Registration Number
0824U001526, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
23-05-2024
popup.evolution
.
Title
Prediction of Chronic Rhinosinusitis Recurrence Risk Using Modern Information Technologies (Neural Networks)
Author
Sergey V. Dovgich,
popup.head Yuliia V. Dieieva
popup.opponent Yaroslav V. Shkorbotun
popup.opponent Serhii M. Pukhlik
popup.review Serhii E. Konovalov
popup.review Yurii V. Shevchuk
popup.rada
Bogomolets National Medical University
Description
У дисертаційній роботі представлені результати клінічного ретроспективного дослідження, що базується на аналізі даних хворих на хронічний риносинусит, який є широко поширеним в популяції.
Хронічний риносинусит є гострою медико-соціальною проблемою, оскільки він призводить до значного погіршення якості життя пацієнтів і навантаження на систему охорони здоров'я та економіку країни [7].
Згідно діагнозів встановлених лише на основі скарг пацієнтів, поширеність ХРС в різних країнах коливається в межах 10–28% та додатково 4–9% популяції, для яких діагноз встановлюється “випадково” після додаткових обстежень - ендоскопії чи компʼютерної томографії приносових пазух [1, 2, 3, 4, 5]. За статистичними даними Великобританії та Уельсу частота амбулаторних звернень пацієнтів з приводу ХРС до сімейних лікарів та лікарів-отоларингологів є однаковою та становить близько 15% [6].
Прогнозування ризику рецидиву хронічного риносинуситу є важливим аспектом у сучасній медичній практиці. З впровадженням сучасних інформаційних технологій (нейромереж) у медицину, відкриваються нові можливості для розробки алгоритмів прогнозування рецидивів хронічного риносинуситу [8]. Використання нейромереж дозволяє автоматизувати аналіз великих обсягів клінічних даних та виявляти складні взаємозв'язки між різними факторами (дані лабораторних обстежень, променевих досліджень, анамнезу хворого, тощо) [9], що сприяють рецидивам хронічного риносинусита.
Тому удосконалення можливостей прогнозування рецидивів та перебігу хронічного риносинуситу шляхом аналізу масивів даних з допомогою нейромереж може допомогти оптимізувати діагностичну та лікувальну тактику у кожного окремого пацієнта, що відповідає персоніфікованому підходу до ведення хворого.
Концепція дисертаційної роботи полягала в тому, що розробка алгоритмів прогнозування ризику рецидиву хронічного риносинуситу з використанням нейромереж на основі аналізу ретроспективних клінічних даних допоможе в проведенні сегментації пацієнтів за ступенем ризику, визначення якого перед хірургічним втручанням допоможе обрати раціональну хірургічну тактику та оптимізує післяопераційне ведення пацієнта.
Мета дослідження: Розробити алгоритм прогнозування рецидиву хронічного риносинуситу на основі ретроспективних клінічних даних пацієнтів та даних компʼютерної томографії носа та приносових пазух з використанням нейромереж.
Registration Date
2024-04-12
popup.nrat_date
2024-04-12 / 2026-07-03
