СХЕМА ОБСЛЕДОВАНИЯ ПАЦИЕНТА ПРИ ВЫЯВЛЕНИИ ОГРАНИЧЕННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ НА РЕНТГЕНОГРАММЕ
ВЗРОСЛЫЕ ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КОМПЛЕКСНАЯ ДИАГНОСТИКА ОТСУТСТВИЕ БАКТЕРИОВЫДЕЛЕНИЯ ТУБЕРКУЛЁЗ
Объект исследования: больные туберкулезом (ТБ) легких без бактериовыделения (по методу посева), то есть с установленным, но не верифицированным диагнозом, и больные с иной патологией легких. Цель исследования: повышение эффективности диагностики ТБ при отсутствии факта доказанного бактериовыделения путем разработки математической модели диагностики на основе комплексной оценки клинико – рентгенологических и лабораторных показателей с применением методов искусственного интеллекта. Материалы и методы: Проанализированы 740 историй болезни пациентов, находившихся под наблюдением фтизиатров в 85 субъектах Российской Федерации в 2020-2021гг. по поводу дифференциальной диагностики туберкулеза. Сформированы группы: пациенты с установленным ТБ (группа ТБ+, n=630) и пациенты с верифицированным диагнозом другой этиологии (группа ТБ-, n=110). Для анализа использовались данные, полученные на диагностическом этапе при первом обращении пациентов обеих групп к фтизиатру. Внесение информации о пациентах осуществлялось в базу данных, созданную в 2021 г. и зарегистрированную в Роспатенте (свидетельство о регистрации базы данных №2021621556 от 09.07.2021 г).
Результаты: в ходе исследования определены показатели, которые встречались в обеих группах, но с разной частотой. Наиболее перспективными были те, что имели статистически значимые различия в группах ТБ+ и ТБ-.  Использовали 139 показателей, после расчета классифицирующих функций, количество переменных, претендующих на включение в математическую модель диагностики ТБ, сокращено до 60 с последующим снижением до 7. На основании мнения экспертов, литературных данных, нормативно – правовой документации и показателей классифицирующих функций сформированы 6 комбинаций показателей, претендующих на включение в математическую модель. Их площадь под ROC – кривой определялась на уровне 0,48-0,94. Наилучший результат выявлен у комбинации I, построенной на основе классических признаков, подозрительных на ТБ (площадь под ROC – кривой -0,94). Использование методов искусственного интеллекта позволило на ее основе сформировать комбинацию из 7 параметров с расчетной специфичностью математической модели диагностики ТБ - 93%, при чувствительности – 73%, что позволяет повысить эффективность диагностики ТБ и расширить показания для проведения инвазивных процедур для верификации диагноза.
фтизиатрия
Ирина
Васильева
Анатольевна
директор
Доктор медицинских наук
Профессор
Н-4657-2014
24484990000
691203
https://publons.com/researcher/2515843/irina-a-vasilyeva/
https://orcid.org/0000-0002-0637-7955
РОССИЯ
Ирина
Васильева
Анатольевна
директор
РОССИЯ
76.29.50
Инфекционные болезни
28.23.15
Распознавание образов. Обработка изображений
28.23.20
Формирование решений в интеллектуальной среде. Модели рассуждений
03.02.WE
RESPIRATORY SYSTEM
02.06.PW
MEDICAL LABORATORY TECHNOLOGY
Валентина
Тинькова
Вячеславовна
РОССИЯ
Татьяна
Тюлькова
Евгеньевна
РОССИЯ
Валерий
Бурыхин
Сергеевич
РОССИЯ
МИНЗДРАВ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1127746460896
Организация
Министерство здравоохранения Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ФГБУ "НМИЦ ФПИ" Минздрава России
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний" Министерства здравоохранения Российской Федерации
1026605629412
Организация
Министерство здравоохранения Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения