zdorПроблемы здоровья и экологииHealth and Ecology Issues2220-09672708-6011Gomel State Medical University10.51523/2708-6011.2007-4-2-1zdor-534Research ArticleКЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНАCLINICAL MEDICINEВОЗМОЖНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНФИЦИРОВАННОГО ПАНКРЕОНЕКРОЗАOPPORTUNITIES OF PROGNOSIS OF INFECTED PANCREATIC NECROSISЛитвинА. А.LitvinA. A.noemail@neicon.ruЖариковО. Г.JarikovO. G.noemail@neicon.ruСенчукГ. А.SenchukG. A.noemail@neicon.ruМауда ШадиЛ. А.Mauda ShadiL. A.noemail@neicon.ruГомельский государственный медицинский университетGomel State Medical University20072806200702714Copyright © Литвин А.А., Жариков О.Г., Сенчук Г.А., Мауда Шади Л.А., 20072007Литвин А.А., Жариков О.Г., Сенчук Г.А., Мауда Шади Л.А.Litvin A.A., Jarikov O.G., Senchuk G.A., Mauda Shadi L.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://journal.gsmu.by/jour/article/view/534

В статье производится сравнительный анализ существующих способов прогнозирования осложненного течения острого панкреатита, описывается современный способ прогнозирования с использованием «искусственных нейронных сетей». По результатам исследования, точность результатов при нейросетевом моделировании составляет 90%, специфичность - 96%. Метод позволяет добиться более высокой степени точности прогноза, оптимизировать раннюю диагностику инфицированного панкреонекроза, выбрать адекватную лечебно-диагностическую тактику.

The comparative analysis of existing ways of prognosis of the complicated development of the acute pancreatitis is made, the modern way of prognosis with use of artificial neural networks (ANN) is described in this article. By results of research, accuracy of results at artificial neural modeling makes 90%, specificity - 96%. Method allows improving degree of accuracy of the prognosis. ANN optimizes early diagnostics infected pancreatic necrosis and help to choose adequate medical tactics.

прогнозированиеострый панкреатитискусственные нейронные сетиprognosisacute pancreatitisartificial neural networksANNsпрогнозированиеострый панкреатитискусственные нейронные сетиprognosisacute pancreatitisartificial neural networksANNsReferencesБоровиков, В. П. STATISTICA - статистический анализ и обработка данных в среде WINDOWS / В. П. Боровиков, И. П. Боровиков. - М. : ФИЛИНь, 1998. - 608 с.Боровиков, В. П. STATISTICA - статистический анализ и обработка данных в среде WINDOWS / В. П. Боровиков, И. П. Боровиков. - М. : ФИЛИНь, 1998. - 608 с.Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Пер. с англ. - М. : Горячая линия - Телеком, 2001. - 182 с.Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Пер. с англ. - М. : Горячая линия - Телеком, 2001. - 182 с.Нестеренко, Ю. А. Диагностика и лечение деструктивного панкреатита / Ю. А. Нестеренко, В. В. Лаптев, С. В. Михайлусов. - М. : Бином-Пресс, 2004. - 304 с.Нестеренко, Ю. А. Диагностика и лечение деструктивного панкреатита / Ю. А. Нестеренко, В. В. Лаптев, С. В. Михайлусов. - М. : Бином-Пресс, 2004. - 304 с.Абдоминальный сепсис у хирургических больных / В. С. Савельев [и др.] // Анналы хирургии. - 2000. - № 6. - С. 11-18.Абдоминальный сепсис у хирургических больных / В. С. Савельев [и др.] // Анналы хирургии. - 2000. - № 6. - С. 11-18.Деструктивный панкреатит: алгоритм диагностики и лечения (Проект составлен по материалам IX Всероссийского съезда хирургов, состоявшегося 20-22 сентября 2000 г. в г. Волгограде) / В. С. Савельев [и др.] // Consilium Medicum. - 2000. - Т. 2, № 6.Деструктивный панкреатит: алгоритм диагностики и лечения (Проект составлен по материалам IX Всероссийского съезда хирургов, состоявшегося 20-22 сентября 2000 г. в г. Волгограде) / В. С. Савельев [и др.] // Consilium Medicum. - 2000. - Т. 2, № 6.An artificial neural network as a model for prediction of survival in trauma patients: validation for a regional trauma area / S. M. DiRusso [et al] // J. Trauma. - 2000. - Vol. 49, № 2. - P. 212-223.An artificial neural network as a model for prediction of survival in trauma patients: validation for a regional trauma area / S. M. DiRusso [et al] // J. Trauma. - 2000. - Vol. 49, № 2. - P. 212-223.Surgical treatment of severe acute pancreatittis: timing of operation is crucial for survival / P. Gotzinger [et al] // Surg. Infect (Larchmt). - 2003. - Vol. 4, № 2. - P. 205-211.Surgical treatment of severe acute pancreatittis: timing of operation is crucial for survival / P. Gotzinger [et al] // Surg. Infect (Larchmt). - 2003. - Vol. 4, № 2. - P. 205-211.Hanley, J. A. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve / J. A. Hanley, B. J. McNeil // Radiology. - 1989. - Vol. 143, № 1. - P. 29-36.Hanley, J. A. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve / J. A. Hanley, B. J. McNeil // Radiology. - 1989. - Vol. 143, № 1. - P. 29-36.Comparison between logistic regression and neural networks to predict death in patients with suspected sepsis in the emergency room / F. Jaimes [et al] // Crit. Care. - 2005. - Vol. 9, № 2. - P. 150-156.Comparison between logistic regression and neural networks to predict death in patients with suspected sepsis in the emergency room / F. Jaimes [et al] // Crit. Care. - 2005. - Vol. 9, № 2. - P. 150-156.Jonson, C. H. Pancreatic Diseases / C. H. Jonson, C. W. Imrie // Springer. - 1999. - 253 р.Jonson, C. H. Pancreatic Diseases / C. H. Jonson, C. W. Imrie // Springer. - 1999. - 253 р.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.