Соломаха Анатолий Анатольевич, к.м.н., доцент кафедры хирургии
440026, Пенза, ул. Красная, д. 40
Anatoliy A. Solomakha, Cand. Sci. (Med.), Associate Professor of Department of Surgery
40, Krasnaya St., Penza, 440026
Власов Алексей Петрович, д.м.н., профессор, заведующий кафедрой факультетской хирургии
430005, Саранск, ул. Большевистская, д. 68
Alexey P. Vlasov, Dr. Sci. (Med.), Professor, Head of Department of Intermediate Level Surgery
68, Bolshevistskaya St., Saransk, 430005
Горбаченко Владимир Иванович, д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Компьютерные технологии»
440026, Пенза, ул. Красная, д. 40
Vladimir I. Gorbachenko, Dr. Sci. (Eng.), Professor, Head of Computer Technology Department
40, Krasnaya St., Penza, 440026
Введение. В последние годы отмечается рост числа больных с гнойными хирургическими заболеваниями с выраженной эндогенной интоксикацией и почечной дисфункцией. Проблема ранней диагностики гнойных заболеваний до сих пор окончательно не решена. Системам здравоохранения развитых индустриальных западных стран не всегда удается обеспечить всех граждан адекватной высококачественной медицинской помощью. Это обусловлено наступившим кризисом здравоохранения. Проблемы диагностики, лечения, профилактики и прогнозирования гнойных заболеваний в хирургии могут быть решены благодаря передовым цифровым технологиям.
Цель исследования. Разработать способ ранней диагностики эндогенной интоксикации в амбулаторной хирургии.
Материалы и методы. Нами были созданы три группы наблюдений для проектирования нейросетевой системы диагностики синдрома эндогенной интоксикации и хронической болезни почек. В первой группе исследовались гематологические показатели 150 здоровых людей, во второй – гематологические показатели 40 пациентов с хронической болезнью почек без хронической почечной недостаточности, в третьей группе – 84 больных с хронической болезнью почек и терминальной стадией хронической почечной недостаточности. Исследовались следующие 25 лабораторных показателей: гемоглобин, эритроциты, цветовой показатель, лейкоциты, палочкоядерные нейтрофильные лейкоциты, сегментоядерные нейтрофильные лейкоциты, эозинофилы, базофилы, лимфоциты, моноциты, СОЭ, общий белок, альбумины, мочевина, креатинин, билирубин, бета-липопротеиды, холестерин, глюкоза, серомукоид, сиаловая кислота, калий, натрий, хлор, кальций. Статистические, нейросетевые и алгоритмы с элементами нечетких нейронных сетей применялись на выборке, состоящей из гематологических показателей 274 больных хронической болезнью почек и здоровых на основе 25 лабораторных показателей. Математическое моделирование проводилось на кафедре «Компьютерные технологии» Пензенского государственного университета.
Результаты. Результативность нейросетевой диагностики синдрома эндогенной интоксикации у больных с хронической болезнью почек без хронической почечной недостаточности достигла 88,2%, а у больных с хронической болезнью почек и хронической почечной недостаточностью – 97,6%.
Выводы. Нейросетевой способ диагностики может способствовать улучшению ранней диагностики синдрома эндогенной интоксикации в амбулаторной хирургии.
Introduction. In recent years, there has been an increase in the number of patients with purulent surgical diseases with severe endogenous intoxication and renal dysfunction. The problem of early diagnosis of purulent diseases is still not completely solved. The health systems of developed industrial Western countries do not always manage to provide all citizens with adequate high-quality medical care. This is due to the current health crisis. The problems of diagnosis, treatment, prevention and prediction of purulent diseases in surgery can be solved thanks to advanced digital technologies.
Aim of the study. To develop a diagnostic method for early detection of endogenous intoxication in outpatient surgery.
Materials and methods. We created three groups of observations for the design of a neural network system for the diagnosis of endogenous intoxication syndrome and chronic kidney disease. In the first group, the hematological parameters of 150 healthy people were studied. In the second group, the hematological parameters of 40 patients with chronic kidney disease without chronic kidney failure were studied. The third group included 84 patients with chronic kidney disease and end-stage chronic kidney failure. The following 25 laboratory parameters were studied: hemoglobin, red blood cells, color index, white blood cells, rod-shaped neutrophil white blood cells, segmental neutrophil white blood cells, eosinophils, basophils, lymphocytes, monocytes, ESR, total protein, albumins, urea, creatinine, bilirubin, beta-lipoproteins, cholesterol, glucose, seromucoid, sialic acid, potassium, sodium, chlorine, calcium. Statistical, neural network and algorithms with elements of fuzzy neural networks were used on a sample consisting of hematological parameters of 274 patients with chronic kidney disease and healthy ones based on 25 laboratory parameters. Mathematical modeling was carried out at the Department of “Computer Technologies” of the Penza State University.
Results. The effectiveness of neural network diagnostics of endogenous intoxication syndrome in patients with chronic kidney disease without chronic kidney failure reached 88.2%, and in patients with chronic kidney disease and chronic kidney failure – 97.6%.
Conclusion. The neural network method of diagnosis can help improve the early diagnosis of endogenous intoxication syndrome in outpatient surgery.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.