Целью исследования была разработка системы прогнозирования тяжести острого пиелонефрита с использованием нейронных сетей.

Введение. С практической точки зрения распознавание различных форм острого пиелонефрита должно проводится максимально результативно, в короткие сроки и на основе применения, по возможности, ограниченного числа рутинных методов лабораторного и инструментального исследования.

Материалы и методы. В работе использован нейросетевой подход к анализу результатов обследования пациентов с острым пиелонефритом, основанный на применении самообучающихся нейроструктур. Основное достоинство нейросетевого классификатора - высокая степень уверенности прогнозирования верного диагноза у пациента с острым пиелонефритом на основе использования минимального количества субъективных и объективных показателей, данных анамнеза, лабораторных показателей, а так же инструментальных данных.

Результаты и обсуждение. Использование иммунных лабораторных показателей (ФНО, фактор Н и С3а) дополнительно в нейросетевом классификаторе у пациентов с острым пиелонефритом повышает точность прогнозирования серозного или гнойного пиелонефрита до 99%.

Заключение. Возможность получения вербальных описаний с высокими показателями точности прогнозирования дает дополнительную информацию при постановке диагноза и определения тактики лечения данной категории пациентов.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.