Автореферат и диссертация по медицине (14.00.27) на тему:Нейросетевой подход к прогнозированию течения и исходов отсрых хирургических заболеваний у больных в критических состояниях

На правах рукописи

ИШМУХАМЕТОВ ИЛЬДАР ХАФИЗОВИЧ

НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ТЕЧЕНИЯ И ИСХОДОВ ОСТРЫХ ХИРУРГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ У БОЛЬНЫХ В КРИТИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЯХ

14.00.27-хирургия 14.00.37-анестезиология и реаниматология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

Уфа-2007

003054864

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Башкирский государственный медицинский университет Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию»

Научные руководители:

доктор медицинских наук Фаязов Радик Радифович доктор медицинских наук Миронов Петр Иванович

Официальные оппоненты:

доктор медицинских наук Тимербулатов Махмуд Вилевич кандидат медицинских наук Князев Андрей Дмитриевич

Ведущая организация:

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российская медицинская академия последипломного образования Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию» Защита диссертации состоится «2Q> O-Ajbi-t-K 2007 г. в «//» часов на заседании диссертационного совета Д 208.006.02 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Башкирский государственный медицинский университет Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию» по адресу: 450000, г. Уфа, ул. Ленина, 3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Башкирский государственный медицинский университет Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию» по адресу: 450000, г. Уфа, ул. Ленина, 3.

Автореферат разослан «2'3» 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Р.Т. Нигматуллин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность исследования

Многие клиницисты полагают, что улучшение результатов хирургического лечения может быть достигнуто за счет обоснованной стратификации пациентов по риску осложнений, внедрения современных методов диагностики гнойно-септических состояний и реализации эффективных подходов поддерживающей терапии (B.J. Ammori, 2003; A.Z. Al-Bahrani, 2005). Адекватная оценка тяжести состояния больных с острыми хирургическими заболеваниями позволяет точнее прогнозировать вероятность исхода, сроки госпитализации и оценивать эффективность проводимого лечения (С.Н. Абдеев, 2001; A.A. Khan, 2002; C.D. Johnson, 2004; J.R. Le Gall, 2005). Однако интегральные шкалы оценки тяжести состояния APACHE II, Ransotv, Glasgow, МРМ, SAPS требуют для сбора данных минимум 24-48 часов или не учитывают некоторые предикторы тяжести возможных осложнений (J.L. Vincent, 1998; D.A. Zygun, 2005). Трудным аспектом является не всегда удовлетворительная калибровка шкал при решении конкретных задач, что связано с улучшением качества медицинской помощи, отличиями в диагностических категориях и наличием неклинических факторов, которые не могут быть измерены существующими шкалами (J. Rogers, 1994; M. Rue, 2000; A.J. Zhu, 2003).

Появление и широкое внедрение ЭВМ привело к прорыву в области прогнозирования, и были созданы устройства обработки информации, основанные на принципах работы биологических нейронных систем (Д.А. Россиев, 1995; С.М. Ennett, 2004). Искусственные нейронные сети (ИНС) обладают уникальными возможностями, к числу которых относятся способность к решению задач классификации и к самообучению, функционирование при недостатке фактического материала, использование неограниченного количества параметров, использование обычного персонального компьютера и возможности клинического моделирования (Д.А. Россиев, 2004). Перечисленные достоинства способствовали применению ИНС в решении различных медицинских задач (В.М. Тимербулатов, 2006; M.L. Astion, 2001; E.K. Yeong, 2005;). Однако данный подход чрезвычайно редко используется в ургентной хирургии.

В связи с этим особую актуальность приобретают возможность использования ИНС для прогнозирования течения и исходов острых хирургических заболеваний у больных в критических состояниях и

усовершенствование на основе полученных данных методов диагностики и

лечения данной категории больных.

Цель исследования

Оценить возможности использования методики искусственных нейронных

сетей в прогнозировании характера течения и исходов острых хирургических

заболеваний у больных в критических состояниях.

Задачи исследования

1. Осуществить сравнительный анализ искусственных нейронных сетей, логистического регрессионного анализа и формализованных систем оценки тяжести состояния в прогнозировании исходов и гнойно-септических осложнений у больных с острым деструктивным панкреатитом.

2. Определить информационную значимость искусственных нейронных сетей в прогнозировании системных осложнений и исходов у больных с термической травмой.

3. Оценить возможности использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования исходов у больных с травматическими абдоминальными повреждениями.

4. Разработать алгоритмы раннего выявления больных группы риска по осложненному течению острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

Научная новизна исследования

• Изучена прогностическая значимость формалйзованных систем оценки тяжести состояния при остром деструктивном панкреатите, термической травме и травматических абдоминальных повреждениях.

• С помощью многофакторного и ЯОС-анализа определены факторы риска осложненного течения и неблагоприятного исхода острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

• Выявлена возможность методики искусственных нейронных сетей прогнозировать осложнения и исходы острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений, оценена информационная ценность методики.

Практическая значимость исследования

• Конкретизированы детерминанты осложненного течения и неблагоприятного исхода острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

• Разработана нейросетевая модель прогнозирования осложнений и исходов острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

• Разработаны алгоритмы ранней диагностики осложнений и прогнозирования исходов острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

Положения, выносимые на защиту

1. Методика искусственных нейронных сетей позволяет осуществить корректное прогнозирование исходов острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

2. Использование методики искусственных нейронных сетей позволяет разработать алгоритмы ранней диагностики гнойно-септических осложнений острого деструктивного панкреатита

3. Наиболее целесообразной прогностической моделью ранней диагностики органной дисфункции периода токсемии ожоговой болезни является методика искусственных нейронных сетей.

Внедрение результатов исследования в практику

Результаты исследования используются в практической работе хирургических и реанимационных отделений больницы скорой медицинской помощи г. Уфы, Республиканского ожогового центра, в лекционном и учебном материале кафедры хирургии с курсом эндоскопии и кафедры скорой помощи и медицины катастроф с курсом термической травмы института последипломного образования Башкирского государственного медицинского университета. Апробация диссертации

Основные положения диссертации доложены на II съезде анестезиологов и реаниматологов Приволжского федерального округа (Уфа, 2005), заседании Ассоциации хирургов Республики Башкортостан (2005), V юбилейной всеармейской международной конференции «Современные проблемы терапии хирургических инфекций» (Москва, 2005), межрегиональной научно-практической конференции «Сепсис: вопросы клинической патофизиологии,

эпидемиологии, диагностики и интенсивной терапии» (Кемерово, 2006), X съезде анестезиологов и реаниматологов Российской Федерации (Санкт-Петербург, 2006), XIX Европейском конгрессе по хирургической инфекции (Афины, 2006), XIII Международном конгрессе хирургов-гепатологов России и стран СНГ (Алматы, 2006). По материалам диссертации опубликовано 12 работ. Объем и структура диссертации

Диссертация изложена на 130 страницах машинописного текста, состоит из введения, обзора литературы, четырех глав собственных исследований, заключения, выводов, практических рекомендаций, указателя литературы и содержит 39 таблиц, 39 рисунков, 4 уравнения. Указатель литературы включает 57 отечественных и 190 зарубежных работ.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Материал и методы исследования

Диссертационная работа основана на результатах клинического исследования 452 больных, из них 100 больных с острым деструктивным панкреатитом (ОДП), госпитализированных в период с февраля 2000 по ноябрь 2005 гг., 200 больных с термической травмой (ТТ) и индексом Frank более 30 единиц, госпитализированных с января 2004 по декабрь 2005 гг., и 152 больных с травматическими абдоминальными повреждениями (ТАП), госпитализированных с февраля 2000 по декабрь 2005 гг. Все больные находились на лечении в отделениях реанимации и интенсивной терапии (ОИТ) больницы скорой медицинской помощи г. Уфы и Республиканского ожогового центра. Критериями исключения из исследования были: возраст младше 18 или старше 80 лет, смерть наступившая в первые 48 часов госпитализации, декомпенсированные хронические состояния, или иммуносупрессия. Конечными точками исследования были: 1) смерть от ОДП, ТТ, ТАП; 2) случаи энцефалопатии при ТТ; 3) гнойно-септические осложнения ОДП; 4) длительность госпитализации. Тестовую выборку составили 14 пациентов с ОДП, 79 пациентов с ТТ и 19 пациентов с ТАП, госпитализированных в 2006 г.

Диагностику острых хирургических заболеваний проводили согласно основным рекомендациям по нозологическим единицам. Диагноз ОДП был основан на случаях с клиническими симптомами и биохимическими маркерами по критериям B.C. Савельева (1978). Для диагностики ТАП использовали классификации С.И. Банайтиса (1949) и Ю.Г. Шапошникова (1984). Диагностику

и прогноз TT проводили по общей площади ожога и индексу Frank (1960). Определение и оценку физиологических нарушений проводили по общепринятым критериям: сопутствующих заболеваний по индексу М.Е. Charlson (1987); органной дисфункции по критериям D.D. Tran и М.А. Cuesta (1992); синдрома системного воспалительного ответа (ССВО), сепсиса, тяжелого сепсиса, септического шока по критериям American College of Chest Physicians/Society of Critical Care Medicine (ACCP/SCCM, 1992). Распространенность панкреонекроза (<33%, 33-50%, >50%) определяли по находкам УЗИ/КТ или по операционным находкам. Инфицирование панкреонекроза было определено при микробиологическом исследовании аспирационного содержимого, либо на операции. Уровни прокальцитонина (ПКТ) определяли полуколичественным экспресс-методом наборами PCT-Q-test (BRAHMS Diagnostica GmbH, Germany). Интерпретацию результатов анализа проводили по М. Meisner (2000): концентрация ПКТ<0,5 нг/мл характерна для здоровых людей или локальной инфекции; концентрация ПКТ 0,5-2,0 нг/мл характерна для инфекции, сопровождаемой ССВО; концентрация ПКТ>2,0 нг/мл характерна для тяжелой бактериальной инфекции и сепсиса. Уровни лейкоцитарного индекса интоксикации (ЛИИ) Я.Я. Кальф-Калифа (1950) были определены в соответствии с классификацией иммунодефицитных нарушений В.В. Чаленко (1998).

В компьютерную базу данных (Microsoft Office Access, Microsoft Software, USA) были включены пациенты, у которых в первые 24 часа госпитализации были собраны физиологические, биохимические и визуальные критерии для подсчета баллов по формализованным системам оценки тяжести состояния. 49 количественных и 30 качественных переменных были объединены в 6 категорий: 1) демографические данные; 2) физиологические переменные; 3) лабораторные тесты; 4) временные переменные; 5) данные о лечебных и диагностических вмешательствах; 6) исходы: умер, выжил. Были использованы следующие прогностические системы: 1) Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II; 2) Simplified Acute Physiology Score (SAPS) II; 3) Logistic Organ Dysfunction Score (LODS); 4) Mortality Probability Model (MPM); 5) Ranson; 6) Glasgow; 7) Risk of Infection to Severe Sepsis and Shock Score (RISSC); 8) Frank; 9) Injury Severity Score (ISS).

33 параметра по 5 категориям были выбраны для построения ИНС. Впоследствии количество входных данных было уменьшено путем пошагового регрессионного анализа. Непрерывная величина - длительность госпитализации

была переведена в биномиальную величину определением точки разделения. Мерой служила медиана длительности госпитализации, которая составила для ОДП 35 дней (от 23 до 58 дней), для ТТ 9 дней (от 6 до 15 дней). Трехслойные персептроны были построены по принципу прямого распространения сигнала для диагностики осложнений и прогнозирования исходов. При использовании ИНС во входные элементы подавались значения исходных переменных, затем последовательно отрабатывались нейроны промежуточных и выходного слоев. Пять или шесть переменных были входными откликами, скрытый слой содержал от 4 до 5 откликов, количество скрытых слоев было от 1 до 2, положительный или отрицательный исход был выходным откликом. Выходные данные ИНС были ранжированы в диапазоне от 0,0 до 1,0 с наибольшей ценностью, соответствовавшей наивысшему отношению вероятностей положительного исхода. Нейронные сети были обучены и протестированы на всех случаях из базы данных с использованием алгоритма "back-propagation". Обучение ИНС бьио остановлено, когда индекс площади под кривой операционных характеристик (AUC) был максимальным для всех случаев. В качестве контроля была сконструирована традиционная прогностическая модель на основе многофакторного логистического регрессионного анализа (ЛРА). Входные варианты для модели ЛРА были аналогичны использованным для моделирования ИНС и были подвергнуты анализу с селекцией по алгоритму "forward". Во избежание эффекта "переобучения" критерий принятия варианты в модель устанавливали менее 5%.

Нормальность распределения количественных признаков оценивали критерием Колмогорова-Смирнова. Выборочные параметры представлены как среднее±стандартное отклонение при нормальном распределении; либо медиана (25-75% межквартильный разброс) при другом распределении; категорированные переменные представлены как абсолютная и относительная частота; операционные характеристики представлены с 95% доверительными интервалами (95% ДИ). Достоверность различий между непрерывными величинами оценивали с помощью t-теста Student или u-теста Mann-Whitney. Категорированные переменные сравнивали с помощью ^-теста или точного метода Fisher. Относительную силу взаимосвязи между факторами риска и исходами определяли как отношение шансов (ОШ) с помощью логистического регрессионного анализа. Величина ОШ>1,0 означала важную этиологическую роль фактора; при ОШ=1,0 фактор не оказывал воздействия; ОШ<1,0 означало превентивное действие

изучаемого фактора. Критическое значение двустороннего уровня значимости принимали как р <0,05. Для статистического сравнения прогностических моделей были выбраны операционные характеристики: 1) чувствительность; 2) специфичность; 3) пост-тестовая ценность. Прогностическую эффективность моделей оценивали путем дискриминации по индексу AUC. Эффективность модели признавали ограниченной при AUC>0,70; хорошей при AUC>0,80; превосходной при AUC>0,90. Для статистического анализа использовали компьютерные программы NN PRO (Россия), Нейронные сети (Россия), MedCalc Software (Belgium). Результаты исследования

Прогнозирование течения и исходов острого деструктивного панкреатита

Средний возраст больных был 48,3±14,2 года (21-79 лет), соотношение мужчины и женщины 1,56:1. Этиология ОДП была желчнокаменная (43% случаев), алкогольная (31%), идиопатическая (15%) и смешанная (11%). Сопутствующие заболевания - сердца, легких, печени, почек, язва желудочно-кишечного тракта, сахарный диабет имели 49 больных, из них 34 больных (69,4%) имели по одному заболеванию, 15 больных (30,6%) имели от 2 до 4 заболеваний. 26 больных были с ожирением. У 50 больных развилась 121 органная дисфункция: дыхательная (29,8% случаев), сердечно-сосудистая (18,2%), почечная (14,9%), неврологическая (12,4%) и печеночная (11,5%). На долю гематологической дисфункции и кровотечений из "острых язв" желудочно-кишечного тракта приходилось 13,2% органных дисфункций. Инфицированный панкреонекроз был самым частым локальным осложнением, затем шли стерильный панкреонекроз, изолированные панкреатогенные абсцессы и псевдокисты. Изолированные локальные осложнения были у 39 больных, в 89 случаях было сочетание локальных осложнений с органной дисфункцией. Распространенность панкреонекроза была оценена <33% у 35 больных, 33-50% у 11 больных и >50% у 35 больных. Самой распространенной клинической формой гнойно-септических осложнений (ГСО) был сепсис (п=33), следом шли септический шок (п=13), тяжелый сепсис (п=11) и инфекция без ССВО (п=4). Летальные случаи были только среди больных тяжелым сепсисом и септическим шоком, летальность составила 41,7%.

Все больные с ОДП были разделены на 2 группы: абдоминальных ГСО (п=49) и контрольную группу (п=51), состоящую из 12 больных с экстраабдоминальными ГСО (респираторный тракт, мочевыводящие пути, кожа и

мягкие ткани, кровь) и 39 больных со стерильным панкреонекрозом без ГСО. Примерно равное количество больных умерло от абдоминальных ГСО и других причин, но длительность лечения в ОИТ (р<0,01) и стационаре (р<0,01) была статистически значимо выше у больных с абдоминальными ГСО.

Статистически значимая взаимосвязь была между объемом панкреонекроза и частотой развития абдоминальных ГСО за счет больных с объемом некроза 3350% (р<0,01). Минимальное количество критериев ССВО статистически значимо преобладало у пациентов контрольной группы (р<0,01), тогда как наличие 4 критериев ССВО статистически достоверно свидетельствовало о присутствии абдоминальных ГСО (р<0,05). Гектическая лихорадка (температура тела >39 °С) чаще отсутствовала у больных без абдоминальных ГСО (р<0,01), так же как длительность лихорадки свыше 3 дней была ассоциирована с абдоминальными ГСО (р<0,01). Уровни ЛИИ имели две точки разделения: уровень 0,5-2,0 единицы чаще присутствовал у больных без абдоминальных ГСО (р<0,05), уровень от 7,1-12,0 единицы был чаще представлен среди больных с абдоминальными ГСО (р<0,05). Частота положительных результатов ПКТ-теста статистически значимо не отличалась между больными с абдоминальными ГСО и контролем. При сравнении распределений результатов ПКТ-теста по клиническим формам инфекции (сепсис, тяжелый сепсис, септический шок) была выявлена статистически достоверная разница в частоте встречаемости резко положительных результатов ПКТ-теста у больных с септическим шоком.

Дискриминационная способность клинико-бибхимических и визуальных критериев, оцененная по АХЛС, была низкой для всех критериев, и была статистически незначимой для ЛИИ и уровней ПКТ (табл. 1).

Таблица 1

Дискриминационная способность клинических, визуальных и биохимических _критериев в прогнозировании случаев абдоминальных ГСО._ .-.:-

Критерии Аис 95% ДИ Р

Объем панкреонекроза 0,65 0,55-0,74 0,006

Критерии ССВО 0,67 0,57-0,76 0,001

Лихорадка 0,64 0,54-0,74 0,010

Лейкоцитарный индекс интоксикации 0,56 0,45-0,65 0,334

Уровни прокальцитонина 0,55 0,45-0,65 0,354

Нейронная сеть, сконструированная из вышеназванных критериев, обученная и протестированная по стандартному протоколу, показала самую высокую дискриминационную способность в прогнозировании случаев

абдоминальных ГСО среди больных с ОДП, статистически значимо больше по сравнению с другими моделями (рис. 1). При чувствительности в 63,3% ИНС продемонстрировала самую высокую среди прогностических моделей специфичность в 88,2%, разница была статистически значимой в сравнении со шкалами APACHE II, RISSC и критериями УЗИ/КТ (р<0,05; р<0,01 и р<0,01 соответственно). Вероятность правильной диагностики абдоминальных ГСО, корригированная на случаи абдоминальных ГСО среди больных с ОДП, составила для ИНС 83,8%, что выше аналогичного показателя для ЛРА, шкал APACHE II, RISSC и критериев УЗИ/КТ. В итоге ИНС продемонстрировала самую высокую прогностическую эффективность и корректно классифицировала по группам абдоминальных ГСО и контроля 76 больных, статистически значимо больше количества больных, классифицированных с помощью шкалы RISSC (табл. 2).

О 20 40 60 80 100 100-Специфичность, %

Рис. 1. Кривые операционных характеристик, построенные для прогнозирования случаев абдоминальных ГСО по моделям ИНС (AUC=0,79±0,04), ЛРА (AUC=0,66±0,05; р=0,032), шкалам APACHE I! (AUC=0,67±0,05; р=0,036), RISSC (AUC=0,60±0,06; р=0,001), визуальным критериям УЗИ/КТ (AUC=0,65±0,05; р=0,032). Указаны стандартные ошибки и достоверности различий AUC по сравнению с нейронной сетью.

Таблица 2

Операционные характеристики ИНС, шкал APACHE II, RISSC, критериев УЗИ/КТ в __прогнозировании абдоминальных ГСО.__

Модель Чувствительность, % Специфичность, % ППЦ ОПЦ ПЭ

ИНС 63,3 88,2 83,8 71,4 76,0

ЛРА 59,2 72,5 67,4 64,9 66,0

APACHE II 63,3 68,6a 66,0 66,0 66,0

RISSC 69,4 52,9b 58,6 64,3 61,0°

УЗИ/КТ 89,8 41,2е 59,5 80,8 65,0

¥=4,54; р<0,05; У =13,64; р<0,01; ¥=22,65; р<0,01; ¥=4,54; р<0,05 по сравнению с ИНС. Здесь и далее: ППЦ - положительная прогностическая ценность; ОПЦ -отрицательная прогностическая ценность; ПЭ - прогностическая эффективность.

Смерть наступила у 21 больного с ОДП: 14 больных умерло в первые 7 суток госпитализации, остальные больные умерли в сроки 22-68 суток. Основными причинами гибели были мультиорганная дисфункция и гнойно-септические осложнения.

Мы оценили способность моделей прогнозирования предсказывать госпитальную смерть среди больных с ОДП (шкалы APACHE II, Ranson, Glasgow, LODS, SAPS II, MPM Ho-24-48-72)« Также с помощью методики регрессионного анализа были отобраны факторы риска неблагоприятного исхода (баллы по шкале комы Глазго [Glasgow Coma Scale], уровень глюкозы, частота дыханий, возраст, уровень креатинина), которые затем были включены в модели ИНС и JIPA в качестве входных данных. Только две модели прогнозирования продемонстрировали способность различать умерших и выживших больных как хорошую (LODS [AUC=0,85] и MPM II24 [AUC=0,85]) и три модели как превосходную (MPM Н48 [AUC=0,95], ИНС [AUC=0,95], JIPA [AUC=0,97]). При наилучшем соотношении чувствительности и специфичности ИНС и система MPM Ü48 продемонстрировали только по одному не диагностированному случаю смерти больных с ОДП. JIPA не распознавал 3 случая смерти, но продемонстрировал высокую специфичность прогноза, что отразилось в 3 переоцененных случаях. Остальные прогностические модели продемонстрировали низкую чувствительность. Доля случаев госпитальной смерти больных с ОДП, корректно классифицированных ИНС, составила 90,1%, что сравнимо с аналогичным показателем для JIPA и системы MPM 1148 и статистически значимо больше, чем для шкал APACHE II, Ranson, Glasgow (р=0,015; р=0,005; р=0,018 соответственно) (табл. 3).

Таблица 3

Операционные характеристики моделей прогнозирования госпитальной смерти у __^_ больных с ОДП._____

Модель Чувствительность*, % Специфичность*, % ППЦ,% ОПЦ, % ПЭ, %

ИНС 95,2 (1/21) 85,1 (11/74) 64,4 98,4 90,1

ЛРА 85,7 (3/21) 95,9 (3/74) 85,6 95,9 90,8

APACHE II 57,1 (9/21) 94,6 (4/74) 75,0 88,6 75,8a

MPM Щз 95,2 (1/21) 83,8(12/74) 62,6 98,4 89,5

Ranson 52,4 (10/21) 94,6 (4/74) 73,4 87,5 73,5"

Glasgow 71,4(6/21)° 81,1 (14/74) 51,7 90,9 76,2е

Y= 11,26; р<0,05; Y=15,43; р<0,01; У=25,38; р<0,01; У= 7,72; р<0,01; по

сравнению с ИНС. 'Здесь и далее в скобках указаны ошибочные прогнозы.

Больные с длительной госпитализацией имели статистически достоверно больше случаев развития инфицированного панкреонекроза и неспецифических послеоперационных осложнений (р<0,05 и р<0,01 соответственно) по сравнению с больными, выписанными из стационара ранее 35 дней. С помощью техники регрессионного анализа были отобраны варианты клинико-визуальных параметров и биохимических тестов, имевших наибольшее влияние на конечный прогноз - длительность госпитализации свыше 35 дней (табл. 4).

Таблица 4

Влияние факторов различных типов на прогноз длительности госпитализации _больных с ОДП.__

Фактор Отношение шансов (95% ДИ) Р

Увеличение поджелудочной железы 7,6 (2,4-10,4) <0,001

Ожирение 2,6 (0,97-6,9) 0,050

Уровень кальция 1,9(1,1-3,2) 0,024

« глюкозы 1,1 (1,02-1,3) 0,011

« лактатдегидрогеназы 1,0 (0,99-1,0) 0,187

« креатинина 1,0(1,0-1,02) 0,296

Модели ИНС (AUC=0,85) имели преимущества над моделями JIPA (AUC=0,76) в прогнозировании длительности госпитализации, но без статистически значимой разницы (р=0,846). Дискриминационная способность ИНС была статистически значимо лучше, чем у шкал Ranson (AUC=0,55; р<0,01) и APACHE II (AUC=0,58; р<0,01) и визуальных критериев УЗИ/КТ (AUC=0,68; р<0,05). При оптимальном соотношении чувствительности и специфичности ИНС продемонстрировала только 8 не прогнозированных случаев длительной госпитализации по сравнению с 36 случаями для шкалы Ranson ("/=33,91; р<0,01). Переоцененных прогнозов для ИНС было статистически значимо меньше, чем для шкалы APACHE II (^=13,58; р<0,01) и критериев УЗИ/КТ (х2=19,16; р<0,01). Доля корректных прогнозов для ИНС составила 79,1%, что было статистически значимо больше, чем для шкал Ranson (%2=10,57; р=0,006) и APACHE II (х2=7,01; р=0,034).

При сравнении чувствительности и специфичности моделей ИНС и JIPA на тестовой выборке больных ИНС показала сопоставимые результаты и продемонстрировала сравнимую с ЛРА способность прогнозировать летальные случаи (чувствительность 90,4% и 81,0% соответственно) и длительность госпитализации (чувствительность 72,1% и 60,5% соответственно) и

превосходила JIPA в прогнозировании случаев абдоминальных ГСО при ОДП (чувствительность 66,7% и 51,2%, соответственно).

Алгоритм лечебно-диагностических мероприятий при подозрении на ОДП был разработан на основании собственного клинического опыта и данных литературы (Рис. 2).

Рис. 2. Лечебно-диагностический алгоритм при остром деструктивном панкреатите. ОБП - органы брюшной полости.

На первом этапе проводилась клиническая оценка вероятности наличия ОДП, которая базировалась на следующих признаках: 1) факторы риска; 2) абдоминальная боль, тошнота, рвота; 3) повышение амилазы крови в три раза и выше; 4) исключение по данным УЗИ и рентгенографии брюшной полости синдромо-подобных заболеваний; 5) ввод данных в ИНС. На втором этапе проводились те же исследования, что с учетом характера интенсивной терапии подтверждало диагноз ОДП, уточнить локализацию и объем поражения поджелудочной железы. На третьем этапе с помощью ИНС оценивалась предполагаемая длительность госпитализации; с помощью критериев ССВО, лихорадки, ПКТ-теста и ИНС отслеживались начальные проявления ГСО.

Максимальный показатель госпитальной летальности при ОДП был отмечен в 2000 г. (25,4%), в дальнейшем наблюдалась отчетливая тенденция к снижению летальности, которая в тестовой группе составила 14,8%. Абсолютное снижение госпитальной летальности составило 10,6% (р=0,054). Прогнозирование течения и исходов термической травмы

Средний возраст больных был 46,2±16,3 года (19-80 лет), соотношение мужчины/женщины 1,99:1. Большая часть пострадавших (74,0%) была госпитализирована в первые три часа после получения ТТ (ранняя госпитализация), остальные были госпитализированы после указанного срока. 45 больных были госпитализированы в стационар в состоянии алкогольного опьянения. Индекс тяжести поражения Frank 30-69 единиц был у 48,5% больных; 70-119 единицу 34,0% больных; 120 и более единиц у 17,5% больных. 22 больных (11,0%) имели общую площадь ожога 10-19%, из них площадь глубокого ожога 87%; 131 больной (65,5%) имел общую площадью ожога 20-49%, из них площадь глубокого ожога 65%; 47 больных (23,5%) имели общую площадь ожога 50% и более, из них площадь глубокого ожога 49%, Энцефалопатия в первые 10 суток развилась у 82 больных вне зависимости от тяжести поражения. Средняя длительность госпитализации в ОИТ составила 12,1±9,9 дня. Умерло 62 больных (31,0%), причинами смерти были мультиорганная дисфункция и сепсис,

С помощью методики регрессионного анализа были отобраны факторы риска, которые имели наибольшее влияние на прогноз смерти и впоследствии были использованы для конструирования моделей ИНС и ЛРА (рис. 3).

Glasgow Coma Scale Артериальное давление Индекс Frank Возраст Частота дыхания Поздняя госпитализация

ОШ=0.3В:о<0,001

•".' -..: ' ' ЮШ-0,96;р-0.010

~~ *10ш=1.01:о=0.013

у "joiu-i,05;Р=0.001

: ..,..■... ош-1,34;р=0,001

■'■■ -, , ., „- 'ЮШ~3.49:р<0.001 -1 i---\->-1

0,0 1,0 2.0 3,0 4.0

Рис. 3. Взаимосвязь факторов риска с летальными исходами при термической травме.

Нейронная сеть (AUC=0,92) и ЛРА (AUC=0,93) показали статистически значимо лучшую дискриминационную способность, чем остальные модели прогнозирования (р<0,010). Индекс Frank продемонстрировал худшую

способность различать больных с летальным исходом среди всех прогностических систем (AUC=0,62). При оптимальном соотношении чувствительности и специфичности ИНС прогнозировала все случаи смерти, а с помощью JIPA, шкал LODS, APACHE II, систем МРМ II0-24-48-72 и индекса Frank было возможно прогнозировать от 71 до 95,2% случаев смерти (табл. 5).

Таблица 5

Операционные характеристики моделей прогнозирования госпитальной смерти у __больных с термической травмой.__

Модель AUC (95% ДИ) Чувствительность, % Специфичность, %

ИНС 0,92 (0,84-0,96) 100,0 (0/62) 73,2 (37/138)

JIPA 0,93 (0,86-0,97) 90,3 (6/62) 81,9(25/138)

Шкала LODS 0,84 (0,78-0,89) 93,5 (4/62) 65,9(47/138)°

Шкала APACHE И 0,81 (0,74-0,86) 74,2 (16/62)° 73,9 (36/138)

Система МРМ Но 0,72 (0,65-0,78) 71,0(18/62) 63,0 (51/138)

Система МРМ Н24 0,83 (0,77-0,89) 91,9(5/62) 58,0 (58/138)

Система МРМ Н48 0,87 (0,82-0,92) 95,2 (3/62) 60,9(54/138)°

Система МРМ II72 0,75 (0,67-0,80) 71,0 (18/62) 81,2(26/138)

Индекс Frank 0,62 (0,55-0,69) 71,0 (18/62)" 59,4 (56/138)

Y=6,41; р<0,01; У=5,46; P<0,0Í; Y=7,27; p<0,01; У=12,51; р<0,01 по сравнению с

ИНС.

Медиана длительности госпитализации больных с ТТ составила 9 дней с разбросом от 6 до 15 дней. При использовании данной точки разделения 97 больных имели длительность госпитализации менее 9 дней и 103 больных имели более длительную госпитализацию. С помощью регрессионного анализа были отобраны факторы риска, которые имели статистически значимое влияние (р<0,05) на конечный прогноз длительной госпитализации (общая площадь ожога, возраст, уровень мочевины, индекс Frank, количество лейкоцитов) и были использованы для конструирования моделей ИНС и JIPA. Индекс AUC был статистически значимо лучше для ИНС (AUC=0,81), чем для JIPA (AUC=0,72; Х2=1,24; р<0,05). Дискриминационную способность ИНС также сравнивали со шкалами APACHE II (AUC=0,58), LODS (AUC=0,63) и индексом Frank (AUC ROC=0,66) и ИНС была представлена статистически значимо лучше, чем вышеназванные системы (р<0,01 во всех случаях). При оптимальном соотношении чувствительности и специфичности ИНС продемонстрировала только 26 не диагностированных случаев длительной госпитализации, что статистически значимо меньше по сравнению с другими моделями (р<0,05). Количество переоцененных случаев длительной госпитализации для ИНС было

статистически значимо больше, чем для Л РА (Х"=0,5б; р=0,03), и было статистически значимо меньше, чем для остальных моделей (р<0,05).

Мы исследовали развитие энцефалопатии в ближайшем постшоковом (до 10 суток с момента травмы) периоде и сравнили возможность ее прогнозирования при использовании различных моделей. С помощью регрессионного анализа были отобраны факторы риска, имевшие наибольшее влияние на развитие энцефалопатии (рис. 4). ИНС и ЛРА, сконструированные из данных факторов, показали самую высокую дискриминационную способность различать случаи энцефалопатии среди больных с ТТ (АиС=0,99 в обоих случаях), статистически значимо большую по сравнению с другими моделями (р<0,01) (рис. 5). Данное преимущество проявилось в высокой чувствительности, продемонстрированной ЛРА (только 1 упущенный случай энцефалопатии) и ИНС (прогнозировала все случаи знцефалопатик). Другие системы продемонстрировали статистически значимо худшую чувствительность (р<0,01).

Glasgow Coma Scale Возраст Индекс Frank Поздняя госпитализация Алкогольный анамнез

|ОШ=0, Ю.р=0,03 ■лх: : |0ш=1,11;р=0,05 " г".-.. ДОШ=1,11;р=0.03

'.....■ У.Ч 0ш=2,86;р=0.02

■гу/:'-: --■';■-■■•--:.У ■■■■■--:-■;,::.■-> ■ Ку| 0111=6,39;р<0,01 --1---.-1—1-1-1-1-L—(—'-1

0.0 1.0 2.0 3.0 4,0 5,0 6.0 7,0 Рис, 4. Взаимосвязь факторов риска с развитием энцефалопатии.

100 «о

1» 5

100 f

го 60 № / i^^у

го ш / ;- ■ -i

о Р.

- ЛРА

Fran*

APAC1É

LODS

-40 ftü

Ю0.СПВЦИф1НМТЬ. %

го до «i во

100-Спецн($*чнос1гь. %

Рис, 5, Сравнение кривых операционных характеристик, построенных для прогнозирования случаев энцефалопатии по модели ИНС (левая диаграмма) и моделям ЛРА, индекса Frank, шкал APACHE И, LODS (правая диаграмма).

На тестовой выборке больных с ТТ модели ИНС и JIPA показали схожую способность прогнозировать случаи длительной госпитализации (чувствительность 70,0% и 56,3% соответственно), энцефалопатии (чувствительность 96,0% и 95,0% соответственно) и летальных исходов (чувствительность 95,2% и 87,1% соответственно).

Был разработан алгоритм диагностических мероприятий у больных с индексом Frank 30 и более единиц (рис. 6). Всем пострадавшим проводились клинические, лабораторные, инструментальные методы исследования и определялись показания для госпитализации в ОИТ. После этого вносились входные данные в ИНС для определения риска госпитальной смерти, и начиналась интенсивная терапия, которую проводили в зависимости от тяжести ожогового шока по общепринятым методикам. После выхода из шока вводились данные в ИНС и оценивались предполагаемая длительность лечения в ОИТ и риск развития постшоковой энцефалопатии. Мы оценивали клиническую эффективность алгоритма на тестовой выборке больных с термической травмой. Госпитальная летальность в основной группе составила 31,0%, в тестовой группе 21,3%. Абсолютное снижение летальности составило 9,7% без статистически значимой разницы (р=0,13).

Рис. 6. Диагностический алгоритм при термической травме.

Прогнозирование исходов травматических абдоминальных повреждений.

Средний возраст больных был 36,2±12,3 года (18-69 лет), соотношение мужчины/женщины 3,22:1. Закрытый характер абдоминальной травмы имели 82 больных (53,9%) и 70 больных (46,1%) имели проникающие ранения брюшной стенки. Изолированные повреждения органов брюшной полости наблюдали у 102 больных, 50 больных имели сочетанные повреждения, торакоабдоминальный характер поражения наблюдался у 21 пострадавшего. При закрытых и открытых ТАП ранения тонкой кишки встречались чаще всего. Затем по частоте повреждения шли ранения селезенки у больных с закрытыми ТАП, и ранения брыжейки и печени у больных с открытыми ТАП. Смерть наступила у 21 больного (13,8%), больше всего было больных с сочетанными ТАП (32,0%; 16/50); летальность среди больных с изолированными ТАП составила 4,9% (5/102).

С помощью методики регрессионного анализа были отобраны факторы, имевшие наибольшее влияние на прогноз летального исхода (табл. 6).

Таблица 6

Взаимосвязь факторов риска с летальным исходом при ТАП._

Фактор Отношение шансов (95% ДИ) P

Тяжесть повреждения (А13-90) 8,56(1,39-16,5) 0,001

Поздняя госпитализация 2,34 (1,16-5,76) 0,003

Частота дыхания 1,26 (1,19-1,55) 0,001

Возраст 1,04 (1,02-1,07) 0,050

Среднее артериальное давление 0,91 (0,86-0,97) 0,010

Шкала ком Глазго (вСБ) 0,75 (0,69-0,89) 0,020

Наилучшую дискриминационную способность среди использованных моделей прогноза летального исхода показала ИНС (AUC=0,91), без статистически значимой разницы в сравнении с JIPA (AUC=0,86; р=0,460). Шкала APACHE II и система оценки тяжести травмы ISS имели статистически значимо худшую (р<0,01 для обеих моделей) в сравнении с ИНС дискриминационную способность (AUC=0,78 и AUC=0,79 соответственно). При наилучшем соотношении чувствительности и специфичности прогностическая эффективность ИНС составила 82,2% (125 из 152 пациентов). Модель ISS была более специфичной при ТАП по сравнению с ИНС и JIPA (табл. 7). Мы оценивали чувствительность и специфичность ИНС и JIPA на тестовой выборке пациентов, и данные модели показали равенство в прогнозировании летальных случаев у пациентов с ТАП.

Таблица 7

Операционные характеристики моделей прогнозирования госпитальной смерти у _пациентов с ТАП._

Модель AUC (95% ДИ) Чувствительность, % Специфичность, % ППЦ, % ОПЦ, %

ИНС 0,91 (0,87-0,97) 90,5(2/21) 80,9 (25/131) 80,9 90,5

ЛРА 0,86 (0,80-0,93) 85,7 (3/21) 78,6 (28/131) 76,5 87,3

ISS 0,79 (0,74-0,87) 61,9 (8/21 )а 93,9 (8/131) 98,0 50,3

APACHE II 0,78 (0,76-0,85) 71,4 (6/21)" 76,3 (31/131)с 64,1 80,3

У=12,23; р<0,001; У=9,35; р<0,01; У=7,67; р<0,01 по сравнению с ИНС.

Был разработан алгоритм диагностических мероприятий при травме живота с повреждением внутренних органов (рис. 7).

• * * t

Изолированные повреждения Сочетанные повреждения Колото-резаные ранения Огнестрельные ранения

Клиническое, лабораторное обследование, рентгенологические методы исследования, проведение УЗИ/КТ ОЕП

_*

Выбор метода оперативного лечения

Ввод данных в ИНС

Риск госпитальной смерти

Рис. 6. Диагностический алгоритм при травматических абдоминальных повреждениях.

Пострадавшим с ТАП проводились комплексное клиническое, лабораторное, инструментальное обследования. После определения тяжести повреждений (чаще всего после диагностических лапароскопии и торакоскопии) определялся вид оперативного вмешательства и параллельно заносились входные данные в ИНС для оценки риска смерти. После оперативного вмешательства в

зависимости от операционной находки и степени риска летального исхода, оцененного ИНС, решался вопрос о переводе больного в ОИТ для проведения интенсивной, заместительной и антибактериальной терапии. Мы оценивали клиническую эффективность алгоритма на тестовой выборке пациентов с травмами живота с повреждением внутренних органов. В период исследования госпитальная летальность составила 13,8%. После принятия алгоритма летальность в тестовой группе составила 12,6%.

Выводы

1. Использование методики искусственных нейронных сетей позволяет корректно стратифицировать больных с острыми хирургическими заболеваниями по риску развития системных осложнений и летального исхода.

2. Дискриминационная способность методики искусственных нейронных сетей статистически значимо не отличалась от методики логистического регрессионного анализа, но статистически значимо превосходила точность формализованных систем оценки тяжести состояния в диагностике гнойно-септических осложнений (р<0,01), прогнозировании длительности госпитализации (р<0,01) и летальных исходов (р<0,01) у больных с деструктивным панкреатитом.

3. Методика искусственных нейронных сетей продемонстрировала наибольшую ценность прогноза по сравнению с методикой логистического регрессионного анализа и формализованными системами оценки тяжести состояния в ранней диагностике органной дисфункции (АиС=0,99), прогнозировании длительности госпитализации (Аис=0,81) и летальных исходов термической травмы (АиС=0,92).

4. Прогнозирование исходов у пациентов с травматическими абдоминальными повреждениями осуществляется с высокой эффективностью в 82,2% случаев при использовании методики искусственных нейронных сетей.

5. Ранняя идентификация пациентов группы риска по развитию осложненного течения заболевания позволила снизить летальность с 25,4 до 14,8% при деструктивном панкреатите, с 31,0 до 21,3% при термической травме и снизить длительность лечения в отделении интенсивной терапии среди выживших пациентов на 1 койко-день.

Практические рекомендации

1. Экспертным методом прогнозирования гнойно-септических осложнений деструктивного панкреатита и длительности лечения в отделении интенсивной терапии при термической травме является методика искусственных нейронных сетей.

2. Предикторами неблагоприятного исхода при деструктивном панкреатите являются баллы по шкале ком Глазго, уровень глюкозы, частота дыхания, возраст, уровень креатинина.

3. В прогнозировании абдоминальных гнойно-септических осложнений деструктивного панкреатита основными критериями являются объем панкреонекроза, критерии системного воспалительного ответа, лихорадка, лейкоцитарный индекс интоксикации, уровни прокальцитонина

4. Детерминантами развития органной дисфункции при термической травме являются поздняя госпитализация, индекс Frank, баллы по шкале ком Глазго, возраст, алкогольный анамнез.

5. Для ускорения выбора места и методики лечения больного необходимо использовать алгоритмы раннего определения группы риска по осложненному течению деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

Список работ, опубликованных по теме диссертации

1. Факторы риска неблагоприятного исхода острого панкреатита / И.И. Лутфарахманов, И.Х. Ишмухаметов, Ю.В. Богдасаров, В.П. Феоктистов Н Здравоохр. Башкортостана. - 2005. - № 9. - С. 113-114.

2. Ишмухаметов, И.Х. Прогнозирование исходов при остром панкреатите / И.Х. Ишмухаметов, И.И. Лутфарахманов, Ю.В. Богдасаров // Здравоохр. Башкортостана. - 2005. - № 9. - С. 230-231.

3. Прогностическая значимость систем оценки тяжести состояния при остром панкреатите / В.М. Тимербулатов, И.И. Лутфарахманов, И.Х. Ишмухаметов, П.И. Миронов // Анналы хирургии. - 2005. - №5. - С. 38-42.

4. Низкий уровень прокальцитонина способен предсказать отсутствие сепсиса у больных тяжелым острым панкреатитом / И.И. Лутфарахманов, И.Х. Ишмухаметов, П.И. Миронов, В.М. Тимербулатов // Вестник интенсивной терапии. - 2005. - №4. - С. 38-41.

5. Ишмухаметов, И.Х. Оценка влияния органной дисфункции на исходы лечения острого деструктивного панкреатита / И.Х. Ишмухаметов, И.И.

Лутфарахманов, Ю.В. Богдасаров // Современные проблемы терапии хирургических инфекций: сб. тез. V юбилейной всеармейской международной конференции. - М., 2005. - С. 57.

6. Ишмухаметов, И.Х. Значимость прокальцитонинового теста в диагностике гнойно-септических осложнений тяжелого острого панкреатита / И.Х. Ишмухаметов, И.И. Лутфарахманов // Современные проблемы терапии хирургических инфекций: сб. тез. V юбилейной всеармейской международной конференции. - М., 2005. - С. 45.

7. Нейросетевой подход к прогнозированию гнойно-септических осложнений тяжелого острого панкреатита / В.М. Тимербулатов, И.И. Лутфарахманов, И.Х. Ишмухаметов, ГШ. Миронов // Сепсис: вопросы клинической патофизиологии, эпидемиологии, диагностики и интенсивной терапии: матер, межрегион, науч.-практич. конференции. - Кемерово, 2006. - С. 171-176.

8. Влияние органной дисфункции на исходы острого деструктивного панкреатита и пути оптимизации лечения / И.И. Лутфарахманов, В.М. Тимербулатов, П.И. Миронов, И.Х. Ишмухаметов // Хирургия. - 2006. - № 6. - С. 11-15.

9. Сравнение искусственных нейрональных систем, логистической регрессии и ультрасонографических критериев в прогнозировании гнойно-септических осложнений тяжелого острого панкреатита / П.И. Миронов, И.И. Лутфарахманов, И.Х. Ишмухаметов, P.P. Фаязов // Анналы хирургической гепатологии. - 2006. - №3. - С. 215.

Ю.Оценка вероятности летального исхода у пациентов с острым панкреатитом / И.И. Лутфарахманов, И.Х. Ишмухаметов, П.И. Миронов, В.А. Руднов // Материалы X Съезда анестезиологов и реаниматологов Российской Федерации. - СПб., 2006. - С. 256-257.

11.Прогнозирование гнойно-септических осложнений тяжелого острого панкреатита: сравнение искусственных нейрональных сетей с логистической регрессионной моделью / И.И. Лутфарахманов, П.И. Миронов, Р.Р. Фаязов, И.Х. Ишмухаметов // Актуальные вопросы неотложной хирургии (острый панкреатит, гнойно-септические осложнения острого панкреатита): сб. трудов НИИ скорой помощи им. Н.В. Склифосовского. - Ставрополь, 2006. - С. 107109.

12.Нейросетевой подход в определении тяжести острого панкреатита / В.М. Тимербулатов, И.И. Лутфарахманов, И.Х. Ишмухаметов и [др]. // Анналы хирургической гепатологии. - 2006. - №4. - С. 58-62.

Список сокращений

ГСО - Гнойно-септические осложнения

ДИ - Доверительный интервал

ОДП - Острый деструктивный панкреатит

ИНС - Искусственная нейронная сеть

КТ - Компьютерная томография

ЛИИ - Лейкоцитарный индекс интоксикации

ЛРА - Логистический регрессионный анализ

ОИТ - Отделение интенсивной терапии

ОШ - Отношение шансов

ПКТ - Прокальцитонин

ССВО - Синдром системного воспалительного ответа

ТАП - Травматические абдоминальные повреждения

ТТ - Термическая травма

УЗИ - Ультразвуковое исследование

AUC - Area Under the Curve

ИШМУХАМЕТОВ ИЛЬДАР ХАФИЗОВИЧ

НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ТЕЧЕНИЯ И ИСХОДОВ ОСТРЫХ ХИРУРГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ У БОЛЬНЫХ В КРИТИЧЕСКИХ

СОСТОЯНИЯХ

14.00.27-хирургия 14.00.37-анестезиология и реаниматология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

Лицензия № 0177 от 10.06.96 г. Подписано в печать 29.01.07 г. Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Отпечатано на ризографе. Усл.-печ. л. 3,0. Уч.-изд. л. 3,03 Тираж 100 экз. Заказ № 376.

450000, г. Уфа, ул. Ленина, 3 ГОУ ВПО «Башгосмедуниверситет Росздрава»

Проблема адекватной оценки тяжести состояния пациентов с острыми хирургическими заболеваниями стала наиболее актуальной в течение последних десятилетий [2, 25, 31, 48, 107]. Это связано, с тем, что объективизация состояния больных позволяет точнее прогнозировать вероятность летального исхода, сроки общей госпитализации и пребывания в отделении, оценить эффективность проводимой терапии [110, 120]. Многие клиницисты полагают, что улучшение результатов лечения может быть достигнуто за счет обоснованной стратификации пациентов по риску фатальных осложнений, внедрению современных методов диагностики гнойно-септических состояний, адекватной санации очагов инфекции и реализации современных подходов поддерживающей терапии [9, 10, 49]. Однако специфические критерии APACHE, Ranson, Glasgow, МРМ, SAPS известные своей практичностью в измерении тяжести состояния больного при острой хирургической патологии требуют для сбора полной информации минимум 2448 часов [24, 48, 94, 242]. Система APACHE II полезна как впервые 24 часа госпитализации так и в последующие дни, но не учитывает некоторые предикторы тяжести заболевания. Использование данных критериев ограничивается низкой доступностью лабораторной экспресс-диагностики в стационарах первичной медицинской помощи [59, 220, 232]. По данным B.C. Савельева с соавт. (2000), в Российской Федерации систему APACHE II используют 29% хирургических клиник, и критерии Ranson и Glasgow используют только 27% и 5% клиник соответственно [39].

Трудным аспектом применения прогностических шкал является их не всегда удовлетворительная калибровка при решении конкретных задач. Как отметили М. Rue с соавт. (2000) [180], модели семейства МРМ II и SAPS II слабо переоценивали летальность на большой европейской базе данных за счет своей плохой калибровки. Наблюдатели объяснили данный феномен улучшением качества медицинской помощи, отличиями в диагностических категориях между оригинальной и независимой базами данных и, наконец, наличием других клинических и неклинических факторов, которые не могут быть измерены существующими системами оценки [154, 181,219].

Появление и широкое внедрение ЭВМ привело в начале 80-х годов к резкому прорыву в этой области, в частности были созданы устройства переработки информации, основанные на принципах работы естественных нейронных систем [15, 35, 98]. Искусственные нейронные сети (ИНС) обладают универсальными возможностями, к числу которых относятся возможности решения задач классификации, способность к самообучению и дообучению, а также функционирование при некотором недостатке фактического материала [14, 33, 38, 125, 168]. Перечисленные достоинства и возможности способствовали широкому медицинскому применению ИНС в онкологии, кардиологии, иммунологии, генетике, психиатрии, офтальмологии [7, 8, 13, 171, 198, 235]. Однако данный подход чрезвычайно редко используется в ургентной хирургии.

В связи с этим, особую актуальность приобретает изучение использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования течения и исходов острых хирургических заболеваний у больных, находящихся в критическом состоянии, и усовершенствование на основе полученных данных диагностики и лечения данной категории больных.

Цель исследования

Оценить возможности использования методики искусственных нейронных сетей в прогнозировании исходов и характера течения острых хирургических заболеваний у пациентов в критических состояниях.

Задачи исследования

1. Осуществить сравнительный анализ искусственных нейронных сетей, логистического регрессионного анализа и формализованных систем оценки тяжести состояния в прогнозировании исходов и гнойно-септических осложнений у больных острым деструктивным панкреатитом.

2. Определить информационную значимость искусственных нейронных сетей в прогнозировании системных осложнений и исходов у больных с термической травмой.

3. Оценить возможности использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования исходов у больных с травматическими абдоминальными повреждениями.

4. Разработать алгоритмы раннего выявления больных группы риска осложненного течения острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений на основе методики искусственных нейронных сетей.

Научная новизна исследования

• С помощью многофакторного и ROC-анализа определены факторы риска осложненного течения и неблагоприятного исхода острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

• Изучена прогностическая значимость формализованных систем оценки тяжести состояния при деструктивном панкреатите, термической травме и травматических абдоминальных повреждениях.

• Выявлена возможность методики искусственных нейронных сетей прогнозировать осложнения и исходы острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений, и оценена информационная ценность методики.

Практическая значимость исследования

• Конкретизированы детерминанты осложненного течения и неблагоприятного исхода острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

• Разработана нейросетевая модель прогнозирования осложнений и исходов острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

• Разработаны алгоритмы ранней диагностики осложнений и прогнозирования исходов острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

Положения, выносимые на защиту

1. Методика искусственных нейронных сетей позволяет осуществить корректное прогнозирование исходов острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.

2. Использование методики искусственных нейронных сетей позволяет разработать алгоритмы ранней диагностики гнойно-септических осложнений острого деструктивного панкреатита.

3. Наиболее целесообразной прогностической моделью ранней диагностики органной дисфункции периода токсемии ожоговой болезни является методика искусственных нейронных сетей.

Апробация диссертации

Основные положения диссертации доложены на II съезде анестезиологов и реаниматологов Приволжского федерального округа (Уфа, 2005), заседании ассоциации хирургов Республики Башкортостан (2005), V юбилейной всеармейской международной конференции «Современные проблемы терапии хирургических инфекций» (Москва, 2005), межрегиональной научно-практической конференции «Сепсис: вопросы клинической патофизиологии, эпидемиологии, диагностики и интенсивной терапии» (Кемерово, 2006), X съезде анестезиологов и реаниматологов Российской Федерации (Санкт-Петербург, 2006), XIX Европейском конгрессе по хирургической инфекции (Афины, 2006), XIII Международном конгрессе хирургов-гепатологов России и стран СНГ (Алматы, 2006).

Объем и структура диссертации

Диссертация изложена на 130 страницах компьютерного текста, состоит из введения, обзора литературы, четырех глав собственных исследований, заключения, выводов, практических рекомендаций, указателя литературы и содержит 39 таблиц, 39 рисунков и 4 уравнения. Указатель литературы включает 57 отечественных и 190 зарубежных работ.

Выводы

1) Использование методики искусственных нейронных сетей позволяет корректно стратифицировать больных с острыми хирургическими заболеваниями по риску развития системных осложнений и летального исхода.

2) Дискриминационная способность методики искусственных нейронных сетей статистически значимо не отличалась от методики логистического регрессионного анализа, но статистически значимо превосходила точность формализованных систем оценки тяжести состояния в диагностике гнойно-септических осложнений (р<0,01), прогнозировании длительности госпитализации (р<0,01) и летальных исходов (р<0,01) у больных с острым деструктивным панкреатитом.

3) Методика искусственных нейронных сетей продемонстрировала наибольшую ценность прогноза по сравнению с методикой логистического регрессионного анализа и формализованными системами оценки тяжести состояния в ранней диагностике органной дисфункции (AUC=0,99), прогнозировании длительности госпитализации (AUC=0,81) и летальных исходов термической травмы (AUC=0,92).

4) Прогнозирование исходов у пациентов с травматическими абдоминальными повреждениями осуществляется с высокой эффективностью в 82,2% при использовании методики искусственных нейронных сетей.

5) Ранняя идентификация пациентов группы риска по развитию осложненного течения заболевания позволила снизить летальность с 25,4% до 14,8% при деструктивном панкреатите, с 31,0% до 21,3% при термической травме, и снизить длительность лечения в отделении интенсивной терапии среди выживших пациентов на 1 койко-день.

Практические рекомендации

1. Экспертным методом прогнозирования гнойно-септических осложнений острого деструктивного панкреатита и длительности лечения в отделении интенсивной терапии при термической травме является методика искусственных нейронных сетей.

2. Факторами риска неблагоприятного исхода при деструктивном панкреатите являются баллы по шкале ком Глазго, уровень глюкозы, частота дыхания, возраст, уровень креатинина.

3. В прогнозировании абдоминальных гнойно-септических осложнений острого деструктивного панкреатита основными критериями являются объем панкреонекроза, критерии системного воспалительного ответа, лихорадка, лейкоцитарный индекс интоксикации, уровни прокальцитонина

4. Детерминантами развития органной дисфункции при термической травме являются поздняя госпитализация, индекс Frank, баллы по шкале ком Глазго, возраст, алкогольный анамнез.

5. Для ускорения выбора места и методики лечения больного необходимо использовать алгоритмы раннего определения группы риска по осложненному течению острого деструктивного панкреатита, термической травмы и травматических абдоминальных повреждений.