ISBN 978-5-7262-1375-0. НЕЙРОИНФОРМАТИКА – 2011. Часть 1

ISBN 978-5-7262-1375-0. НЕЙРОИНФОРМАТИКА – 2011. Часть 1
К.А. МИЛОВА
Пензенский государственный педагогический университет им.
В.Г. Белинского
heidin@mail.ru
ОЦЕНКА СОСТОЯНИЙ ХИРУРГИЧЕСКИХ БОЛЬНЫХ
ТОРАКАЛЬНОГО ПРОФИЛЯ СРЕДСТВАМИ
НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Ключевые слова: системы прогнозирования осложнений, модульная
нейронная сеть, шаговая регрессия
Введение
Целью работы является создание системы прогнозирования осложнений в послеоперационном периоде. Наиболее распространенными осложнениями у пациентов торакального профиля являются постгеморрагическая анемия и гнойно-воспалительные осложнения.
Прогнозирование уровня гемоглобина после операции
В настоящее время математические методы прогнозирования послеоперационных осложнений практически не применяются в торакальной
хирургии. Постгеморрагическая анемия оказывает непосредственное влияние на результат операции, поэтому важно изучить степень тяжести кровопотери и выраженности анемии в раннем послеоперационном периоде.
В работе предложено использовать модульную нейронную сеть, состоящую из трех модулей для прогнозирования постгеморрагической анемии.
Каждый модуль (многослойная нейронная сеть сигмоидального типа)
позволяет получить прогноз соответственно на всем протяжении дооперационного периода, на всем протяжении послеоперационного периода и
на основании ближайшего дооперационного анализа крови получить прогноз уровня гемоглобина в ближайший послеоперационный период (в
пределах 4 дней). Обработка информации производится только в нейронных модулях, а связи осуществляют межмодульное взаимодействие без
преобразования передаваемых данных. Обратные связи отсутствуют. Модули обучаются отдельно, независимо друг от друга. Модули, аппроксимирующие величину уровня гемоглобина в дооперационном периоде и в
послеоперационном периоде, используют единственную входную переменную – уровень гемоглобина в ближайший предыдущий момент времеУДК 004.032.26(06) Нейронные сети
40
ISBN 978-5-7262-1375-0. НЕЙРОИНФОРМАТИКА – 2011. Часть 1
ни. Модуль, позволяющий получить прогноз ближайшего послеоперационного уровня гемоглобина, использует в качестве входных переменных
ближайший дооперационный уровень гемоглобина, продолжительность
операции и объем перелитой эритроцитной массы. Погрешность прогноза
анемического синдрома не превышает 11 %.
Прогнозирование гнойно-воспалительных осложнений
Традиционная многослойная сигмоидальная сеть построена для осуществления прогноза осложнений на основе сведений, содержащихся в
историях болезни. Процедура шаговой регрессии выявила, что наибольшее влияние на результирующую переменную (наличие или отсутствие
осложнения) оказывают два фактора: продолжительность операции (в
минутах) и скорость оседания эритроцитов.
Нейросетевая модель позволила осуществить прогноз с достоверностью более 88 %. Были разработаны: система для прогнозирования уровня
гемоглобина и система для прогнозирования риска возникновения гнойно-воспалительных осложнений. Система зарегистрирована в Реестре
программ для ЭВМ [1].
Список литературы
1. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ
«Нейросетевая система прогнозирования риска гнойно-воспалительных
осложнений в хирургии» № 2010616453.
УДК 004.032.26(06) Нейронные сети
41