English
Русский
Искусственный интеллект для планирования тактики ведения пациентов после перкутанной нефролитотрипсии DOI: 10.29188/2222-8543-2024-17-3-43-51
- Щамхалова К.К. – младший научный сотрудник НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «МНИЦ радиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ Author ID 1238532
- Меринов Д.С. – д.м.н., руководитель группы эндоурологии НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, Москва, Россия; РИНЦ Author ID 636113, https://orcid.org/0000-0001-5966-9233
- Артемов А.В. – к.м.н., заведующий операционным блоком со стерилизационной НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «МНИЦ радиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ Author ID 787885
- Гурбанов Ш.Ш. – к.м.н., ведущий научный сотрудник группы эндоурологии НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «МНИЦ радиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ Author ID 636203
- Аполихин О.И. – д.м.н., профессор, чл.-корр. РАН, директор НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ Author ID 683661, - https://orcid.org/0000-0003-0206-043X
- Каприн А.Д. – д.м.н., профессор, академик РАН, генеральный директор ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, директор МНИОИ имени П.А. Герцена, зав. кафедрой онкологии и рентгенорадиологии им. В.П. Харченко РУДН, главный внештатный онколог Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ Author ID 96775; https://orcid.org/0000-0001-8784-8415
40 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.
| Прикрепленный файл | Размер |
|---|---|
| Скачать статью | 751.21 кб |
