Preview

Пульмонология

Расширенный поиск

Информативность индикаторов силы дыхательных мышц в оценке тяжести хронической обструктивной болезни легких при моделировании на основе искусственных нейронных сетей

https://doi.org/10.18093/0869-0189-2019-29-5-571-581

Полный текст:

Аннотация

Сила дыхательных мышц (ДМ) является  основным  индикатором их функционального состояния, а ее исследование получает все большее распространение в клинической пульмонологии, в т. ч. у больных хронической обструктивной болезнью  легких (ХОБЛ). Вместе с тем в классификации ХОБЛ показатели  силы ДМ не рассматриваются как биомаркеры, характеризующие ее тяжесть,  и не используются в качестве критериев  для стратификации больных. Целью исследования явился анализ информативности показателей силы ДМ для оценки  тяжести  ХОБЛ на основе  методов  машинного обучения  и искусственных нейронных сетей (ИНС). Материал и методы. Обследованы   госпитализированные  в  стационар  мужчины   (n  = 115)  с  ХОБЛ  различной  степени   тяжести  в  стадии  обострения. Регистрировались силовые индикаторы ДМ (максимальное инспираторное (MIP), экспираторное (MEP)  и интраназальное (SNIP) давление) на аппарате MicroRPM (CareFusion, Великобритания), 9 антропометрических параметров, спирометрические и газометрические показатели, а также результаты тестирования по шкалам  выраженности одышки  (modified Medical Research Council – mMRC)  и оценочного теста по хронической обструктивной болезни  легких (COPD Assessment Test – САТ). Обработка  данных проводилась  с помощью тестов Манна–Уитни, Фишера,  Тьюки, корреляционного анализа. Моделирование силы ДМ выполнялось методами линейной и нелинейной  регрессии, а модели стратификации тяжести ХОБЛ – методом ИНС.  Результаты. При помощи  модели силы ДМ у здоровых лиц и больных ХОБЛ оценены  суммарные  эффекты влияния различных  факторов  на их функциональный статус. По данным  сравнительного анализа «модельных» результатов верификации тяжести ХОБЛ с диагнозами  экспертов-пульмонологов отмечено,  что повышение их точности  с помощью  ИНС  достигается только при комбинации показателя объема форсированного выдоха за 1-ю секунду с другими индикаторами. Наиболее  информативными из них явились  показатели  MIP,  общей массы тела, парциального давления  углекислого газа в артериальной крови и уровня фибриногена. При этом MIP выступал в качестве универсального предиктора, при помощи  которого повышается точность  всех моделей.  Заключение. Перспектива внедрения диагностических моделей  на основе  ИНС  в проекты телемедицины связана с совершенствованием их архитектуры и разработкой информационных сервисов,  при помощи  которых состояние больных будет оцениваться в реальном времени.

Для цитирования:


Гельцер Б.И., Шахгельдян К.И., Курпатов И.Г., Кригер А.Б., Киняйкин М.Ф. Информативность индикаторов силы дыхательных мышц в оценке тяжести хронической обструктивной болезни легких при моделировании на основе искусственных нейронных сетей. Пульмонология. 2019;29(5):571-581. https://doi.org/10.18093/0869-0189-2019-29-5-571-581

For citation:


Gel’tser B.I., Shakhgel’dyan K.I., Kurpatov I.G., Kriger A.B., Kinyaykin M.F. A value of respiratory muscle strength indicators to determine severity of chronic obstructive pulmonary disease using artificial neural networks. PULMONOLOGIYA. 2019;29(5):571-581. (In Russ.) https://doi.org/10.18093/0869-0189-2019-29-5-571-581

Просмотров: 1025


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International.


ISSN 0869-0189 (Print)
ISSN 2541-9617 (Online)