Пошук академічних текстів

Реєстраційний номер

0824U001526, Дисертація доктора філософії

Назва роботи

Прогнозування ризику рецидиву хронічного риносинуситу шляхом використання сучасних інформаційних технологій (нейромереж)

Здобувач

Довгич Сергій Вікторович,

Керівник Дєєва Юлія Валеріївна
Опонент Шкорботун Ярослав Володимирович
Опонент Пухлік Сергій Михайлович
Рецензент Коновалов Сергій Едуардович
Рецензент Шевчук Юрій Вікторович

На здобуття

Доктор філософії, 222, Медицина

Дата захисту

23-05-2024

Опис

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.