DECISION SUPPORT SYSTEMS IN THE DIAGNOSIS AND TREATMENT OF ACUTE PANCREATITIS
https://doi.org/10.51523/2708-6011.2016-13-2-2
Abstract
This paper is a systematic review of literature covering the use of decision support systems in the diagnosis and treatment of acute pancreatitis. The authors provide modern literature data on the efficacy of different support systems for decision-making based on artificial neural networks to determine the severity of acute pancreatitis outcomes, prognosis and diagnosis of infected pancreatic necrosis.
About the Authors
A. A. Litvin
Gomel State Medical University; Pirogov Russian National Research Medical University
Belarus
Belarus
O. Yu. Rebrova
Gomel Regional Clinical Hospital
Belarus
Belarus
References
1. Савельев, В. С. Панкреонекрозы / В. С. Савельев, М. И. Фили-монов, С. З. Бурневич. - М.: МИА, 2008. - 264 с.
2. Диагностика и лечение острого панкреатита / А. С. Ермолов [и др.]. - М.: Видар-М, 2013. - 382 с.
3. American College of Gastroenterology guideline: management of acute pancreatitis / S. Tenner [et al.] // Am. J. Gastroenterol. - 2013. - Vol. 108, № 9. - P. 1400-1415.
4. Rosenberg, A. Necrotizing pancreatitis: new definitions and a new era in surgical management / A. Rosenberg, E. A. Steensma, L. M. Napolitano // Surg. Infect. - 2015. - Vol. 16, № 1. - P. 1-13.
5. Criteria for the diagnosis and severity stratification of acute pancreatitis / M. Otsuki [et al.] // World J. Gastroenterol. - 2013. - Vol. 19, № 35. - P. 5798-5805.
6. A comparative evaluation of radiologic and clinical scoring systems in the early prediction of severity in acute pancreatitis / T. L. Bollen [et al.] // Am. J. Gastroenterol. - 2012. - Vol. 107, № 4. - P. 612-619.
7. Прогнозирование течения и исходов тяжелого острого панкреатита / П. И. Миронов [и др.] // Фундаментальные иссле-дования. - 2011. - № 10. - С. 319-323.
8. Prediction of severe acute pancreatitis at admission to hospital using artificial neural networks / B. Andersson [et al.] // Pancreatology. - 2011. - Vol. 11, № 3. - P. 328-335.
9. Identification of severe acute pancreatitis using an artificial neural network / R. Mofidi [et al.] // Surgery. - 2007. - Vol. 141. - P. 59-66.
10. Кобринский, Б. А. Системы поддержки принятия решений в здравоохранении и обучении / Б. А. Кобринский // Врач и информационные технологии. - 2010. - № 2. - С. 39-45.
11. Дюк, В. А. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях / В. А. Дюк, В. Л. Эмануэль. - СПб.: Питер, 2003. - 528 c.
12. Симанков, В.С. Системный анализ и современные инфор-мационные технологии в медицинских системах поддержки принятия решений / В. С. Симанков, А. А. Халафян. - М.: Бином, 2009. - 362 с.
13. Greenes, R. A. Clinical decision support: the road ahead / R. A. Greenes. - Amsterdam; Boston: Elsevier, 2007. - 581 p.
14. Кобринский, Б. А. Медицинская информатика / Б. А. Коб-ринский, Т. В. Зарубина. - М.: Академия, 2009. - 192 с.
15. Андрейчиков, А. В. Интеллектуальные информационные системы / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 364 с.
16. Чубукова, И. А. Data Mining / И. А. Чубукова. - М.: БИНОМ, 2008. - 382 c.
17. Боровиков, В. П. Нейронные сети. Statistica Neural Networks: методология и технологии современного анализа данных / под ред. В. П. Боровикова. - М.: Горячая линия-Телеком, 2008. - 392 с.
18. Осовский, С. Нейронные сети для обработки инфор-мации: пер. с польск. / С. М. Осовский. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 с.
19. Реброва, О. Ю. Нейросетевой алгоритм диагностики патогенетических подтипов ишемического инсульта / О. Ю. Реброва, М. Ю. Максимова, М. А. Пирадов // Ж. неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. Инсульт (Приложение). - 2004. - № 12. - С. 23-28.
20. Боровиков, В. П. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows / В. П. Боровиков, Г. И. Ивченко. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 368 с.
21. Applying data mining techniques in the development of a diagnostics questionnaire for GERD / N. Horowitz [et al.] // Dig. Dis. Sci. - 2007. - Vol. 52, № 8. - P. 1871-1878.
22. Prediction of successful weight reduction after bariatric surgery by data mining technologies / Y. C. Lee [et al.] // Obes. Surg. - 2007. - Vol. 17, № 9. - P. 1235-1241.
23. Bartosch-Härlid, A. Artificial neural networks in pancreatic disease / A. Bartosch-Härlid // Br. J. Surg. - 2008. - Vol. 95, № 7. - P. 817-826.
24. Grossi, E. International experience on the use of artificial neural networks in gastroenterology / E. Grossi // Dig. Liver Dis. - 2007. - Vol. 39, № 3. - P. 278-285.
25. Yoldas, O. Prediction of clinical outcomes using artificial neural networks for patients with acute biliary pancreatitis / O. Yoldas, M. Koc, N. Karakose // Pancreas. - 2008. - Vol. 36, № 1. - P. 90-92.
26. Литвин, А. А. Система поддержки принятия решений в прогнозировании и диагностике инфицированного панкрео-некроза / А. А. Литвин, О. Г. Жариков, В. А. Ковалев // Врач и информационные технологии. - 2012. - № 2. - С. 54-63.
27. Kazmierczak, S. C. Diagnostic accuracy of pancreatic enzymes evaluated by use of multivariate data analysis / S. C. Kazmierczak, P. G. Catrou, F. Van Lente // Clin. Chem. - 1993. - Vol. 39. - P. 1960-1965.
28. Outcome analysis of patients with acute pancreatitis by using an artificial neural network / M. T. Keogan [et al.] // Acad. Radiol. - 2002. - Vol. 9. - P. 410-419.
29. Predicting fatal outcome in the early phase of severe acute pancreatitis by using novel prognostic models / K. I. Halonen [et al.] // Pancreatology. - 2003. - Vol. 3. - P. 309-315.
30. Use of an artificial neural network to predict length of stay in acute pancreatitis / W. E. Pofahl [et al.] // Am. Surg. - 1998. - Vol. 64. - P. 868-872.
31. Use of an artificial neural network to predict persistent organ failure in patients with acute pancreatitis / H. Wan-dong [et al.] // Clinics. - 2013. - Vol. 68, № 1. - P. 27-31.
32. The use of intelligent database systems in acute pancreatitis - A systematic review / M. van den Heever [et al.] // Pancreatology. - 2014. - Vol. 14, № 1. - P. 9-16.
33. Drew, P. J. Artificial neural networks / P. J. Drew, J. R. T. Mon-son // Surgery. - 2000. - Vol. 127, № 1. - P. 3-11.
Review
For citations:
Litvin A.A., Rebrova O.Yu. DECISION SUPPORT SYSTEMS IN THE DIAGNOSIS AND TREATMENT OF ACUTE PANCREATITIS. Health and Ecology Issues. 2016;(2):10-17. (In Russ.) https://doi.org/10.51523/2708-6011.2016-13-2-2
Views:
380
Email this article 