English
Использование нейронных алгоритмов при выборе метода оперативного лечения мочекаменной болезни
DOI: https://dx.doi.org/10.18565/urology.2021.4.47-52
А.В. Ершов, А.И. Неймарк, Ф.П. Капсаргин , А.Г. Бережной, Ю.Ю. Винник
1) ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В. Ф. Войно-Ясенецкого, Красноярск, Россия; 2) Алтайский Государственный медицинский университет, Барнаул, Россия
Материалы и методы. Исследование проведено на материале 625 историй болезни пациентов с камнями почек. Информация о каждом пациенте была представлена в виде многомерного вектора, характеризующегося вышеперечисленными входными параметрами предоперационного обследования пациентов: данные анкетирования, клинического осмотра, инструментальных и лабораторных методов исследования. Был создан реестр, где каждому пациенту соответствует информация более чем по 50 параметрам. Каждый пример имеет выходной параметр, представляющий заранее известную тактику лечения (в данном случае ДУВЛ – 1, перкутанная нефролитолапаксия (ПНЛЛ) –
2, пиелолитотомия или нефролитотомия – 3). Исходная база данных послужила основой для обучения разработанной нами методики нейросетевого оценивания.
Результаты. Для оценки клинической эффективности реализации рекомендаций системы проведено проспективное исследование. Из 150 пациентов, поступивших в урологическое отделение, сформировано две группы по 75 человек. Пациенты 1-й группы получали лечение по традиционным схемам согласно рекомендациям лечащих врачей. Во 2-й группе лечение проводилось в соответствии с рекомендациями по результатам нейросетевого анализа. Дистанционная ударно-волновая литотрипсия выполнена 40 (53,3%) больным 1-й группы. Среднее количество сеансов составило 1,8. Резидуальные фрагменты остались на момент выписки у 12 (30%) пациентов.
В 4 случаях развилась клиника острого пиелонефрита, что потребовало выполнения катетеризации почки и последующей терапии на катетере. Таким образом, эффективность ДУВЛ в 1-й группе составила 75%, среднее количество сеансов в группе с использованием методики нейросетевых оценок – 1,4. Резидуальные фрагменты на момент выписки остались у 7 (15,6%) пациентов: у 4 в почке, у 3 в нижней трети мочеточника («каменная дорожка»). Инверсия лечебной тактики потребовалась в 4 случаях – выполнена ПНЛЛ. Эффективность ДУВЛ составила 91,1%. Показатели эффективности ДУВЛ в группах сравнения статистически значимо различались: во второй группе выше эффективность за счет большего количества фрагментаций камня при меньших энергетических затратах (среднее количество сеансов меньше на 0,4). Усовершенствование тактики лечения за счет применения нейросетевых алгоритмов привело к снижению сроков госпитализации, а также к улучшению показателей качества лечения в целом. Низкая эффективность ДУВЛ как изначально выбранного метода оперативного лечения обусловила изменение лечебной тактики в отношении 25% пациентов 1-й группы и лишь 8,9 % 2-й. Используя данные алгоритмы, удалось добиться снижения сроков госпитализации, инверсий тактики лечения, уменьшения количества взаимодополняемых манипуляций, снижения повторных госпитализаций, частоты развития воспалительных осложнений и количества резидуальных фрагментов после ДУВЛ.
Выводы. Показана возможность применения методики нейросетевого прогнозирования на предоперационном этапе лечебно-диагностического процесса в отношении пациентов с камнями почек. Представленная методика может помочь практикующему врачу-урологу принимать решение о выборе оптимального метода лечения для каждого конкретного пациента, тем самым сводя к минимуму риск возникновения ранних послеоперационных осложнений.
Литература
1. Orlovskiy S.A. Decision-making problems with vague information. M.: Nauka, 1981. 370 p. Russian (Орловский С.А. Проблемы принятия решений при расплывчатой информации. М.: Наука, 1981. 370 с.). 2. Petrov S.V. Korenevskiy N.A. Seregin S.P. Khalilov M.A. Mikhaylov I.V. Chuklinova L.V. The use of information technology in urological diseases. Basic research. 2015;1(chast' 4):810–813. Russian (Петров С.В. Кореневский Н.А. Серегин С.П. Халилов М.А. Михайлов И.В. Чуклинова Л.В. Применение информационных технологий при урологических заболеваниях. Фундаментальные исследования. 2015;1(часть 4):810–813). 3. Gorban' A.N., Rossiyev D.A. Neural networks on a personal computer. Novosibirsk: Nauka, 1996. 276 p. Russian (Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. 276 с.). 4. Kogan M.I., Medvedev V.L., Kostykov S.I. Ineffectiveness of ESWL for kidney and ureteral stones. What's next? Materialy plenuma Rossiyskogo obshchestva urologov, Sochi, 28–30 apr. 2003 g. M., 2003. p. 165–166. Ruian (Коган М.И., Медведев В.Л., Костыков С.И. Неэффективность ДЛТ камней почек и мочеточников. Что дальше? Материалы пленума Российского общества урологов, Сочи, 28–30 апр. 2003 г. М., 2003. С. 165–166). 5. Kulikov L.K., Bykova N.M., Privalov YU.A., Varlamova S.V., Litvin M.M., Sobotovich V.F. Using neural networks to detect occult hormonal activity in patients with adrenal incidentalomas. Sibirskiy meditsinskiy zhurnal. 2010;2:64–67. Russian (Куликов Л.К., Быкова Н.М., Привалов Ю.А., Варламова С.В., Литвин М.М., Соботович В.Ф. Использование нейронных сетей, для выявления скрытой гормональной активности у больных с инциденталомами надпочечников. Сибирский медицинский журнал. 2010;2:64–67). 6. Morozov S.V, Dolgikh V.T., Reys A.B. Predicting the natural history of acute pancreatitis. Sibirskiy meditsinskiy zhurnal. 2010;5:11–15. Russian (Морозов С.В, Долгих В.Т., Рейс А.Б. Прогнозирование течения острого панкреатита. Сибирский медицинский журнал. 2010;5:11–15). 7. Merinov D.S., Fatikhov P.P., Yepishov V.A. et al. Complications of percutaneous nephrolithotomy in the treatment of large and staghorn kidney stones. III Rossiyskiy kongress po endourologii i novym tekhnologiyam. Materialy. Rostov-na Donu, 2012. p. 132–133. Russian (Меринов Д.С., Фатихов P.P., Епишов В.А. и др. Осложнения перкутанной нефролитолапаксии при лечении крупных и коралловидных камней почек. III Российский конгресс по эндоурологии и новым технологиям. Материалы. Ростов-на Дону, 2012. С. 132–133). 8. Pashkov S.V., Berebin M.A. Experience of using artificial neural networks for differential diagnosis and prognosis of mental disorders. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Komp'yuternyye tekhnologii, upravleniye, radioelektronika. 2006;4:41–45. Russian (Пашков С.В., Беребин М.А. Опыт применения искусственных нейронных сетей для целей дифференциальной диагностики и прогноза нарушений психической адаптации. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2006;4:41–45). 9. Seregin S.P., Korenevskiy N.A., Boytsova Ye.A. et al. Prediction of recurrence of urolithiasis using fuzzy decision-making models. Sistemnyy analiz i upravleniye v biomeditsinskikh sistemakh. 2017;16(4):898–905. Russian (Серегин С.П., Кореневский Н.А., Бойцова Е.А. и др. Прогнозирование рецидива мочекаменной болезни с использованием нечетких моделей принятия решений. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2017;16(4):898–905). 10. Teodorovich O.V., Kadyrov Z.A. Some unfavorable factors for the inefficiency of extracorporeal shock wave lithotripsy (ESWL) for ureteral stones. Materialy plenuma Rossiyskogo obshchestva urologov, Sochi, 28-30 apr. 2003 g. M., 2003. p. 294. Russian (Теодорович О.В., Кадыров З.А. Некоторые причины малоэффективного дистанционной ударно-волновой литотрипсии (ДУВЛ) при камнях мочеточников. Материалы пленума Российского общества урологов, Сочи, 28–30 апр. 2003 г. М., 2003. С. 294). 11. Shchetinin V.G., Solomakha A.A. Application of computer "neural networks" in clinical laboratory diagnostics. Klinicheskaya laboratornaya diagnostika. 1998;10:21–33. Russian (Щетинин В.Г., Соломаха А.А. Применение компьютерных «нейронных сетей» в клинической лабораторной диагностике. Клиническая лабораторная диагностика. 1998;10:21–33). 12. Dutov V.V. Extracorporeal shock wave lithotripsy: back to the future. RMZH. 2014; 29:2077. Russian (Дутов В.В. Дистанционная ударно-волновая литотрипсия: назад в будущее РМЖ. 2014; 29:2077). 13. Komarovskikh Ye.N. Rationale for a new approach to early diagnosis of primary open-angle glaucoma. Avtoref. diss. d.m.n. Krasnoyarsk. 2002. Russian (Комаровских Е.Н. Обоснование нового подхода к ранней диагностике первичной открытоугольной глаукомы. Автореф. дисс. д.м.н. Красноярск. 2002). 14. Neural networks for information processing/ S. Osovskiy; per. s pol'skogo I.D. Rudinskogo. M.: Finansy i statistika, 2002. 344 p. Russian (Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский; пер. с польского И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.). 15. Sarayev I.A., Boyeva A.N., Vishnevskiy V.I. Alternative possibilities of differentiating coronary and non-coronary myocardial diseases. Kurskiy nauchno-prakticheskiy vestnik «Chelovek i yego zdorov'ye». 2013;4:103–109. Russian (Сараев И.А., Боева А.Н., Вишневский В.И. Альтернативные возможности дифференцирования коронарогенных и некоронарогенных заболеваний миокарда. Курский научно-практический вестник «Человек и его здоровье». 2013;4:103–109). 16. Strunkin D.Yu., Abdrakhmanov E.F. A system for predicting individual patient survival based on a fuzzy neural network. Zhurnal Vrach i informatsionnyye tekhnologii. 2012;5:63–67. Russian (Стрункин Д.Ю. Абдрахманов Э.Ф. Система прогнозирования индивидуальной выживаемости пациентов на основе нечеткой нейронной сети. Журнал Врач и информационные технологии. 2012;5:63–67). 17. Trapeznikova M.F., Dutov V.V., Dolgi O.N. Factors determining the efficiency of extracorporeal shock wave lithotripsy in ureteral stones. Materialy Plenuma pravleniya Rossiyskogo obshchestva urologov, Sochi, 28-30 apr. 2003 g. M., 2003. p. 318. Russian (Трапезникова М.Ф., Дутов В.В., Долги О.Н. Факторы, определяющие эффективность дистанционной ударно-волновой уретеролитотрипсии. Материалы Пленума правления Российского общества урологов, Сочи, 28–30 апр. 2003 г. М., 2003. С. 318). 18. Shatylko T.V. Korolov A.Yu. Ways to improve the early diagnosis of prostate cancer. Zhurnal Byulleten' meditsinskikh internet-konferentsiy. 2015;4. Russian (Шатылко Т.В. Королёв А.Ю. Пути совершенствования ранней диагностики рака предстательной железы. Журнал Бюллетень медицинских интернет-конференций. 2015;4).
Об авторах / Для корреспонденции
А в т о р д л я с в я з и: А. В. Ершов – врач-уролог отделения урологии ЧУЗ КБ «РЖД-Медицина», Красноярск, ассистент кафедры урологии, андрологии и сексологии ИПО КрасГМУ им. проф. В. Ф. Войно-Ясенецкого, Красноярск, Россия; e-mail: ershov1989@mail.ru
Похожие статьи
