребывания в отделении реанимации, исход заболевания, развившиеся осложнения, необходимость протезирования жизненно-важных функций организма. Построены модели прогнозирования тяжести послеоперационного периода с помощью методов бинарной логистической регрессии и искусственных нейронных сетей двух типов: полносвязных искусственных нейронных сетей и многослойных искусственных нейронных сетей. При оценке качества моделей на обучающей выборке процент верных отнесений для всех моделей превысил 80%, с чувствительностью и специфичностью выше 0,8. При проверке качества моделей с использованием данных вновь поступивших пациентов модель на основе многослойных нейронных сетей и модель на основе бинарной логистической регрессии продемонстрировали более высокую прогностическую способность (процент верных отнесений 94%, специфичность 0,9), чем модели на основе полносвязных нейронных сетей (процент верных отнесений 82%, специфичность 0,7). Использование различных исходных массивов данных для построения моделей показало, что более качественные модели получались на основе массива с меньшим количеством случаев (117 пациентов, 241 переменная), но более качественным заполнением массива. Разработано информационное, алгоритмическое и программное обеспечение для прогнозирования тяжести течения раннего послеоперационного периода у больных, оперированных по поводу рака легкого и модуль информационной системы отделения реанимации и интенсивной терапии «ИНТЕРИС». Модуль внедрен в повседневную практику работы отделения анестезиологии и реанимации. Программное средство выложено в Интернет на сайте кафедры медицинской кибернетики и информатики РГМУ для широкого использования. Практические рекомендацииРазработанное программное средство предназначено для поддержки принятия решения врачом анестезиологом реаниматологом при оценке тяжести течения раннего послеоперационного периода у больных после радикальных операций по поводу рака легкого. Перед практическим применением программного средства необходимо ознакомиться с руководством пользователя, встроенным в него. Программное средство для прогнозирования тяжести течения раннего послеоперационного периода у больных после радикальных операций по поводу рака легкого расположено на общедоступном ресурсе http:\\cmci.rsmu.ru. Разработанное решающее правило реализовано также в виде модуля информационной системы отделения реанимации и интенсивной терапии «ИНТЕРИС» и может использоваться в отделении реанимации при внедрении системы. Для расчета индивидуального прогноза тяжести течения раннего послеоперационного периода используются 11 переменных: цветовой показатель крови, проценты палочкоядерных и сегментоядерных лейкоцитов в лейкоцитарной формуле, аспартатаминотрансфераза, резервный объем вдоха, мгновенная объемная скорость на 75% выдоха, давление на плато в дыхательном контуре аппарата ИВЛ в начале операции, значения pH и кальция плазмы при поступлении в отделение реанимации, интраоперационная кровопотеря и наличие в анамнезе операций, требующих проведения общей анестезии. Список работ, опубликованных по теме диссертацииШевченко Ю.В., Швырев С.Л. Использование метода нейронных сетей и метода бинарной логистической регрессии для прогнозирования тяжести протекания раннего послеоперационного периода у больных раком легкого // Международный форум «Информационные технологии и общество – 2007» (24 апреля– 1 мая 2007г., Телль-Авив, Израиль). Сборник статей. – ООО «Форсикон»,2007. – С. 96–97 Ю.В.Шевченко, Швырев С.Л. Прогнозирование течения раннего послеоперационного периода у больных раком легкого с помощью регрессионного анализа и метода искусственных нейронных сетей // Бюллетень НЦССХ им. А.Н.Бакулева РАМН том 8. май – июнь 2007г. Одиннадцатая ежегодная сессия Научного Центра сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н.Бакулева РАМН с всероссийской конференцией молодых ученых. Москва 13–15мая 2007года. – 2007. – T 8, №3. – С. 146. Шевченко Ю.В., Швырев С.Л. Усовершенствование регрессионной модели для прогнозирования тяжести протекания послеоперационного периода у больных раком легкого // Международный форум «Информационные технологии и общество – 2007» (15 – 22 сентября 2007г., Анталия, Турция). Сборник статей. ООО «Форсикон», 2007. – С. 109 – 110. Шевченко Ю.В., Швырев С.Л. Построение моделей, прогнозирующих тяжесть протекания послеоперационного периода у больных раком легкого. Сборник «Информационные и телемедицинские технологии в охране здоровья» Россия, Москва 24–25 октября 2007г. – М.,2007. – С. 74. Шевченко Ю.В., Швырев С.Л., Зарубина Т.В. Прогнозирование раннего послеоперационного периода у больных раком легкого с помощью регрессионного анализа и метода искусственных нейронных сетей // Вестник новых медицинских технологий. – 2008. – Том XV, №2. – С. 145–148. Список сокращенийАСТ – Аспартатаминотрансфераза ИНС – искусственные нейронные сети ОАиР – отделение анестезиологии и реанимации РНЦРР – Российский Научный Центр Рентгенорадиологии ROC – receiver operating characteristic curve |