ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕЧЕНИЯ ОСТРОГО ПАНКРЕАТИТА

Представлены данные исследований 82 пациентов с острым панкреатитом. С помощью нейросетевого анализа выявлены наиболее показательные параметры для прогнозирования острого панкреатита: индексы интоксикации Кальф-Калифа в модификации Костюченко и Хомича, Рейса, Гаркави, соотношение лейкоцитов к СОЭ, лейкоцитарный индекс, общий показатель интоксикации; сонографические параметры – размеры головки поджелудочной железы, диаметр селезеночной вены, наличие свободной жидкости в брюшной полости; биохимические параметры – концентрация амилазы крови, диастазы мочи. При проведении кластеризации в многомерном пространстве признаков была создана нейронная сеть Кохонена. Все анализируемые объекты эффективно разделялись на 3 кластера. Наиболее тяжелым и прогностически неблагоприятным является 1 кластер, куда вошли данные 30 пациентов, с максимальным уровнем летальности и максимальными сроками пребывания в стационаре.

1. Munigala S, Yadav D. Case-fatality from acute pancreatitis is decreasing but its population mortality shows little change. Pancreatology. 2016; 16(4): 542-550. http://doi.org/10.1016/j.pan.2016.04.008

2. Kurti F, Shpata V, Kuqo A, Duni A, Roshi E, Basho J. Incidence of acute pancreatitis in Albanian population. Mater Sociomed. 2015; 27(6): 376-369. http://doi.org/10.5455/msm.2015.27.376-379

3. Ельский И.К., Васильев А.А., Смирнов Н.Л. Эффективность прогностических шкал в стратификации острого панкреатита. Обзор литературы. Хирургическая практика. 2020;3(43):17-28. [El'skij I.K., Vasil'ev A.A., Smirnov N.L. Jeffektivnost' prognosticheskih shkal v stratifikacii ostrogo pankreatita. Obzor literatury. Hirurgicheskaja praktika. 2020; 3(43); 17-28. (In Russ.).] https://doi.org/10.38181/2223-2427-2020-3-17-28

4. Karakayali FY. Surgical and interventional management of complications caused by acute pancreatitis. World J Gastroenterol. 2014; 20(37): 412-423. https://doi:10.3748/wjg.v20.i37.13412

5. Подлужный В.И. Острый панкреатит: современные представления об этиологии, патогенезе, диагностике и лечении. Фундаментальная и клиническая медицина. 2017;2(4):62-71.[Podluzhnyj V.I. Ostryj pankreatit: sovremennye predstavlenija ob jetiologii, patogeneze, diagnostike i lechenii. Fundamental'naja i klinicheskaja medicina. 2017; 2(4): 62-71. (In Russ.).]

6. Kokosis G, Perez A, Pappas TN. Surgical management of necrotizing pancreatitis: an overview. World J Gastroenterol. 2014; 20(43): 16106-16112. https://doi:10.3748/wjg.v20.i43.16106

7. Borodin NA, Maltceva OV, Gibert BK, Zaitcev EJ. Modern approaches to treatment of destructive forms of pancreatitis, ways to reduce mortality. Medical Science and Education of the Ural. 2015; 2-1(82): 70-73. https://doi:10.23946/2500-0764-2017-2-4-62-71

8. Акимов А.А., Стяжкина С.Н., Валинуров А.А., Вареник Е.Ю., Королев В.К., Матусевич А.Е. Острый панкреатит в молодом возрасте. Медико-фармацевтический журнал «Пульс». 2018; 20(4): 18-21. [Akimov A.A., Stjazhkina S.N., Valinurov A.A., Varenik E.Ju., Koroljov V.K., Matusevich A.E. Ostryj pankreatit v molodom vozraste. Mediko-farmacevticheskij zhurnal «Pul's». 2018; 20(4): 18-21. (In Russ.).]

9. Stjazhkina SN, Protopopov VA, Darovskih AA, Akimov AA. Mortality from acute pancreatitis in Udmurt Republic for the period of 2012-2015. Journal of Scientific Articles Health and Education in the XXI Century. 2017; 19(9): 119-121.

10. Setiawan VW, Pandol SJ, Porcel J, Wilkens LR, Le Marchand L, Pike MC, et al. Prospective Study of Alcohol Drinking, Smoking, and Pancreatitis: The Multiethnic Cohort. Pancreas. 2016; 45(6): 819-825. https://doi:10.1097/MPA.0000000000000657

11. Александрович Ю.С., Гордеев В.И. Оценочные и прогностические шкалы в медицине критических состояний. СПб: Сотис; 2007. [Aleksandrovich Ju.S., Gordeev V.I. Ocenochnye i prognosticheskie shkaly v medicine kriticheskih sostojanij. SPb: Sotis; 2007. (In Russ.).]

12. Ельский И.К., Ширшов И.В., Медведев А.В. Особенности оценки тяжести острого некротического панкреатита и их прогностическое значение. Вестник неотложной и восстановительной хирургии. 2017; 2-3(2): 238-242. [El'skij I.K., Shirshov I.V., Medvedev A.V. Osobennosti ocenki tjazhesti ostrogo nekroticheskogo pankreatita i ih prognosticheskoe znachenie. Vestnik neotlozhnoj i vosstanovitel'noj hirurgii. 2017; 2-3(2): 238-242. (In Russ.).]

13. Kaplan M, Ates I, Oztas E, et al. A New Marker to Determine Prognosis of Acute Pancreatitis: PLR and NLR Combination. J Med Biochem. 2018; 37(1): 21-30. http://dx.doi.org/10.1515/jomb-2017-0039

14. Лях Ю. Е. Анализ результатов медико-биологических исследований и клинических испытаний в специализированном статистическом пакете MEDSTAT. Вестник гигиены и эпидемиологии. 2004; 8(1): 155-167. [Ljah Ju. E. Analiz rezul'tatov medikobiologicheskih issledovanij i klinicheskih ispytanij v specializirovannom statisticheskom pakete MEDSTAT. Vestnik gigieny i jepidemiologii. 2004; 8(1): 155-167. (In Russ.).]

15. Сперанский И.И., Самойленко Г.Е., Лобачева М.В. Общий анализ крови – все ли его возможности исчерпаны? Интегральные индексы интоксикации как критерии оценки тяжести течения энндогенной интоксикации, ее осложнений и эффективности проводимого лечения. Здоровье Украины. 2009; 6(19): 51-57. [Speranskij I.I., Samojlenko G.E., Lobacheva M.V. Obshhij analiz krovi – vse li ego vozmozhnosti ischerpany? Integral'nye indeksy intoksikacii kak kriterii ocenki tjazhesti techenija jenndogennoj intoksikacii, ee oslozhnenij i jeffektivnosti provodimogo lechenija. Zdorov'e Ukrainy. 2009; 6(19): 51-57. (In Russ.).]

16. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. 2-е изд. СПб.: Питер; 2003. [Borovikov V. STATISTICA. Iskusstvo analiza dannyh na komp'jutere: Dlja professionalov. 2-e izd. SPb.: Piter; 2003. (In Russ.).]

17. Лойд Э., Ледерман У., Айвазян С.А., Тюрина Ю.Н. Справочник по прикладной статистике. М.: Финансы и статистика; 1990. [Lojd Je., Lederman U., Ajvazjan S.A., Tjurina Ju.N. Spravochnik po prikladnoj statistike. M.: Finansy i statistika; 1990. (In Russ.).]

18. Лапач С.Н. Статистические методы в медико-биологических исследованиях с использованием EXCEL. К.: МОРИОН; 2002. [Lapach S.N. Statisticheskie metody v mediko-biologicheskih issledovanijah s ispol'zovaniem EXCEL. K.: MORION; 2002. (In Russ.).]

19. Щекотов В.В. Патогенез и клиническая диагностика синдрома эндогенной интоксикации. В кн.: Корюкина И.П. Лабораторная диагностика синдрома эндогенной интоксикации. Пермь: ПГМА; 2005: 4-17. [Shhekotov V.V. Patogenez i klinicheskaja diagnostika sindroma jendogennoj intoksikacii. V kn.: Korjukina I.P. Laboratornaja diagnostika sindroma jendogennoj intoksikacii. Perm': PGMA; 2005: 4-17 (in Russ.)];

20. Белозеров И.В. Оценка эффективности предоперационного подготовительного этапа у больных раком ободочной кишки, осложненного острой непроходимостью кишечника. Харківська хірургічна школа. 2010; 6(44): 6-10. [Belozerov I.V. Ocenka jeffektivnosti predoperacionnogo podgotovitel'nogo jetapa u bol'nyh rakom obodochnoj kishki, oslozhnennogo ostroj neprohodimost'ju kishechnika. Harkіvs'ka hіrurgіchna shkola. 2010; 6(44): 6-10. (In Russ.).]

21. Галлямов Э.А., Агапов М.А., Луцевич О.Э., Какоткин В.В. Современные технологии лечения инфицированного панкреонекроза: дифференцированный подход. Анналы хирургической гепатологии. 2020;25(1):69-78. https://doi.org/10.16931/1995-5464.2020169-78 [Gallyamov E.A., Agapov M.A., Lutsevich O.E., Kakotkin V.V. Advanced technologies for treatment of infected pancreatic necrosis: differentiated approach. Annaly khirurgicheskoy gepatologii = Annals of HPB Surgery. 2020;25(1):69-78. (In Russ.) https://doi.org/10.16931/1995-5464.2020169-78]

22. Левченко К.Ф., Чернобай Г.Н. Информативность стандартных параклинических тестов у пациентов с раком молочной железы. Вестник НГУ. Серия: Биология, клиническая медицина. 2010; 8(1): 15-154. [Levchenko K.F., Chernobaj G.N. Informativnost' standartnyh paraklinicheskih testov u pacientov s rakom molochnoj zhelezy. Vestnik NGU. Serija: Biologija, klinicheskaja medicina. 2010; 8(1): 15-154. (In Russ.).]

23. Лях Ю. Е. Обоснование выбора оптимального числа кластеров для метода самоорганизующихся карт Кохонена. Клиническая информатика и телемедицина. 2005; 2(1): 124. [Ljah Ju. E. Obosnovanie vybora optimal'nogo chisla klasterov dlja metoda samoorganizujushhihsja kart Kohonena. Klinicheskaja informatika i telemedicina. 2005; 2(1): 124. (In Russ.).] http://dx.doi.org/10.5152/tjg.2017.25041