VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

Высокая распространенность хронической сердечной недостаточности (ХСН) в популяции разных стран мира требует дальнейшего поиска новых интегральных подходов к её ранней диагностике, которые должны представлять результаты, позволяющие оценить риск прогрессирования, дальнейший прогноз заболевания. Разработка статистических методов анализа с использованием нейронных сетей приблизила решение проблемы установления соотношения различных патогенетических механизмов прогрессирования ХСН.

Цель исследования: разработать алгоритм интегральной оценки и прогноза ХСН на основе нейросетевого анализа у больных артериальной гипертонией пожилого возраста.

Материалы и методы исследования.

Базу данных для обучения нейронной сети составили результаты обследования 162 пациентов, страдающих гипертонической болезнью II стадии, средний возраст - 67,8±3,2 года. В базу для обучения было включено 147 больных, в базу для тестирования – 15 пациентов.

В качестве выходного параметра служили функциональные классы ХСН. Разработана программа нейросетевого анализа больных ХСН старшего возраста - Diagnosis of CHF (CHFv0.1), позволяющая после проведенного обучения на результатах выборки из 100 пациентов, установить со 100% вероятностью функциональный класс ХСН.

Результаты. Обучение нейроимитатора проведено в режиме классификатора для консилиума из 15 нейросетей (network1-network15) с заданной степенью надежности равной 0,1. Тестирование нейросетей показало среднюю степень уверенности прогнозируемого функционального класса ХСН. Установлена факторная значимость входов – исследованных показателей, отражающих состояние основных механизмов патогенеза ХСН. Наиболее высокие значения найдены для повышения артериального давления свыше 160 мм рт.ст. (0,61), конечного диастолического размера левого желудочка свыше 5 см (0,77), уровня активности С-реактивного протеина более 5 мг/л (0,68), концентрации тканевого ингибитора матриксной металлопротеиназы-1 менее 500 пг/мл (0,7), сывороточной каспазы-3 более 15 нг/мл (0,6), промозгового натрийуретического пептида 15 фмоль/л (0,64).

Применение нейросетевой модели диагностики и оценки риска прогрессирования ХСН позволяет получить достоверные результаты, установить наиболее проблемные патогенетические механизмы, коррекция которых необходима для улучшения прогноза заболевания.

Код для цитирования: Скопировать