Нейросетевые технологии в прогнозировании эффективности лечения больных туберкулезом легких
https://doi.org/10.17021/1992-6499-2023-4-11-18
Аннотация
Исследована специфика прогнозирования эффективности лечения больных туберкулезом легких с использованием нейросетевых технологий. Получена наиболее оптимальная по прогнозу нейросетевая модель, которая позволяет прогнозировать эффективность лечения с точностью прогноза не менее, чем на 78,4 %. В результате построения нейросетевой модели были выявлены наиболее значимые «входные» параметры нейросети: наличие гепатотоксических реакций; уровень IL-1β, IL-6, IL-4, IL-10, IFN-γ, С-реактивного белка до начала проведения интенсивной фазы химиотерапии; наличие антибиотикорезистентности; наличие микобактерий туберкулеза до назначения специфической химиотерапии методом посева; объем поражения легочной ткани; режим химиотерапии; клиническая форма туберкулеза легких; генотип ЕЕ гена GSTT1.
При поддержке: Авторы декларируют отсутствие внешнего финансирования для проведения исследования и публикации статьи
Об авторах
М. А. Алыменко
Казанская государственная медицинская академия – филиал Российской медицинской академии последипломного образования; Московский финансово-промышленный университет «Синергия»
Россия
Россия
Максим Алексеевич Алыменко - кандидат медицинских наук, ассистент кафедры фтизиатрии и пульмонологии, Казанская ГМА – филиал Российской медицинской академии последипломного образования, доцент кафедры общей биологии и фармации, медицинский факультет, Московский ФПУ «Синергия».
Казань, Москва
Р. Ш. Валиев
Казанская государственная медицинская академия – филиал Российской медицинской академии последипломного образования
Россия
Россия
Равиль Шамилович Валиев - доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой фтизиатрии и пульмонологии.
Казань
Н. Р. Валиев
Казанская государственная медицинская академия – филиал Российской медицинской академии последипломного образования
Россия
Россия
Наиль Равилевич Валиев - кандидат медицинских наук, доцент кафедры фтизиатрии и пульмонологии.
Казань
В. М. Коломиец
Курский государственный медицинский университет
Россия
Россия
Владислав Михайлович Коломиец - доктор медицинских наук, профессор, профессор кафедры клинической иммунологии, аллергологии и фтизиопульмонологии.
Курск
С. Н. Волкова
Курский государственный аграрный университет имени И.И. Иванова
Россия
Россия
Светлана Николаевна Волкова - доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой физико-математических дисциплин и информатики.
Курск
А. В. Полоников
Курский государственный медицинский университет
Россия
Россия
Алексей Валерьевич Полоников - доктор медицинских наук, профессор, директор Научно-исследовательского института генетической и молекулярной эпидемиологии.
Курск
Г. С. Маль
Курский государственный медицинский университет
Россия
Россия
Галина Сергеевна Маль - доктор медицинских наук, профессор, заведующая кафедрой общей фармакологией.
Курск
И. Н. Трагира
Национальный медицинский исследовательский центр фтизиопульмонологии и инфекционных болезней
Россия
Россия
Ирина Николаевна Трагира - главный инфекционист Центрального федерального округа, руководитель Центра общей инфектологии.
Москва
В. А. Рагулина
Курский государственный медицинский университет
Россия
Россия
Вера Алексеевна Рагулина - кандидат медицинских наук, доцент, доцент кафедры биологической химии.
Курск
Е. В. Попова
Воронежская областная детская клиническая больница № 2
Россия
Россия
Елизавета Владимировна Попова - врач-педиатр.
Воронеж
Е. П. Павленко
Курский государственный медицинский университет
Россия
Россия
Елизавета Павловна Павленко - ассистент кафедры клинической иммунологии, аллергологии и фтизиопульмонологии.
Курск
Н. П. Балобанова
Московский финансово-промышленный университет «Синергия»
Россия
Россия
Наталья Петровна Балобанова - кандидат биологических наук, доцент, заведующий кафедрой общей биологии и фармации, медицинский факультет.
Москва
А. В. Батищев
Московский финансово-промышленный университет «Синергия»
Россия
Россия
Александр Викторович Батищев - кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой «Искусственный интеллект и анализ данных».
Москва
Список литературы
1. Васильева И. А., Самойлова А. Г., Зимина В. Н., Ловачева О. В., Абраченко А. В. Химиотерапия туберкулеза в России – история продолжается // Туберкулез и болезни легких. 2023. Т. 101, № 2. С. 8–12. http://doi.org/10.58838/2075-1230-2023-101-2-8-12.
2. Aggarwal C. C. Neural networks and deep learning: A textbook. Springer, 2018. 497 p. doi: 10.1007/978-3319-94463-0 ISBN 978-3-319-94462-3.
3. Волчек Ю. А., Шишко О. Н., Спиридонова О. С., Мохорт Т. В. Положение модели искусственной нейронной сети в медицинских экспертных системах // Juvenis Scientia. 2017. № 9. С. 4–9. doi: 10.15643/jscientia.2017.9.001.
4. Кравченко В. О. Методы использования искусственных нейронных сетей в медицине // Устойчивое развитие науки и образования. 2018. № 6. С. 266–270.
5. Мустафаев А. Г. Использование нейросетевых технологий в задачах медицинской диагностики // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2019. № 6 (180). С. 32–38. doi: 10.14489/vkit.2019.06.pp.032-038.
6. Хайкин С. Нейронные сети : полный курс. М. : Вильямс, 2016. 1104 с.
7. Kriegeskorte N., Golan T. Neural network models and deep learning // Current Biology. 2019. Vol. 29, no. 7. P. R231–R236. doi: 10.1016/j.cub.2019.02.034.
8. Pérez J., Cabrera J. A., Castillo J. J., Velasco J. M. Bio-inspired spiking neural network for nonlinear systems control // Neural Netw. 2018. Vol. 104. P. 15–25. doi: 10.1016/j.neunet.2018.04.002.
9. Горюнова В. В., Горюнова Т. И., Кухтевич И. И. Анализ использования нейросетевых технологий при решении диагностических и прогностических задач в медицине // Международный студенческий научный вестник. 2017. № 4–8. С. 1214–1216.
10. Наследов А. Д. SPSS 19 : профессиональный статистический анализ данных. М. : Питер, 2011. 399 с.
Рецензия
Для цитирования:
Алыменко М.А., Валиев Р.Ш., Валиев Н.Р., Коломиец В.М., Волкова С.Н., Полоников А.В., Маль Г.С., Трагира И.Н., Рагулина В.А., Попова Е.В., Павленко Е.П., Балобанова Н.П., Батищев А.В. Нейросетевые технологии в прогнозировании эффективности лечения больных туберкулезом легких. Астраханский медицинский журнал. 2023;18(4):11-18. https://doi.org/10.17021/1992-6499-2023-4-11-18
For citation:
Alymenko M.A., Valiev R.Sh., Valiev N.R., Kolomiets V.M., Volkova S.N., Polonikov А.V., Mal G.S., Tragira I.N., Ragulina V.A., Popova E.V., Pavlenko E.P., Balobanova N.P., Batishchev А.V. Neural network technologies in prediction the effectiveness of treatment of patients with pulmonary tuberculosis. Astrakhan medical journal. 2023;18(4):11-18. (In Russ.) https://doi.org/10.17021/1992-6499-2023-4-11-18
Просмотров:
338
Послать статью по эл. почте 