Целью работы явилась выработка подхода к созданию интерактивных нейросетевых классификаторов для прогнозирования гиполипидемического эффекта в прикладной кардиологии.
Выбор группы мужчин обусловлен данным о более высокой заболеваемости и смертности от ИБС по сравнению с женщинами. Критерии включения пациентов в исследование были следующие: исходное содержание ХС ≥ 200 мг/дл и/или исходное содержание триглицеридов (ТГ) ≥ 200 мг/дл без выраженной гипоальфахолестеринемии, с индексом Кетле < 29.
Обследованные пациенты были включены в группы с учетом стратификационных признаков (тип ГХС, функциональный класс стенокардии напряжения).
Всем больным за 8 недель до обследования отменяли антиангинальные и гипотензивные препараты, кроме нитратов и антагонистов кальция.
Изучение эффективности безафибрата (600 мг/сут, Германия) и вазилипа (20 г/сут, Словения) при коррекции изолированной и сочетанной ГХС проводилось у больных ИБС, стабильной стенокардией I-III функциональным классом с помощью нейросетевых маркеров.
Результаты: анализ полученных данных показал, что при 24-недельной фармакотерапии безафибратом отмечено снижение ХС на 24% (p<0,05), ТГ - на 38,1% (p<0,05) и повышение ХС липопротеидов высокой плотности (ЛВП) - на 12,3% (p<0,05); вазилипом - ХС - на 29% (p<0,05), ТГ - на 19% (p<0,05), ХС ЛВП - на 18,3% (p<0,05) соответственно.
В качестве базовых (входных) параметров использовали факторы риска ИБС: возраст, алкоголь, курение, гиподинамия, артериальная гипертония. В качестве выходных (прогнозируемых) параметров использовали для характеристики липид - транспортной системы у больных ИБС параметры фракций липопротеидов для прогнозирования эффекта гиполипидемической терапии - степень снижения ХС и ТГ.
В качестве инструментальной базы для проведения исследования использовали нейроимитатор NeuroPro 2.5. Среднее число правильно решенных примеров при диагностике гиполипидемического эффекта с помощью консилиума нейросетей составило 74% при 100% степени уверенности результата, при прогнозировании гиполидемического эффекта - 77%.
Таким образом, нейросетевые технологии, основанные на анализе параметров, отражающих степень изменений липид-транспортной системы у больных ИБС, могут служить, достаточно корректным методом прогнозирования результатов в прикладной кардиологии.
Библиографическая ссылка
Маль Г.С., Алавердян Н. М. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ В ПРИКЛАДНОЙ КАРДИОЛОГИИ // Современные наукоемкие технологии. – 2005. – № 2. – С. 38-39;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=22172 (дата обращения: 18.04.2024).