Бурятского государственного университета
имени Доржи Банзарова
АвторизацияРУСENG

Вестник БГУ. Медицина и фармация

Библиографическое описание:
Акимова А. А.
,
Ванданова В. А.
,
Катовщикова А. В.
,
Новопашина Г. Н.
ВОЗМОЖНОСТИ НЕЙРОСЕТЕВОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПРЕЖДЕВРЕМЕННЫХ РОДОВ // Вестник БГУ. Медицина и фармация. - 2022. №2. . - С. 24-28.
Заглавие:
ВОЗМОЖНОСТИ НЕЙРОСЕТЕВОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПРЕЖДЕВРЕМЕННЫХ РОДОВ
Финансирование:
Коды:
DOI: 10.18101/2306-1995-2022-2-24-28УДК: 618.396
Аннотация:
Преждевременные роды являются одной из основных причин перина- тальной смертности и заболеваемости. До настоящего времени не существует эф- фективных способов профилактики преждевременных родов, что определяет акту- альность проведенного исследования. Поэтому от эффективности оценки вероятно- сти их развития зависит своевременность терапии, которая во многом определяет исход беременности в целом. Целью работы явилась оценка возможностей нейросе- тевого анализа данных в прогнозировании преждевременных родов. На базе пери- натального центра ГУЗ «Краевая клиническая больница» проведен ретроспектив- ный анализ 220 случаев родов за 2020 г. Общая выборка была разделена на 2 иссле- дуемые группы: в 1-ю группу были включены 20 пациенток, у которых имели место спонтанные преждевременные роды; во 2-ю группу — 200 пациенток, роды кото- рых произошли на доношенном сроке беременности. Такие статистически значи- мые параметры, как проживание в сельской или городской местности, наличие ане- мии, заболеваний мочевыделительной системы, многоводие, скорость оседания эритроцитов, уровень глюкозы крови, миелоцитов и международного нормализо- ванного отношения накануне родов, были включены в тестовую базу данных, кото- рая легла в основу обучения многослойного персептрона. Структура обучаемой нейронной сети включала 12 входных нейронов, один скрытый слой, содержащий 8 единиц, и 2 выходных нейрона (Se=0,98, Sp=0,98, AUC=0,99 [95% CI 0,97‒1,00], p<0,001).
Ключевые слова:
преждевременные роды, прогнозирование, нейросетевой анализ, нейронная сеть, многослойный персептрон.
Список литературы:
Мочалова М. Н., Мудров В. А. Перинатальная смертность: пути снижения и про- филактика на современном этапе // Забайкальский медицинский вестник. 2018. № 3. С. 46‒56. Текст: непосредственный.

Возможности диагностики и прогнозирования преждевременных родов на совре- менном этапе / В. А. Мудров, А. М. Зиганшин, А. Г. Ящук [и др.] // Казанский медицин- ский журнал. 2021. Т. 102, № 1. С. 47‒60. Текст: непосредственный.

Мамедова М. А., Беженарь В. Ф. Прогнозирование преждевременных родов: те- кущее состояние и перспективы // Акушерство и гинекология. 2018. № 1. С. 31‒34. Текст: непосредственный.

Мочалова М. Н., Мудров В. А., Новокшанова С. В. Роль интранатальных факторов риска в патогенезе родовой травмы // Acta Biomedica Scientifica. 2020. Т. 5, № 1. С. 7‒14. Текст: непосредственный.

Радзинский В. Е. Акушерская агрессия V. 2.0. Москва: StatusPraesens, 2017. 872 с. Текст: непосредственный.

Преждевременные роды: влияние факторов риска на исходы беременности / Р. Ш. Халитова, А. М. Зиганшин, И. Г. Мухаметдинова, В. А. Мудров // Журнал акушер- ства и женских болезней. 2022. Т. 71, № 3. C. 43‒52. Текст: непосредственный.

Мудров В.А. Алгоритмы статистического анализа количественных признаков в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS // Забайкальский медицинский вестник. 2020. № 1. С. 140‒150. Текст: непосредственный.

Мудров В. А. Алгоритмы статистического анализа качественных признаков в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS // Забайкальский медицинский вестник. 2020. № 1. С. 151‒163. Текст: непосредственный.

Мудров В. А. Алгоритм применения ROC-анализа в биомедицинских исследова- ниях с помощью пакета программ SPSS // Забайкальский медицинский вестник. 2021. № 1. С. 148‒154. Текст: непосредственный.