В последнее время нейронные сети успешно применяются в самых различных областях - бизнесе, медицине, технике, геологии, физике. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления.
Материал и методы: для решения задачи прогнозирования эффекта кардиологических препаратов на основе результатов лабораторного и инструментального обследования больных были использованы нейронные сети, которые позволили на основании определенного набора параметров биохимического и клинического статуса пациентов с артериальной гипертензией, ИБС и хронической сердечной недостаточностью оценить вероятность проявления фармакологического эффекта кардиологических препаратов. Применяли оригинальную разработку - нейронную сеть, построенную на архитектуре многослойного персептрона с прямыми связями между нейронами и алгоритма обратного распространения ошибки с введением в сеть коэффициента крутизны дискриминантной функции модели, позволяющего варьировать скорость обучения сети.
Результаты: с помощью искусственных нейронных сетей при использовании статинов 3 поколения с изолированной гиперхолестеринемией можно прогнозировать гиполипедемический эффект не менее 15% (р<0,05) у 1/5 пациентов, а более 20% (р<0,05) у 1/3 пациентов больных. Частичный гипотензивный эффект (снижение систолического артериального давления) монотерапии бета-блокаторов прогнозировался не менее 20% (р<0,05) у 1/3 пациентов, а выраженный - более 25% (р<0,05) у ½ пациентов. Антиангинальная эффективность нитратов пролонгированного действия в условиях монотерапии могла быть зарегистрирована на основе использования нейросетевых классификаторов у ¾ больных ИБС: стенокардия напряжения, II-III функциональный класс в условиях комбинированной антиангинальной терапии.
Таким образом, возможность использования нейросетевых технологий с целью прогнозирования эффективности фармакотерапии может повысить комплаенс лечения и способствовать совершенствованию работы врача- кардиолога.