Статьи с темой: «прогностические модели»
-
2025 № 1 Искусственный интеллект – новое слово в нефрологии: точки приложения и перспективы (обзор литературы).
Обоснование. Ведение пациентов с заболеваниями органов мочевой системы – крайне актуальная задача. Основная проблема заключается в том, что заболевания органов мочевой системы чаще протекают без явных специфических симптомов до стадии ограничения функции почек. На первое место, среди жалоб и клинических проявлений, выходят неспецифические симптомы, например анемия, деформация костной системы, когнитивные и сосудистые нарушения и другие, затрудняющие диагностику основного заболевания. Актуальной является ранняя своевременная диагностика заболеваний органов мочевой системы с помощью анамнестических, наследственных, клинико-лабораторных, инструментальных и генетических методов. Сложность заключается в дефиците кадров нефрологической службы и интерпретации данных другими специалистами, поэтому вся ответственность по раннему выявлению заболеваний почек ложится на участковых педиатров, семейных врачей, наиболее тесно взаимодействующих с населением. Искусственный интеллект (ИИ) стал многообещающим инструментом в области здравоохранения, появляются работы по применению его в нефрологии в качестве помощника врача.
Цель исследования: изучить работы, посвященные применению искусственного интеллекта в нефрологии. Материалы и методы. Электронный поиск в PubMed выполнен для извлечения статей, опубликованных с 2014 по 2024 годы, используя ключевые слова: Artificial intelligence technologies; machine learning; chronic kidney disease. Обзор, анализ и систематизация статей выполнялись вручную. Из 264 статей объектом исследования стали статьи (n=64), касающиеся диагностики заболеваний почек и консервативной части нефрологии на стыке с ИИ. Результаты литературного обзора позволили заключить то, что методы ИИ бурно развиваются и могут быть использованы для создания как описательных, так и прогностических моделей заболеваний почек, персонификации схем лечения, классификации изображений при визуализирующих методах обследования, тем самым повышая качество оказания медицинской помощи, междисциплинарного сотрудничества, получению новых знаний и развитию науки. -
2024 № 9 Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия врачебных решений для прогнозирования хронической болезни почек у детей.
Диагноз хронической болезни почек часто ставится слишком поздно. В настоящее время точность диагностики составляет 44,1%, что подчеркивает острую необходимость в улучшении методов диагностики.
Цель исследования: разработать модель – систему поддержки принятия врачебных решений для прогнозирования хронической болезни почек у детей.
Материалы и методы исследования. Проведено одноцентровое ретроспективное когортное исследование (2011–2022 гг.) детей с хронической болезнью почек 1–4 стадии в возрасте от 1 до 17 лет. Для построения прогностической модели диагностики хронической болезни почек у детей использован ансамблевый метод обучения, с помощью которого объединили модели, полученные алгоритмами машинного обучения: многофакторная логистическая регрессия и дерево решений. В моделях использовано пять переменных: астеническое телосложение у ребенка, потеря белка и эритроцитов с мочой, СОЭ и натрий сыворотки крови.
Результаты. В исследовании участвовало 158 пациентов. В основную группу включены 128 детей с хронической болезнью почек 1–4 стадии в возрасте от 1 до 17 лет. Группу сравнения составили 30 детей без диагностированной патологии почек в возрасте от 1 до 17 лет. Дети двух групп статистически значимо не различались по полу и возрасту. Получена модель, позволяющая прогнозировать хроническую болезнь почек у детей на тестовой выборке с точностью 93,5% [87,1; 100,0]%, чувствительностью 92,0% [82,1; 100,0]%, специфичностью 100,0% [100,0; 100,0]%, ROC-AUC = 98,7% [95,2; 100,0]%. Полученная модель отличного качества (>90%). Модель описывает 90,3% [83,8; 96,1]% дисперсии.
Заключение. Предлагаемая модель демонстрирует превосходную прогностическую способность и может иметь важное клиническое значение для прогнозирования хронического процесса в учреждениях первичной медико-санитарной помощи, где симптомы, связанные с риском хронической болезни почек, могут быть упущены из виду. Прогнозирование и разработка ранней нефропротективной стратегии могут привести к лучшим результатам лечения и продлить жизнь. -
2023 № 12 Основные показатели заболеваемости населения, в том числе прогностические, в оценке репродуктивного потенциала региона.
В статье представлены результаты исследования, проведенного с целью изучения основных показателей заболеваемости населения с позиций оценки репродуктивного потенциала региона. В работе были применены статистический, аналитический, графологический методы. Ключевым фактором репродуктивного потенциала региона является уровень состояния здоровья его населения, в том числе показатели заболеваемости. При разработке мероприятий по стимулированию рождаемости, что особенно необходимо для территорий с наиболее сниженными показателями воспроизводства населения, такими как Центральный федеральный округ и, в частности, Костромская область, необходимо детальное изучение региональных особенностей состояния здоровья населения. Определено, что согласно прогностическим моделям, уровень заболеваемости
в Костромской области возрастет с 701,1 на 1000 человек населения в 2020 г. до 768,8 на 1000 человек населения в 2025 г. Для выявления зависимости между показателями уровня рождаемости и заболеваемости в Костромской области за период 2010–2020 гг. был проведен кросскорреляционный анализ, позволяющий выявить не только степень и направление связи между анализируемыми индикаторами, но также временной лаг. Для Костромской области по рассматриваемому динамическому ряду статистически значимой взаимосвязи между уровнем рождаемости и заболеваемости выявлено не было.
Присутствует незначительная корреляция (–0,3) между анализируемыми показателями для Костромской области с временным лагом 6 периодов, однако она является статистически не значимой и не позволяет сделать однозначные выводы. -
2024 № 1 Особенности естественного движения населения в регионе Центрального федерального округа. Прогноз показателей.
Проведенный анализ позволил выделить основные особенности естественного движения населения в Костромской области как региона Центрального федерального округа: наблюдается депопуляция населения – длительная естественная убыль населения, при этом число умерших значительно превышает число родившихся; естественная убыль отмечена как среди городского, так и среди сельского населения региона.
Используя прогностические модели без учета изменения демографической обстановки при COVID‑19, расчетным путем было установлено, что в Костромской области можно ожидать прироста числа родившихся на 1000 человек населения с 8,5 в 2020 г. до 9,9 в 2024 г. (по оптимистичному сценарию); снижения до 8,9 в 2024 г. (по пессимистичному сценарию); роста до 9,4 в 2024 г. (по среднему варианту прогноза). Кроме того, рассчитано снижение числа умерших на 1000 человек населения с 16,7 в 2020 г. до 11,7 в 2024 г. (по оптимистичному сценарию); снижения до 13,0 в 2024 г. (по пессимистичному сценарию);
до 12,3 в 2024 г. (по среднему варианту прогноза). -
2024 № 11 Совершенствование организационных и лечебно-профилактических мероприятий, направленных на профилактику избыточной массой тела и ожирения.
Актуальность. Ожирение представляет собой серьезную проблему общественного здравоохранения в связи с высокой распространенностью, растущими затратами на лечение и неблагоприятными последствиями, поэтому разработка профилактических мер, направленных на предотвращение формирования и прогрессирования ожирения, на основе современных информационно-цифровых технологий представляется актуальной и крайне важной задачей.
Цель исследования: разработка системы ранней диагностики избыточной массы тела и ожирения с определением предикторов их формирования для предупреждения прогрессирования патологического процесса и эффективной профилактики его возникновения.
Материалы и методы. Для оценки распространенности избыточной массы тела и ожирения проведен анализ данных отчетных форм федерального статистического наблюдения № 30 «Сведения о медицинской организации» и № 12 «Сведения о числе заболеваний, зарегистрированных у пациентов, проживающих в районе обслуживания медицинской организации» за период 2012–2023 гг. Для оценки экономической составляющей использовали данные отчетов по своду расходов за счет средств бюджета, средств, полученных от оказания платных услуг. В исследовании использованы методы: аналитический, статистический, сравнительного анализа и контент-анализа. Статистическая обработка материалов проводилась с использованием расчетных таблиц в формате Exell.
Результаты. В статье приведены данные об актуальности и распространенности избыточной массы тела и ожирения в группе взрослого, в том числе трудоспособного населения. Проанализированы риски нарушения здоровья человека с возможной инвалидизацией и смертностью вследствие избыточной массы тела и ожирения. Рассмотрены социально-экономические факторы, приводящие к ожирению. Отмечены экономические последствия данной проблемы, а также нерешенные проблемы профилактики ожирения. Обозначены приоритетные направления комплексных программ профилактики и разработаны прогностические модели развития избыточной массы тела и ожирения с учетом выявленных индивидуальных медико-социальных факторов риска. Результаты исследования позволят персонифицировать профилактические мероприятия, направленные на профилактику ожирения и его осложнений.