С целью определения последней 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 дискриминативной функции модели, позволяющего варьировать скорость обучения сети.
Отбор входных элементов проводили следующим образом. В подгруппах больных с изолированной и сочетанной гиперхолестеринемией и гипертриглицеридемией рассчитывали диапазон значений каждого показателя липид-транспортной системы. После чего оценивали несовпадение полученных диапазонов показателей при различных формах гиперлипидемий. Эта процедура позволяла определить границы градаций конкретных показателей, характерных для каких-либо определенных или двух смежных типов гиперлипидемий.
Для решения задачи классификации пациентов (мужчины в возрасте 40-60 лет, п=162) по степеням гиполипидемического эффекта на основе результатов мониторинга состояния липид-транспортной системы были использованы нейронные сети, которые позволили на основании определенного набора параметров биохимического статуса оценить вероятность принадлежности данного результата лечения к определенной степени гиполипидемического эффекта.
Принципы функционирования нейросети соответствовали традиционным: подготовка и ввод входных параметров, обучение сети, формирование выходных классов, тестирование системы. Настроечные параметры нейросети, обеспечивающие оптимальное обучение были следующие: погрешность вычислений равная или менее 0,001, значение коэффициента крутизны дискриминативной функции равное 3,0, величина шага обучения составила 0,5; число тактов обучения не менее 600, количество скрытых слоев нейронов равное 1.
Полученные результаты показали, что у больных ишемической болезнью сердца с сочетанной гиперхолестеринемией при лечении статином (вазилип, 20 мг/сут) гипохолестеринемический эффект 42% (р<0,05) возможен в 39% случаях при наличии более 2-х факторов риска, а снижение холестерина всего лишь на 6%(р<0,05) - в 6,8% случаях.
Таким образом, прогноз гиполипидемического эффекта у больных ишемической болезнью сердца является этапом, позволяющим определять тактику терапевтических мероприятий.
Библиографическая ссылка
Маль Г.С., Алыменко М.А., Полякова О.В., Малородова Т.Н. Использование новых информационных технологий для прогнозирования эффективности лечения ишемической болезни сердца // Современные наукоемкие технологии. – 2004. – № 1. – С. 62-63;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=21561 (дата обращения: 19.04.2024).