Введение. Мочекаменная болезнь остается одной из наиболее часто встречаемых урологических патологий, оказывая значительную нагрузку на систему здравоохранения. Актуальным направлением в оптимизации перкутанной нефролитотрипсии (ПНЛ) является персонализированный прогноз ведения пациентов, основанный на алгоритмах принятия решений искусственного интеллекта (ИИ). В нашей работе мы применили алгоритм для создания наиболее оптимальной тактики ведения пациента после ПНЛ.
Цель. Oптимизировать тактику ведения пациентов после ПНЛ на основе ИИ.
Материалы и методы. В работе были проанализированы данные 1000 пациентов в возрасте от 18 до 88 лет (52,3±13,47) с нефролитиазом, которым была выполнена ПНЛ. Обработка данных проводилась с применением программ IBM SPSS Statistics и Modeler методом моделирования нейронных сетей.
Результаты. Точность прогноза по развитию пиелонефрита составила 79%, развитию геморрагических осложнений – 94,7%, установке внутреннего стента – 94,77%, замене/ре-нефростомии составила 99%, дополнительным хирургическим вмешательствам – 97,4%, продолжительности госпитализации – 93,4%, выписки с дренажами – 93,37%, рекомендации лечащего врача о дальнейшей тактики ведения пациента – 91,6%.
Заключение. Дальнейшее развитие технологии ИИ не только даст «второе мнение» и сократит время обработки больших объемов информации, но также стандартизирует подход к лечению сложных клинических случаев и поможет оптимизировать работу урологического отделения.
